XiaoMi-AI文件搜索系统
World File Search System引来
afsc 3f0x1 人员职业领域教育和 - 空军
1.4.第二部分包括以下内容：A 部分确定专业培训标准 (STS)，包括职责、任务、支持培训的技术参考、空中教育和训练司令部 (AETC) 进行的培训、战时课程和核心任务以及函授课程要求。B 部分包含主管将用来确定飞行员是否满足培训要求的培训标准。C 部分确定可用的支持材料。一个例子是资格培训包 (QTP)，它可以开发来支持熟练程度培训。D 部分确定了培训课程索引，主管可以使用该索引来确定可用于支持培训的资源。此处包括必修和选修课程。E 部分确定了 MAJCOM 独特的培训要求，主管可以使用该要求来确定相关资格需求所需的额外培训。在单位层面，主管和培训师将使用第二部分来确定、规划和开展与本计划总体目标相称的培训。
美国空军部 CFETP 3F3X1 总部 美国空军第一部分和第二部分 华盛顿特区 20330-1030 2024 年 5 月 30 日
2.2.第二部分提供记录任务完成情况所需的信息。A 部分确定了专业培训标准 (STS)，包括职责、任务、支持培训的技术参考、空中教育和训练司令部 (AETC) 进行的培训、战时课程和核心任务以及函授课程要求。B 部分包含课程目标列表和培训标准，主管将使用它们来确定飞行员是否满足培训要求。C 部分确定了可用的支持材料。D 部分确定了培训课程索引，主管可以使用该索引来确定可用于支持培训的资源。此处包括必修和选修课程。E 部分确定了 MAJCOM 独特的培训要求，主管可以使用这些要求来确定相关资格需求所需的额外培训。F 部分确定了支持应急和战时培训所需的驻地培训参考和该专业所需的课程材料。在单位层面，主管和培训师将使用第二部分来确定、规划和开展与本计划总体目标相称的培训。
AFSC 6C0X1 承包 - 空军
合同专业 AFSC 6C0X1 职业领域教育和培训计划 1.第 1 部分 1.1.序言 1.1.1.空军部 (DAF) 合同企业的服务成员代表了国防部 (DoD) 内首屈一指的合同能力。我们无与伦比的能力的核心是对我们的军人和平民进行培训和发展。合同成员在美国本土和部署地点提供应急合同支持，以支持 DAF、美国联合部队和盟军。1.1.2.6C0X1 人员培训的目的是建立合同职业领域各个层面之间的合作关系。受训人员和下属应主动促进自身成长和发展。培训师和主管应投入时间、精力和专业知识来促进承包人员的成长和发展。1.1.3.本职业领域教育和培训计划 (CFETP) 是一份全面的教育和培训文件，其中确定了该专业的职业教育和培训要求、培训支持资源和任务要求。本 CFETP 将为承包职业领域各级人员提供明确的职业道路，帮助他们获得技术能力、变革推动者心态和以任务为中心的业务领导力。1.1.4.本 CFETP 是根据“DAFMAN36-2689，培训计划”编写的，由两部分组成；主管使用计划的两个部分来规划、管理和控制专业内的培训。1.1.4.1.第 1 部分提供专业全面管理所需的信息。第 A 部分说明个人如何使用该计划；第 B 部分确定职业领域发展信息、职责和责任、培训策略和职业领域路径；第 C 部分将每个级别与专业资格（知识、教育、经验、培训和其他）相关联；第 D 部分指出资源限制。一些示例是资金、人力、设备、设施；第 E 部分确定了 SSgt 到 MSgt 的过渡培训指南要求。1.1.4.2.第 2 部分包括以下内容：第 A 部分：确定专业培训标准，包括职责、任务、支持培训的技术参考、AETC 进行的培训、战时课程和核心任务以及函授课程要求。第 B 部分：包含课程目标清单和培训标准主管用来确定飞行员是否满足培训要求。C 部分：确定可用的支持材料。一个例子是资格培训包，可以开发它来支持熟练程度培训；D 部分确定培训课程索引，主管可以使用该索引来确定可用于支持培训的资源。此处包括必修和选修课程；E 部分确定主要指挥部的独特培训要求，主管可以使用该索引来确定额外培训
患有先天性心脏病的儿童过渡到成人护理
