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慢性神经性疼痛的发生率：回顾性队列分析
目标：据报道，慢性胸骨疼痛在心脏手术中位术后1年患者中有11％–56％的疼痛。但是，胸骨切开术后的慢性疼痛经常被忽略。方法：包括2020年1月至2022年6月之间接受心脏直视手术的患者。数据分析是通过文件扫描，医院数据处理系统以及患者后续文件，电话和疾病门诊门诊记录进行的。t是用于进行有效性和可靠性研究的土耳其语版本的。结果：分析所有患者时，慢性疼痛的发生率为28.7％，慢性神经性疼痛的发生率为14.7％。年龄，性别，教育水平，手术后的时间和吸烟没有差异。尽管比较后，该组的BMI较高，但在统计学上没有显着差异。在产生神经性疼痛组的组中，糖尿病（DM）诊断的存在具有统计学意义，并且在其他其他疾病方面没有发现明显的差异。在神经性疼痛组中发现术前心绞痛患者的发生率较高（p：0.030）。比较了手术，紧迫性和对修订的需求时，两组之间未观察到显着差异。在与L的两组进行比较时，发现在神经性疼痛组中发现住院期限更长（17 [15-19]天，p：0.046）。结论：估计慢性神经性疼痛的发生率为14.7％，并且表明DM，术前心绞痛和长期住院的存在可能是导致慢性神经性疼痛发展的因素。关键词：心脏手术，慢性疼痛，神经性疼痛，胸骨切开术
1 OPNAVINST 8000.16F N4 2023 年 8 月 22 日 OPNAV ...
OPNAVINST 8000.16F N4 2023 年 8 月 22 日 OPNAV 指令 8000.16F 来自：海军作战部长 主题：海军军械管理政策 参考：(a) OPNAV M-8000.16，海军军械管理政策手册 (b) OPNAVINST 8015.2D 1. 目的。颁布海军军械管理政策，分配职责，并为各级海军军械管理部门正确执行海军军械管理政策 (NOMP) 提供指导。本指令为完整修订，应完整审查。2. 取消。OPNAVINST 8000.16E。3. 范围和适用性。本指令和参考 (a) 适用于所有海军和海军陆战队活动（负责海军陆战队地面弹药（认知代码 0T）的美国海军陆战队活动除外），涉及国防部（DoD）V 级弹药和相关设备的采购和生命周期管理。4. 背景。海军作战部长（CNO）负责实现海军系统（包括海军军械和相关设备）的最大作战准备状态。NOMP 涵盖所有海军和海军陆战队活动（仅负责美国海军陆战队 V(W) 级地面弹药的美国海军陆战队活动除外），涉及海军军械和相关设备的使用、维护、大修、生产、问责和保障。除了指定海军军械管理和政策之外，NOMP 还涉及交互式程序，包括维护流程、维护管理、维护工程、舰队支援、库存管理、资产和财政资源以及相关报告和自动数据处理系统。5. 政策。a.本指令概述了指挥、行政和管理关系，并制定了与有效执行 NOMP 相关的维护任务和职责分配政策。本指令和参考 (a) 是管理海军军械的基本文件和权力机构。所有与本指令规定相冲突的指令都将进行修订以确保符合规定。
人工神经网络在...中的意义
