1个内科诊所III,心脏病学,血管生成和重症监护医学,萨尔兰大学医院,德国霍姆堡; 2英国约克大学赫尔约克医学院; 3英国米德尔斯堡的詹姆斯·库克大学医院南Tees NHS基金会信托基金会3学术心血管部门; 4位利兹的心血管和代谢医学研究所,英国利兹大学; 5利兹数据分析研究所和利兹心血管和代谢医学研究所,英国利兹大学; 6利兹教学医院NHS Trust,英国利兹的心脏病学系; 7塞尔维亚科学与艺术学院,贝尔格莱德大学医学与心力衰竭中心,塞尔维亚贝尔格莱德贝尔格莱德大学医学中心; 8英国伦敦的圣乔治大学和圣乔治大学医院心脏病学系;
1个内科诊所III,心脏病学,血管生成和重症监护医学,萨尔兰大学医院,德国霍姆堡; 2英国约克大学赫尔约克医学院; 3英国米德尔斯堡的詹姆斯·库克大学医院南Tees NHS基金会信托基金会3学术心血管部门; 4位利兹的心血管和代谢医学研究所,英国利兹大学; 5利兹数据分析研究所和利兹心血管和代谢医学研究所,英国利兹大学; 6利兹教学医院NHS Trust,英国利兹的心脏病学系; 7塞尔维亚科学与艺术学院,贝尔格莱德大学医学与心力衰竭中心,塞尔维亚贝尔格莱德贝尔格莱德大学医学中心; 8英国伦敦的圣乔治大学和圣乔治大学医院心脏病学系;
替代质量指标集 替代质量指标集从模型第 4 年开始使用,包括针对每个临床事件的最多五种基于索赔和基于注册的指标组合。替代质量指标集是在 CMS 从各个利益相关者收集信息并建立注册中心后开发的,以确定一组与模型中每个特定专业临床事件相一致的定制质量指标。
本研究针对从尼日利亚贝努埃州马古迪大都市乌鲁库姆市场获得的鲶鱼骨生产胶水进行了研究。鲶鱼是从马古迪的乌鲁库姆市场购买的,经过加工,用锤子将鱼骨打碎,然后使用标准方法分析鲶鱼骨胶水生产的质量指标。水分含量质量指标结果的最大偏差为 (1.115),pH 值最小为 (- 0.090),密度的最大偏差为 (0.431),粘度最小指标为 (-20.90),灰分含量质量指标偏差为 (0.560)。标准胶水质量指标值与生产胶水获得的值之间的比较。制备的胶水比标准胶水酸性更强,密度更大,粘度更低(流动性更差),含水量更多,灰分更多。不同含水量对鲶鱼骨制备胶水质量指标的影响结果显示,不同含水量对鲶鱼骨制备胶水质量指标水分含量的影响平均值(x)值为(20.08),pH值平均值(x)值为(5.92),密度平均值(x)值为(2.174),粘度平均值(x)值为(51.56),质量指标灰分平均值(x)值为(3.14)。总体而言,鲶鱼胶具有良好的粘合力,对用户有价值。
摘要 - 软件测试是软件开发的至关重要但耗时的方面,最近,大型语言模型(LLMS)已广受欢迎,可以自动化测试案例生成。但是,由于LLM经过大量开源代码培训,因此它们通常会生成不遵守最佳实践的测试用例,甚至可能含有测试气味(反patterns)。为了解决这个问题,我们提出了从静态质量指标(RLSQM)学习的强化学习,其中我们利用强化学习来基于基于静态分析的质量指标来生成高质量的单元测试。首先,我们分析了LLM生成的测试,并表明LLMS经常会产生不良的测试气味 - 大约37%。然后,我们使用此奖励模型实施了基于静态分析的轻量分析奖励模型和训练有素的LLM,以优化五个代码质量指标。我们的实验结果表明,与基本LLM相比,RL优化的Codex模型始终生成更高的测试用例,将质量指标提高了23%,并生成了近100%的语法校正代码。RLSQM在所有代码质量指标上也均优于GPT-4,尽管培训了基本更便宜的法典模型。我们提供了有关如何可靠地利用RL来提高测试发电质量的见解,并表明RLSQM是提高自动软件测试的整体效率和可靠性的重要一步。我们的数据可在以下链接上获得:https://doi.org/10.6084/m9.figshare.25983166。
