XiaoMi-AI文件搜索系统
World File Search System规定性
为非...患者开启新的治疗选择
FoundationOne®CDx 和 FoundationOne®Liquid CDx 是基于定性下一代测序的体外诊断测试，适用于患有实体瘤的晚期癌症患者，仅供处方使用。FoundationOne CDx 利用 FFPE 组织分析 324 个基因以及基因组特征。FoundationOne Liquid CDx 利用循环游离 DNA 分析 324 个基因，并获得 FDA 批准报告 311 个基因的短变异。这些测试是伴随诊断，用于根据治疗产品标签识别可能从特定疗法中受益的患者。可能会报告其他基因组学发现，但这些发现对于任何特定治疗产品的标签使用并非具有规定性或决定性。使用这些测试并不能保证患者将接受治疗。阴性结果并不排除存在变异。当无法获得存档组织时，某些患者可能需要使用 FoundationOne CDx 进行活检，这可能会带来风险。接受 FoundationOne Liquid CDx 检测且伴随诊断突变呈阴性的患者应接受肿瘤组织检测，并使用 FDA 批准的肿瘤组织检测（如有）确认突变状态。如需查看完整标签，包括伴随诊断适应症和重要风险信息，请访问 www.F1CDxLabel.com 和 www.F1LCDxLabel.com。
寻求平衡：CEPI 修订其公平准入政策
流行病防范创新联盟（CEPI）于 2017 年 1 月在达沃斯成立，资金来自主权投资者和慈善机构，是公共、私人、慈善和民间组织之间的创新伙伴关系，其使命是在市场激励失效的情况下，刺激、资助和协调针对可能流行疾病的疫苗开发。截至 2019 年 12 月，CEPI 已承诺投资高达 7.06 亿美元用于疫苗开发。这包括针对其重点病原体（拉沙热病毒、中东呼吸综合征冠状病毒、尼帕病毒、基孔肯雅热、裂谷热）的 19 种候选疫苗和三个疫苗平台，用于开发针对疾病 X（一种新型或意料之外的病原体）的疫苗。作为一个主要由公共资金支持的实体，确保中低收入国家公平获得其支持开发的疫苗是 CEPI 的主要关注点。 CEPI 在成立后不久就制定了初步的公平获取政策，主要利益相关者对其内容和规定性表达了强烈的看法。CEPI 董事会指示一年后重新审查该政策。本文介绍了修订政策的过程，以及关键问题的解决方式。CEPI 将继续采取迭代而非规定性的方法制定政策——这种方法反映了多方利益相关者的需求，并确保能够实现公平获取目标。2020 作者。由 Elsevier Ltd. 出版。这是一篇根据 CC BY-NC-ND 许可协议开放获取的文章（http://creativecommons.org/licenses/by-nc-nd/4.0/）。
AI RMF RFI 评论 - 消费者技术协会
对 RFI - NIST AI 风险管理框架的评论 消费者技术协会®（“CTA”）® 1 谨提交这些评论，以回应美国国家标准与技术研究所（“NIST”）关于 NIST 人工智能风险管理框架（“框架”）的信息请求（“RFI”）。 2 CTA 赞扬 NIST 在这些问题上的深思熟虑的工作以及建立自愿框架的努力，将可信度考虑因素纳入人工智能（“AI”）产品、服务和系统的创建和使用中。CTA 特别同意拟议的框架属性，即适应性、基于风险、以结果为导向、自愿性和非规定性，这些属性将共同促进公众信心和信任。CTA 同意 NIST 的说法，因为道德价值观没有客观标准，部分原因是这些价值观植根于特定社会或文化的规范和法律期望，因此普遍认为“必须以值得信赖和负责任的方式设计、开发、使用和评估人工智能，以促进公众信心和信任。” 3 原则和框架（例如 NIST 正在制定的原则和框架）将对 AI 系统的发展产生持久影响，只要利益相关者“认可”。如果这些原则和框架鼓励开发准确、合乎道德、包容和值得信赖的 AI，那么全球 AI 相关原则和框架的统一采用和尊重就最有可能。同时，这些政策必须提供自愿、灵活的监督和合规解决方案，同时保留创新的基本经济激励。AI 技术为人类和社会发展提供了巨大的机会，CTA 同意 AI 必须值得信赖。AI 可以促进包容性增长，改善人民的福利和福祉，并增强全球创新和生产力。它对我们的国家利益也具有深远的前景。事实上，正如第 13859 号行政命令所述，“继续保持美国在 AI 领域的领导地位对于维护美国的经济和国家安全以及以一致的方式塑造 AI 的全球发展至关重要
