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9来源：Eudravigilance。这些数字不能直接从可疑的不良反应的公共数据库中提取，这些数据将其分组为每种副作用的信息。由于单个病例报告中可能包括一个以上可疑的副作用，因此副作用的总数将永远无法匹配单个病例的数量。同样，该公共数据库没有提供报告的案件总数。
引用：Zhou T，Kirby-Ginns S，Salman D等。使用CodeSign研讨会为针对Chron的移动健康应用程序开发概念框架
抽象目标本研究的目的是收集各种利益相关者的见解，确定现有的挑战并探索相关解决方案，以开发一个概念框架，该概念框架有助于开发慢性下背痛（CLBP）自我管理应用程序。设计代码工作坊方法。进行研究是在线进行的，允许一群利益相关者的参与。参与者是通过社交媒体平台和专业网络招募的，其中包括LBP至少3个月的个人，在CLBP管理中经验丰富的医疗保健专业人员以及具有数字健康应用程序背景的应用程序开发人员。干预措施使用了专注于集思广益，沟通和反思练习的代码签名研讨会，旨在促进合作和收集利益相关者的见解。结果衡量了针对CLBP的移动健康（MHealth）应用程序的关键挑战和潜在解决方案。结果九个利益相关者在当前的背痛应用程序中确定了四个主要挑战：信念和信任，动机，安全性和可用性。该小组还针对这些挑战进行了协作并提出了实用解决方案。结论本研究说明了CodeSign研讨会方法在为开发CLBP开发MHealth解决方案的关键见解方面的实用性。从这些研讨会中收集的见解可用于为未来的应用程序开发提供信息，从而有可能改善用户参与度。
在eHealth应用程序开发中可用性测试的方法：范围评论
结果：133条符合纳入标准。用于可用性测试的方法以降低的频率下降为：问卷（n = 105），任务完成（n = 57），'think-aloud'（n = 45），访谈（n = 37），启发式测试（n = 18）和焦点组（n = 13）。大多数研究使用了一项（n = 45）或两种（n = 46）测试方法。其余的结合了三个（n = 30）或四个（n = 12）测试可用性的方法。所有研究都没有使用自动机制来测试可用性。系统可用性量表（SUS）是最常用的问卷（n = 44）。对可用性进行评估的十种最常见的健康状况或疾病如下：心理健康（n = 12），癌症（n = 10），营养（n = 10），儿童健康（n = 9），糖尿病（n = 9）（n = 9），远程医疗（远程医疗（n = 8），n = 8），心血管疾病（n = 6），n = 4 = 4 = 4 = 4 = 4 = 4 = 4） （n = 4）。在少数研究中报告了该应用程序的进一步迭代（n = 41）。使用“ think-aloud”（Pearson Chi-squared测试：χ2= 11.15，p <0.05）和启发式演练（Pearson Chi-Chi-Squared Test：χ2= 4.48，P <0.05）至少与应用程序的另一种迭代效率显着相关。
使用AI应用程序开发EFL
当前的研究试图确定人工智能（AI）技术可以开发大学生的EFL听力理解能力。一百名学生参加了研究，分为两组：接受传统教育的对照组（n = 50）和实验组（n = 50），该组使用人工智能系统接受了教学。该研究的工具包括EFL听力理解技能清单，以确定哪种听力技能对于一年级的大学生最重要。使用聊天机器人和磨损的AI应用程序和更正的校正之前和之后，以测量学生的聆听能力和校正标题。进行了统计分析以确认研究的假设。该研究的发现表明，通过使用人工智能（聊天机器人和Duoling），实验组学生的EFL听力技巧得到了提高。关键字：人工智能应用，EFL听力理解技能，大学生。
用Amazon简化生成AI应用程序开发...
