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World File Search System评估阶段
虚拟自闭症及其对儿童大脑发育的影响
1教授1索菲亚护理学院（M.P.）摘要当前的研究是为了评估有关虚拟自闭症的知识评分及其对瓜莉奥（Gwalior）上学儿童的儿童发育的影响，M.P。用于研究的研究设计本质上是描述性的。研究工具是由3部分组成的自我结构化问卷，其中包括与社会人口统计学数据有关的问题，练习和第II部分II组成，包括自闭症的知识评分，以评估有关虚拟自闭症的知识评分及其对儿童在学校母亲中的影响。使用描述性和推论统计方法分析数据。自我结构的知识问卷由20个问题组成。给出了最大分数，得分进一步分级为较差（0-5），平均（6-10），良好（11-15）和出色的评估（16-20），在评估阶段，有6（20.0％）上学的孩子的母亲的知识得分差，而24（80.0％）的知识得分为24（80.0％），平均知识得分，每个0（0.0％）的母亲是0（0.0％）的母亲。知识评分为7.10±2.40。关键字知识，虚拟自闭症及其对儿童大脑发育的影响。
使用 KNN 算法评估学习者能力的有效通用评估框架
摘要。如今，在线评论和推荐系统在维护各种领域任何产品的质量方面发挥着重要作用。客户必须评估产品并根据自己的兴趣提供正面和负面评论。教育领域有各种评估阶段，即与员工相关、与学生相关和与组织相关等。通常，由于他们自己的协议和系统，评论仅限于特定的学院或大学。提出的框架是根据各自的配置实现通用评论系统。引入了各种模板以获得准确的评论和良好的评估结果。该框架使用抽象层建模。用户界面层为使用定制设计系统的用户提供完整支持。审查层通过检索和存储凭证以进行进一步审查处理来处理不同的所有数据。应用程序配置层用于提供模板，用于分配凭证和授权，并完成系统配置。最终报告用于评估过程，以采取纠正措施进一步改进。对评论进行分类是为了实现高水平的准确性。该框架的主要目标是使用 KNN（K 最近邻）算法对学生评论进行高效分类。
新冠肺炎疫苗研发前沿
摘要 2019年12月在中国武汉首次报告的新型冠状病毒引起的肺炎，后来被命名为COVID-19。由于其特殊的致病性，COVID-19跨境传播速度极快，严重影响了正常生活。目前尚无特效药物、治疗方法或疫苗。COVID-19疫苗研发是一个高度复杂的过程，涉及病毒基因组研究、疫苗靶标识别、疫苗设计、生产、储存和分发、临床前和临床安全性和有效性研究。如此大规模的高水平努力和全球合作是前所未有的。截至2020年7月13日，世界卫生组织（WHO）已记录了160种不同的COVID-19候选疫苗，其中26种目前正在进行临床评估，137种疫苗处于临床前评估阶段。COVID-19疫苗工作标志着有史以来首次使用mRNA型疫苗进行评估。许多研究组织已经成功启动了COVID-19疫苗的临床评估。本综述旨在总结 COVID-19 疫苗研发的进展和挑战。关键词：COVID-19、疫苗研发、RNA 和 DNA 疫苗
安全方法数据库 - 荷兰航空航天中心
本文档概述了安全评估期间可以使用的技术、方法、数据库或模型。这是一份动态文档。欢迎添加。请随意分享材料。如果正在使用该材料，请将其称为： M.H.C.Everdij 和 H.A.P.Blom，安全方法数据库。版本 1.1，2016 年 8 月。由荷兰航空航天中心 NLR（荷兰）维护。可在 http://www.nlr.nl/documents/flyers/SATdb.pdf 获得 本文件由三部分组成： 第 1 部分：安全方法概述 本部分从第 5 页开始，包含一个表格，列出了收集到的所有安全方法，并为每种方法提供了以下信息（如果有）： 方法名称，即首字母缩略词和名称。 格式，指定方法的一般格式，例如它是分步方法、数学模型还是各种技术的组合等。请参阅下表 1 中定义的格式列表。 目的，指定方法的主要目的，例如是否用于数据收集、硬件可靠性分析、人为可靠性分析等。请参阅下表 2，了解定义的目的列表。 年份，即方法开发的年份。如果不确定，则添加“大约”或“或更早”等字眼。 方法的目标/描述。这个描述非常简短；有关更完整的描述，请参阅参考资料。 备注，例如相关方法的链接。 安全评估阶段，列出了 [SAP 15] 中提出的通用安全评估过程的阶段，在此期间可以使用该方法。这些阶段是：1) 确定评估范围； 2）学习正常操作；3）识别危险；4）将危险纳入风险框架；5）评估风险；6）识别潜在的缓解措施以降低风险；7）安全监测和验证；8）从安全反馈中学习。 领域，即该方法的应用领域，例如核能、化学、ATM（空中交通管理）、铁路、医疗保健。请参阅下表 3 了解定义的领域列表。带有下划线的域的方法是该域独有的。对于括号（..）之间的域，有迹象表明该方法适用于该域，但尚未发现该方法已在该域中实际使用的证据。 应用，即另请参阅表 4 中的说明。是适用于硬件、软件、人员、程序或组织的方法。 使用的参考资料。请注意，参考资料列表并不详尽。代码在第 3 部分中进行了解释。第 2 部分：统计数据 本部分从第 223 页开始，收集了安全方法表中元素出现次数的一些统计数据，例如“航空”作为域的出现次数，“识别危险”作为安全评估阶段的出现次数。第 3 部分：参考资料 本部分从第 232 页开始，提供了使用的完整参考资料列表。
人工智能 (AI) 在制造中的应用......