AT 技术战略 - 奥克兰交通
简介 奥克兰交通局 (AT) 负责提供最能满足各类交通网络用户需求的交通系统，并实现奥克兰规划的愿景，即让奥克兰成为世界上最宜居的城市。规划旨在通过综合的单一系统方法改善交通网络的整合，涵盖公共交通、道路、人行道、其他交通方式和自行车道。这将实现转型，使公共交通出行次数从 2012 年的每年 7000 万次增加一倍至 2022 年的 1.4 亿次，同时使所有其他交通方式（如商业）变得更加高效。技术是实现这一目标的关键推动因素。现代交通系统需要技术“粘合剂”来收集、处理和利用数据，从而为所有交通方式和服务提供运营有效性、效率、安全性和弹性。未来的模式，如半自动驾驶或全自动车辆（“无人驾驶汽车”）、货运无人机和移动即服务（如拼车或汽车/自行车共享），将完全依赖于数字技术。流行的数字业务正在改变客户的期望，并使人们习惯于期望服务水平的显着提高，快速推出，通过数字渠道提供更多的信息和个性化体验——不仅仅是来自苹果和亚马逊等基于互联网的组织，而是来自所有企业和所有政府部门。该技术战略记录了一些长期的技术战略愿景，以及针对 AT 的数字、ITS 和 BT 计划的短期（24 个月）战略、目标、原则和行动。它并非旨在成为一份详细的规定性计划，而是关键主题、重点领域和一些高级行动的概述。数字化项目的本质决定了它无法进行传统的、详细的、自下而上的技术规划，因为成功的数字化项目以客户为主导、以人为本，并根据其所处的环境因素快速变化。数字化方法侧重于敏捷且可迭代的客户成果，因此，虽然理解了最高目标并同意了一些基本原则，但确切的成果及其实现方式是作为数字化“冲刺”的一部分交付的。本文档的目的是：• 描述 AT 的技术战略愿景，包括数字、ITS 和传统 IT 组件• 阐明我们的客户将如何受益于这一技术战略• 为 AT 未来 24 个月的技术计划建立背景和方法• 概述它们如何服务于 AT 的战略目标——以及其合作伙伴和利益相关者的战略目标，以及• 概述数字计划、ITS 和 BT 将如何协调以支持这些目标
能源部促进包容性和公平研究（PIER）计划什么是码头计划？从2023财年开始，所有能源部科学办公室Fun
能源部促进包容性和公平研究（PIER）计划什么是码头计划？从2023财年开始，所有能源部科学资金机会公告（FOAS）要求申请人包括促进包容性和公平研究（PIER）计划作为其提案叙述的附录。Pier计划应描述申请人将纳入的活动和策略，以促进其研究项目中的多样性，公平，包容性和可访问性。Pier计划将作为优异审查过程的一部分进行评估，并将用于为资金决定提供信息。码头计划中应该包括什么？码头计划作为该提案的附录包括在内，并限于3页，并带有1英寸边缘，带有11分的字体，除非招标另有说明。它不计入主要提案叙述的整体页面计数。doe并未提供有关如何组织码头计划的规定性指示，而是2023财年SC招标（SC-FOA-0002844）给出了以下描述Pier Plan应该包括的内容：“所有应用程序都必须提供促进包容性和公平的研究（PIER）计划作为研究建议叙事的附录。PIER计划应描述申请人的活动和策略，以促进公平和包容性，以作为在提议机构和任何相关研究小组的背景下推进研究项目中科学卓越的内在因素。码头的复杂性和细节预计随着研究团队的规模和要支持的人员人数而增加。”计划可能包括但不限于：您的机构的策略（以及合作的机构，如果适用的（如果适用）），以增强招募本科生，研究生和早期研究人员（博士后研究人员和其他研究人员），包括来自不同背景和成群的个人，历史和团体在研究社区中占有不足的人；创造和维持积极，包容，安全和专业的研究和培训环境的策略，从而促进了所有研究人员的归属感；和/或培训，指导和专业发展机会。计划可以纳入或建立项目关键人员或申请机构的现有多样性，公平，可及性和包容性工作，但不应是对标准机构政策或广泛原则的重新陈述。某些招标可能包括针对根据计划活动的范围和目标量身定制的码头计划的其他指导语言。同样，指导审阅者问题可能包括与相关程序活动范围和历史有关的其他问题。如何审查码头计划？将在同行审查过程中评估码头计划。指导审稿人的问题有关促进包容性和公平研究计划的标准，质量和功效，包括以下内容：
