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World File Search System简化的
预测性维护在制造业中的优势...
本案例研究中涉及的真正挑战是预测性维护的实施取决于几个因素，例如数据可靠性、实时数据处理和其他技术挑战。另一个挑战是如何为没有技术和财政资源实施 PdM 的中小型企业 (SME) 提供简化的预测性维护模型。进一步的研究可以解决这些挑战，以提出一种新的简化 PdM 模型。
修订欧盟药品立法
更好地使用患者和国家卫生系统的创新和负担得起的药物：新的激励措施会鼓励公司为所有欧盟国家的患者提供药物，并开发满足未满足医疗需求的产品。此外，将促进通用和生物仿制药的早期可用性，并简化市场授权程序。将引入以确保公共资金开发的更大透明度的措施，并激励比较临床数据的生成。通过有效，简化的监管框架来促进创新和竞争力：改革将为开发新药物的开发和现有药物的重新利用创造一种创新的监管环境。欧洲药品局（EMA）将为有前途的药物开发商提供更好的早期监管和科学支持，以促进快速批准并帮助中小型企业（SME）和非营利开发商。将加速对药物的科学评估和授权，并通过简化的程序和数字化来减轻监管负担。有效的创新激励措施：对创新药物的最多12年的监管保护，再加上现有的知识产权，将确保欧洲仍然是投资和创新的有吸引力的枢纽。to
COVID-19 疫苗接种
根据更新后的路线图，世卫组织建议在高优先级和中等优先级使用人群中采用简化的单剂量免疫方案来接种大多数 COVID-19 疫苗1。这种简化的给药方案旨在提高接受度和吸收率，同时在大多数人至少感染过一次 SARS-CoV-2 的情况下提供足够的保护。高优先级使用人群包括老年人2 和其他患有严重肥胖或合并症（会增加患严重 COVID-19 风险）的成年人3。中等优先级使用人群包括健康成人4 以及患有严重肥胖或合并症（会增加患严重 COVID-19 风险）的儿童和青少年5。该路线图针对几个需要特别考虑的亚群提出了不同的疫苗接种建议，特别是免疫功能低下者6、孕妇和青少年以及与患者直接接触的卫生和护理工作者。根据群体患严重 COVID-19 的风险，建议根据群体的不同接种一至三剂疫苗。可以根据国家优先事项和现有资源考虑对低优先使用群体（包括健康儿童和青少年）进行疫苗接种。
降低的生成语言模型中的紧急能力
大型语言模型可以解决新任务，而无需特定于任务的微调。这种能力，也称为文化学习（ICL），具有出现的能力，主要是在具有数十亿个参数的大语言模型中看到的。这项研究研究了这种紧急特性是否严格与模型大小相关，或者可以通过较小的模型进行培训的较小尺度数据。为了探讨这一点，我们简化了训练前数据和训练前36个因果语言模型，参数从100万到1.65亿个参数不等。我们表明，在此简化的预训练数据上训练的模型表明，以简化语言的各种任务进行了增强的零射击功能，从而实现了在不受限制的语言上六倍的预训练模型的性能组合。这表明降低语言允许零击学习能力在大小有限的模型中出现。此外，我们发现这些较小的模型在简化的数据上进行了预训练，证明了评估损失与三个缩放因素之间的功率定律关系：计算，数据集大小和模型大小。1
126.pdf
简介：在社交媒体平台上传播经过验证的医学信息的越来越重要，但是文本复杂性对参与度的影响尚不清楚。以前的文献表明，美国的平均阅读水平约为6至8年级，导致假设可以在社交媒体平台上更好地传播简化的内容。本研究旨在通过Tiktok评估文本复杂性对骨科患者教育材料传播的影响，并将AI简化的文本与各种骨科亚品质的原始，更复杂的内容进行比较。方法：遵循董事会认证的骨科医生的内容选择，提取了适合社交媒体的公共美国骨科医师患者教育材料的部分。使用chatgpt简化了所选文本，并遵守了基于AI的内容简化的预先建立的方法。量化了原始文本和AI模拟文本的可读性。创建了两个Tiktok帐户，以传播此经过验证的医疗内容，每天由相同的IP地址制作帖子，并随机分组帐户发布订单。