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系统评价
自闭症谱系障碍（ASD）是脑功能的神经缺陷，可防止孩子像同龄人一样具有正常的社交生活。它导致无法与他人互动和沟通。毫不奇怪，儿童的屏幕时间暴露的令人震惊的增加变得更加令人担忧。电子设备是一把双刃剑。尽管有好处，但它们仍会对儿童的神经发育有许多潜在的危害。先前的研究已经调查了儿童生命早期的无监督屏幕时间及其对白质发展的影响。白质在神经功能的发展中具有重要作用。该系统评价旨在定性地分析有关早期屏幕时间曝光的文献及其与发展ASD的风险的关联。该系统审查实施了系统审查和荟萃分析的首选报告项目（PRISMA）2020指南。PubMed，PubMed Central（PMC），Google Scholar和Cochrane库数据库在最近的六年中搜索数据。使用四个选定的数据库使用网格和关键字确定了总共27,200篇文章。搜索结果揭示了PubMed的70，Google Scholar，Cochrane Library的零17,700，PubMed Central的9,430。在应用过滤器并按标题和摘要筛选结果后，然后通过全文进行筛选，11项研究符合审查中的标准。我们发现，屏幕暴露期间的时间越长，儿童会出现ASD的风险越高。此外，与较晚暴露的儿童相比，儿童暴露于屏幕越早，儿童患ASD的风险越高。
早期的屏幕时间暴露及其与患有自闭症谱系障碍的风险的关联：系统评价
自闭症谱系障碍（ASD）是脑功能的神经缺陷，可防止孩子像同龄人一样具有正常的社交生活。它导致无法与他人互动和沟通。毫不奇怪，儿童的屏幕时间暴露的令人震惊的增加变得更加令人担忧。电子设备是一把双刃剑。尽管有好处，但它们仍会对儿童的神经发育有许多潜在的危害。先前的研究已经调查了儿童生命早期的无监督屏幕时间及其对白质发展的影响。白质在神经功能的发展中具有重要作用。该系统评价旨在定性地分析有关早期屏幕时间曝光的文献及其与发展ASD的风险的关联。该系统审查实施了系统审查和荟萃分析的首选报告项目（PRISMA）2020指南。PubMed，PubMed Central（PMC），Google Scholar和Cochrane库数据库在最近的六年中搜索数据。使用四个选定的数据库使用网格和关键字确定了总共27,200篇文章。搜索结果揭示了PubMed的70，Google Scholar，Cochrane Library的零17,700，PubMed Central的9,430。在应用过滤器并按标题和摘要筛选结果后，然后通过全文进行筛选，11项研究符合审查中的标准。我们发现，屏幕暴露期间的时间越长，儿童会出现ASD的风险越高。此外，与较晚暴露的儿童相比，儿童暴露于屏幕越早，儿童患ASD的风险越高。
引用：Li Q，Tan J，Xie H等。评估眼科机器人机器人的准确性多发性失明 - 导致眼部疾病：多中心
抽象的介绍在过去十年中，已经研究了几种机器学习（ML）算法，以评估其在检测语音疾病中的功效。文献表明ML算法可以高精度检测语音障碍。这表明ML有可能协助临床医生对语音疾病的分析和治疗结果评估。尽管进行了许多研究，但算法尚无足够可靠的算法来在临床环境中使用。通过这篇综述，我们旨在通过确定标准的音频任务，声学特征，处理算法和影响这些算法功效的标准音频任务，处理算法和环境因素，以确定在临床环境中抑制ML算法使用的关键问题。方法我们将搜索以下数据库：科学，Scopus，Compendex，Cinahl，Medline，IEEE探索和embase。我们的搜索策略是在大学图书馆工作人员的协助下制定的，以适应不同的句法要求。文献搜索将包括2013年至2023年之间的时期，并将仅限于用英语发表的文章。我们将排除社论，正在进行的研究和工作论文。将使用“系统评价和元分析范围的范围扩展”系统进行搜索数据的选择，提取和分析。同一系统也将用于综合结果。伦理和传播本范围的审查不需要伦理批准，因为审查仅由同行评审的出版物组成。这些发现将在与语音病理学有关的同行评审出版物中介绍。