摘要 − 社区服务的目的是提供使用 AI（人工智能）创建学习媒体的培训，以提高教师的创造力。本次社区服务在 Rawakalong 03 小学开展。社区服务实施方式包括：1）观察阶段，在此阶段进行地点调查、调查学校遇到的问题并收集将参与的教师的数据；2）预培训阶段，在此阶段为教师提供有关使用的应用程序以及如何创建账户的咨询；3）培训阶段，在此阶段为教师提供使用 AI（人工智能）制作幻灯片和测验形式学习媒体的培训；4）讨论阶段，在此阶段，社区服务团队和教师相互讨论制作幻灯片和测验形式学习媒体的困难；5）评估阶段，社区服务团队检查教师制作的幻灯片和测验形式学习媒体的结果，这些学习媒体已发送到其中一位讲师的电子邮箱。此项社区服务的预期结果是：1）提高洞察力并为 Rawakalong 03 小学的教师提供学习方面的益处，2）使用 AI（人工智能）制作幻灯片和测验，3）在期刊上发表文章。
呼吁为 PQC 标准化流程引入更多数字签名方案
2. 提交包的要求 提交包必须在 2023 年 6 月 1 日之前送达 NIST。2023 年 3 月 1 日之前收到的提交包将由 NIST 审查其完整性；提交者将在 2023 年 3 月 31 日之前收到任何缺陷通知，以便在提交截止日期之前修改有缺陷的包。提交截止日期之后不允许对包进行任何修改，评估阶段的特定时间除外（参见第 5 节）。此前，NIST 要求邮寄第 2.D 节中指定的已签名的知识产权声明。NIST 现在可以接受数字签名（或数字扫描）版本的知识产权声明。整个提交包可以通过电子邮件发送至：pqc-submissions@nist.gov。或者，可以将其邮寄至信息技术实验室的 Dustin Moody，收件人：后量子密码算法提交，100 Bureau Drive – Stop 8930，美国国家标准与技术研究所，盖瑟斯堡，MD 20899-8930。“完整且正确”的提交包将发布在 https://csrc.nist.gov/projects/pqc-dig-sig 。要被视为“完整”的提交，包必须包含以下内容：
基于人工智能的审计
审计环境中人工智能的潜力 在审计中，人工智能可以以各种方式应用——从规划和风险评估阶段到日记账分录测试和报告阶段。人工智能技术可以处理大量数据（例如日记账、银行对账单、合同），并以比审计师更快的速度核对数据，而且错误更少。人工智能技术取代了传统的审计程序，使分析客户信息和识别风险成为可能——简而言之，审计质量将得到加强。 从更广泛的角度来看，毕马威全球审计主管 Larry Bradley 去年 12 月宣布推出毕马威可信人工智能方法。该方法建立在 10 项关键原则之上。其中，透明度、可解释性、数据完整性、可靠性、安全性和隐私性是他概述的关键原则，我们在实施特定于审计的人工智能解决方案时，这些原则都得到了贯彻。 审计包含人工智能增值的各种要素。下图显示了一个简化的审计流程，分为关键阶段。负载栏显示了人工智能对各个审计阶段的支持程度。显然，每个阶段都受益于这项技术。然而，同样明显的是，这是未来数月和数年充分利用这些潜力的旅程。
通知号02/2024
2025 年第一学年的硕士和博士学位 1. 序言 1.1 生物科学（分子生物学）研究生课程（PPGBioMol）协调员根据本课程的规定和巴西利亚大学（UnB）教学、研究和推广委员会（CEPE）第 80/2021 号、第 044/2020 号和第 0090/2022 号决议以及巴西利亚大学（UnB）研究生和研究生院（CPP）第 05/2020 号决议，根据其法定权力，公布并制定了 PPGBioMol 硕士和博士课程空缺的选拔程序规则。 1.2 该通知已获得 2024 年 10 月 3 日举行的第 99 次 PPGBioMol 董事会和 UnB 的 CPP 批准。 1.3 有关 PPGBioMol 和整个选拔过程的信息，包括申请批准、评估阶段的等级和选拔结果的公告，可按照本通知第 12 项中所示的时间表在网站 https://ppgbiomol.com.br 上获取。候选人必须遵循选拔过程的所有阶段。 2. 空缺数量 2.1 提供给居住在该国的候选人的空缺数量 2.1.1 博士学位：12（十二）个空缺 2.1.2 硕士学位：10（十）个空缺 2.2 专门为在国外永久居住的候选人提供的空缺（没有奖学金）
