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2025 财年仿制药用户费率
表 5.--CDER 2023 财年实际工作量和 2025 财年预测工作量 工作量驱动因素类别 2023 财年实际值 2025 财年预测值 ANDA 原件 1 685 651 ANDA 补充件 2 10,237 12,045 ANDA 前会议 114 106 受控信函 3 3,580 3,156 适用性请愿 14 32 ANDA 年度报告 4 12,162 13,230 活跃的 REMS 项目 4、5 49 49 1 不包括对拒绝接收 (RTR) 和 Orig-2+ 的回复。及时报告数据中捕获的 ANDA 原件和重新提交/修改。2 包括正在进行的变更 (CBE) 和事先批准补充 (PAS) 制造和标签补充。 PAS 不包括对 RTR、风险评估和缓解策略 (REMS) 和生物等效性补充的响应。ANDA 补充和重新提交/修订在时间报告数据中捕获。3 包括所有请求受控通信。4 数据代表与上市后安全活动的资源需求相关的工作量（根据 PDUFA（FD&C 法案第 736 节）（21 USC 379h）和 BsUFA（FD&C 法案第 744H 节）（21 USC 379j-52））下用于制定费用的方法制定），如适用。5 表示活跃 REMS 计划与中心和用户费用的比例，除阿片类药物共享系统外，除合格产品总数外。
检查用户界面对信任和与生成ai
本文研究了不同的用户界面（UI）设计如何影响用户对生成人工智能（AI）工具的信任。我们采用了OZ方法的向导来测试具有不同UI CHATGPT不同UI变化的三种工具的信任水平的实验。来自不同学科的九名志愿大学学生参加了会议。我们使用问卷来评估参与者与每个工具进行交互后以及与所有工具进行交互后对信任的看法。结果表明，参与者之间的信任水平受生成AI的UI设计的影响，尤其是Avatar设计和文本字体。尽管共享相同的文本源，但大多数参与者还是将CHATGPT评为最值得信赖的工具。结果还强调了对话界面在使用生成AI系统建立信任中的重要性，参与者表达了偏爱促进自然和引人入胜的互动的接口。该研究强调了UI对信任的重大影响，并旨在鼓励对生成AIS的更谨慎的信任。
SWAG-传送信函第一用户需求调查-2024。......
空间交通管理和协调 (STM/C)、应急管理 (EM)、研究以及全球导航卫星系统 (GNSS) 的应用和用户。所确定和采访的部门在国家安全、经济和社会中发挥着重要作用。SWAG 制定了一套可以针对所有部门提出的通用问题和一套针对特定部门的问题。对于大多数部门，焦点小组用于收集调查信息。GNSS 部门规模庞大且种类繁多，因此信息将在 2 年或更长时间内通过在线调查和焦点小组收集。GNSS 部门调查正在进行中，结果未在随附报告中呈现。
构建以用户为中心的AI数据透明度方法
数据是AI开发的基石。AI经常使用从网络上刮下来的数十个数据点进行训练和微调，批量购买或由大量人类注释者贡献。知道用于培训模型的数据集中的内容以及如何编译它们，对于安全和负责的AI系统的开发和部署至关重要。AI数据透明度是指关于在整个AI生命周期3中如何使用数据的开放性，重点是上游数据组件：培训数据，微调，调整，参考数据和基准测试。4尽管具有数据的重要性，但大多数领先的AI公司一直不愿透露用于训练和测试其模型5的数据集的详细信息，这有助于称为“不断增长的数据透明度危机”。6斯坦福基金会模型透明度指数评估了提供许多AI工具和服务的骨干的主要基础模型，这表明与透明度7的其他方面相比，使用的数据透明度非常低。最近的ODI研究检查了媒体中强调的最近“ AI事件”链接的一系列模型的数据透明度，并确定了数据透明度信息的同样较低的存在，以及访问此信息的关键障碍。8
值班 VCLASS 用户注册说明
• 转至：https://jkodirect.jten.mil • 单击 DoD 警告横幅上的“确定” • 单击横幅右上角的“登录” • 使用 CAC 登录或按照登录框中的说明进行操作 • 单击页面顶部的 VCLASS 选项卡。如果 VCLASS 选项卡不存在，请单击 JKO 横幅中的三条水平线“汉堡菜单”。• 单击“进入课堂”按钮。• 单击页面左侧的“会员资格”选项卡。• 单击可加入的站点。• 使用搜索栏搜索“Standing Watch”，然后单击“Standing Watch Course Registration Site”。您现在是此站点的成员，可以在会员资格下或屏幕右上角个人资料旁边的“站点”下找到您的“我当前的站点”。• 进入“站岗课程注册”网站后，选择“学生注册”并滚动到您想要参加的课程。• 单击每个课程描述下方的申请表，申请进入课堂。
插电式电动汽车用户充电的影响 - ...
