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评估与他汀类药物相关的II型糖尿病的最脆弱的子组：电子健康记录数据的证据
越来越担心他汀类药物是治疗冠状动脉疾病的最常见药物之一，可能与新发育II型糖尿病（T2D）的风险增加有关。迄今为止，尚无强有力的证据，表明在服用他汀类药物后是否以及哪种种群确实很容易发生T2D。在本案例研究中，利用合作伙伴健康系统中的生物库和电子健康记录数据，我们引入了一个新的数据分析管道和一种新的统计方法，通过（i）系统地设计严格的因果框架来解决现有的限制，该框架系统地设计了对观察数据中的T2D风险的因果关系，该框架是（II），（ii）在（ii）探讨了T2D风险的因果关系，（II） （iii）通过引导程序校准程序评估最脆弱的亚组的可复制性和统计意义。我们提出的方法在存在高维协变量的情况下提供了最脆弱的亚组的治疗效果的渐近置信区间和依据估计。采用我们提出的方法，我们发现，由于他汀类药物的使用，具有高T2D遗传风险的女性患T2D的风险最高。
树引导的稀有功能选择和电子健康记录数据逻辑聚合
在分析电子健康记录（EHR）数据时，通常会遇到具有大量稀有二进制特征的统计学习，尤其是在具有先前医疗诊断和程序的疾病建模时。处理所产生的高度稀疏和大规模的二进制特征矩阵是众所周知的具有挑战性的，因为传统方法可能缺乏测试和模型拟合中的不一致性，而机器学习方法可能无法产生可解释的结果或临床上有意义的风险因素。为了改善基于EHR的建模并利用疾病分类的自然分层结构，我们提出了针对大规模回归的树木制定特征选择和逻辑方法，具有稀有的二进制特征，在这种情况下，不仅通过稀疏追求来实现降低尺寸，而且还可以通过与逻辑启动子进行逻辑启动子来实现。我们将组合问题转换为线性约束的正则化估计，该估计可以通过理论上的构造实现可扩展的计算。在具有EHR数据的自杀风险研究中，我们的方法能够选择和汇总以诊断疾病的诊断层次结构为指导的先前的心理健康诊断。通过平衡EHR诊断记录的稀有性和特异性，我们的策略都改善了预测和解释。我们确定了重要的高级类别和心理健康状况的子类别，并同时确定每个人都需要与自杀风险相关的特异性水平。
拥抱面部模型如何记录数据集，偏见和许可？实证研究
预训练的机器学习（ML）模型有助于创建ML密集型系统，而无需将显着的资源花在培训新模型上。然而，这种模型缺乏透明度可能会导致偏见，公平性，基础数据的可信赖性，甚至可能产生的法律意义。作为案例研究，本文通过拥抱面孔（一个流行的ML模型枢纽）托管的变压器模型，本文经验研究了预训练的变压器模型的透明度。我们研究模型描述（i）指定用于培训预训练的数据集的程度，（ii）讨论他们可能的培训偏见，（iii）声明其许可证，以及使用此类模型的项目是否考虑了这些许可证。结果表明，预先训练的模型对培训数据集，可观偏见和采用许可证仍然有限。此外，我们发现了一些客户项目可能违反许可的案件。我们的发现进一步研究以提高ML模型的透明度，这可能导致人工智能材料法案的定义，产生和采用。
2023 年 10 月 12 日 101-92M-1005 在 DD 表格 565 上记录数据......
绩效衡量标准 通过 不通过 N/A 1. 准备 DD 表格 565： a. 在 DD 表格 565 上所有不必要的方框中填写“无”或“N/A”。 b. 如果信息未知，请输入“未知”或“UNK”。 c. 撤离表格原件和一份带有遗骸的副本。 2. 在 DD 表格 565 上输入信息： a. 输入暂时确定的死者信息： (1) 在方框 1a 中输入死者的疑似姓名（姓、名、中间名或未确定）。 (2) 在方框 1b 中输入死者的等级。 (3) 在方框 1c 中输入死者的 SSN/DOD ID 号码。 (4) 在方框 1d 中输入死者的出生日期。 (5) 在方框 1e 中输入死者的组织。 (6) 在方框 1f 中输入死者的服务。 (7) 在方框 1g 中输入收到的邮件。 (8) 在方框 1h 中输入撤离号码 (EVAC#)。 (9) 在方框 1i 中输入 RFID#。 (10) 如果方框 1j 中附有 CBRNE 声明，则划上“是”或“否”。b. 在方框 2 中输入暂时确认死者身份的人员提供的信息。c. 输入查看的详细信息：(1) 在方框 3a 中输入查看的日期（YYYYMMDD）。(2) 在方框 3b 中输入查看的时间。(3) 在方框 3c 中输入查看的地点。d. 输入进行目视识别的人员的信息：(1) 在方框 4a 中输入人员的姓名（姓氏、名字、中间名）。(2) 在方框 4b 中输入人员的等级。(3) 在方框 4c 中输入人员的社会安全号码。 (4) 在方框 4d 中输入人员的组织。 (5) 确保进行目视识别的人员在方框 4e 中提供了签名。 (6) 确保签名者在方框 4f 中输入签名日期（YYYYMMDD）。 (7) 在方框 4g 中输入与死者的关系。 (8) 在方框 4h 中输入您认识死者的时间长度。e. 输入证人信息：(1) 在方框 5a 中输入见证身份识别的人员的姓名（姓氏、名字、中间名）。 (2) 在方框 5b 中输入证人的级别。 (3) 在方框 5c 中输入证人的国防部编号。 (4) 在方框 5d 中输入证人的组织。 (5) 确保证人在方框 5e 中提供了签名。 (6) 在方框 5f 中输入签名日期（YYYYMMDD）。
2023 年 10 月 12 日 101-92M-1004 在 DD 表格 567 上记录数据......