Makhlouf, Y.、Salto-Tellez, M.、James, J.、O'Reilly, P. 和 Maxwell, P. (2022)。数字病理学中 AI 工具开发的总体路线图和核心步骤。诊断学，12(5)，文章 e1272。提前在线出版。https://doi.org/10.3390/diagnostics12051272
病理学和其他学科正在推动开发人工智能 (AI) 工具，以自动从大型数据缓存 [ 2 ] 中执行评估 [ 1 ]，以供临床使用。鉴于放射学 [ 3 ， 4 ] 和病理学 [ 5 ， 6 ] 超过 50 年的发展，政府对此予以认可（例如英国政府 2019 年的 Topol 审查）。模拟常规病理学工作流程，诸如 [ 7 ] 的技术挑战已证明某些深度学习网络具有同等或更高的性能。数字病理学中的组织学数据 [ 8 ] 是实现自动诊断或辅助诊断的最困难挑战之一。已经提出了多种交互式工具来帮助医疗用户自动进行全幻灯片图像 (WSI) 分析而无需编码，涵盖表型分析 [ 9 ]、分割 [ 10 ] 和 IHC 筛查 [ 11 ] 等领域。这有几种形式，其中最主要的是病理图像的自动解释。人工智能以计算机算法为基础，这些算法查询图像像素并将它们定量映射到代表组织结构或疾病状态的预定义类别中 [ 2 ]。最近的研究 [ 12 – 15 ] 表明，诊断工具或算法的设计通常需要考虑如何使用该工具、它如何适应病理学家既定的工作流程以及其他特定于领域的行为。无论人工智能算法依赖于完全监督还是弱监督/无监督学习，机器学习算法的主要目标都是通过搜索数据中的模式来找到特征值与所需结果（分类或回归模型、一组聚类等）之间的最佳映射 [ 16 ]。除此之外，总会有
Élivágar：用于分类的高效量子电路搜索
为量子机器学习 (QML) 设计高性能、抗噪声的电路具有挑战性 — — 设计空间随着电路规模呈指数级增长，并且 QML 电路设计几乎没有得到良好支持的指导原则。尽管最近的量子电路搜索 (QCS) 方法试图搜索高性能且抗硬件噪声的 QML 电路，但它们直接采用经典神经架构搜索 (NAS) 的设计，而这些设计与量子硬件的独特约束不一致，导致搜索开销高昂和性能瓶颈严重。我们提出了一种新颖的资源高效、噪声引导的 QCS 框架 Élivágar。Élivágar 在 QCS 的所有三个主要方面 — — 搜索空间、搜索算法和候选评估策略 — — 进行了创新，以解决当前受经典启发的 QCS 方法中的设计缺陷。Élivágar 通过噪声和设备拓扑感知的候选生成实现了硬件效率，并避免了昂贵的电路映射协同搜索。通过引入两个计算成本低廉的预测器，即 Clifford 噪声弹性和表示容量，Élivágar 将噪声鲁棒性和性能评估分离，从而能够尽早拒绝低保真度电路并降低电路评估成本。由于其资源效率，Élivágar 可以进一步搜索数据嵌入，从而显著提高性能。根据对 12 个真实量子设备和 9 个 QML 应用程序对 Élivágar 的全面评估，与最先进的 QCS 方法相比，Élivágar 的准确率提高了 5.3%，速度提高了 271 倍。
Mark 92 改进型 6 火控系统和 APL 的相干雷达数据程序
1985 年，Russell Rzemien、Jay F. Roulette 和 Paul R. Bade 设计了最初的 MK 92 MOD 6 CDC。CDC 记录雷达回波的同相和正交分量，以及其他相关雷达信息。雷达制造商构建了定制的雷达接口板，从 FCS 中提取所需的雷达信号。CDC 能够与 CAS 搜索、CAS 跟踪或 STIR 接口。CDC 一次只能从其中一个雷达收集数据。最初，数据存储在缓冲区中，然后传输到九轨磁带上。几年后，原来的磁带驱动器被更快、更密集的 8 毫米磁带驱动器取代，从而可以记录更多的数据。由于数据传输到磁带的速度不能像从雷达接收数据那样快，因此只能记录一部分数据。在收集搜索数据时，仅记录操作员指定的范围和方位有限的扇区内的数据。最初，扇区大小不能比 10 ° x 15 mi 大太多，具体取决于雷达波形。