本专题的目标是介绍其他内部控制的概念框架。 主要有以下几种: 1、加拿大特许会计师协会(CICA)控制准则委员会(CoCo)发布的《控制指南 COCO于1995年发布了“控制指南”文件。该指南是麦克唐纳委员会1988年提出的一条建 议的结果。这条建议是,CICA应当制定准则以使记录保管系统、控制系统和审计系统变得 有效和谨慎 2、马尔科姆·鲍尔里治国家质量奖( MBNQA)准则。1987年,美国设立了马尔科 姆·鲍尔里治国家质量奖(以已故的里根政府商务部长的名字命名)。国家标准和技术协会 (NIST)负责奖励的管理。他诸多任务中的一项就是保持用于评价申请者的质量计划的准 则。这些准则已经发展为一种评估质量的有价值的工具。由于质量渗透到组织的各个部分, 因此,他和内部控制很相似。它包括7个主要方面:领导:战略计划:关注客户和市场;信 息和分析;人力资源开发和管理;流程管理:经营结果

质量体系的类型及对质量体系的认类型 1、质量管理体系 2、质量保证体系 二)对质量体系的认识 个组织一个体系 2、国际标准与质量体系缺一不可 3、体系要满足个方面需要 4、内部质量体系的指南为ISO9004-1 5、质量体系应该形成文件 6、建立质量体系并不是质量管理与质量保证的最高要求

本书围绕基于面向对象方法学的软件开发过程，介绍了各个典型环节和各个环节中采用的技术，并给出了一个详细完整的案例。主要内容为：面向对象软件工程基本概念和统一建模语言UML的介绍，在此基础上，对软件开发计划、需求定义、分析、设计、构造、测试、交付和总结等各个阶段的步骤、采用的技术和交付物进行了阐述。书中给出了一个详细的案例，与每一个环节相对应。读者可以通过学习前半部分的指南并参考后半部分的案例了解软件开发过程的组织和实施的具体方式。本书可以作为高等院校计算机科学与技术、软件工程以及其他相关学科的“软件工程“课程的配套教材，也可供研究生、工程技术人员进行参考

·药事管理 卫计委发布《加强药事管理转变药学服务模式的通知》 药物临床试验报告造假可判 5 年 ·治疗指南 格列喹酮临床应用专家共识（2017 年版） 糖皮质激素在疼痛微创介入治疗中的应用（中国专家共识） 脂必泰胶囊临床应用中国专家共识 ·合理用药 合理使用阿片类处方药 关注甲氨蝶呤片的误用风险 分娩镇痛药的合理使用 ·药物警戒 CDFA 修订全身用氟喹诺酮类药品说明书 FDA 提示：警惕葡萄柚汁和一些药物相互作用 牛奶过敏患者禁用含乳糖的甲泼尼龙注射剂 加拿大卫生部提示含碘造影剂可导致部分患者甲状腺功能减退 欧盟限制线型含钆对比剂使用 抗菌药物 嗜麦芽窄食单胞菌的抗菌药物选择 氟康唑可用于光滑念珠菌血症患者的初始治疗 ·科研动态 科学家发明“分子诱饵”，不用抗生素也能除掉细菌 “神药”二甲双胍，又有新发现 ·专项点评 脾多肽注射液临床使用专项点评分析报告

•本章内容介绍了数据可视化的相关知识。数据可视化在大数据分析中具有非常重要的作用，尤其从用户角度而言，它是提升用户数据分析效率的有效手段。•可视化工具包括入门级工具、信息图表工具、地图工具、时间线工具和高级分析工具，每种工具都可以帮助我们实现不同类型的数据可视化分析，可以根据具体应用场合来选择适合的工具。•介绍了一些典型的数据可视化案例，从中可以深刻感受到数据可视化的魅力和重要作用。 10.1 可视化概述 10.1.1 什么是数据可视化 10.1.2 可视化的发展历程 10.1.3 可视化的重要作用 10.2 可视化工具 10.2.1 入门级工具 10.2.2 信息图表工具 10.2.3 地图工具 10.2.4 时间线工具 10.2.5 高级分析工具 10.3 可视化典型案例 • 10.3.1 全球黑客活动 • 10.3.2 互联网地图 • 10.3.3 编程语言之间的影响力关系图 • 10.3.4 百度迁徙 • 10.3.5 世界国家健康与财富之间的关系 • 10.3.6 3D可视化互联网地图APP 10.4 可视化工具实践 • 10.4.1 D3可视化库使用指南 • 10.4.2 Easel.ly信息图制作实践 • 10.4.3 数据可视化之魔镜 • 10.4.4 数据可视化之ECharts

高质量睡眠与儿童的身体发育、认知功能、学习和注意力密切相关，由于儿童睡眠障碍的早期症状不明显，需要进行长期监测，因此急需找到一种适用于儿童睡眠监测，且能够提前预防和诊断此类疾病的方法。多导睡眠图(Polysomnography，PSG)是临床指南推荐的睡眠障碍基本检测方法，通过观察PSG各睡眠期间的变化和规律，对睡眠质量评估和睡眠障碍识别具有基础作用。本文对儿童睡眠分期进行了研究，利用多导睡眠图记录的单通道脑电信号，在Alexnet的基础上，用一维卷积代替二维卷积，提出一种1D-CNN结构，由5个卷积层、3个池化层和3个全连接层组成，并在1D-CNN中添加了批量归一化层（Batch normalization layer），保持卷积核的大小保持不变。针对数据集少的情况，采用了重叠的方法对数据集进行了扩充。实验结果表明，该模型儿童睡眠分期的准确率为84.3%。通过北京市儿童医院的PSG数据获得的归一化混淆矩阵，可以看出，Wake、N2、N3和REM期睡眠的分类性能很好。对于N1期睡眠，存在将N1期睡眠被误分类为Wake、N2和REM期睡眠的情况，因此以后的工作应重点提升N1期睡眠的准确性。总体而言，对于基于带有睡眠阶段标记的单通道EEG的自动睡眠分期，本文提出的1D-CNN模型可以实现针对于儿童的自动睡眠分期。在未来的工作中，仍需要研究开发更适合于儿童的睡眠分期策略，在更大数据量的基础上进行实验