绩效衡量标准 通过 不通过 N/A 1. 准备 DD 表格 567： a. 为每一具找到的人类遗骸准备 DD 表格 567。 b. 在 DD 表格上所有不必要的方框中填写“无”或“N/A”。 c. 如果信息未知，请输入“未知”或“UNKNOWN”。 2. 在 DD 表格 567 中输入信息： a. 在方框 1 中输入搜寻和恢复的日期 (YYYYMMDD)。 b. 输入死者的信息： (1) 在方框 2a 中输入死者的疑似姓名（姓氏、名字、中间名）。 (2) 在方框 2b 中输入死者的等级。 (3) 在方框 2c 中输入死者的 SSN/DOD ID 号码。 (4) 在方框 2d 中输入死者的组织。c在方框 3 中输入搜索类型（初次还是后续）。d. 在方框 4 中输入任务日期（YYYYMMDD）。e. 在方框 5 中输入搜索和回收编号。f. 在方框 6 中输入回收日期（YYYYMMDD）。g. 如果在方框 7 中附有 CBRNE 声明，请勾选“是”或“否”。h. 在方框 8 中输入回收地点。i. 在方框 9 中输入在坟墓和/或周围区域发现的人类遗骸的身份识别介质。j. 在方框 10 中输入有关在任务中回收的其他人类遗骸的数据：(1) 在方框 10a 中输入分配给特定人类遗骸的搜索和回收编号。 (2) 在方块 10b 中输入分配给特定人类遗骸的搜索和回收编号。k. 在方块 11 中输入回收队员的信息：(1) 在方块 11a 中输入每位回收队员的姓名（姓氏、名字、首字母缩写）。(2) 在方块 11b 中输入每位回收队员的级别。(3) 在方块 11c 中输入每位回收队员的组织。l. 在方块 12 中输入团队负责人的信息：(1) 在方块 12a 中输入团队负责人的姓名（姓氏、名字、首字母缩写）。(2) 在方块 12b 中输入团队负责人的级别。(3) 在方块 12c 中输入团队负责人的组织名称。(4) 确保团队负责人在方块 12d 中提供签名。 （5）在方框 12e。m 中输入签名日期（YYYYMMDD）。在方框 13 中输入接收人类遗骸/生物证据的接收官员的信息：（1）在方框 13a 中输入接收官员的姓名（姓氏、名字、首字母缩写）。（2）在方框 13b 中输入接收官员的级别。（3）在方框 13c 中输入接收官员的组织名称。（4）确保接收官员在方框 13d 中提供了签名。（5）在方框 13e 中输入签名日期（YYYYMMDD）。
FAA-2023-085-0002_ATTACHMENT_1_0.PDF 运输飞机问题清单，第4季度2023 更改了产品规则航空规则制定委员会... AC 450.115-1高保真飞行安全分析 EB 105A，Vertiport设计，AC 150/5390-2d的补充指南，Heliport Design，12月27日，2024年12月27日 500-机场规划 噪声研究 第450部分：研讨会第3天 FAA MOU由NASA和FAA签名 NextGen优先级联合实施计划CY2019-2022 国家综合机场系统计划（NPIAS） FAA活动2020年协议 20021财年AOC业务计划 Cindy Ashforth 低能警报 试验记录数据库最终规则 第450部分MISHAP计划 小型无人飞机系统对人的操作 HIMS逐步降低计划（更新了09/29/2021） 2021年9月AV MX HF通讯卷9 ISS3 FAA合规检查计划 - 第I部分 评估人类商业太空飞行安全法规的准备 DC -10接地 - 撞车以提高FAA审查 2022年8月23日 小型飞机问题清单 小型飞机问题清单，Q2 2023 糖尿病药物的可接受组合 安全文化评估和航空的持续改进：文献综述 Redac子委员会 FY2021航空安全研究组合输出报告 Paul Wrzesinski，航空燃料高级技术专家 命令2150.3C CHG 11-更改美国部门...
