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World File Search System评估的
对消毒产品验证评估的研究
清洁和消毒评估是任何制药行业中CGMP的重要组成部分。为了验证消毒程序中使用的消毒剂的疗效，以减少表面污染，我们测试了商业消毒剂的作用。在筛选测试中进行了程序的资格，以衡量测试消毒剂的有效性。干净的表面变得更容易消毒，因此清洁和消毒程序相互补充。消毒疗效和验证研究是根据美国药物<1072>消毒剂和防腐剂方案进行的。使用的测试生物包括USP <1072>中提到的标准菌株。在消毒之前和之后遵循标准使用稀释测试方案，并评估了微生物载荷以计算log 10还原指数。随后，我们开发并验证了使用大约10 6 - 10 7的消毒程序，每个测试总菌落形成单位。我们的结果表明，美国Pharmacopeia <1072>的接受标准<1072>>杀菌，杀真菌和孢子效应。正确实施我们的清洁和消毒程序，尊重规定的浓度和接触时间，导致所有使用的微生物减少了4 log 10。在筛选测试中进行了程序的资格，以衡量消毒剂的有效性，根据其作用原则选择。
认知商业模式评估的前提
摘要 在当今数字化的全球经济中，技术和经济领域之间的错位日益加剧，这给管理者带来了不断重新设计公司商业模式的压力。因此，商业模式创新已成为发展和保持竞争优势的关键管理挑战。基于动态管理能力的视角，我们认为管理者是通过商业模式创新实现战略变革的核心。我们假设，有关商业模式创新的决策是管理者如何认知处理信息的结果。我们进一步推断，虽然管理者的人力资本和社会资本相互加强，但它们也促进了管理者有意识地评估商业模式创新选择的能力。我们的实证研究以主要在工业 4.0 领域运营的公司样本为基础。结果显著证实了管理者的人力资本和社会资本是认知商业模式创新的两个关键先决条件。与文献相反，数据集并未显示管理者的人力资本和社会资本之间存在显著的正相关关系。我们对文献的主要贡献有两方面；从方法论角度看，我们是最早构建动态管理能力多维度测量方法的学者之一；从理论和实践角度看，我们的研究结果进一步强调了动态管理能力对于商业模式创新的重要性。最后，我们讨论了理论和实践意义，并提出了未来的研究方向。
信用风险评估的机器学习算法
摘要：在金融机构的领域中，准确评估信用风险对于维持稳定性和盈利能力至关重要。传统的信用风险评估方法虽然在某种程度上有效，但在捕获现代金融市场的复杂性方面通常不足。本评论探讨了利用机器学习算法的经济和财务影响，以进行信用风险评估。机器学习是人工智能的一部分，为传统信用风险评估方法提供了有希望的替代方法。通过分析大量数据，机器学习算法可以识别通过常规方法可能无法明显的模式，趋势和相关性。引言概述了金融机构中信用风险评估的景观，强调了传统方法面临的挑战，并将机器学习作为潜在解决方案。审查声明断言，在信用风险评估中了解机器学习的经济和财务影响对于金融行业的利益相关者至关重要。这提供了传统信用风险评估方法的概述，例如信用评分模型和统计技术，强调了它们的局限性和缺点。它过渡到对信用风险评估中机器学习的探索，定义机器学习，讨论其与信用风险评估的相关性，并概述了这种情况下常用的算法类型。接下来分析在信用风险评估中采用机器学习的经济影响。提高了准确性和预测能力，节省成本和增强的风险管理被确定为关键收益。在财务分析的背景下，进一步研究了这些经济优势，并比较了基于传统和机器学习的信用风险评估模型的绩效指标。提供了案例研究和经验证据，以说明机器学习算法在信用风险评估中的有效性。 现实世界中的例子说明了机器学习如何在准确性和效率方面胜过传统方法。 