使用平台数据分析工具收集了有关视图，喜欢，总播放时间和受众人口统计信息的数据，并汇总用于比较分析。使用Flesch-Kincaid等级来量化文本复杂性。进一步完善了分析，以评估三个骨科亚科的参与：脊柱，臀部/膝盖和手/上肢。需要进一步的工作来评估这种趋势在平台之间是否有所不同。结果：所选的原始患者教育材料的平均FKGL为10.1，而简化的文本的FKGL为6.5。与AI简化的文本相比，该复杂帐户收到的赞成更大（平均36.1 vs. 20.8，p = 0.020）和更大的总播放时间（平均84.7分钟对60.7分钟，p = 0.008）。对于复杂文本而言，在7天期间的累积观点略高，复杂内容显示参与的初始增长速度更快。复杂文本的参与率（喜欢/视图）始终保持更高，在7天内平均4.6％，而ORS简单为2.6％。此外，与简单文本的较弱相关性（r = 0.50）相比，观点和喜欢之间的观点和喜欢之间的牢固相关性（r = 0.67）也比成比例地增加。还注意到了总播放时间的可变性，与使用简单文本（SD = 35.2分钟）观察到的更广泛的可变性相比，复杂的文本表现出较窄的范围（SD = 30.8分钟），这表明与复杂内容更加一致。与臀部/膝盖和手/上肢含量相比，与脊柱相关的含量进行了汇总和分析时，与脊柱相关的含量相比要多得多（p <0.01）。讨论：这些发现表明，尽管基于可读性水平的假设，但在骨科教育的背景下，更复杂，不变的内容可能更吸引社交媒体受众。这挑战了简化文本将表现更好的假设，并突出了平台算法在内容传播中的作用。标准化的发布结构表明，文本复杂性而不是其他变量影响了观察到的参与模式。此外，我们的结果表明，骨科教育材料的参与基于亚专业性有所不同。意义/临床相关性：这项研究提供了对社交媒体算法在传播医学信息中的作用的细微评估，这表明文本复杂性可能比以前想象的更大。我们还阐明了骨科手术中亚科不同的参与模式。这些发现对Tiktok等平台上健康信息的开发和传播具有重要意义。
数字产品 /电池护照管理系统< / div>
此DPP基于一项提案，基于涉及一项调查的自下而上的研究方法，或来自欧洲近20个国家的纺织领域的81个利益相关者和专家。这项研究是由欧洲议会的科学技术选择评估（Stoa）小组进行的。在短期视野2027上用于纺织品的“最小和简化的DPP”版本主要包括强制性信息和其他信息，可用于生命周期分析。
使用机器学习的多种疾病预测
使用机器学习，深度学习和简化的广泛研究项目，称为多种疾病预测，旨在预测多种疾病，例如糖尿病，心脏病，肺癌，帕金森氏病和乳腺癌。机器学习算法，包括支持向量机（SVM）和逻辑回归，随机森林，决策树，在此项目中使用。简化的云和简化库用于部署模型，为疾病预测提供了直观的界面。应用接口上有五种疾病选择：糖尿病，帕金森氏病，乳腺癌，肺癌疾病和心脏病。选择特定疾病后，将要求用户提供预测模型所需的相关信息。该应用程序在提供了要求后迅速产生疾病预测结果，表明该人是否受到疾病的影响。这项研究使用机器学习技术来解决对确切疾病预测的需求，从而实现早期检测和预防。人们可能会更容易地确定由于简化库和简化云的简单界面，从而提高了可访问性和可用性，因此更容易确定他们患不同疾病的风险。各种模型的高精度水平显示了疾病预测中使用的机器学习算法的成功。
GNSS+ 对流层探测天气和气候
无线电掩盖（RO）已进行了深入的研究，并通过澳大利亚社区气候和地球系统模拟器（Access）数值天气预测（NWP）模式成功地将BOM作为BOM作为新数据源的澳大利亚运营天气预报服务。已经证明了十个小时的改善，因此，该团队获得了2012年澳大利亚创新卓越的奖励和澳大利亚创新挑战奖的决赛入围者。下图显示了简化的GNSS RO数据处理方案。
CS 161 2025年春季计算机安全简介...
假设我们为使用哈希功能跳过的RSA签名使用了简化的方案，而是直接使用消息m，因此消息m上的签名s为s = m d mod n。换句话说，如果爱丽丝想向鲍勃发送一条签名的消息，她将（m，s）发送给鲍勃，其中s = m d mod n是使用她的私人签名键D计算的。