1架飞机是可以通过从空气中获得支撑而飞行的机器，并受到空气密度和机器速度的影响。示例包括固定翼飞机，直升机，灯具，滑翔机和热气球。2辆车是依靠推力升降机的机器。示例包括商业太空发射车或火箭。3 FAA，“航空环境和能源政策声明”，77 FR 43137，43137（2012年7月23日）。 4在此框架纸中，术语飞机噪声和航空噪声是同义词。 术语是指飞机在行驶操作和着陆期间飞机和车辆产生的噪音。 在某些情况下，此定义也可能包括飞机起飞前由飞机和车辆产生的地面上的噪音。 5 FAA，FAA飞机噪声政策和研究工作的概述：有关为飞机噪声政策提供信息的意见请求，86 FR 2722（2021年1月13日）。 6语音干扰发生时，飞机噪音淹没或掩盖了语音，因此很难进行对话。 7睡眠干扰是指两种类型的睡眠中断：那些导致觉醒以及不会导致觉醒而是引起一定程度唤醒的。3 FAA，“航空环境和能源政策声明”，77 FR 43137，43137（2012年7月23日）。4在此框架纸中，术语飞机噪声和航空噪声是同义词。术语是指飞机在行驶操作和着陆期间飞机和车辆产生的噪音。在某些情况下，此定义也可能包括飞机起飞前由飞机和车辆产生的地面上的噪音。5 FAA，FAA飞机噪声政策和研究工作的概述：有关为飞机噪声政策提供信息的意见请求，86 FR 2722（2021年1月13日）。 6语音干扰发生时，飞机噪音淹没或掩盖了语音，因此很难进行对话。 7睡眠干扰是指两种类型的睡眠中断：那些导致觉醒以及不会导致觉醒而是引起一定程度唤醒的。5 FAA，FAA飞机噪声政策和研究工作的概述：有关为飞机噪声政策提供信息的意见请求，86 FR 2722（2021年1月13日）。6语音干扰发生时，飞机噪音淹没或掩盖了语音，因此很难进行对话。7睡眠干扰是指两种类型的睡眠中断：那些导致觉醒以及不会导致觉醒而是引起一定程度唤醒的。。
使用灰色系统和地球物理记录数据对煤炭工业组件的定量解释：Qinshui Basin的案例研究，中国
煤层工业组件的含量是煤层甲烷（CBM）储层的主要参数之一，在整个煤矿资源探索和开发过程中至关重要。当前，使用地球物理记录数据来确定工业组件的内容是最广泛的方法。在这项研究中，Qinshui盆地中的PZ阻滞被用作评估Ash（AD），固定碳（FC AD），挥发性物质（V DAF）和水分（M AD）在空气干燥（AD）基础状态下基于地球物理级别的组合（1 compents commential Commenting Comment comment comment commential Commential Commential Commential Commential Commential Commential Commential Commential commential）组合。结果表明1）与OBGM（1，N）模型结合的地球物理记录曲线可以准确预测AD和FC AD内容物以及与使用单个地球物理记录曲线进行预测相比，地球物理日志记录曲线类型可以有效地改善模型性能。2）当预测V DAF含量时，使用与AD和FC AD内容的地球物理记录曲线相结合的预测准确性最高。此外，与仅使用地球物理记录曲线或工业组件内容之间的自相关相比，不存在预测偏差。整个评估过程始于对A AD和FC AD内容的评估。然后，使用这两个工业组件与地球物理记录数据相结合的含量评估了V DAF含量。最后，使用体积模型计算M AD含量。3）OBGM（1，N）模型具有获得了对新井的验证的准确应用结果，证明了本研究中描述的方法和过程的效率。
FAA活动2020年协议 20021财年AOC业务计划 Cindy Ashforth 低能警报 试验记录数据库最终规则 第450部分MISHAP计划 小型无人飞机系统对人的操作 HIMS逐步降低计划（更新了09/29/2021） 2021年9月AV MX HF通讯卷9 ISS3 FAA合规检查计划 - 第I部分 评估人类商业太空飞行安全法规的准备 DC -10接地 - 撞车以提高FAA审查 2022年8月23日 小型飞机问题清单 小型飞机问题清单，Q2 2023 糖尿病药物的可接受组合 安全文化评估和航空的持续改进：文献综述 Redac子委员会 FY2021航空安全研究组合输出报告 Paul Wrzesinski，航空燃料高级技术专家 命令2150.3C CHG 11-更改美国部门...
在担任高级技术专家的工作之前，阿什福斯女士是FAA运输局的国际分支机构计划经理。她的专业经验还包括Epic Aircraft，Maxviz Inc.，Lancair Company，自然资源研究所，McCauley配件部和美国空军研究实验室的工作。阿什福斯女士获得了学士学位威斯康星大学 - 麦迪逊大学的工程机制和硕士学位 赖特州立大学的材料科学与工程学。威斯康星大学 - 麦迪逊大学的工程机制和硕士学位赖特州立大学的材料科学与工程学。