还讨论了与在信用风险评估中采用机器学习相关的挑战和风险，包括数据隐私问题，模型可解释性问题和法规合规性要求。 最后，这是通过强调金融业利益相关者的未来方向和建议的结论。 新兴趋势，政策建议以及未来研究和创新的领域被确定为要考虑的关键方面。 这概述了用于信用风险评估的机器学习算法的经济和财务分析。 它强调了机器学习在金融机构中彻底改变信用风险评估实践的潜力，同时还承认了成功实施必须解决的挑战和风险。 关键字：机器学习，算法，信用风险，财务分析提供了案例研究和经验证据，以说明机器学习算法在信用风险评估中的有效性。现实世界中的例子说明了机器学习如何在准确性和效率方面胜过传统方法。还讨论了与在信用风险评估中采用机器学习相关的挑战和风险，包括数据隐私问题，模型可解释性问题和法规合规性要求。最后，这是通过强调金融业利益相关者的未来方向和建议的结论。新兴趋势，政策建议以及未来研究和创新的领域被确定为要考虑的关键方面。这概述了用于信用风险评估的机器学习算法的经济和财务分析。它强调了机器学习在金融机构中彻底改变信用风险评估实践的潜力，同时还承认了成功实施必须解决的挑战和风险。关键字：机器学习，算法，信用风险，财务分析
19. 指导人工智能评估的问题......
这正是经合组织的人工智能与技能未来（AIFS）项目的新颖方法论所希望发挥作用的地方。它使我们能在详细的任务层面上了解人工智能能力的潜力和局限性，从而更准确地描述人类与人工智能是如何互补的。该项目以经合组织 2017 年进行的一项试点为基础，该试点将成年人在经合组织成人技能调查的读写测试中的表现与专家对人工智能在同一测试中的能力判断进行了比较。该试点显示，早在 2017 年，人工智能在基本信息处理任务中的表现就超过了大多数人类。然而，信息处理技能只是人类能力的一小部分，现在 AIFS 项目将这种方法扩展到广泛的人类技能，这些技能涵盖了人类在现代经济和社会生活中取得成功的基本维度。这将为教育的未来提供宝贵的见解，包括教学系统设计的方向、教育内容的传递和教育者的准备，以及我们识别和认证知识和技能的方式。
用于评估的弹性工程方法
评审团 Philippe CABON 先生，巴黎笛卡尔大学人体工程学系 HDR 讲师 报告员 Frederic VANDERHAEGEN 先生，瓦朗谢讷大学 LAMIH 教授 报告员 Nicholas MC DONALD 先生，都柏林圣三一大学心理学院教授 审查员 Pietro Carlo CACCIABUE 先生，米兰理工大学教授 审查员 Sébastien TRAVADEL 先生，BEA 调查部副主任 审查员 Erik HOLLNAGEL 先生，巴黎高科矿业大学教授 论文指导老师
对 GSI、RMi 和 RMR 评估的影响
摘要 基于概率的经验方法被用作预测与岩体性质相关的不确定性的替代方法。重点是开发概率电子表格来预测岩体分类指标。构建直方图来描述预测岩体性质的最佳分布。开发的模型还有助于预测岩体内部不连续性对岩石强度和岩体分类系统的影响。统计分析确定体积节理数、节理间距、节理频率和岩石强度是最具影响的参数。此外，统计分析显示不同岩体性质之间存在不同程度的相关性。虽然一些属性显示出适合建模的显着相关性，但其他属性与任何相关模型都不太吻合。结果强调需要一种全面的岩体表征方法，考虑体积节理数以外的多种因素。地质复杂性，包括构造活动和风化过程，可能会掩盖直接相关性。这些结果强调了经验建模和详细现场调查对于准确评估喜马拉雅岩体质量和稳定性的重要性。
功能评估的构造模拟 C