综合 CNS 和频谱全球概念草案 - ICAO
现代航空与几年前已大不相同。技术创新和现代化正在以越来越快的速度发展。国际民航组织成员国往往无法实施重大技术里程碑，更不用说以协调的方式实施了。为避免新通信、导航和监视/空中交通管理 (CNS/ATM) 技术的实施不平等和不兼容，国际民航组织需要继续改进国际民航组织监管条款的制定/采用过程，并达成共识，以便及时有效地推出。根据第 13 届空中航行会议的建议和最近的大会决议，国际民航组织开展了综合通信、导航和监视 (CNS) 和频谱 (CNSS) 项目，重点关注 CNS 系统和频谱效率的中长期发展，同时改善 CNS 基础设施的全球协调，并确定 CNS 系统和频谱访问标准化的全新精简框架。在继续坚定地关注航空安全和效率的同时，这一新框架将以有效且经过充分验证的方式利用来自行业的意见，从而确保航空业仍然是频谱资源的负责任用户，同时实现整体系统改进。本报告第 2 章提出了 CNSS 发展的高级路线图草案（以几个专门的路线图为基础）。总的来说，这些概述了中期（2040 年以后）和长期（2050 年以后）必要的战略里程碑和最终目标。国际民航组织优先实施现有标准，而不是制定新标准。CNS 和航空电子技术发展路线图包括灵活的系统设计等新概念，这些概念为最大限度地提高航空业使用其分配频谱的效率提供了机会。结果将有助于：(a) 及早发现与频谱相关的问题和技术差距；(b) 制定具体的技术和性能规范，以支持以全球协调的方式实施未来系统。基于性能的标准比规定性标准和详细的技术规范更受青睐。面对 CNSS 技术的快速发展，相关的 ICAO CNSS 标准框架需要发展。否则，就无法确保以协调的方式和必要的速度制定 SARP、行业标准和详细的技术规范，以确保全球互操作性和持续的高安全水平。实现这一目标将是一项相当大的挑战。然而，最佳方法需要由国际民航组织、各国和整个航空界（包括新进入者）及时确定。为了确定平衡“最低限度基本 CNSS SARP”和“详细技术规范”的最佳方法，ICNSS-TF 已承诺审查和开发潜在的新标准化框架，以更好地支持行业系统开发；并对新系统所需的 CNSS 标准框架以及国际民航组织内部对由此产生的行业投入的任何所需验证活动进行分类。本报告第 3 章将进一步讨论此问题。虽然已经取得了相当大的进展（在本报告中），但这项工作的最终目标是提出一系列建议，供未来大会批准。鼓励各国、国际组织和行业利益攸关方支持国际民航组织继续开展这项工作。
Caris Life Sciences 获得 FDA 批准 MI Cancer Seek™
MI Cancer Seek 是第一个也是唯一一个同时进行的基于全外显子组和全转录组且具有成人和儿科患者伴随诊断适应症的检测 德克萨斯州欧文，2024 年 11 月 6 日——领先的下一代 AI TechBio 公司和精准医疗先驱 Caris Life Sciences ® (Caris) 今天宣布，美国食品药品监督管理局 (FDA) 已批准 MI Cancer Seek™ 作为伴随诊断 (CDx) 来识别可能受益于靶向疗法治疗的癌症患者。该检测包括一种泛癌症和五种肿瘤特定适应症，适用于多种 FDA 批准的疗法。MI Cancer Seek 是第一个也是唯一一个同时进行的基于全外显子组测序 (WES) 和全转录组测序 (WTS) 的检测，具有 FDA 批准的 CDx 适应症，可用于实体肿瘤的分子分析。MI Cancer Seek 适用于 1-22 岁的成人和儿科患者。 Caris 董事长、创始人兼首席执行官 David Dean Halbert, DSc (hc) 表示：“FDA 批准 MI Cancer Seek 作为同类产品中的首个，进一步证明了 Caris 在分子科学领域的持续领导地位以及我们对质量的极度关注。我们很高兴将 MI Cancer Seek 推向市场，确保患者能够使用关键的精准医疗工具。” MI Cancer Seek 是一种基于下一代测序 (NGS) 的体外诊断 (IVD) 设备，使用从福尔马林固定石蜡包埋 (FFPE) 肿瘤组织样本中分离的总核酸 (TNA) 来检测 228 个基因中的单核苷酸变异 (SNV) 和插入和缺失 (indel)、微卫星不稳定性 (MSI)、先前诊断为实体瘤的患者的肿瘤突变负担 (TMB) 以及乳腺癌患者一个基因的拷贝数扩增 (CNA)。 