摘要。如今，基于计算机技术的进步，研究旨在开发新的数据处理方法。一些研究侧重于创造模仿人类生物数据处理机制的新工具。这些研究为人工神经网络的发展铺平了道路，与传统的、更常用的预测分析工具相比，人工神经网络可以被视为一种更优越的预测分析工具。如今，人工神经网络已在生态学、工程学和健康等学科中得到广泛应用。然而，可以说，尽管它们比其他预测分析更具功能性和有效性，但它们在教育研究中的应用却十分有限。本研究旨在通过参考通过人工神经网络分析进行的研究，阐明人工神经网络在教育研究中的功能和作用。关键词：人工神经网络、多层感知器、单层感知器、输入层、隐藏层简介人工神经网络是模拟人类数据处理系统的数据处理系统（Elmas，2003 年，第 22 页）。人工神经网络的概念源于在计算机系统上模仿人脑的运作原理，用定量数据进行计算，并创建生物神经元的数学模型（Efe & Kaynak，2000，第 1 页）。第一个人工神经网络是由神经生理学家 Warren McCulloch 和数学家 Walter Pitts 基于人脑的计算能力创建的（Bishop，2014，第 9 页）。 1958 年 Frank Rosenblatt 开发出感知器这种人工神经网络系统后，人工神经网络的研究开始加速，随后出现了自适应线性元件（自适应线性元件 (Widrow & Hoff, 1960)、Hopfield 网络 (Hopfield, 1982)、Kohonen 网络 (Kohonen, 1982, 1984)、玻尔兹曼机 (Ackley et al., 1985) 和通过反向传播算法学习的多层前馈神经网络 (Rumelhart et al., 1986；引自 Lek & Guegan, 1999, p. 67)。现代人工神经网络研究的重点是开发新的、更有效的学习算法，并创建能够响应随时间变化的模型的网络 (Kriesel, 2007, pp. 21-22)。如前所述，人工神经网络模拟人类大脑中的生物神经元和创建人工神经元的数学模型基于生物模型（Kohli et al.,, 2014, p. 745）。Hanrahan（2011, p. 5）描绘了生物模型的结构，如图1所示；
R22 M.Tech。 CFIS Biodate M.Sc.微生物学
1。“数据库”目标的课程，以研究数据库安全性及其在实时世界中的应用程序中涉及的不同模型，以保护数据库和与之相关的信息。结果避免未经授权的数据观察，修改。确保数据机密性。证明保留了数据完整性，只有授权用户才能访问数据。标识数据库系统中的安全威胁。设计和实施安全的数据库系统。单元I介绍（数据库和信息系统，用法上下文，数据库系统概念和体系结构），信息安全概述，使用关系模型的数据库设计： - 功能依赖性：关系模型中的密钥，功能依赖性概念，基于正常键的正常键，BCNF的正常依赖性和四个正常依赖性和四个正常依赖性和四个正常依赖性和四个正常依赖性和四个依赖性依赖性和四个依赖性依赖性依赖性和四个依赖性依赖性依赖性和四个正常形式，并且涉及依赖性，其他依赖性和正常形式III单元数据库安全生命周期，数据风险评估，分析数据威胁，风险和漏洞，了解对数据库安全体系结构，数据库安全体系结构的需求，实现反馈机制，了解如何基于使用不同安全模型的反馈机制调整政策和实践。管理和查询加密数据，数据仓库中的安全性和OLAP系统单元V安全语义Web服务，地理空间数据库安全性，数据处理系统中的损害隔离和恢复，基于隐私增强位置的访问控制，有效地执行移动环境中的安全性和隐私权III单元数据库漏洞，威胁和身体安全：数据和数据库安全性与网络和周边安全性，外部和内部数据库威胁，外围安全性的缺陷，不保留组织数据的风险，典型数据库安全性，确保典型的数据库安全性，并确定了对安全性的确定性，并确定了当前的安全性，并确定了当前的安全性。 USB端口和启用USB的设备，了解数据库文件的物理位置及其副本IT INT IM IV访问关系数据库的访问控制，基于时间角色的访问控制数据库管理中的访问控制，XML数据库的访问控制模型。
Charles H. Romine 博士 信息技术总监 ...
