XiaoMi-AI文件搜索系统
World File Search System等待时间
国家癌症等待时间监测数据集指南
•扩大直接访问诊断的直接分诊，导致可疑的肺和食虫宿舍癌的紧急转介到所有可疑的癌症类型中•在记录嵌合抗原受体（CAR）T-CELL疗法的记录方面提供了新的指导，•对当前的患者选择调整的紧急治疗均适用于临床治疗和不接受的治疗，并进行了不接受的治疗，并进行了新的治疗•新的治疗方法•新的IGG和新的治疗方法。•现在允许将转移部位处理，以将已知主要的主要治疗视为第一次确定的治疗方法。•介绍记录非特异性症状转介的指导。•扩大了引用者的范围，即紧急可疑的癌症转介将包括任何转诊者，除了GP，GDP，验光师，验光师，验光师。•更新的方法可以报告更快的诊断标准，因此即使做出治疗的决定，报告也完全由与患者的沟通完全驱动。此外，在整个指导中都进行了较小的澄清。数据集更新来自国家癌症等待时间监视数据集2.0至2.1
创新药物无法获得和获取延迟的根本原因：缩短等待时间
多年来，EFPIA 一直在关注药品的上市时间。根据 2023 年患者等待指标调查的最新数据，欧盟和欧洲经济区国家创新治疗的平均报销时间已达到 531 天，从德国的 126 天到土耳其的 990 天不等。4 欧洲内部存在患者可及性不平等，各国在特定时间可用的产品数量存在显著差异，并且各国在国家报销之前所需的时间也存在显著差异。业界对这些延误表示担忧，并认识到延误和药品短缺会损害患者的利益。这些担忧是有关欧盟一般药品立法的影响以及是否会改善欧盟患者获得药品的渠道的辩论的重要背景。
记录和报告由顾问主导的选择性治疗的转诊治疗 (RTT) 等待时间
对于通过接口服务转诊至二级护理的 NHS 电子转诊服务患者，可能有两个 UBRN 与同一路径相关联。当在同一 RTT 期间创建第二个 UBRN 时，它将与第一个 UBRN 相关联，并且第一个 UBRN 的转换日期将是 RTT 时钟开始的日期。在患者转换第二个 UBRN 时，RTT 时钟继续滴答作响。接口服务应监控其工作列表，以确保患者及时预订了第二个后续预约。路径的标识符将是第一个 UBRN，而不是第二个 UBRN。
采用非接触式卡支付可提高自动收费站的电力和等待时间效率
目前，自动收费站 (ATG) 中的一种电子收费 (ETC) 方法是使用射频识别 (RFID) 技术的非接触式交易。使用 RFID 跟踪和监控物体（汽车）是实时进行的，并且需要跟上物体（汽车）的速度。安装在汽车挡风玻璃上的车载单元 (OBU) 应答器和安装在 ATG 上的路侧单元 (RSU) 是专用短程通信 (DSRC) 系统的主要组成部分，该系统允许汽车和 ATG 相互通信并进行交易，包括在线支付通行费，而无需接触。进行这项研究的动机是通过比较汽车中的 OBU 和自动收费站的 RSU 之间的通信范围以及 OBU 中的电池电量来确定采用非接触式卡支付的自动收费站的功率和等待时间效率。此外，本研究旨在确定仍接触支付卡的 ETC 系统与不接触支付卡（非接触式）且已使用 RFID 技术的 ETC 系统之间的响应时间差异。据估计，与不接触支付卡且已使用 RFID 技术的 ETC 系统相比，仍接触支付卡的 ETC 系统的响应时间更长。本研究使用的方法是设计和制作 OBU 和 RSU 的原型，然后模拟和测量安装在汽车上的 OBU 的范围和响应时间，RSU 安装在 ATG 上。
使用心理健康护理中高度去识别的数据预测患者等待时间：增强型机器学习方法
