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World File Search System数据提取
随机颗粒物材料中的平均传输波
抽象的微波遥感在穿过云或致密冰时会显着改变。这种现象不是微波唯一的；例如，在穿过异质组织时，超声也会受到破坏。了解充满粒子的环境中的平均传输是改善数据提取的核心，甚至可以创建可以选择性地阻断或吸收某些波频率的材料。大多数计算平均传输场的方法都假定其满足具有复杂有效波数的波动方程。然而，最近的理论工作已经预测了一个以上的有效波，即使在统计上的各向同性和标量波的材料中也可以传播。在这项工作中，我们通过使用不做任何统计假设的高保真蒙特卡洛模拟，提供了这些预测多个有效波的第一个明确证据。为了实现这一目标，有必要填充颗粒物材料理论中缺失的链接：我们证明，入射波不会在材料中传播，通常将其作为称为Ewald -Oseen灭绝定理的假设。通过证明这一点，我们得出结论，灭绝长度（灭绝的距离所需的距离）等于粒子之间的相关长度。
更民主、更公平的数字经济的替代组织模式：通过利益相关者理论对平台合作主义进行系统文献综述。竞争优势与挑战
在过去十年中，影响商业模式的关键技术变革之一是平台经济的出现，更具体地说，这种发展有时被称为“Uber 化”（Warhurst 等人，2019 年）。Uber 化这一术语源自叫车平台 Uber，是一种技术过程，它通过数字界面将工作迁移到平台上，这些数字界面跨网络连接用户，促进商品和服务的商品化和交换——这一过程在过去已经被研究过（Putterman，1989 年），但现在首次由算法来调解。然而，尽管最初预期交易成本会降低，为所有利益相关者带来更多机会，但这种组织模式很快就开始与不稳定的工作条件、数据提取、虚假自营职业和算法监控等风险联系在一起（De Stefano，2016 年；Mazzucato 等人，2020 年；Ravenelle，2017 年；Zuboff，2019 年）。因此，在过去几年中，越来越多的文献提出了平台的替代组织模式，旨在保证利益相关者之间更公平的价值再分配和更好的可持续性，同时保持经济效率。
资产物流管理信息系统（ALMIS）
目前，ALMIS 使用后端数据库中的社会安全号码 (SSN) 与用户帐户关联，因为这是军事、民事和承包商人员的唯一唯一标识符。SSN 是追踪哪些人从事哪些资产工作所必需的，由于涉及的人员类型众多（美国海岸警卫队军事人员、政府民事人员、承包商、美国森林局人员），SSN 是 ALMIS 目前能够做到这一点的唯一手段。军事和政府民事 SSN 是通过海岸警卫队商业智能 (CGBI) 数据仓库的加密查询定期收集的。2 承包商 SSN 是通过电子调查处理问卷 (e-QIP) 3 或通过加密电子邮件或电话从用户那里定期收集的（手动数据提取）。美国森林局人员 SSN 是通过加密电子邮件收集的。ALMIS 帐户管理员将 SSN 手动输入到系统中，他们还会在系统内创建用户帐户并分配权限。ALMIS 使用个人的 PII 在系统内为其创建一个唯一的帐户。这允许 ALMIS 分配权限并跟踪用户活动。所有其他 PII 均通过 ALMIS 访问请求表 (ARF) 收集并发送到帮助台或作为补救单输入。
识别事故诱因以提高航空运输安全：提出一种深度学习方法
航空是一种复杂的运输系统，安全至关重要，因为飞机故障往往会造成人员伤亡。预防显然是航空运输安全的最佳策略。从过去的事故数据中学习以防止潜在事故发生已被证明是一种成功的方法。为了防止潜在的安全隐患并制定有效的预防计划，航空安全专家从事故报告中确定主要因素和促成因素。然而，如今安全专家的审查过程已经变得非常昂贵。由于信息技术的加速发展以及商业和私人航空运输业的增长，事故报告的数量正在迅速增加。因此，应应用先进的文本挖掘算法来帮助航空安全专家促进事故数据提取过程。本文重点介绍如何构建基于深度学习的模型来识别事故报告中的因果因素。首先，我们使用来自航空安全报告系统 (ASRS) 的大约 200,000 份合格事故报告准备用于训练、验证和测试的数据集。十、我们采用开源自然语言模型作为基线，该模型经过大量维基百科文本训练，并使用事件报告中的文本对其进行微调，以使其更适合我们特定的研究任务。最后，我们构建并训练基于注意力机制的 lo
使用机器学习的语音情感识别-IJRPR
由于它们的可及性和丰富的情感信息，听觉信号已取代面部表情，即使面部表情仍然提供了有用的提示，也将面部表情作为情感识别的主要方式。为了评估这些声明线索，研究人员研究了各种分类算法，包括众所周知的算法，例如支持矢量机（SVM），隐藏的马尔可夫模型，高斯混合物模型，神经网络和K-Neareart Neignbors（KNN）[4]。已经开发了许多技术来从语音中识别人类情绪。为了使用来自情感语音的声学特征来识别和分类情绪，这些技术依赖于训练数据集。大量研究研究了识别音频数据提取中情绪提示的过程。通常，此过程需要选择或创建情感语音语料库，然后艰苦地确定其先天性。然后，情绪分类基于这些提取的数据，这些数据可能包括韵律和光谱特征或两者兼有（请参阅图1）。该分类的精度主要取决于特征提取的有效性，促使学者研究各种方法，例如评估光谱，韵律或其合作融合。例如，为了完成准确的情绪分类，几项研究以组合方式将韵律能量特征与梅尔德频率sepstral系数（MFCC）合并。