本文探讨了患有先天性心脏病（CHD）对成人护理的儿童及时过渡的重要性以及多学科护理的作用。由于最近的医疗保健进展，更多的CHD儿童在没有外科干预的情况下幸存到成年。这种生存主要是由于病变与生命及其管理兼容。但是，进一步的管理要求满足孩子的需求，并帮助他过渡成为一个健康，独立的成年人，其预期寿命几乎与他的同龄人一样。本文通过多学科护理回顾了过渡的综合框架。强调培训医生获得冠心病管理专业知识的必要性是本评论文章的基本方面。过渡介绍需要通过生活的所有阶段来评估孩子的需求，并对父母和孩子的素描咨询。它突出了教育患者和家庭以维护合规性的方法。来自心脏病学，儿科生理师，护理和心理学等各个领域的多学科合作受到了强调。患者还需要培养自我管理和独立性方面的技能，并接受教育以理解自己的状况，包括潜在的健康问题。这个合作和多学科的过程需要患者，家庭和成人心脏病（ACHD）团队的合作。重点是为女孩的个性化咨询服务以解决她们的性健康。本文还强调了可能的障碍以及如何应对它们以提高医疗保健的依从性。可以使用各种工具或通过测量生活质量和平均预期寿命的索引来衡量及时的过渡和随访。还强调了全球向ACHD护理的过渡模式，以及研究需要研究以评估过渡成功的可靠指标。
基于机器学习的操作员分析瞳孔反应，以评估临床超声成像中的认知工作量
简介：瞳孔测量，眼瞳直径的测量，是一种公认的客观形态，与认知工作量相关。在本文中，我们分析了超声成像算子的瞳孔响应，以评估其认知工作量，并在进行常规的胎儿超声检查时被捕获。我们的实验和分析是在自然临床环境条件下使用远程眼球跟踪获得的现实世界数据集进行的。方法：我们的分析管道涉及仔细的时间序列（时间序列）提取，通过回顾性将瞳孔直径数据与在多模态数据采集设置中相应的超声扫描视频中捕获的任务匹配。接下来是学生直径预处理和PU胎儿反应序列的计算。对操作员瞳孔响应（胎儿心脏与胎儿大脑）与操作员专业知识（新资格的与经验丰富的操作员）之间分布的探索性统计分析进行了比较。机器学习将被探索以将时间序列自动分类为具有经典（浅层）模型的时间，频谱和时频特征，并将其经验分类为相应的超声处理任务和操作员体验，以及卷积神经网络作为深度学习模型。结果：提取的瞳孔响应的初步统计分析显示，不同的超声任务和操作员专业知识的显着差异，表明每种情况下的认知工作量不同，如通过划分测量。对于超声检查任务分类和操作员经验分类，曲线（AUC）值（AUC）值（AUC）值分别为0.98和0.80，在曲线（AUC）值（AUC）值下实现了接收器的操作。结论：我们得出结论，我们可以在超声操作员执行常规扫描时成功地评估瞳孔直径变化的认知工作量。机器学习允许使用瞳孔响应序列作为操作员的认知工作量的索引来歧视执行的超声检查任务和扫描专业知识。高认知工作量可以降低操作员的效率并限制其决策，因此，客观评估认知工作量的能力是迈出这些对运营商在生物医学应用（例如医学成像等生物医学应用中）产生影响的第一步。
Vanguard ESG开发了欧洲指数基金
•该基金采用“被动管理”或索引 - 投资策略，旨在跟踪FTSE开发的欧洲选择指数（“指数”）。•该指数是一个市场资本化加权指数，该指数是位于欧洲发达市场的大型公司和中型公司的股票。市场资本化是公司在市场上流通股的价值，并显示了公司的规模。该指数是由FTSE开发的欧洲指数（“家长指数”）构建的，然后由该指数的赞助商筛选某些环境，社会和公司治理标准，该指数独立于Vanguard。•该基金通过将其行为或产品对社会和 /或环境的影响将公司排除在投资组合中来促进环境和社会特征。通过跟踪索引来满足。•该指数不包括该指数的发起人的股票，这些公司确定要参与或参与和 /或获得收入（高于指数提供商指定的阈值）的股票，以下活动：（a）VICE产品（即，成人，成人娱乐，酒精，酒精，烟草，烟草，Cannabis，Cannabis）； （b）不可再生能源（即核电，化石燃料（包括从石油，天然气和热煤发电））； （c）武器（化学和生物武器，簇弹药，反人工地雷，核武器，民用枪支和常规军事武器）。•公司产品和行为参与将由指数提供商每年监控，并且随着新数据提供给索引提供商。指数方法还排除了由指数提供商确定的公司参与严重争议（即，不符合劳动力，人权，环境和反腐败标准的公司，由联合国全球紧凑型原则定义）。•基金可以持有不符合该指数的ESG要求的证券，直到相关证券停止构成指数的一部分，这是可能且可行的（在投资经理的看法）以清算该职位。•ftse Russell不足或没有数据来充分评估特定公司相对于该指数的ESG标准，则该公司可能被排除在指数之外，直到FTSE Russell可以确定这些公司的资格为止。•在这方面，该指数与基金促进的特征一致。
chatgpt和Microsoft Bing AI绩效评估