使用多种方法对糖尿病患者的预测
摘要本研究使用Babulu Puskesmas UPT的患者数据讨论了使用多线性回归方法的糖尿病患者的预测。这项研究的目的是使用Babulu Puskesmas UPT上的多个线性回归方法为糖尿病患者建立预测系统，并查看如何将预测模型应用于Upt Puskesmas Babulu的糖尿病患者。本研究中使用的研究方法是数据库（KDD）方法中的知识发现，该方法具有多个阶段，例如数据选择阶段，预处理阶段，数据转换阶段，数据挖掘阶段，评估阶段，然后是部署和实施阶段。这项研究中的数据收集技术是访谈技术，私人数据和文献研究。这项研究的结果是获得R2精度值为75％，然后获得93％的精度模型，精度为90％，召回95％和F1得分的评估结果92％。对于预测模型也可以应用于为糖尿病患者构建预测系统，但需要调整使用舍入方法，以便所得的输出可以显示1或0的值。除了系统中的输出外，偶尔会产生负值，因为数据变量与其他几个变量具有负相关性。关键字：糖尿病预测，机器学习
安全方法数据库 - 荷兰航空航天中心
本文件概述了安全评估期间可以使用的技术、方法、数据库或模型。这是一份动态文件。欢迎添加。请随意分享材料。如果正在使用该材料，请将其引用为： MHC Everdij 和 HAP Blom，安全方法数据库。版本 1.1，2016 年 8 月。由荷兰航空航天中心 NLR 维护。可在 http://www.nlr.nl/documents/flyers/SATdb.pdf 上获取 本文件包含三部分： 第 1 部分：安全方法概述 本部分从第 5 页开始，包含一个表格，列出了收集的所有安全方法，并为每种方法提供了以下信息（如果有）： 方法名称，即首字母缩略词和名称。 格式，指定方法的一般格式，例如它是分步方法、数学模型还是各种技术的组合等。请参阅下表 1 了解定义的格式列表。 目的，指定方法的主要目的，例如，是否用于数据收集、硬件可靠性分析、人为可靠性分析等。请参阅下表 2 中定义的目的列表。 年份，即方法开发的年份。如果不确定，则添加“大约”或“或更早”等字眼。 方法的目标/描述。这个描述非常简短；有关更完整的描述，请参阅参考文献。 备注，例如相关方法的链接。 安全评估阶段，列出了 [SAP 15] 中提出的通用安全评估过程的各个阶段，在此期间可以使用该方法。这些阶段是：1) 确定评估范围；2) 学习标称操作；3) 识别危险；4) 将危险合并到风险框架中；5) 评估风险；6) 识别潜在的缓解措施以降低风险；7) 安全监控和验证；8) 从安全反馈中学习。 领域 ，即该方法所应用的领域，如核能、化学、ATM（空中交通管理）、铁路、医疗保健。请参阅下表 3 中定义的领域列表。带有下划线的领域的方法被发现是该领域独有的。对于括号（..）之间的领域，有迹象表明该方法适用于该领域，但尚未发现该方法已在该领域实际使用的证据。另请参阅表 4 了解解释。 应用 ，即该方法适用于硬件、软件、人员、程序或组织。 使用的参考文献。请注意，参考文献列表并不详尽。代码在第 3 部分中进行了解释。 第 2 部分：统计信息 本部分从第 223 页开始，收集了安全方法表中元素出现次数的一些统计信息，例如“航空”作为领域出现的次数，“识别危险”作为安全评估阶段出现的次数。 第 3 部分：参考文献 本部分从第 232 页开始，给出了所用参考文献的完整列表。