抽象背景:质量指标经常用于衡量生命尽头的护理质量。在生命结束时,是否可以可靠地应用于常规收集的数据时,是否可以可靠地应用了潜在的过度处理的质量指标(即,当风险大于福利时)是否尚不确定。本研究旨在确定出版文献生命尽头过度治疗的质量指标,并在死于固体癌症的老年人中投入暂定的患病率。材料和方法:回顾性队列研究,包括所有老年人(65岁)在2013年1月1日至2015年12月31日在瑞典(N¼54,177)之间死于固体癌症的死者(65岁)。来自国家死亡原因的个人数据与总人口登记册,国家患者登记册和瑞典处方药登记册的数据有关。质量指标用于生命的最后一个和三个月。结果:从文献中确定的总共有145个质量指标中,有82(57%)在瑞典的常规行政和医疗保健数据中可能可操作。无法识别的程序和医院药物治疗是52%的被排除指标的原因。在82个可操作的指标中,有67个重叠概念。基于其余15个独特的指标,我们暂时估计,总体而言,约有三分之一的死者接受了至少一种治疗方法或程序,指示他们在生命的最后一个月中“潜在过度治疗”。结论:由于缺乏捕获护理程序的手段,瑞典的常规行政和医疗保健数据中,几乎一半的过度治疗指标无法衡量。我们的初步估计表明,潜在的过度治疗可能会影响死亡附近的癌症欺骗的三分之一。但是,应开发和验证常规收集数据的特定用途的潜在过度治疗的质量指标。
1 德国洪堡萨尔大学医院内科诊所 III、心脏病学、血管学和重症监护医学;2 英国约克大学赫尔约克医学院;3 英国米德尔斯堡詹姆斯库克大学医院南蒂斯 NHS 基金会心血管学术科;4 英国利兹大学利兹心血管和代谢医学研究所;5 英国利兹大学利兹数据分析研究所和利兹心血管和代谢医学研究所;6 英国利兹利兹教学医院 NHS 信托心脏病学系;7 塞尔维亚科学与艺术学院、贝尔格莱德大学医学院和心力衰竭中心、贝尔格莱德大学医学中心;8 英国伦敦圣乔治大学和圣乔治大学医院心脏病学系;
提出了一种分布式电力推进多旋翼飞机的新设计方法,以确保从控制角度对转子故障具有鲁棒性。基于零可控性概念,推导出一个质量指标来评估和量化考虑转子故障的情况下给定设计的性能。制定了一个优化问题,其成本函数基于质量指标,其最优解确定了一组最优设计参数,可最大程度地提高飞机控制其姿态和位置的能力。通过对加州理工学院自主系统与技术中心正在开发的自主飞行救护车模型进行实验的结果,验证了所提出的设计程序的有效性。
已经研究了用于测试套件的自动质量评估的软件指标,例如覆盖范围或突变分数。虽然传统工具依靠软件指标,但自动驾驶汽车(SDC)的领域主要集中在基于模拟的测试案例生成上,使用质量指标(例如OB(OOB)参数)来确定测试案例是否失败或通过。但是,尚不清楚这种质量指标与人类对SDC的安全性和现实主义的看法在多大程度上保持一致。为了解决这个(现实)差距,我们进行了一项实证研究,涉及50名参与者,以研究人类如何将SDC测试案例视为安全,不安全,现实或不现实的因素。为此,我们开发了一个利用虚拟现实(VR)技术(称为SDC-Alabaster)的框架,将研究参与者浸入SDC模拟器的虚拟环境中。我们的发现表明,人类对失败/通过测试案例的安全性和现实主义的评估可能会根据不同的因素而有所不同,例如测试的复杂性以及与SDC相互作用的可能性。尤其是为了评估现实主义,参与者的年龄会导致不同的看法。这项研究强调了对模拟测试质量指标的更多研究的需求以及人类感知在评估SDC中的重要性。
在本情况说明书中,我们利用各种来源来测量 NC Medicaid 人群的种族疫苗接种情况。因此,种族的分类取决于来源,其中数据来自使用黑人和非黑人人口统计数据的质量指标*,而数据则来自使用白人、黑人、多种族和其他种族的调查指标。2 质量指标的差异通过目标群体(黑人)和参考群体(非黑人)之间超过 10% 的相对差异来确定,而调查指标的差异通过测试来确定,这些测试确定了白人人口统计数据与黑人、多种族和其他种族人口统计数据之间的统计显着差异。如果您想了解有关如何阅读和解读本情况说明书的更多信息,请单击此处。