XiaoMi-AI文件搜索系统
World File Search System操作分析
已公布异议商标 - USPTO
用于提供桥梁检查管理系统领域的在线不可下载软件，该软件可安排所有检查活动、提供质量控制评审和评分、提供检查和操作分析和报告、提供团队通信工具、过程跟踪和监控未来结构；提供桥梁管理系统领域的在线非下载软件，用于桥梁检查、分析、维护、维修、修复和更换工作，该软件为用户输入和用户上传以及数字、文本、照片、音频、视频、表格、计划和草图数据的同步提供了数据库，该数据库提供了交互式信息集合，用于分析和报告检查信息、缺陷信息、库存信息、计划信息、客户呼叫信息、成本效益信息、估价信息、优先级信息、还提供工作订单系统分析，生成工作请求、定时活动、可定制工作活动、质量评审、成本评审、成本发展、成本分配 (美国 CLS。100 和 101）。弗雷德·卡尔，审查律师
空军技术学院
使命 空军技术学院提供常驻课程，可获得管理和工程学学士、硕士和博士学位。此外，该学院还管理民用机构（包括大学和工业界）的教育计划。空军技术学院通过向空军和国防部机构提供响应式学位授予研究生和专业继续教育 (PCE)、研究和咨询服务来支持空军和国防。空军技术学院获得了高等教育委员会的认证，并且是北中部协会的成员。除了机构认证外，工程与技术认证委员会还认证工程与管理研究生院内的选定课程。空军技术学院通过工程与管理研究生院提供研究生教育课程。系统与后勤学院和土木工程学院提供各种 PCE 短期课程和研讨会，以帮助空军和国防部军人和文职人员更熟练地完成他们的技术和支持任务。民用机构计划办公室管理空军各种需求所需的专门研究生院作业，包括医疗和教学作业。工程与管理研究生院提供先进的科学、工程和管理教育。学院由数学与统计学系、电气与计算机工程系、工程物理系、系统与工程管理系、操作科学系以及航空航天工程系组成。学院还设有定向能、测量与签名情报、操作分析、先进导航技术和网络空间研究等卓越中心。
确定可信人工智能系统中的角色、要求和职责
人工智能 (AI) 系统可视为机器学习 (ML) 模型的可部署实例，配备用户界面和其他支持基础设施。这些系统由工程师和 AI 专家为某个领域的特定目的而设计和实施，供该领域的从业者使用，以增强他们的能力。从业者的工作可能至关重要，对教育、医疗、金融和食品生产等不同领域的生活产生影响，而 AI 通常用于协助复杂的决策。AI 系统严重依赖数据，既用于训练和测试提供系统核心功能的 ML 模型，也用于在该领域进行操作分析。从业者通常会通过应用程序或 Web 浏览器界面与 AI 系统交互，以便他们可以向系统提供数据并查看系统的任何结果。在现实环境中实际部署和使用此类 AI 系统开始凸显“最后一英里”[7] AI 部署挑战。本文的动机来自联合国儿童基金会《儿童人工智能政策指导》草案[11]，其中指出：“对于保护和造福儿童而言，特定人工智能系统的所有相关儿童的数据公平性和代表性，包括来自不同地区（包括农村社区）、年龄、社会经济条件和种族的儿童，至关重要。例如，在数据驱动的医疗保健的情况下，儿童的治疗或药物不应基于成人的数据，因为这可能会对儿童的健康造成未知的风险。[强调]”。本文试图通过考虑需要到位的结构来满足这一要求，以便在数据驱动的医疗保健中负有责任的一方能够代表儿童。
2025工作报告协作计划
我很高兴在2025年介绍北约科学技术组织（STO）合作计划（CPOW）。CPOW是Sto的核心产品，也是我们对发展现代可互操作能力的主要贡献。包括八种不同的工作计划和400多个研究活动，它使北约国家和合作伙伴与科学技术（S＆T）相比，以确保战场的成功。因此，履行STO的“授权北约技术优势”的使命是关键。在CPOW下进行的活动侧重于对北约军队至关重要的领域，例如：网络，空间，传感器，武器，指挥和控制，人机接口，建模和模拟，人工智能，量子技术和操作分析。目前在八个科学和技术委员会（STC）进行的这项工作为我们的军事和安全组织带来了尖端的能力。2025 CPOW报告详细介绍了2025年CPOW的公开释放部分，其中包括所有正在进行的未分类项目的列表。CPOW背后的引擎是一种自愿和低启发性的协作业务模型，汇集了大约5,000名最优秀的，最优秀的科学家，工程师，工程师，工程师，行业和行业，跨越Nato和Acartia和Academia和Acartia和Acartia和Acartia和Acartia和Acartia和Acartia和Acartia和Academia and Acation和Acartia和Acartia和Acartia和Acartia和Acartia natoia和Acartia和Acartia和Acartication nato;它们总的来说，它们构成了世界上最大的国防S＆T研究网络。在合作支持办公室（CSO）中，我们的工作是管理，培育和发展该网络，并支持国家协作协作。
可操作临床决策的信号检测方法
背景：我们先前鉴定出抑郁症的认知生物型，其特征是大脑的认知控制电路功能障碍，其中包括背外侧前额叶皮层（DLPFC）和背扣扣带扣带扣皮的皮层（DACC），该皮质（DACC）来自功能磁共振成像（FMRI）。我们将这些电路指标评估为抗抑郁药缓解的个性化预测指标。方法：我们对国际研究的数据进行了次要分析，以预测159名在贡献任务中完成fMRI的患者的抑郁症（ISPOT-D），用三种研究抗抑郁药之一的一种治疗以及对缓解状态进行了评估（汉密尔顿抑郁症量表得分≤7）的8周治疗。缓解电路预测指标为DLPFC和DACC活性以及在标准偏差中量化的连通性。使用已建立的软件实施接收器操作分析（ROC），我们计算了每个电路度量的每个切点的这些预测变量的敏感性和特异性。我们计算了用于识别最佳切点值的ROC模型处理（NNT）指标所需的数字。结果：ROC模型确定了在二级切点的DLPFC活性和平均电路指标的初始切点的最初切点，从非移动器（21.2％）确定了最大分离（62.5％）（21.2％）。NNT为3.72，这意味着如果随机选择了4例患者（圆形为3.72），则可能会汇总一名，但是如果电路指标知情治疗，则可能有两名。结论：我们的发现有助于确定临床可行的临床试验和临床实践的电路测量。需要未来的研究来复制这些发现并扩大对长期结局的评估。