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World File Search System检查和
1美国进步项目中心2025的肠内检查和平衡危害阿肯色州
■项目2025作者已认可并支持计划通过提高大约73％的阿肯色州居民的退休年龄（2,228,420人）来削减社会保障的计划。他们的想法反映在最近的两个共和党研究委员会预算提案中，该提案提议将社会保障退休年龄从67岁提高到69。这样做将在仅一年后削减4,100美元至8,900美元，具体取决于人们何时要求社会保障。中位工资退休人员将在10年内损失46,000至100,000美元。
8 月 31/23 日 家庭数字媒体检查和媒体计划
重要的是要意识到屏幕上和屏幕外的活动如何融入我们的生活，以及两者之间是否有健康的平衡。同样重要的是，我们使用屏幕和数字媒体的方式要让我们获得足够的睡眠，从而让我们在身体和精神上保持最佳状态。一起，使用以下对话开场白和检查表对您的家庭进行媒体平衡检查，看看是否有任何您想要/认为您应该做出的改变。如果您决定要做出一些改变，我们提供了一个可选的家庭媒体计划工作表来帮助您入门。
定量超声检查和人工智能的应用评估脂肪肝的严重程度：试点研究
摘要：肥胖和糖尿病等疾病中普遍存在的非酒精性脂肪肝病（NAFLD）在全球范围内很重要。现有的超声诊断方法尽管使用了，但通常缺乏准确性和精确度，需要像AI这样的创新解决方案。这项研究旨在验证用于NAFLD严重程度评估的AI-增强的定量超声（QUS）算法，并将其性能与磁共振成像质子密度脂肪分数（MRI-PDFF）进行比较，这是一种常规的诊断工具。进行了一项单中心横截面试验研究。肝脏脂肪含量。将结果与MRI-PDFF值进行了比较。还评估了类内相关系数（ICC）。在QUS-AC和MRI-PDFF之间发现了显着相关性，反映的R值为0.95。另一方面，ATI和UAP与MRI-PDFF的相关性较低，R值分别为0.73和0.51。此外，单个观察结果的QUS-AC的ICC为0.983。另一方面，ATI和UAP的ICC分别为0.76和0.39。我们的发现表明，具有AI添加质量的AC可以作为非侵入性诊断NAFLD的有价值工具。
1美国进步项目中心2025的肠内检查和平衡危害路易斯安那州的计划
■项目2025作者已认可并支持计划，以提高约74％的路易斯安那州居民的退休年龄（3,385,891人），以减少社会保障的计划。他们的想法反映在最近的两个共和党研究委员会预算提案中，该提案提议将社会保障退休年龄从67岁提高到69。这样做将在仅一年后削减4,100美元至8,900美元，具体取决于人们何时要求社会保障。中位工资退休人员将在10年内损失46,000至100,000美元。
航空核：AI驱动的空中机器人用于检查和维护电力基础设施
摘要 - 由于年龄，环境影响和大量用法而导致的规模尺度基础设施很容易恶化。通过定期检查和促进确保其安全性对于防止可能影响公共安全和环境的事件至关重要。这在电力网络的背景下尤其相关，尽管电力网络对于能源提供至关重要，但也可能是森林火灾的来源。智能无人机有可能革新检查和维护，消除了人类运营商的风险，提高生产率，减少检查时间并提高数据收集质量。但是，在严格控制的条件下，始终在人类操作员的视线内，主要在室内测试床或室外设置中对空中机器人技术的大多数方法和技术进行了试验。此外，这些方法和技术通常是孤立评估的，缺乏全面的整合。本文介绍了第一个结合各种创新空中机器人的自主系统。该系统设计用于视觉线之外的扩展范围检查，具有用于维护任务的空中操纵器，并为在高度高度工作的人类操作员提供支持机制。该论文进一步讨论了该系统在众多电力线上的成功验证，空中机器人执行了距地面控制站10公里的航班。
医疗保健检查和证书中人工智能解决方案的准确性和能力：系统评价和荟萃分析
背景：大型语言模型（LLMS）占据了公共利益，因为它们的明显能力可以准确地复制叙事文本中的学习知识。但是，缺乏对医疗保健检查中LLM的准确性和能力标准的明确性。目的：与已知的人类绩效标准相比，我们对LLM准确性进行了系统的综述，该综述在医疗保健检查条件下进行了测试。方法：我们量化了LLM在回答医疗保健检查问题方面的准确性，并评估了研究报告的一致性和质量。搜索包括所有论文，直到2023年9月10日，所有LLM在英语期刊上发布了清晰的LLM准确性标准。The exclusion criteria were as follows: the assessment was not a health care exam, there was no LLM, there was no evaluation of comparable success accuracy, and the literature was not original research.The literature search included the following Medical Subject Headings (MeSH) terms used in all possible combinations: “artificial intelligence,” “ChatGPT,” “GPT,” “LLM,” “large language model,” “machine learning,” “neural network,” “生成预训练的变压器”，“生成变压器”，“生成语言模型”，“生成模型”，“体检”，“医疗保健检查”和“临床检查”。