但是，AI代的真正优势超出了通用知识聊天机器人。在过去几年中最初激增的热情激增后，组织正在剥夺层次并向AI代飞行员学习。随着他们扩展这些解决方案的规模，业务成果正在推动对AI代投资的决定。根据2025年亚马逊网络服务（AWS）和哈佛商业审查数据负责议程报告，有83％的受访者表示，AI代表最高（13％），高（37％）或中等（33％）的战略优先级，是有充分理由的。1高盛（Goldman Sachs）预测，AI代可能将全球国内生产总值（GDP）提高近7万亿美元，并在10年内提高生产率增长1.5个百分点。2
Andreas Klinger Shawn D'Souza Bill Lobig 使用Amazon Sagemaker构建可解释的AI模型 jpmorganchase：大规模的实时欺诈筛查 AI管理的电信生态系统：比以往任何时候都更近 推进物理AI：NVIDIA ISAAC实验室和AWS下一步... 使用生成AI将产品研发文档转换为... 通过... 加速控制系统升级 使用多个代理进行可扩展的生成AI应用程序 解锁边缘AI的潜力：创新和最佳实践 AWS方法确保生成AI 与基岩IDE一起加速生成AI应用程序开发 使用生成ai 教育的新方法
高管说，缺乏对如何推动大量业务绩效改善的明确，共同的愿景，这是对高科技投资回报率的强烈障碍）
应用程序开发安全性 - 如何提示
//登录的后端PHP if（$ _server ['request_method'] ==='post'）{$ username = htmlspecialchars（$ _post ['username']）; //预防XSS $ password = htmlspecialchars（$ _post ['password']）; //使用准备好的语句预防SQL注入$ STMT = $ PDO->准备（“从用户select * where username =：用户名”）; $ stmt-> bindparam（'：用户名'，$ username）; $ stmt-> execute（）; $ user = $ stmt-> fetch（）; if（$ user && password_verify（$ password，$ user ['password']））{//成功登录session_start（）; $ _session ['user_id'] = $ user ['id'];标头（'位置：dashboard.php'）; } else {echo“无效的用户名或密码”。; }}
在“ CrackSafe” Web应用程序开发中应用机器学习模型，以检测贝拉·普拉蒂维（Bella Pratiwi）大楼1 *大学i
机器学习模型在Web应用程序“ CrackSafe”开发中的应用在贝拉·普拉蒂维（Bella Pratiwi）建筑物墙壁上发现迷恋1 *伊斯兰大学45 Bekasi 1 Bekasi 1电子邮件通信：Bellaprtwii25@gmail.com摘要：本研究旨在分析AI和机器学习技术在CrackSafe Web应用程序中的应用，以检测构建构建构建构建构建的构建。定性方法用于了解房屋壁上裂谷检测中的挑战，需求和潜在解决方案。裂缝和非耐药性数据集图片用于使用Yolov8训练检测模型，并使用平均平均精度（MAP），F-1得分，精度和回忆对模型进行评估。结果表明，即使仍然有改进的空间，模型也可以很好地识别裂纹。此应用程序还成功地检测了垃圾邮件，显示了建筑物维护的潜力。部署过程涉及使用烧瓶将AI模型集成到网站中。裂缝安全开发有望提高建筑物维护的效率和安全性，并降低高运营成本。关键字：人工智能；机器学习；探伤; YOLOV8摘要：本研究旨在开发利用AI和机器学习的CrackSafe Web应用程序，该研究旨在分析在CrackSafe Web应用程序中的AI和机器学习技术的实施，以检测建筑结构中的裂缝。一种定性方法用于了解检测住宅壁裂缝的挑战，需求和潜在解决方案。使用Yolov8的裂纹和非裂缝图像的数据集用于训练检测模型，并使用平均平均精度（MAP），F-1得分，精度和召回进行模型评估。结果表明该模型可以很好地识别裂纹，尽管仍然有改进的余地。该应用程序还成功地检测了Spall，证明了建筑物维护的潜力。部署过程涉及使用烧瓶将AI模型集成到网站中。裂缝保护的发展有望提高建筑物维护的效率和安全性，并降低高运营成本。关键字：人工智能；机器学习；探伤; Yolov8文章信息：提交：2024-04-20 |接受：2024-09-30 |发布：2024-10-03版权所有©2024，作者。
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