智能电网是融合了节能和可再生能源技术的电网，其实施可能需要对现有电网进行大规模重组和重新设计 [1]。然而，考虑到智能电网的推出将带来众多环境和经济效益，这些转变是重要且必要的。智能电网最大的优势之一是它为能源供应商和消费者带来了灵活性 [2]。例如，需求响应资源可以监控能源需求并支持发电机和负载之间的相互作用，以优化对能源需求的满足，而不会使电网过载 [3]。通常，这些操作会融合可再生能源，例如光伏 (PV) 板和电池储能系统 (BESS)。电动汽车 (EV) 的出现是智能电网中的另一个因素，这带来了一个有趣的挑战 [4]。
关于人工智能用户信任的系统文献综述
摘要 用户对人工智能 (AI) 系统的信任已越来越多地得到认可，并被证明是促进采用的关键要素。有人提出，人工智能系统必须超越以技术为中心的方法，走向以人为本的方法，这是人机交互 (HCI) 领域的核心原则。本综述旨在概述 23 项实证研究中的用户信任定义、影响因素和测量方法，以收集未来技术和设计策略、研究和计划的见解，以校准用户与人工智能的关系。研究结果证实，定义信任的方法不止一种。重点应该是选择最合适的信任定义来描述特定环境中的用户信任，而不是比较定义。研究发现，用户对人工智能系统的信任受到三个主要主题的影响，即社会伦理考虑、技术和设计特征以及用户特征。用户特征在研究结果中占主导地位，强调了用户参与从开发到监控人工智能系统的重要性。研究还发现，不同环境以及用户和系统的各种特征都会影响用户信任，这凸显了根据目标用户群的特征选择和定制系统功能的重要性。重要的是，社会伦理考虑可以为确保用户与人工智能互动的环境足以建立和维持信任关系铺平道路。在衡量用户信任方面，调查是最常用的方法，其次是访谈和焦点小组。总之，在使用或讨论人工智能系统的每一个环境中，都需要直接解决用户信任问题。此外，校准用户与人工智能的关系需要找到不仅对用户而且对系统都适用的最佳平衡点。
研究生成式人工智能在设计用户界面时的实用性
截至 2023 年初，生成式人工智能已成为流行文化和科技行业的热门话题。多个网站允许用户写一个句子并返回一张描绘用户所写内容的图像。有些网站免费提供这项服务，而有些网站则要求用户为这项服务付费。2023 年 1 月 23 日，微软宣布向发明 ChatGPT 和 DALL-E[12][13] 的人工智能研究实验室 OpenAI 投资数十亿美元，这意味着人工智能领域的重要性和潜力。人工智能已经在医疗保健、制造业、零售业和银行业等许多行业得到应用。相对较新的文本到图像生成式人工智能领域（见第 2.1 节）进一步扩展了人工智能的使用领域。我们在本文中研究的一个潜在应用领域是用户体验设计（从现在开始称为 UX）。例如，正在从事 Web 应用程序项目的 UX 设计师或学生可能会发现创建可作为初稿并进一步改进的模拟用户界面很有用。
用户对人工智能信任的系统文献综述
摘要 用户对人工智能 (AI) 系统的信任已得到越来越多的认可，并被证明是促进采用的关键因素。有人提出，支持人工智能的系统必须超越以技术为中心的方法，转向以人为本的方法，这是人机交互 (HCI) 领域的核心原则。本评论旨在概述 23 项实证研究中的用户信任定义、影响因素和测量方法，以收集未来技术和设计策略、研究和计划的见解，以校准用户与人工智能的关系。研究结果证实，定义信任的方法不止一种。选择最合适的信任定义来描述特定环境中的用户信任应该是重点，而不是比较定义。研究发现，用户对人工智能系统的信任受到三个主要主题的影响，即社会伦理考虑、技术和设计特征以及用户特征。用户特征在研究结果中占主导地位，强调了从开发到监控人工智能系统的过程中用户参与的重要性。研究还发现，用户和系统的不同环境和各种特征也会影响用户信任，强调了根据目标用户群的特征选择和定制系统功能的重要性。重要的是，社会伦理考虑可以为确保用户与人工智能互动的环境足以建立和维持信任关系铺平道路。在衡量用户信任方面，调查是最常用的方法，其次是访谈和焦点小组。总之，在使用或讨论支持 AI 的系统的每个情况下，都需要直接解决用户信任问题。此外，校准用户与 AI 的关系需要找到不仅对用户而且对系统都适用的最佳平衡。