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ESSA 财务透明度报告和学校层面财务调查综合数据收集的变化
目前，财政数据是通过学校级表格和区级表格在学校级和区级收集的。SLFS 要求将中央级支出分配到区内各学校。例如，如果无法直接分配，某些支出可以除以区内入学人数，然后按每名学生的人数分配给所有学校。区表格将包含每个学校表格第 I 部分的值的总和和排除项，以便与可比的 ST-3 值进行比较。此外，区级表格将只包括一个用于项目领域详细信息的字段，涵盖特殊教育总支出。这个单一的区级字段将反映 ESSA 财务透明度表格中条目 O 中当前收集的内容，并将满足《教育法》第 1716 条和第 215-a 条的要求。
一项有关最近能源收集的小规模方法的调查，以提高可穿戴身体区域网络（WBAN）的电池效率
摘要 - 如今，技术开发导致人类采用可穿戴和可植入的设备进行生物医学应用。该领域的一个重要研究问题是无线身体区域网络（WBAS），它专注于此类设备。在WBAN中，使用电池作为唯一的能源供应是一个重大挑战，尤其是在医疗应用中。充电电池是使用WBAN的患者的问题。对于可穿戴设备而言，更换电池不是很难，但是可植入的设备的条件不同。在植入式设备中使用电池有许多问题，包括手术，精神压力和缺乏舒适性引起的疼痛和费用。电池的寿命取决于其类型，操作，患者的医疗状况和其他因素。本文回顾了WBAN传感器中电池充电的最新能源收集方法。此外，我们还提供有关WBAN的能源收集方法的未来研究指示。因此，研究了在WBAR应用中的主动研究领域（RL）（RL）和分布式优化。我们坚信，这些见解将有助于研究和开发新一代的WBAS研究人员的新一代可充电传感器。
用于可再生能源收集的旋转直流发电机
摘要。目前，对可再生能源的需求越来越大；研究可再生能源发电需要小型或微型低转速发电机，可以为灯负载提供电力。发电机的选择不如使用高转速的直流电机那么合适，因为发电机仍然会产生小电压（<12V）和小电流。使用配备齿轮的直流电机需要很大的扭矩来旋转转子。克服这个问题的解决方案是使用步进电机作为低转速的直流发电机。步进电机具有多极线圈和永磁体，使其有资格作为发电机。本研究使用 nema23 步进电机作为直流发电机。使用的步进电机是 6 线步进电机（两对线圈）、半波整流器和用于缓冲电压的电容器。负载是 12VDC 灯。所得结果表明，步进电机发电机可以通过手动旋转打开灯。
没有提取？没问题。直接进行舌头棉签的PCR加工，以诊断结核病疾病作为痰收集的替代品
摘要结核病（TB）的抽象痰收集和测试是有问题的，这是有问题的，因为可能进行了雾化，难以生成优质的样品以及复杂的DNA提取方法。舌头拭子便宜，微创，并且是痰收集的有前途的替代品。我们使用Truenat MTB加上Molbio诊断的测定法研究了舌头签名诊断的诊断精度，并直接使用PCR处理方法。每个参与者使用两个尼龙的拭子和两个旋转的聚酯棉签收集四只舌头拭子。在收集舌头样品后，参与者还提供了两个痰液样品，这些样品由Cepheid Xpert MTB/RIF Ultra或培养物进行了测试。在签名的81名参与者中，有24名参与者（30％）是痰液中TB疾病阳性的。使用Truenat MTB Plus测试，舌头棉签具有54％（52/96）的灵敏度和99％（218/220）的特异性，与痰液Ultra相比。粗裂解物，这允许增加样品输入。使用这种方法，舌头拭子具有70％（67/96）的灵敏度和94％（216/224）的特异性。使用数字PCR的结核分枝杆菌（MTB）样品定量产生20份（最小）和34,000份（最大）（最多）MTB的MTB。此外，连续收集的舌头拭子导致了相似的MTB水平，而Spun聚酯拭子则与尼龙锁的拭子进行了等效。总体而言，这项研究表明，舌拭子样品与Truenat MTB测试平台兼容，而直接对PCR方法是可行的诊断解决方案。
开发用于DNA测序自然病史收集的协议基础架构
自然史收藏中有意保存的生物学物质代表了一个庞大的生物多样性存储库。实验室和测序技术的进步使这些标本越来越容易用于基因组分析，为物种的遗传过去提供了一个窗口，并且经常允许访问无法在野外采样的信息。由于它们的年龄，准备和存储条件，从博物馆和植物标本室取回的DNA通常的产量通常很差，大量碎片且生化修饰。这不仅在恢复核苷酸序列方面构成了方法论上的挑战，而且使此类研究易受环境和实验室污染的影响。在本文中，我们回顾了与从博物馆收藏中恢复DNA序列数据相关的实际挑战。我们首先审查要解决的关键操作原则和问题，以指导研究人员和策展人之间关于何时以及如何
使用可穿戴传感器收集的心率和手动加速数据评估大学生的精神压力
