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储能数据报告展望——电化学储能系统性能解读指南
人们对电化学储能材料和技术的关注度日益提升，为该领域带来了大批新研究人员，这无疑是迈向进步的第一步。[1] 新研究人员的多元背景和独特视角可以启发和催化传统观念的改变，从而为原本停滞不前的领域带来突破。但必须注意的是，新研究人员的涌入往往是一把双刃剑——任何科学领域的新手通常都不了解基础科学、惯例和定义该领域标准的方法，也不了解该领域发展到这一阶段的历史。通常，这会导致该领域的专家完全否定新研究人员的工作，很少考虑这些工作背后可能存在的科学价值，仅仅是因为研究人员对数据解释不当或计算方法滥用。电化学储能材料领域也不例外。尤其臭名昭著的例子包括但不限于镍氢氧化物、钴氧化物和镍钴氧化物/氢氧化物。[2] 每年都会发表大量关于这些材料的研究，报告的比电容值为每克数千法拉，但由于作者解释、分析和报告数据的方式，这些值被忽略了。这绝不是一个新问题，而且尚未解决。为了确保我们领域的建设性进展，我们想再次提请研究人员——以及将评判他们工作科学基础的审稿人——注意正确解释和报告储能材料和设备数据的重要性。在以下章节中，我们将讨论研究人员在报告储能材料性能指标时常犯的错误，以及如何正确识别所研究的特定电极材料的电化学特性可以消除这些错误。
放射学界对人工智能认知助手的接受度：RSNA 收集数据报告
摘要：由于机器学习和人工智能 (AI) 的进步，机器作为放射科医生临床工作流程中的智能助手，正在扮演新的角色。但是这些机器使用什么系统的临床思维过程？它们是否与放射科医生的思维过程足够相似，可以被信任为助手？在 2016 年北美放射学会 (RSNA) 科学大会和年会上进行了这种技术的现场演示。演示以问答系统的形式呈现，该系统以放射学多项选择题和医学图像作为输入。然后，AI 系统演示了一个认知工作流程，包括文本分析、图像分析和推理，以处理问题并生成最可能的答案。向体验演示并测试问答系统的参与者提供了演示后调查。据报道，在 54,037 名会议注册者中，有 2,927 人参观了演示展台，1,991 人体验了演示，1,025 人完成了演示后调查。本文介绍了调查方法，并总结了调查结果。调查结果显示，放射科医生对认知计算技术和人工智能的接受程度非常高。
使用OMOP CDM和OHDSI工具扩展OUH临床数据仓库数据输送基础架构
方法的CDW数据报告，以扩展为止，CDW的数据报告基础架构是用oracle技术来用于ETL和构建和构建并介绍报告和分析的。CDW当前包含来自几个临床系统的数据，这些数据通过报告和仪表板向临床医生呈现。通过三个工作流提供了用于构建报告基础架构的ETL工具和技能，用于交付Digione项目：（1）采购CDW中尚未存在的变量，（2）将CDW的变量从CDW转换为OMOP，以及（3）（3）（3）对基础结构进行效应以实现联邦研究的研究3。数据输送基础架构为了将患者数据传递给临床医生，数据报告基础架构使用的ETL和报告工具已被重新用于实施数据传递基础架构。基础架构允许CDW独立的研究支持团队代表质量和研究注册表所有者向CDW签订数据订单。研究支持是数据接收者，有责任将数据派遣到特定的注册表中。
QSO-25-12-NH
足够的护理人员，RN 8小时/7DAYS/WK。，全职DON，＆基于工资单的基于薪资的期刊指南，使用基于工资单的日记帐记录数据报告进行调查。本报告将用作指示潜在不符合性的信息来源之一。的指示，特定于员工访谈，观察结果，不符合性的关键要素和缺陷分类的指导也已添加到指导中。根据报告是否确定了问题的指示，将其添加到指导中。针对护理需求和缺陷分类示例主管的调查探针，以及用于评估使用基于工资单的日记帐数据人员数据报告的调查符合直接护理人员信息和工资单的调查程序。
经济表现 - 每月报告 - 2024年6月
2数据报告为滞后3收入，支出数量仍在进行和解4有关Burundi，D.R.C，South Sudan和Sosalia的通货膨胀数据的数据。5关于D.R.C，南苏丹和索马里的汇率的数据。
民粹主义，不平等和经济增长
https://data.oecd.org/inequality/income-inequality.htm。数据报告为家庭成员数量调整的家庭可支配收入。虽然广泛的趋势往往相似，但精确的数字因所使用的定义和数据源而有所不同。