XiaoMi-AI文件搜索系统
World File Search System数据提取
怀孕期间的免疫检查点抑制剂在孕妇和新生儿的结局
所有报告都是从vigibase中提取的。在补充1中提供了数据提取的详细信息。术语与vigibase医学词典有关的监管活动（MEDDRA）查询术语不是特定的，并被丢弃。报告还提到了一种可疑的或相互作用的药物，该药物是从解剖学和治疗性化学分类（ATC）L01（抗肿瘤药）中的一种，该药物可能因癌症或非癌症指示而开处方。ICI表示免疫检查点抑制剂。
数字监护人安全服务边缘
关于Lookout Lookout，Inc。是以数据为中心的云安全公司，该公司使用深入的策略来解决网络安全攻击的不同阶段。数据是每个组织的核心，我们的网络安全方法旨在保护现代威胁格局中的数据。侧重于人及其行为，Lookout Cloud Security Platform确保了实时威胁可见性，并迅速停止从初始网络钓鱼尝试到数据提取。要了解更多信息，请访问www.lookout.com，并在我们的博客，LinkedIn和X.
数字化转型推动者：机器学习
数字化转型的另一个视角是它涵盖三个相关领域：数字化、数字化和数字化转型。数字化涉及将模拟操作数据转换为数字形式，以方便在操作流程中使用这些数据。数字化涉及将数字化数据提取和使用到操作流程中，以优化和集成它们。数字化转型以此为基础，利用颠覆性技术创造新的创新业务、运营和服务交付模式，发掘新的收入机会并在新的市场中竞争。
ENCR NewsFlash 2025年1月
ENCR正在建立一个有关在癌症注册表（CRS）中使用AI的工作组。具有广泛的范围，工作组不仅将包括使用/实施机器学习进行研究，而且还包括围绕AI的法律框架，将大语言模型用于EHR数据提取，在日常CR管道中实施AI工具以及最终对AI工具的质量控制。鉴于主题，邀请来自不同专业知识领域的广泛专家参加。（例如，法律，AI，IT和癌症专家和流行病学家）。
使用 Microsoft Power BI 实现人工智能 - BI 课程
1. 企业中 AI 入门：您的数据. ... 17 实时数据提取与批处理 19 Power BI 中的实时数据集 19 使用 Power BI 批量处理数据 22 在数据流中使用 Power Query 导入批量数据 23 数据流计算引擎 24 数据流选项 24 Power BI 中的 DirectQuery 25 导入与直接查询：实用建议 25 高级版、专业版和免费版 Power BI 26 总结 27
糖尿病是冷冻肩部的预后因素
摘要目的：总结纵向观察研究的证据以确定糖尿病（1型和2型）是否与肩部冻结的人的症状进程有关。数据来源：对11个书目数据库（截至2021年6月发布）的系统文献搜索，参考筛选和电子邮件专业联系人。研究选择：如果他们具有纵向观察设计，其中包括在基线时被诊断出患有肩部的纵向观察设计，并在基线和没有糖尿病的患者中比较后续结果（> 2WK）。数据提取：数据提取是由1个审阅者使用预定的提取表完成的，并由另一位审阅者检查。两名审稿人使用预后因素研究工具中的质量独立判断出偏见的风险。数据综合：一种叙事综合，包括检查森林图和使用建议，评估，开发和评估框架的预言因子分级。28个研究满足了纳入标准。七项研究被判定为偏见风险，有21个偏见的风险。糖尿病与多维临床评分（证据中等确定性），疼痛较差（证据的确定性低）和运动范围较差（证据的确定性较低）有关。结论：本综述提供了初步证据，表明糖尿病患者的肩膀可能比没有糖尿病的人的肩膀更糟糕。如果高质量的研究可以确认本综述的发现，则临床医生应监测患者
数字化运营新世界 连接与优化
例如，在机器市场，许多参与者从工业自动化和设备方面进入，解决机器性能、远程服务、设备维护等问题。这些参与者，包括罗克韦尔自动化、西门子和 ABB 等，也在跨物联网堆栈，提供从数据提取到数据处理和平台到工业应用程序和用户界面的解决方案。其他三个领域（材料、流程和劳动力）的提供商正在提供跟踪和追踪以及实时定位服务，以使用 RFID、宽带、GPS 和其他技术跟踪车间库存和人员（见第 14 页的图 5）。
碳不平等杀死
研究和技术投入：丹尼尔·霍伦·格林福德（Daniel Horen Greenford）（康科迪亚大学和巴塞罗那大学）构思并协调损害计算，并进行了经济损害计算。Corey Lesk（达特茅斯学院）构思并进行了农业损失计算，并在整个过程中提供了额外的指导。 Donny Seto（Concordia University）进行了CMIP6数据提取和RTCRE计算。 丹尼尔·布雷斯勒（Daniel Bressler）（哥伦比亚大学）提供了碳死亡率成本的国家级别估计。 克里斯·卡拉汉（Stanford University）（斯坦福大学）提供了有关气候损害方法的广泛指导，并计算出历史温度和RTCRE值的人口加权值。 Div> Damon Matthews（Concordia University）提供了有关气候科学和RTCRE方法的指南。Corey Lesk（达特茅斯学院）构思并进行了农业损失计算，并在整个过程中提供了额外的指导。Donny Seto（Concordia University）进行了CMIP6数据提取和RTCRE计算。丹尼尔·布雷斯勒（Daniel Bressler）（哥伦比亚大学）提供了碳死亡率成本的国家级别估计。克里斯·卡拉汉（Stanford University）（斯坦福大学）提供了有关气候损害方法的广泛指导，并计算出历史温度和RTCRE值的人口加权值。Div> Damon Matthews（Concordia University）提供了有关气候科学和RTCRE方法的指南。Div> Damon Matthews（Concordia University）提供了有关气候科学和RTCRE方法的指南。