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将资源共享计划转换为 DMS 计划
数据共享计划。拟议的研究将包括来自生活在相对有限的地理区域内的多达 354 名个人的生物材料库数据。最终数据集将包括自我报告的人口统计数据（年龄、性别）以及与研究相关的丝虫病和其他丝虫感染测试结果。即使最终数据集将被删除可识别信息，当地社区成员仍有可能从去识别数据库中推断出参与者的身份。因此，我们将在签署数据共享协议后，仅向经 PI 批准的相关方提供本研究的所有去识别数据。数据共享协议将包括以下指示：（1）仅将数据用于研究目的；（2）不识别任何个人参与者；（3）始终保护数据；（4）在分析完成后销毁或归还数据。研究结果公布后，已删除人口统计信息的参与者级别数据将作为补充数据发布和/或在研究所图书馆维护的数据存储库中公开提供。这项研究不包括模型生物的开发或大规模基因组研究。
跨学科融合方法 - 人为因素
本文致力于研究人为因素的系统性问题，这些问题与人机交互的认知方面有关。数学建模的快速发展产生了动态运输系统在困难条件下运行的安全、控制和预测系统性问题。潜在矛盾的积累和跨学科冲突是教育和科学问题系统复杂性的主要原因，这增加了人为因素的重要性。这项工作的主要目标是进一步发展一种在跨学科基础上研究人为因素安全问题的收敛方法。系统安全问题和人为因素表现的关键原因是自组织临界性，其在信息传输线路中的表现导致各种性质的分形信号的非线性和不稳定性。这项工作建立了一个人的过渡功能状态与其认知活动的个性之间的联系。提出了一种工具包，用于识别信息传输媒体引起的空间和时间不均匀性，这些不均匀性在不同尺度水平上产生隐藏的时空关系。这些互连由各种性质的分形和多重分形信号的认知图形图像的个性决定。知识的创造
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智能厕所为人们对人的健康的长期分析提供了一个可行的平台。识别的通用解决方案基于相机或射频标识（RFID）技术，但对隐私问题感到怀疑。在这里，我们展示了基于Triboelectric压力传感器阵列的厕所（AI-Toilet）的人工智能，该阵列可提供低成本和易于部署软件的更私人方法。厕所座椅上的压力传感器阵列由10个基于纺织品的摩擦电传感器组成，可以利用单个用户座椅座位的不同压力分布来获取生物特征识别信息。6个用户可以使用深度学习正确识别90％以上的精度。压力传感器的信号也可用于记录厕所上的座位时间。系统集成了一个相机传感器，通过与尿液图进行比较并使用深度学习对对象的类型和数量进行分类来分析模拟尿液。使用压力传感器数组，包括两因素用户识别和整个座位时间，以及尿液分析和粪便分析的数据自动转移到云系统中，并在用户的移动设备中进一步显示，以更好地跟踪其健康状况。
使用子空间技术在脑电图中与任务无关的人特异性签名的证据
摘要 - 电脑摄影（EEG）信号是其他生物识别技术的替代方案，因为它们的保护源于SPOOFIF。以前的研究集中在通过分析任务/条件特异性脑电图来捕获个人变异性。这项工作试图通过标准化相关方差来模拟独立于任务/条件的生物特征特征。朝向这个目标，本文从基于子空间的文本独立说话者识别中扩展了想法，并提出了用于建模多渠道脑电图数据的新型修改。所提出的技术假设生物特征识别信息存在于整个脑电图信号中，并在高维空间中跨时间积累统计。然后将这些高维统计数据投影到保留生物识别信息的较低维空间。使用所提出的方法获得的较低维嵌入显示为任务是独立的。最佳的子空间系统确定精度为86的个体。4％和35。在数据集中分别使用30和920受试者的数据集使用仅使用9个EEG通道。本文还提供了有关子空间模型在培训期间未见任务和个人的可扩展性以及子空间建模所需的渠道数量的见解。
自动测试管的机器人操纵器的开发
摘要：近年来，机器人技术在各个制造业中都经历了重大的发展和广泛的应用。这一进步是由人工智能和计算机视觉等技术中突破的整合所驱动的，从而使机器人在执行特定任务时变得更加聪明和适应。因此，将机器人纳入人类生产和研究活动的需求得到了加速。具体来说，在化学相关的行业中，减少或避免与化学物质的直接接触对于确保表演者的安全至关重要。在实验室环境中，已经出现了自动化任务，例如使用机器人臂的化学管布置，以提高安全性并节省研究人员的时间。以这个概念为基础，本文提出了一个机器人系统，该系统是将离心管排成托盘的实验室助理。该系统由一个5度自由的机器人组，反应堆X-150，以及深度摄像头D435和计算机视觉模型Yolov8组成。通过从Yolov8收集图像识别信息并将其与深度摄像头数据结合进行分析，系统确定管子的位置和方向，然后将其传输到机器人以进行布置过程。这种综合方法旨在提高处理离心实验的安全性。
医疗精算咨询服务