MI Cancer Seek 旨在作为一种伴随诊断，根据已获批准的治疗产品标签，识别可能从伴随诊断指征表中所列的靶向治疗中受益的患者。此外，MI Cancer Seek 旨在提供肿瘤突变分析，供合格的医疗保健专业人员根据专业肿瘤学指南为先前诊断为恶性实体肿瘤的癌症患者使用。伴随诊断指征表中未列出的基因组学发现对于任何特定治疗产品的标签使用并非规定性或决定性的。Caris 总裁 David Spetzler（硕士、博士、工商管理硕士）表示：“我们非常高兴我们的 MI Cancer Seek 测试获得 FDA 批准。FDA 对新技术的评估非常严格，确保患者能够接受安全有效的测试。与 FDA 合作的过程既富有协作性又富有见地，我们赞赏他们在评估新技术方面的专业知识。”
数学优化与机器学习
数学优化和机器学习可以为未来的指导提供复杂的决策和预测行动。爱德华·罗斯伯格（Edward Rothberg）的《福布斯》（Forbes）的文章重点介绍了这些技术之间的四个关键差异：分析类型，应用程序，适应性和成熟度。数学优化通过考虑多个级别的决策来确保系统性运营绩效，优化盈利能力，同时消耗更少的情况，从而改善了问题的解决。当机器学习在复杂的业务问题上达到限制时，数学优化将取代获得最佳结果。这些高级分析工具包括描述性（对过去或时事的见解），预测性（预测未来事件）和规定性（决定达到业务目标的决定）。在基于历史数据的基于历史数据方面擅长预测机器，但使用最新数据，数学模型和基于算法的求解器，数学优化为挑战业务问题生成了解决方案。机器学习的输出可以指导决策，但无法处理复杂的，相互联系的决策集，例如数学优化可以。机器学习用于各种应用程序，包括图像识别，产品建议和自动驾驶汽车，而数学优化解决了整个企业频谱的大规模业务问题。数学优化和机器学习对我们世界的各个行业和各个方面产生了深远的影响，两种技术在多个领域都被广泛采用。在本节中，共有18篇已发表的论文可用于详细信息。随着企业在以不断变化和中断为特征的环境中运作，数学优化应用程序可以轻松地适应变化的条件，从而提供必要的可见性和敏捷性，以有效地响应中断。相比之下，机器学习应用程序通常在“模型漂移”方面困难，从而导致随着时间的推移降低预测能力。尽管数学优化模型的鲁棒性需要在建筑物上进行更多的前期投资，但它在整个行业中广泛应用了良好的记录。另一方面，机器学习已经达到了普遍存在的状态，但是由于无法满足其能力，因此其膨胀期望的高峰可能会导致幻灭。但是，这两种技术都对世界都有持久和不断扩大的影响，企业找到了创新的方法来利用这些AI工具来应对其最重要的业务挑战。这本数学特刊探讨了优化，机器学习和数学建模的收敛性。从图像识别到自动驾驶汽车的一系列应用程序受益于这些相互联系的字段。鼓励研究人员提交专注于解决复杂问题的新分析或数值方法的论文。潜在的主题包括机器学习基础，新算法和体系结构，数据分析以及在各种科学中的应用。手稿可以在www.mdpi.com上在线提交，并且接受的论文将连续出版在日记中，并具有单盲的同行评审过程。客座编辑Andrey Gorshenin教授，Mikhail Posypkin博士教授以及Vladimir Titarev博士教授邀请研究文章，评论文章或简短的沟通，以展示有关数学建模，优化，优化和机器学习的无与伦比的方法。提交的论文应符合适当的格式，并利用明确的英语写作来进行国际理解。作者可以选择MDPI的专业编辑服务，以在发布之前或在修订过程中完善其工作。本期刊所包含的研究领域包括数学建模，优化技术，控制理论，高性能计算，随机过程，数值分析，计算流体动力学，机器学习和数据分析。为了促进轻松的浏览，根据相关主题组织了论文，使学者可以更轻松地在广泛的范围期刊上行驶。此分类还提高了特殊问题中文章的可见性，这些问题旨在突出特定的研究主题。通过提高可发现性和引文率，这些问题对科学研究的影响产生了重大贡献。创建特殊问题不仅有助于作者之间的联系，而且鼓励科学界的合作努力。此外，这些问题通常通过社交媒体平台获得外部晋升，从而扩大了其覆盖范围和可见度。此外，可以将10篇文章的特殊问题汇编成专用的电子书，以确保快速传播研究结果。有关MDPI关于特殊问题的政策的更多信息，请参阅提供的链接。