XiaoMi-AI文件搜索系统
World File Search System重复记录
FAQ用于OCLC WorldCat重复数据标签FAQ用于OCLC WorldCat重复数据标签
清理WorldCat中的重复记录是我们可以采取的最有影响力的措施之一，以提高WorldCat的质量并改善图书馆及其用户的体验，这是我们合作努力保持准确和有用数据的关键组成部分。虽然OCLC专家和图书馆社区的成员最适合从事这项工作，但我们知道，使用人类将其扩展到整个世界猫，这根本不是一个可行或可持续的解决方案。因此，我们已经开发了一个AI机器学习模型，以识别WorldCat中的重复记录。那是您进来的地方。我们需要您验证和增强模型对重复记录的理解以扩展工作，从而最终提高了整个合作社和图书馆社区的WorldCat质量。
C360 SaaS-自动匹配策略和幸存者
•使用手动合并策略，用于基于字段（例如地址字段）的声明规则。•多个家庭成员可以共享相同的地址，并且记录不能确定匹配。•您需要手动查看记录以确认这些是否重复记录
WAIIS 中的 Nirsevimab 文档
注意：目前存在一些涉及 nirsevimab 记录的技术问题。具体来说，当 Nirsevimab 记录以电子方式发送到 WAIIS 并在之后进行编辑时，会出现问题。更改记录后，记录会重复。删除重复记录会导致两条记录都从患者的免疫接种历史中删除。我们的第三方 IIS 供应商正在努力解决问题。如果您有任何问题或疑虑，请联系 IIS.training@doh.wa.gov。
太空与电子战词汇术语 - Derin İstihbarat
地址清理 - 分析邮政地址列表并修改数据以提高数据准确性的计算机化过程。例如，可能存在一组重复的地址，因为一条记录上的街道地址是缩写，例如“Av.”，而另一条记录上的街道地址是拼写出来的，例如“Avenue”；地址清理的一项任务可能是拼写出所有缩写（例如，“Dr”和“Dr.”更改为“Drive”，“Av”、“Av.”和“Ave”更改为“Avenue”，“Rd”和“Rd.”更改为“Road”等）。更复杂的技术可能包括邮政编码更正、电话区号更正、名称标准化、自动检查公共记录以检查违规和错误，以及其他清理任务，以提高数据质量并创建更一致、更可靠的无重复记录数据库。
基于证据的干预连续葡萄糖监测...
dexcom One to dexcom一+ 1。将患者的重复处方更改为Dexcom一+传感器[PIP：426-8058]。数量：3个传感器 / 30天（1个传感器持续10天）。2。通知您的患者，使用分别散发的模板字母更改他们的处方。3。确保Dexcom一个传感器[PIP：421-4722]和DEXCOM ONE发射器[PIP：421-4730]从患者的重复记录中删除。•在当前接受NHS资助的低成本CGM的低成本CGM制造商之间切换，他们认为，应建议在下一个例行任命下与糖尿病专家讨论替代制造商的系统更适合管理其糖尿病。专家可以将患者转移到被认为合适的替代制造商的设备上。初级保健临床医生应在患者的糖尿病专家建议这样做时，只能将患者的处方切换为替代制造商的设备。
33:010:416 课程名称：审计分析 - myRBS
本课程首先介绍审计业务中经常使用的各种分析方法。接下来，学生将学习在初步分析程序中经常用于审计业务的一些审计分析方法。此阶段强调的方法包括描述性统计和推断性统计。随后，本课程研究审计风险评估阶段使用的基本分析技术，例如分层、汇总和老化分析。之后，学生将学习使用可视化的探索性数据分析，这是一种越来越流行的方法。学生将学习如何使用 EY ARC 开发的案例以应用方式使用 Tableau 等工具。接下来，本课程介绍了审计实质性测试和控制测试阶段的更高级分析，即本福特定律分析、序列和差距分析、重复记录分析、异常值检测（使用聚类分析）、逻辑回归、内部控制违规和欺诈交易检测（分类技术，如决策树和基于规则的系统）和模式识别。
学生通过技术和合作的参与...