通过量子计算实现现代金融
人类的智力躁动源于对现代世界知识的需求。金融界正在努力以低风险的方式对准确、快速的数据进行原型设计。量子金融方法可以满足这种愿望。本文的目的是全面回顾关于量子计算如何应用于金融的文献。这项研究旨在揭示量子金融领域的最新架构。在方法论方面，PSALSAR 框架用于进行系统的文献综述。选择程序遵循 PRISMA 指南，并应用于两个数据库（Web of Science 和 Scopus），没有时间限制。总共有 1646 篇文章中的 94 篇被纳入数据提取和内容评估，涵盖 2001 年至 2023 年期间。当前对量子金融文献的回顾围绕以下主题展开：期刊、研究方法、测试数据系列、量子金融研究主题和未来研究方向。在金融领域，量子计算主要用于三个领域：模拟、优化和机器学习。这些领域得到了近年来创建的算法的支持。最后，我们建议强调量子金融的好处和应用，并激发人们对辩论未来前景的兴趣。
位置：AI
该立场提出了“ AI权”的提议，该论文断言个人和社区应有意义地参与塑造其生活的AI系统的开发和治理。是由AI在关键领域的增加的动机，并受到Henri Lefebvre的“城市权”的概念的启发，我们将AI重新概念化为社会基础，而不仅仅是专家设计的产物。在本文中，我们批判性地评估了生成代理，大规模的数据提取和多种文化价值如何为AI的监督带来新的复杂性。本文提出基层参与式方法论可以减轻偏见的结果并提高社会反应能力。它断言数据是社会生产的，应集体管理和拥有。借助雪利酒·阿恩斯坦（Sherry Arnstein）的公民参与并分析了九个案例研究的阶梯，为AI权利开发了一个四层模型，该模型可以定位当前的范式，并设想了一个公平的未来。它提出了有关包容性数据所有权，透明设计过程和利益相关者驱动的监督的建议。我们还讨论了以市场为主导和以国家为中心的替代品，并认为参与式方法在技术效率和民主合法性之间提供了更好的平衡。
COVID-19 疫苗接种申领更新 - 2024 年 4 月
主动发布与 Covid-19 疫苗相关的治疗伤害索赔 – 2024 年 4 月 以下数据于 2024 年 4 月 9 日提取，针对 2021 年 2 月 18 日（新西兰开始接种 COVID-19 疫苗的时间）至 2024 年 4 月 6 日期间向 ACC 提交的治疗伤害索赔，其中治疗事件为疫苗接种或注射/药物、不良反应/用药错误，且药物类型记录为 疫苗 。然而，由于这些字段只有在决定索赔承保范围时才填写，因此所提供的数字已通过对 ACC 收到的索赔表格进行文本搜索进行补充，其中提到 Comirnaty（辉瑞-BioNTech COVID-19 疫苗的名称）、AstraZeneca、Vaxzevria（AstraZeneca COVID-19 疫苗的替代名称）、Novavax、Nuvaxovid（Novavax COVID-19 疫苗的名称），或将术语 covid 或 Pfizer 与 vacc、injection、booster、jab 或 shot 一起包含。通过此文本搜索，我们可以识别已提交但尚未决定承保范围的索赔。自由文本搜索方法不是可靠的数据提取方法，可能会导致数据异常；因此，已对通过上述方法识别的索赔进行了人工审查，并删除了一些误报匹配。数据
提供定制护理的当前发展-EHESP
方法：根据Prisma指南，最初于2018年11月进行文章搜索，并于2019年1月和2019年3月更新。两名调查人员独立搜索了Medline，PubMed，Psycinfo，Web of Science，Science Direct和JSTOR，搜索专注于包括“护理定制”，“个性化服务和医疗保健”，“个性化服务和个性化护理”，“个性化护理”，“个性化护理”，“针对性人群”和标题或摘要中的“目标人群”。定义了包含和排除标准。在研究选择和数据提取方面的分歧通过两个审阅者之间的共识和讨论来解决。结果：我们确定了2008年至2019年之间发表的70篇文章。大多数文章（n = 43）于2016年至2019年发表。出现了用于分割分析的四类患者特征：临床，社会心理，服务和成本。我们观察到这些特征通常与最常见的组合，即临床，社会心理和服务共存。少数文章（n = 18）报告了有关护理，经验和成本质量的评估。最后，很少有文章（n = 6）正式定义了与大规模定制相关的概念基础，而只有一半的文章使用现有理论来指导其分析或解释。
全国 MMR 呼叫和召回更新 1. 编码...
1. 疫苗事件编码 全国召回和召回的源数据是全科医生记录。MMR 疫苗事件数据由 GPIT 供应商根据国家 MMR 数据提取规范从全科医生记录中提取。要成功提取记录，必须正确编码，以便将其映射到国家提取规范中的代码。识别未编码疫苗事件的全科医生必须尽快解决此问题。为此，必须使用当前有效的 SNOMED 代码对疫苗事件进行编码。实现此目的的步骤如下所述，有关如何查找相关 SNOMED 代码的指南附在本文档末尾。诊所应注意，如果操作不正确，将代码应用于以前未编码的记录可能会产生重复或错误的付款索赔。这种情况可能发生在诊所已经为疫苗接种申请付款但当时没有对其进行编码，或者患者已从海外搬来，或者历史记录已扫描到记录中但之前未进行编码的情况下。实践中不会要求对任何已经编码的疫苗事件进行重新编码。