提取了敏感性，准确性和精度数据，包括相关的CI。结果：搜索确定了1673个相关引用。删除了重复的结果后，筛选了1268（75.8％）的论文，以获取标题和摘要，其中包括32（2.5％）的研究以进行全文审查。我们的荟萃分析表明，LLM能够以0.61（CI 0.58-0.64）和美国医疗许可检查（USMLE）0.51（CI 0.46-0.56）的整体医学检查准确性（CI 0.58-0.64）（CI 0.46-0.56）执行，而聊天生成的预期验证的变压器（CHATGPT）可以使用整体医学检查，而整体医学检查的准确性为0.6.6-6.6-6-6-6-6-6-6-6-6-64。结论：LLMS通过向关键决策者提供准确有效的特定于上下文特定信息，提供有望解决医疗保健需求和人员配备挑战的承诺。针对LLM的政策和部署决策，我们提出了一个名为Rubricc（监管，可用性，偏见，可靠性[证据和安全]，互操作性，成本以及代码和医生 - 患者以及公众参与和公众参与和参与[PPIE]）的新框架。这是一个宝贵的机会，可以将新的LLM功能临床调试用于卫生服务，同时尊重患者的安全考虑。试用注册：OSF注册osf.io/xqzkw; https://osf.io/xqzkw
使用自主无人机爆炸后不久，在危险采矿区的安全检查和气体监测
摘要本文介绍了有史以来第一个完全自主的无人机（无人驾驶飞机）任务，在地下矿井中进行了真正的爆炸后进行气体测量。示威任务发生在发生爆炸后40分钟左右，并测量了这种现实的气体水平。我们还介绍了不同矿山的多个现场机器人实验，详细介绍了开发过程。所提出的新颖的自主堆栈被称为常规检查自治（RIA）框架，将风险 - 意识到的3D路径计划D* +与基于3D激光雷达的全球重新定位在已知地图上，并且它集成在定制硬件上，并将其集成在自定义硬件上，并将其与板载堆栈与板载式气体传感设备集成在一起。在提出的框架中，可以在爆炸后不久将自主的无人机在令人难以置信的恶劣条件下（灰尘，地图的显着变形）部署，以进行检查，以检查对工人带来重大安全风险的缠绵气体。我们还提出了一个变更检测框架，可以提取和可视化在爆破程序中更改的区域，这是计划提取材料的关键参数以及更新现有的地雷地图。将证明，RIA堆栈可以在恶劣的条件下实现强大的自主权，并为自主常规检查任务提供可靠且安全的导航行为。
GAO-17-513，商用装甲车辆：国防部有采购指南，但陆军可以采取行动加强检查和监督
选定的国防部部件的 ACPV 相关合同行动通常符合确保 ACPV 安全和质量的指导、政策和程序，并包括符合最低装甲标准的合同语言。然而，陆军有机会改进其进行中检查（在车辆装甲时进行的检查）的流程，因为陆军主要依赖供应商的质量控制流程。GAO 对 2011 年至 2015 年期间用于为选定的国防部部件采购 ACPV 的合同行动的审查表明，除了陆军只对单个合同行动进行了此类检查外，其他部门都进行了进行中检查。如果没有进行中检查，陆军就等于接受了车辆安全风险。此外，除陆军外，所有国防部部件都有一个中央办公室和报告 ACPV 信息的机制。这种分散的方法使陆军对各种 ACPV 相关事项（包括采购和检查方法）的了解不完整。联邦内部控制标准要求建立允许监督的机制，以帮助陆军等组织确保遵守装甲和检查标准。如果没有指定的中央联络点，陆军可能会面临向负责监督装甲和检查标准实施的国防部官员报告 ACPV 信息的挑战。
OIG-18-67 - ICE 对拘留设施的检查和监控并未带来持续的合规性或系统性的改善
ICE 使用两种检查类型来检查 200 多个拘留设施的拘留条件。ICE 与一家私营公司签订合同，并依靠其拘留监督办公室进行检查。ICE 还使用现场监控计划。然而，无论是检查还是现场监控都无法确保始终遵守拘留标准，也无法促进全面的缺陷纠正。具体而言，ICE 的合同检查范围太广；ICE 对程序的指导不明确；承包商的检查实践并非始终彻底。因此，检查没有充分检查实际情况或发现所有缺陷。相比之下，ICE 的拘留监督办公室使用有效的做法来彻底检查设施并发现缺陷，但这些检查太少，无法确保设施实施所有缺陷纠正。此外，ICE 没有充分跟进已发现的缺陷或始终要求设施负责纠正这些缺陷，这进一步降低了检查的实用性。尽管 ICE 的检查、后续流程和现场设施监控有助于纠正一些缺陷，但它们并不能确保对拘留条件进行充分监督或系统性改善，而且一些缺陷多年来仍未得到解决。
GAO-17-513，装甲商用车辆：国防部已采购指导，但陆军可以采取行动加强检查和监督
选定的国防部部件的 ACPV 相关合同行动通常符合确保 ACPV 安全和质量的指导、政策和程序，并包括符合最低装甲标准的合同语言。但是，陆军有机会改进其进行中检查（在车辆装甲时进行的检查）的流程，因为陆军主要依赖供应商的质量控制流程。GAO 对 2011 年至 2015 年期间用于为选定的国防部部件采购 ACPV 的合同行动的审查表明，除了陆军只对单个合同行动进行了此类检查外，都进行了进行中检查。如果没有进行中检查，陆军就承担了其车辆安全的风险。此外，除陆军外，所有国防部部件都有一个中央办公室和报告 ACPV 信息的机制。这种分散的方法使陆军对各种 ACPV 相关事项（包括采购和检查方法）的了解不完整。联邦内部控制标准要求建立允许监督的机制，以帮助陆军等组织确保遵守装甲和检查标准。如果没有指定的中央联络点，陆军可能会面临向负责监督全部门装甲和检查标准实施的国防部官员报告 ACPV 信息的挑战。