学生的参与度（SE）是学习者通过不同和多样化的基于活动的媒体参与课堂教学任务的固有部分。本文通过合作学习（CL）和技术集成（TI）分析了SE的逻辑文献。结果揭示了教学方法的影响，例如通过队列指令进行积极学习，以产生概念理解和SE，批判性思维以及以学生为中心的活动，融合和翻转学习，Google Docs（一种基于Web的工具）（一种免费的基于Web的工具（一种允许您在线创建，编辑和存储文档），并在线上进行大规模开放课程（MOOC（MOOC））来改善学生的家庭工作。对文献的系统综述建立了2013年1月至2022年6月之间进行的当前研究的结果。在114篇论文中，有30个出版物符合了对期刊和审查的标准评估筛选后的精炼和排除/包含指南，以及从研究中额外消除了重复记录。评估的目的是分析研究中所有论文的有效性。文献综述的可能性由系统审查和荟萃分析（PRISMA）框架的首选报告项目说明。本系统文献综述（SLR）的局限性和讨论解决了一些差距，对SE的未来方向以及对教育和研究的影响。
从噪声中提取诱发电位的统计方法
诱发电位 (EP) 是嵌入自发性脑电图活动 (EEG) 中的离散信号。从噪声中提取它们需要重复记录。视觉或听觉刺激触发采集系统，然后收集“诱发电位”。诱发电位不同于自发性神经活动 (EEG)，因为它与触发“事件”同步。实际上，触发事件的信号用于采集诱发电位信号。诱发电位 (PE) 被定义为大脑有限区域相对于另一个电中性区域的电势的瞬态变化。EP 由放置在活动结构发出的电场中的电极捕获，并与所谓的“参考”电极检测到的电位进行比较。当参考电极捕获脑神经活动时，传感器系统称为双极。另一方面，当参考电极位于没有大脑活动的区域（例如耳垂）时，传感器系统称为单极。在最好的情况下，我们刚才看到的感兴趣的诱发电位 (PE) 是在离源很远的地方捕获的，其幅度非常小，不超过十微伏。此外，它嵌入在电极捕获的连续大脑活动（EEG 高于 100 微伏）中。PE 有时低于放大器的背景。因此，在检查其特性之前，有必要从背景噪声中提取 PE。40 年来使用的经典方法是平均法。该方法由同步连续响应的平均值组成。诱发电位是一种根据受试者的注意力而发展的大脑活动，因此平均值不足以令人满意地研究它。
转移工作和消化性溃疡的风险：系统评价
摘要背景：最近的研究表明，班次工人之间胃肠道问题的流行率要比日常工作人员高得多。进行了本研究，以总结先前有关转移工作和消化性溃疡的相关研究的发现。方法：这是一项系统的综述研究，其中包括了具有英语全文的观察性研究。搜索了三个国际数据库，包括PubMed，Web of Science（Clarivate Analytics）和Scopus，以查找相关文章。搜索是在2023年8月4日进行的。相关的研究，然后提取所需的数据并定性合成。结果：检索到的潜在合格文章的总数为73。五十三个标题，摘要和全文在删除重复记录后仍保留进一步筛选。，45不符合纳入标准；最后，选择了8篇文章进行定性合成。包括八项研究，五项揭示了转移工作与消化性溃疡之间的显着正相关。在某些研究中，在转班工人和白天工人之间，消化性溃疡患病率的差异是两倍以上。结论：这项系统的审查确定了轮班工人中消化性溃疡的发生率要比日常工作人员更高。有必要提供咨询系统，例如抗炎饮食建议，修改粮食习惯，高度支持工作并修改工作结构，以提高应对技巧，以削弱转移工人之间的消化性溃疡疾病患病率。