主线 SIMCOE，支持陆地协同作战实验室 LCCT (Laboratoire du Combat Collaboratif Terrestre) 资格审查工作的工具之一 背景 SIMCOE 研讨会是一个真正的数字“沙坑”，是评估陆地协同作战尤其是 SCORPION 系统的重要工具。因此，它能够以较低的成本在受控环境中测试 SCORPION 单位的大量交战配置。 专业知识 SIMCOE 研讨会拥有一套冷数据开发和可视化工具，用于评估陆地协同作战算法的性能：图形、地图背景上的可视化等。它的可视化界面使其成为一种教学工具，有助于让非专业观众更容易理解 SCORPION 的协同功能。
概率安全评估的使用和发展
经合组织是一个独特的论坛，34 个民主国家的政府在此共同努力应对全球化带来的经济、社会和环境挑战。经合组织还走在理解和帮助各国政府应对新发展和新问题（如公司治理、信息经济和人口老龄化挑战）的最前线。该组织为各国政府提供了一个平台，让各国政府可以比较政策经验、寻求共同问题的答案、确定良好做法并协调国内和国际政策。经合组织成员国包括：澳大利亚、奥地利、比利时、加拿大、智利、捷克共和国、丹麦、爱沙尼亚、芬兰、法国、德国、希腊、匈牙利、冰岛、爱尔兰、以色列、意大利、日本、卢森堡、墨西哥、荷兰、新西兰、挪威、波兰、葡萄牙、韩国、斯洛伐克共和国、斯洛文尼亚、西班牙、瑞典、瑞士、土耳其、英国和美国。欧盟委员会参与经合组织的工作。经合组织出版社广泛传播该组织在经济、社会和环境问题方面的统计和研究成果，以及其成员国商定的公约、准则和标准。
支持研究评估的人工智能技术：综述
文献综述从文章文本（例如，标题、摘要、长度、引用参考文献和可读性）或元数据（例如，作者数量、国际或国内合作、期刊影响因子和作者的 h 指数）中确定了与更高影响力或更高质量研究相关的指标。这包括使用机器学习技术预测期刊文章或会议论文的引用计数或质量分数的研究。文献综述还包括关于文献计量指标与质量分数排名之间关联强度的证据，这些证据来自之前英国研究评估活动 (RAE) 和不同学科和年份的 REF，以及来自其他国家（例如澳大利亚和意大利）的类似证据。为了支持这一点，该文件还调查了使用公共引文数据集、社交媒体指标或开放评论文本（例如 Dimensions、OpenCitations、Altmetric.com 和 Publons）来帮助预测文章学术影响力的研究。这部分文献综述的结果用于指导使用机器学习预测 REF 期刊文章质量分数的实验，如该项目的 AI 实验报告中所述。
人工智能心理健康评估的拟议框架
虽然生成式人工智能 (AI) 可能导致心理健康领域的技术进步，但它对心理健康服务消费者构成了安全风险。此外，临床医生和医疗保健系统在部署这些 AI 心理健康技术之前必须注意安全和道德问题。为了确保负责任地部署 AI 心理健康应用，需要一种评估和报告 AI 心理健康应用的原则性方法。我们对与评估 AI 心理健康应用相关的现有框架和标准（来自心理健康、医疗保健和 AI 领域）进行了叙述性审查。我们对这些框架进行了总结和分析，特别强调了 AI 心理健康交叉领域的独特需求。现有框架包含与评估 AI 心理健康应用相关的融合领域（例如，经常强调安全性、隐私/保密性、有效性和公平性）。然而，当前的框架不足以针对人工智能和心理健康的独特考虑进行量身定制。为了满足这一需求，我们为心理健康应用引入了人工智能心理健康部署和实施准备情况评估 (READI) 框架。READI 框架包括安全性、隐私/保密性、公平性、有效性、参与度和实施方面的考虑。READI 框架概述了评估人工智能心理健康应用临床部署准备情况的关键标准，提供了一种评估这些技术和报告结果的结构化方法。关键词：人工智能、大型语言模型、心理健康、框架