在收集轨迹数据时，CDC 会在指定的时间内连续收集数据，然后将数据下载到磁带并重复该循环。当 CDC 将数据下载到磁带时，不会记录雷达在此期间发送的轨迹数据。多年来，CDC 用于许多数据收集练习和测试活动。虽然用于 CAS 搜索收集的扇区大小相对较小，并且可收集轨迹数据的时间相对较短，但事实证明这些数据非常有用。困扰 MOD 6 系统的问题之一是，如果没有大型 CAS 搜索收集扇区，则很难进行分析。为了充分描述问题并评估所提出的方法，需要一个至少为 25 ° x 全范围的扇区大小。更大的收集扇区需要设计和构建新的 MOD 6 CDC。 Russell Rzemien、Ronald J. Clevering、Brian A. Williamson 和 Daryl I. Tewell 于 1994 年设计并建造了新的 MOD 6 CDC。雷达和 CDC 之间的接口保持不变。新的 CDC 利用
Mark 92 改进型 6 火控系统和 APL 的相干雷达数据程序
1985 年，Russell Rzemien、Jay F. Roulette 和 Paul R. Bade 设计了最初的 MK 92 MOD 6 CDC。CDC 记录雷达回波的同相和正交分量，以及其他相关雷达信息。雷达制造商构建了定制的雷达接口板，从 FCS 中提取所需的雷达信号。CDC 能够与 CAS 搜索、CAS 跟踪或 STIR 接口。CDC 一次只能从其中一个雷达收集数据。最初，数据存储在缓冲区中，然后传输到九轨磁带上。几年后，原来的磁带驱动器被更快、更密集的 8 毫米磁带驱动器取代，从而可以记录更多的数据。由于数据传输到磁带的速度不能像从雷达接收数据那样快，因此只能记录一部分数据。在收集搜索数据时，仅记录操作员指定的范围和方位有限的扇区内的数据。最初，扇区大小不能比 10 ° x 15 mi 大太多，具体取决于雷达波形。在收集轨迹数据时，CDC 会在指定的时间内连续收集数据，然后将数据下载到磁带并重复该循环。当 CDC 将数据下载到磁带时，不会记录雷达在此期间发送的轨迹数据。多年来，CDC 用于许多数据收集练习和测试活动。虽然用于 CAS 搜索收集的扇区大小相对较小，并且可收集轨迹数据的时间相对较短，但事实证明这些数据非常有用。困扰 MOD 6 系统的问题之一是，如果没有大型 CAS 搜索收集扇区，则很难进行分析。为了充分描述问题并评估所提出的方法，需要一个至少为 25 ° x 全范围的扇区大小。更大的收集扇区需要设计和构建新的 MOD 6 CDC。 Russell Rzemien、Ronald J. Clevering、Brian A. Williamson 和 Daryl I. Tewell 于 1994 年设计并建造了新的 MOD 6 CDC。雷达和 CDC 之间的接口保持不变。新的 CDC 利用
首个面向可信 AI 的生成式 AI 评估沙箱
简介 信任是大多数（如果不是全部）成功的企业、计划和关系的核心。这一人类概念延伸到数字领域，人工智能 (AI) 解决方案在越来越多的日常任务中的应用，使可信 AI 模型的问题成为众人瞩目的焦点。为了确保生成式 AI 以安全、负责任的方式使用，并保持信任，信息通信媒体发展局 (IMDA) 和 AI Verify 基金会于 2023 年 10 月 31 日宣布了首个生成式 AI 评估沙盒 (Sandbox)。沙盒将汇集全球主要参与者，以建立生成式 AI 的测试和评估能力，并努力建立一种通用的标准方法来评估生成式 AI。沙盒使用新的评估目录草案，其中列出了大型语言模型 (LLM) 的通用基准方法和建议。在本次更新中，我们简要探讨了与生成式 AI 模型相关的风险、沙盒的关键方面以及 Rajah & Tann 如何帮助您成功解决与采用 AI 解决方案以满足业务需求相关的大量问题。当前对 LLM 的担忧 生成式 AI 是指学习所搜索数据的底层分布，然后从所学习的分布中生成新内容的 AI 模型。ChatGPT 是一个非常流行的生成式 AI 模型的示例。从时尚到医疗保健等各个行业都在使用生成式 AI。然而，我们对生成式 AI 风险的理解仍在不断发展。在讨论文件“生成式 AI：对信任和治理的影响”（“讨论文件”）中，IMDA 详细介绍了 LLM 的主要风险和危害，并为政府和企业的高级领导人提出了构建生态系统以可信和负责任地采用生成式 AI 的想法。讨论文件中强调的生成式 AI 带来的主要风险包括：
