XiaoMi-AI文件搜索系统
World File Search System繁琐
简历 - Jessica Leoni
越来越多的研究表明，受试者的心理生理状态极大地影响工作表现。心理生理状态是受内部和外部因素影响的个人认知过程的结果。准确的心理生理状态评估在临床实验室中是可行的，因为它需要繁琐的采集设置和受控条件。然而，我认为需要对个人的状态进行日常生活评估，以提高她/他的意识，并对紧急情况做出迅速反应，无论是否检测到。因此，我研究了非侵入性心理生理状态估计系统，该系统能够实时报告依赖于生理、行为和环境特征的准确指数。这些特征是从一组由最小实验设置获取的信号中提取的。更详细地说，我设计了以下内容：
壳聚糖涂层二氧化钛纳米管阵列纳米系统局部递送顺铂治疗鼻咽癌
简介二氧化钛纳米管阵列 (TNA) 在生物医学领域的潜在应用已得到广泛认可。1-3 TNA 具有多种特性，可以满足生物医学需求，例如增强纳米表面与细胞之间的相互作用、药物包封和控制释放 2 以及亲水性纳米表面，可以防止细菌粘附。3 之前已广泛探索将抗菌药物加载到 TNA 中，目的是减少植入后手术，从而导致植入排斥。4 抗菌负载 TNA 的成功开发为将化疗药物加载到 TNA 上开辟了新的机会 5 ，这以前被认为是一个繁琐的过程，因为这些药物，尤其是基于铂的药物，6 对光敏感且致癌。顺铂 (CDDP) 是一种
向其他所有人教授人工智能和机器学习
二进制检索系统到复杂的关系数据库。这些以特定方式管理数据的性能和可靠性已提高：结合数据以生成信息。AI/ML通过发现信息中的模式来提高数据的连接性，以提高理解[3]。这种范式转移导致相对于结构化数据的非结构化数量增加。也是结构化数据的处理要求，需要对序数，定性和分类数据进行繁琐的重新格式化。一条规则是允许建立和部署AI/ML模型所需的时间约为80％，以专门用于数据清洁和准备。这些最佳实践（继续发展）必须成为任何有能力的机器学习教育的一部分。
DICR：人工智能辅助自适应合同审查平台
在正常业务过程中，公司花费大量精力阅读和解释文件，这是一个高度手动的过程，涉及繁琐的任务，例如识别日期和名称或确定合同中某些条款的存在与否。处理自然语言很复杂，而且这些文档有各种格式（扫描图像、数字格式）并具有不同程度的内部结构（电子表格、发票、文本文档），这进一步加剧了复杂性。我们提出了 DICR，这是一个端到端、模块化且可训练的系统，可自动执行文档审查的日常工作并允许人工执行验证。该系统能够加快这项工作，同时提高提取信息的质量、一致性和吞吐量并减少决策时间。提取的数据可以输入到其他下游应用程序中（从仪表板到问答再到报告生成）。
网络安全的科学研究与开发
能源部有责任解决我们国家面临的能源、环境和核安全挑战。为了支持这一使命，它运营国家实验室和科学用户设施，进行基础和应用研究与工程，并努力确保可靠的能源输送和维持我们的核威慑能力。尽管对电子信息和网络计算基础设施的依赖无处不在，但网络安全实践和政策在很大程度上是启发式的、被动的，而且越来越繁琐，难以跟上快速发展的威胁。要超越这种被动的姿态，就需要转变信息系统架构和新功能，这些功能不仅要解决当今的安全挑战——它们必须使这些挑战过时。这一需求不仅对能源部至关重要，对其他联邦机构和私营部门也至关重要。能源部具有独特的优势来承担这项工作，补充了其他机构和行业的努力。
基于人工智能的收费系统
摘要。目前，每个人都在为各个领域的自动化而努力，因此，为了帮助繁琐的工作，基于人工智能的收费系统使用射频识别系统来解决收费系统面临的当前问题。由于车辆拥堵，日常用户在收费站排队等候时会遇到障碍，并且使用传统的手动收费票务系统向用户收取通行费。针对这样的问题，使用基于人工智能的收费系统，所有数据都通过平台实时以电子方式传输到总部，这有助于减少人力，因此，对于所有车辆，无需在收费站停车即可制作足够的标签以节省时间。RFID 标签是为了取代供应链中的条形码而制作的，因为它以电子方式存储车主车辆、账户和车辆设计的详细信息。由于卡可以重复使用，因此它们比基于纸质的票务系统方便得多。
PAH 2022 第 4 章 修订版 05_231229 HL
概要 本章介绍了土木工程设计过程中应采用的标准、应遵循的程序和所需的文件。强调了从概念设计的初始阶段到检查和认证的最终阶段，必须采用系统的方法，以确保设计得到正确执行和记录。还介绍了成本估算的要求及其编制的一般指导。本章中规定的程序和文件要求一般适用于所有涉及土木工程建设的公共工程项目。但是，对于时间紧迫的紧急工程和使用标准设计的小型工程，如果有必要，可以有选择地应用这些程序，以避免不必要的工程延误或制作过于繁琐的文件。本章未提供有关工程设计所采用的标准和方法的详细指导，应参考标准教科书、实践守则和文中引用的其他手册。
Nordic Bioscience 的目标是 20% SDV，风险为......
Nordic 是使用简化源文件验证 (SDV) 的先驱，在其大多数临床试验中常规应用 50% 的 SDV。然而，高度手动的流程让 Nordic 的团队不堪重负：一旦受试者被归类为需要 SDV，记录就会在电子表格中进行颜色编码，监测员会使用电子表格手动指导谁和哪些数据需要验证。此外，Nordic 还面临着更大的挑战，即确保监测员按照计划执行 SDV。这种繁琐的手动流程不利于 Nordic 利用近期基于风险的监测监管指导的愿望。从简化监测转向真正的基于风险的监测，Nordic 可以将其 SDV 进一步降低至 15% 至 20%，这可以大幅节省成本，同时提高数据质量，符合 FDA 关于基于风险的监测的新指导方针。
促进临床文本的表型：Medkit库
摘要：表型包括应用算法来识别与特定，潜在复杂，性状或条件相关的个人，通常是从电子健康记录（EHRS）集合中的。由于EHR的许多临床信息都在文本中，因此文本的表型在依赖EHR的次要使用的研究中起着重要作用。但是，临床文本的内容和形式的异质性和高度专业化的方面使这项任务特别繁琐，并且是观察研究中时间和成本限制的来源。为了促进表型管道的开发，评估和可重复性，我们开发了一个名为MED KIT的开源Python库。它可以启用由易于重复使用软件砖制成的数据处理管道，名为MedKit Operations。除了图书馆的核心外，我们还共享我们已经开发的运营和管道，并邀请表型社区重新使用和丰富。