背景：等待时间会影响患者的满意度、治疗效果以及患者接受的护理效率。心理健康领域的等待时间预测是一项复杂的任务，它受到预测门诊患者所需治疗次数的难度、高失约率以及使用团体治疗的可能性的影响。如果输入数据的效用较低，等待时间分析的任务就会变得更具挑战性，这种情况发生在通过删除直接和准标识符对数据进行高度去识别化时。目标：本研究的第一个目标是开发机器学习模型，利用实时数据预测精神病门诊患者从转诊到第一次预约的等待时间。第二个目标是利用系统知识在输入数据高度去识别化的情况下提高这些预测模型的性能。第三个目标是确定导致长时间等待的因素，第四个目标是建立这些模型，使它们实用且易于实施（因此对护理提供者有吸引力）。方法：我们分析了加拿大安大略海岸精神卫生科学中心 8 家门诊诊所的回顾性高度去识别化管理数据，使用 6 种机器学习方法来预测新门诊患者的首次预约等待时间。我们使用系统知识来缓解数据低效用的问题。数据包括 4187 名患者，他们通过 30,342 次预约接受了治疗。结果：不同类型的精神卫生诊所的平均等待时间差异很大。超过一半的诊所的平均等待时间超过 3 个月。诊所预约的次数和失约率差异很大。尽管存在这些差异，但随机森林方法为 8 家诊所中的 4 家提供了最小均方根误差值，为其他 4 家诊所提供了第二小均方根误差。利用系统知识提高了高度去识别化数据的效用，并提高了模型的预测能力。结论：随机森林方法通过系统知识得到增强，为新门诊患者提供了可靠的等待时间预测，尽管高度去识别的输入数据的效用很低，而且不同诊所和患者类型的等待时间差异很大。优先系统被确定为导致等待时间过长的一个因素，并建议使用快速通道系统作为潜在解决方案。
HSE国家服务计划2025
新的患者转诊预定护理在2024年达到了前所未有的水平。该系统的响应是提供了近600万集门诊，住院和日常治疗，在2022年的活动水平上增加了超过500万次的护理。因此，在患者的一系列等待时间中已经实现了改善。在过去的三年中，我们看到长期服务员的降低了近60％。平均门诊患者等待时间减少了约50％；平均GI范围等待时间减少了50％，平均住院 /天案例程序等待时间减少了30％。HSE在2025年的优先级将是进一步减少等待时间。，我们将特别关注通过我们的新健康地区实现的社区和急性环境的整合综合方法来提供护理的综合方法。
在推广 2 型新型口服脊髓灰质炎疫苗期间监测 2 型循环疫苗衍生脊髓灰质炎病毒出现的风险
估计检测时间。为了解释使用 OPV 和检测到任何后续出现之间的时间差，我们估计了出现等待时间和报告等待时间（监测滞后）的分布。出现等待时间分布定义为从潜在播种事件（即 OPV2 SIA）到指数病毒日期的时间，并使用混合突变模型估计，给定 SIA 中的 OPV2 暴露和监测类型。从病毒日期（即 AFP 发病日期或 ES 收集日期）中减去每个出现组中的指数分离株的病毒年龄，以生成可能发生播种的概率时间段。使用 SIA 开始日期、OPV2 剂量数和到出现地区的距离，基于空间衰减辐射模型 11 来估计 OPV2 暴露。使用对数正态分布估计所有出现的出现等待时间，并再次忽略 ES 以反映仅有 AFP 监测的环境中的等待时间。
实验室手册
步骤 1：启动进程步骤 2：接受就绪队列中的进程数和时间段（或）时间片步骤 3：为就绪 Q 中的每个进程分配进程 ID 并接受 CPU 突发时间步骤 4：计算每个进程的时间片数，其中进程（n）的时间片数 = 突发时间进程（n）/时间片步骤 5：如果突发时间小于时间片，则时间片数 =1。步骤 6：假设就绪队列为循环 Q，计算进程（n）的等待时间 = 进程（n-1）的等待时间 + 进程（n-1）的突发时间 + 从进程（n-1）获取 CPU 的时间差（a）进程（n）的周转时间 = 进程（n）的等待时间 + 进程（n）的突发时间 + 从进程（n）获取 CPU 的时间差。步骤 7：计算（a）平均等待时间 = 总等待时间/进程数（b）平均周转时间 = 总周转时间/进程数步骤 8：停止进程 1.1.3 程序：