背景：大型语言模型是一种人工智能（AI）模型，为医疗保健实践，研究和教育开辟了很大的可能性，尽管学者们强调有必要主动解决有关其使用的未验证和不准确信息的问题。最著名的大型语言模型之一是Chatgpt（OpenAI）。据信它对医学研究有很大帮助，因为它促进了更有效的数据集分析，代码生成和文献综述，从而使研究人员可以专注于实验设计以及药物发现和开发。目标：本研究旨在探索Chatgpt作为系统评价和临床决策支持系统的实时文献搜索工具的潜力，以提高其在医疗保健环境中的效率和准确性。方法：人类专家对Peyronie病治疗的系统评价的搜索结果被选为基准，并将研究的文献搜索方式应用于Chatgpt和Microsoft Bing AI，与人类研究人员进行了比较。peyronie疾病通常表现出与可触及的斑块和勃起功能障碍相关的阴茎不适，曲率或畸形。为了评估从AI答案得出的个别研究的质量，我们根据与出版物有关的书目信息创建了一个结构化评级系统。如果存在标题，我们将其答案分为4年级：a，b，c和f。没有给出虚假标题或没有答案的等级。结果表明，将Chatgpt用作实时证据的工具尚不准确且可行。结果：与24个研究的人类基准相比，在1287个鉴定的研究中，有7（0.5％）直接相关，而Bing AI则在48个研究中得到19例（40％）相关研究。在定性评估中，Chatgpt有7级A，18年级B，167级C和211级F研究，Bing AI进行了19个A级和28级C研究。结论：这是将AI和常规人类系统审查方法作为一种实时文献收集工具进行循证医学进行比较。因此，研究人员应该谨慎使用这种AI。使用生成预训练的变压器模型的这项研究的局限性是，搜索研究主题并不多样化，并且并不能阻止生成AI的幻觉。但是，本研究将通过提供从用户的角度验证生成AI的可靠性和一致性的索引来成为未来研究的标准。如果验证了AI文献搜索服务的可靠性和一致性，则这些技术的使用将极大地帮助医学研究。
甘油三酸酯葡萄糖体质量指数和糖尿病前期糖尿病的风险：一项为期5年的中国成年人的队列研究
前糖尿病是正常血糖和糖尿病之间的一个中间阶段，其特征是葡萄糖代谢受损。通常会反映出葡萄糖耐受性和空腹葡萄糖的存在或两者的存在。根据国际糖尿病联合会（IDF），世界上约3.74亿成年人在2017年患有糖尿病，全球患病率为7.7％。在2045年，将有5.48亿成年人患糖尿病前期，相当于世界人口的8.4％（2）。仅在美国，有8600万年龄≥18岁的成年人患有糖尿病前（7）。在中国的一项全国横断面调查中，成年人中糖尿病的患病率已达到35.7％（8）。70％的患有糖尿病的人最终会患上糖尿病。因此，前糖尿病通常被视为警告信号。但是，大多数患有糖尿病前期的患者通常会忽略这种代谢异常，而忽略了其重要性。因此，了解从糖尿病前期到糖尿病的风险因素在预防或延迟糖尿病及其并发症方面尤为重要。已经认识到，胰岛素抵抗（IR）在许多代谢疾病中起着至关重要的作用，例如代谢综合征，非酒精性脂肪肝疾病（NAFLD），糖尿病和肥胖症（9-12）。ir是糖尿病发展的主要因素之一，因此在糖尿病发育之前鉴定患有IR的个体至关重要。因此，迫切需要一个简单，可重现和可靠的索引来检测IR。高胰岛素优质糖夹仍然是IR测量的黄金标准，但由于其劳动强度，成本和道德问题，它并不广泛地适用于临床实践（13）。研究人员表明，甘油三酸酯 - 葡萄糖指数（TYG）指数由禁食血浆葡萄糖（FPG）水平和甘油三酸酯（TG）的产物组成，并且与Euglycemicy高胰岛素高培养基测试（14，15）相比，识别IR具有高度敏感和特定的IR。近年来，甘油三酸酯葡萄糖体质量指数（TYG-BMI）已作为肥胖相关参数开发。是体重指数（BMI）和TYG指数的乘积。根据最近的一项研究，TYG-BMI可以同时捕获几个临床变量，例如BMI，血糖和脂质ProFE，并且比单独的指数更紧密地反映IR（16）。由于IR在糖尿病发病机理中起重要作用，因此我们假设TYG-BMI可能是糖尿病的有用预测指标。不幸的是，目前关于糖尿病与TYGBMI之间关系的研究是有限的，只有两项研究解决了该主题（17，18）。此外，先前研究TYGBMI与糖尿病之间关联的研究是针对普通人群的。尚未报告糖尿病前期患者，患糖尿病的高风险。因此，为了确定TYG-BMI与从糖尿病前期到糖尿病的风险之间的关系，我们使用已公开的数据进行了回顾性队列研究。