Mark 92 改进型 6 火控系统和 APL 的相干雷达数据程序
1985 年，Russell Rzemien、Jay F. Roulette 和 Paul R. Bade 设计了最初的 MK 92 MOD 6 CDC。CDC 记录雷达回波的同相和正交分量，以及其他相关雷达信息。雷达制造商制造了定制雷达接口板，从 FCS 中提取所需的雷达信号。CDC 能够与 CAS 搜索、CAS 跟踪或 STIR 进行交互。CDC 一次只能从其中一个雷达收集数据。最初，数据存储在缓冲区中，然后传输到九轨磁带中。几年后，原来的磁带驱动器被更快、更密集的 8 毫米磁带驱动器取代，从而可以记录更多数据。由于数据传输到磁带的速度不能和从雷达接收数据的速度一样快，因此只能记录一部分数据。收集搜索数据时，记录的数据仅限于操作员指定的范围和方位有限的扇区内。最初，扇区大小不能大于 10° x 15 英里，具体取决于雷达波形。收集轨迹数据时，CDC 会在指定的时间段内连续收集数据，然后将数据下载到磁带并重复该循环。当 CDC 将数据下载到磁带时，不会记录雷达在此期间发送的轨迹数据。多年来，CDC 被用于许多数据收集练习和测试活动。尽管 CAS 搜索收集扇区相对较小，并且收集轨迹数据的时间相对较短，但事实证明这些数据非常有用。困扰 MOD 6 系统的问题之一是，如果没有大型 CAS 搜索收集扇区，则很难进行分析。为了充分描述问题并评估所提出的方法，扇区大小至少为全范围 25°。更大的收集扇区需要设计和建造新的 MOD 6 CDC。Russell Rzemien、Ronald J. Clevering、Brian A. Williamson 和 Daryl I. Tewell 于 1994 年设计并建造了新的 MOD 6 CDC。雷达和 CDC 之间的接口保持不变。新 CDC 利用了
Mark 92 改进型 6 火控系统和 APL...
1985 年，Russell Rzemien、Jay F. Roulette 和 Paul R. Bade 设计了最初的 MK 92 MOD 6 CDC。CDC 记录雷达回波的同相和正交分量，以及其他相关雷达信息。雷达制造商制造了定制雷达接口板，从 FCS 中提取所需的雷达信号。CDC 能够与 CAS 搜索、CAS 跟踪或 STIR 进行交互。CDC 一次只能从其中一个雷达收集数据。最初，数据存储在缓冲区中，然后传输到九轨磁带中。几年后，原来的磁带驱动器被更快、更密集的 8 毫米磁带驱动器取代，从而可以记录更多数据。由于数据传输到磁带的速度不能和从雷达接收数据的速度一样快，因此只能记录一部分数据。收集搜索数据时，记录的数据仅限于操作员指定的扇区内，该扇区的范围和方位有限。最初，扇区大小不能比 10° x 15 英里大很多，具体取决于雷达波形。收集轨迹数据时，CDC 会在指定的时间段内连续收集数据，然后将数据下载到磁带并重复该循环。当 CDC 将数据下载到磁带时，不会记录雷达在此期间发送的轨迹数据。多年来，CDC 被用于许多数据收集练习和测试活动。尽管 CAS 搜索收集的扇区大小相对较小，并且收集轨迹数据的时间相对较短，但事实证明这些数据非常有用。困扰 MOD 6 系统的问题之一是，如果没有大型 CAS 搜索收集扇区，就很难进行分析。为了充分描述问题并评估所提出的方法，扇区大小至少为全范围的 25°。更大的收集扇区需要设计和建造一个新的 MOD 6 CDC。Russell Rzemien、Ronald J. Clevering、Brian A. Williamson 和 Daryl I. Tewell 于 1994 年设计并建造了新的 MOD 6 CDC。雷达和 CDC 之间的接口保持不变。新的 CDC 利用了