目录：页码 第 I 部分 - 时间表 2 第 II 部分 - 协商采购摘要 3 第 III 部分 - 工作范围和 MWBE 要求 3 第 IV 部分 - 协商采购的格式和内容 7 第 V 部分 - 评估和合同授予程序 8 第 VI 部分 - 向投标人提供的一般信息 10 第 VII 部分 - 合同的预期条款 11 附件 1 - 附表 B - M/WBE 使用计划 12 附件 2 - 协商采购价格表 13 必须通过以下方式从 OLR 网站下载以下所需文件： http://www1.nyc.gov/site/olr/about/about-rfp.page（请参阅标记为重要部分）：1）附录 A – 管理顾问、专业、技术人力和客户服务合同的一般规定 2）附录 B - 识别信息附加条款 3）举报人保护扩展法案附加条款 4）伊朗撤资法案附加条款认证表 5）分包商合规通知 6）纽约市招聘和就业附加条款 7）带薪病假法律合同附加条款 8）商业问责项目常见问题解答和数据表 此外，建议提案人定期返回计划网站，查看是否有任何已发布的 RFP 附录。
知情同意书
我确认以下信息已向我解释了有关测试的信息：1。这项测试的结果可能表明我和/或我的家人患有遗传疾病，或者患有遗传疾病影响的风险增加。我知道，该测试可能会检测以前未被认可的生物学关系，例如非亲戚。2。我知道该测试的结果可能对我的遗传状况尚无定论。虽然已知某些遗传变异是疾病引起的，而另一些遗传变异是良性的，但发现的一部分遗传变异是不确定的。根据该测试的结果，我的医生可能建议对自己和/或我的家人进行遗传咨询或进一步测试。3。我知道，可以在会议，科学出版物和/或DNA变体数据库中介绍该测试结果的匿名摘要，以提高对类似临床状况的理解，诊断和治疗。将永远不会提供识别信息。4。如果我选择了患者保险账单选项，我将授权我的健康计划或保险提供商直接向蓝图遗传学支付保险福利。我授权蓝图遗传学将有关我的测试的信息发布给保险公司。我知道，我在法律上负责向我的保险公司收到的任何资金发送蓝图遗传学以进行此基因测试。如果我的保险不涵盖这些服务，或者仅涵盖了部分金额，则我负责该测试的剩余费用。5。我知道，不同意遵循的任何部分都不会以任何方式影响我的进一步待遇。如果在部分中未检查任何框，则假定未给予同意。
通过连续治疗进行多种结果优化的自适应体重学习
为了促进精确医学，个性化的治疗方案（ITR）是基于患者特定特征的预期临床结果来优化预期的临床结果。但是，现有的ITR研究主要集中在具有分类治疗选择和单一结果的方案上。实际上，临床医生经常通过连续的治疗选择和多种可能取得的结果（例如医学疗效和不可避免的毒性）来应对方案。为了平衡这些结果，必须有适当的体重，应在考虑患者偏好和临床专业知识的数据驱动器中学习。在本文中，我们提出了一种用于开发个性化治疗方案（ITR）的新型算法，该算法使用了持续的治疗方案和多种结果，并利用了观察数据。我们的方法假设临床医生正在通过最佳的治疗决策优化个性化的患者公用事业，至少比随机分配更好。治疗分配被认为直接取决于治疗的真正潜在效用，而不是患者特征。同时提出的方法同时估计了综合结果的加权和决策过程，从而允许以连续剂量构建个性化的治疗方案。所提出的方法的估计器可用于推理和可变选择，从而促进识别信息治疗分配和偏好相关变量。我们通过模拟研究评估了我们提出的方法的有限样本性能，并将其应用于辐射肿瘤分析的实际数据应用。
新兴技术在体育法中的作用
本研究研究了新兴技术对体育法的深远影响，突出了它们所面临的挑战和机遇。数字平台，人工智能和数据分析的快速发展已经彻底改变了体育行业，因此需要重新评估现有法律框架。我们的研究采用了混合方法方法，将法律案件的定性分析与对500名体育法律专业人士调查的定量数据相结合（n = 500，p <0.05）。关键发现表明，有78％的受访者将数据隐私和运动员生物识别信息确定为最紧迫的法律问题。这项研究还探讨了体育中虚拟现实和增强现实的法律含义，其中65％的参与者预计未来五年内知识产权会发生重大变化。此外，我们分析了区块链技术在增强运动合同和反兴奋剂措施中的透明度方面的潜力。我们的结果表明，采用新技术与体育组织所面临的法律挑战的复杂性之间存在统计学意义的相关性（r = 0.72，p <0.01）。这项研究为不断增长的体育法和技术文献提供了贡献，为法律从业人员，政策制定者和体育管理人员提供了宝贵的见解，从而导致了这种快速发展的景观。
一项关于联邦未来学习的调查：挑战，方法和未来的方向
近年来，“被遗忘的权利”（RTBF）的概念已成为数字信任和人工智能安全数据隐私的关键方面，需要提供支持根据要求删除个人数据的机制。因此，机器学习（MU）引起了相当大的关注，这使ML模型可以选择性地消除可识别的信息。从MU演变出来的是，联邦未学习（FU）已经出现了，以面对联合学习（FL）设置中数据擦除的挑战，该设置促使FL模型能够取消fl客户端或与客户有关的可识别信息。尽管如此，联邦学习的独特属性引入了FU技术的特定挑战。这些挑战需要在开发FU算法时进行量身定制的设计。虽然在该领域存在各种概念和许多联合的未学习方案，但统一的工作流程和FU的量身定制设计尚不清楚。因此，这项全面的调查深入研究了FU的技术和方法，提供了基本概念和原则的概述，评估了现有的联邦未学习算法，并审查了针对联邦学习量身定制的优化。此外，它讨论了实际应用并评估其局限性。最后，它概述了未来研究的有希望的方向。