福斯特主席、奥伯诺尔特排名成员以及小组委员会的尊敬成员，我是查尔斯罗米恩，美国商务部国家标准与技术研究所（简称 NIST）信息技术实验室 (ITL) 主任。感谢大家今天给我机会代表 NIST 就我们评估生物识别技术对隐私影响的努力作证。NIST 拥有五位诺贝尔奖获得者，其项目重点关注国家优先事项，例如人工智能、先进制造业、数字经济、精密计量、量子信息科学、生物科学以及网络安全。NIST 的使命是通过推进测量科学、标准和技术来增强经济安全和改善我们的生活质量，从而促进美国创新和工业竞争力。在 NIST 信息技术实验室，我们致力于培养对信息技术和计量的信任。对数字经济的信任建立在网络安全、隐私、互操作性、公平以及避免在技术开发和部署中出现偏见等关键原则之上。 NIST 开展基础研究和应用研究，制定标准以理解和衡量技术，并开发工具来评估此类衡量标准。技术标准以及推动其开发和使用的基础研究对于增强信任和促进数字产品和服务之间的互操作性至关重要。至关重要的是，它们可以提供更高的保证，从而实现更安全、更私密和更能保护权利的技术。NIST 隐私工程计划自近十年前成立以来，NIST 的隐私工程计划的使命一直是通过将测量科学和系统工程原理应用于保护隐私和公民自由的框架、风险模型、指导、工具和标准的创建，来支持可信信息系统的开发。该计划致力于填补隐私领域的空白，并通过在其开创性出版物 NISTIR 8062《联邦系统中的隐私工程和风险管理简介》中引入一个用于识别数据处理系统中的隐私风险的通用模型和一组隐私工程目标，推进隐私风险管理的基础。该计划已经制作了许多工具来帮助组织管理隐私风险。例如，NIST 隐私风险评估方法为组织提供了识别和优先考虑其正在设计或部署的系统、产品和服务中的隐私风险的能力。进行彻底的隐私风险评估的能力对于组织选择有效的缓解措施（包括适当的隐私增强技术）至关重要。NIST 隐私框架 NIST 隐私框架模仿了 NIST 非常成功的网络安全框架，是另一个自愿工具，通过与利益相关者合作开发。
引用本文：Ben Williamson & Rebecca Eynon (2020)：教育、学习、媒体和技术领域人工智能的历史线索、缺失环节和未来方向，DOI：10.1080/17439884.2020.1798995
人工智能已成为日常生活中司空见惯的事情。通过网络获取信息、消费新闻和娱乐、金融市场的表现、监控系统识别个人的方式、驾驶员和行人如何导航以及公民如何领取福利金，这些只是人工智能渗透到人类生活、社会机构、文化实践以及政治和经济进程中的无数例子。用于实现人工智能的算法技术的影响是深远的，激发了相当多的时代炒作和希望，以及反乌托邦的恐惧，尽管它们在技术专家的社交网络之外仍然很大程度上不透明且理解甚少（Rieder 2020）。然而，人工智能的深刻社会和伦理影响正变得越来越明显，并成为人们关注的重要对象。人工智能是争议的焦点，例如，工作场所和公共服务的自动化；算法形式的偏见和歧视；不平等和劣势的自动再现；以数据为中心的监视和算法分析制度；无视数据保护和隐私；政治和商业微目标定位；以及科技公司控制和塑造其渗透的所有部门和空间的权力，从整个城市和公民群体到特定的集体、个人甚至人体（Whittaker 等人，2018 年）。已经制定了许多道德框架和专业行为准则，试图减轻人工智能在社会中的潜在危险和风险，尽管关于它们对公司的具体影响或这些框架和准则如何保护商业利益的重要争论仍然存在（Greene、Hofferman 和 Stark，2019 年）。目前，人工智能在网络、智能手机、社交媒体和通过互联物体和传感器网络在空间中的实例化的历史比最近一些划时代的说法所暗示的要长得多。人工智能的历史至少可以追溯到 20 世纪 40 年代计算机科学和控制论的诞生。 “人工智能”这一术语本身是在 20 世纪 50 年代中期达特茅斯学院的一个项目和研讨会中提出的。从 20 世纪 60 年代到 90 年代，人工智能经历了一段“寒冬”，其研究和开发首先侧重于对人类推理的编码原理进行模拟，然后侧重于“专家系统”，即基于定义的知识库模拟专家的程序性决策过程。2010 年之后，人工智能逐渐以一种新范式回归，不再是模拟人类智能或可编程专家系统，而是能够通过对大量“大数据”进行分类和关联来学习和做出预测的数据处理系统。计算过程包括数据分析、机器学习、神经网络、深度学习和强化学习是大多数当代人工智能的基础。人工智能可能只是一系列统计、数学、计算和数据科学实践和发展的新的总称，它们各自都有复杂且相互交织的谱系，但它也标志着这些历史脉络的独特联系（Schmidhuber 2019 , 2020 ）。现代人工智能的重点不是创造计算“超级智能”（“强人工智能”），而是理想情况下致力于开发能够从自身经验中学习、适应变化的机器。