压力是各种心理健康障碍，包括大学生的抑郁和焦虑。早期压力诊断和干预可能会降低患精神疾病的风险。我们使用了一种基于机器学习的方法来使用自然主义研究中收集的数据鉴定压力，该研究利用自我报告的压力作为基础真理以及生理数据，例如心率和手动加速。这项研究涉及来自一个大型校园的54名大学生，他们使用可穿戴腕部的传感器和移动健康（MHealth）应用程序连续40天使用。该应用程序收集了生理数据，包括以一个Hertz频率的心率和手动加速。该应用程序还通过敲击手表面来使用户能够自我报告压力，从而产生了自我报告的压力的时间标记记录。我们使用心率和加速度计数据创建，评估和分析的机器学习算法，用于识别大学生之间的压力事件。XGBoost方法是最可靠的模型，AUC为0.64，精度为84.5％。手动加速度的标准偏差，心率的标准偏差和最小心率是压力检测的最重要特征。该证据可能支持使用智能手表传感器识别生理反应中的模式的功效，并可能为实时检测压力的未来工具的设计提供信息。关键字：心理健康，机器学习，压力，学生，检测
利用 3D 打印技术低成本制造用于能量收集的单片谐振压电装置
摘要：物联网 (IoT) 的快速发展带动了低功耗传感器的开发。然而，物联网扩展的最大挑战是传感器的能量依赖性。为物联网传感器节点提供电源自主性的一个有前途的解决方案是从环境源收集能量 (EH) 并将其转换为电能。通过 3D 打印，可以创建单片收集器。这降低了成本，因为它消除了对后续组装工具的需求。得益于计算机辅助设计 (CAD)，收集器可以根据应用的环境条件进行专门调整。在这项工作中，设计、制造并电气表征了压电谐振能量收集器。还进行了压电材料和最终谐振器的物理表征。此外，还使用有限元建模对该设备进行了研究和优化。在电气特性方面，确定该设备在最佳负载阻抗为 4 M Ω 且受到 1 G 加速度时可实现 1.46 mW 的最大输出功率。最后，设计并制造了一个概念验证设备，目的是测量流过电线的电流。
使用扩散张量成像参数，用1.5T MRI扫描仪收集的扩散张量成像参数：案例研究
该研究的相关性在于需要通过利用从常规1.5 Tesla MRI扫描仪获得的扩散张量成像（DTI）来改善肌萎缩性侧索硬化症（ALS）的诊断。这项研究旨在研究使用不同机器学习（ML）分类器以区分ALS个体的潜力。In this study, five ML classifiers (“support vector machine (SVM)”, “k-nearest neighbors (K-NN)”, naïve Bayesian classifier, “decision tree”, and “decision forest”) were used, based on two DTI parameters: fractional anisotropy and apparent diffusion coefficient, obtained from two manually selected ROIs at the level of the brain pyramids in 47 ALS患者和55名健康受试者。使用混淆矩阵和ROC曲线评估每个分类器的质量。通过径向内核支持矢量方法（77％的精度[P = 0.01]）证明了基于DTI数据的ALS患者与健康个体的最高准确性，而K-NN和“决策树”分类器的性能略低，“决策林”分类器对训练的训练量过高（AUC = 1）。作者在检测锥体区域中ALS的放射学特征方面表现出足够准确的ML分类器“ SVM”。
关于 AR 眼镜数据收集的隐私担忧
随着科技公司开发出越来越多传感器且价格合理的大众市场增强现实 (AR) 眼镜，此类设备的使用带来了潜在的隐私和安全问题。虽然之前的工作已经广泛解决了其中一些问题，但我们的工作专门针对 AR 眼镜可能收集的 15 种数据类型和五种潜在数据用途。通过半结构化访谈，我们探讨了 21 位当前 AR 技术用户对假设的消费级 AR 眼镜可能收集和使用数据的态度和担忧。参与者表达了不同的担忧，并提出了对 AR 数据收集和使用的潜在限制，从而引发了隐私概念和信息规范。我们讨论了参与者对数据收集和使用的态度和保留意见（例如隐私的定义）如何变化且依赖于环境，并为设计师和政策制定者提出了建议，包括可定制和多维的隐私解决方案。
斯坦福医学和医师助理学生的免疫表格查看第12-16页的说明，以输入收集的信息和上传 b''
日期＃1日期＃2日期＃3或实验室免疫力证据包括报告（对模棱两可的滴度），如果乙型肝炎病史，HEP核心抗体，HEP表面抗体和HEP表面抗原滴度的报告必须包括在内。破伤风 - 白喉素（TDAP）TDAP疫苗必须发生在过去10年中