Data integrity boards: Institutional innovation and congressional oversight

This article is a preliminary analysis of the first few years of the Computer Matching and Privacy Protection Act of 1988 (CMPPA). The act requires Federal agencies to establish Data Integrity Boards (DIBs) with responsibility to approve written agreements for computer matches in which their agencies are involved. Information for this analysis was collected from the annual reports on computer matching submitted by agencies to the Office of Management and Budget (OMB) for 1990 and 1991 and from 108 matching agreements. The secretaries of several DIBs were also interviewed. The effectiveness of DIBs and matching agreements are analyzed using McCubbins and Schwartz's distinction between “police-patrol” and “fire- alarm” oversight. The article concludes that more active and direct oversight, which would occur through an independent data protection or privacy board, is necessary.     

对保龄球运动中主要心理因素的分析

对保龄球运动员而言，影响其训练与竞赛的心理因素包括：运动表象、运动情绪和运动员的注意特征等。对保龄球运动员的心理因素进行了分析，旨在探讨运动员心理因素与运动技能完成过程之间的关系，提出控制、调整运动员心理因素的对策。     

上饶市老年人日常生活活动功能评价及其影响因素

采用日常生活活动功能指数、丧失率、L ogistic回归分析 ,对江西省上饶市老年人日常生活活动独立自理能力进行评价并对其影响因素进行研究。结果表明 ,江西省上饶市老年人日常生活活动功能的丧失率随年龄的增长而增大 ,男性高于女性 ,下肢高于上肢 ,丧失率随活动的复杂程度及难度的增大而上升。身体健康是影响老年人日常生活活动功能的最主要因素 ,其次是社会经济、心理、精神等因素。     

Erscheinungsbasierte statistische Objekterkennung

Zusammenfassung.   Die automatische Erkennung und Lokalisation von Objekten in digitalen Bildern ist ein wesentlicher Bestandteil vieler praktisch relevanter Anwendungen. In diesem Artikel wird ein erscheinungsbasiertes Verfahren zur Erkennung starrer zwei- oder dreidimensionaler Objekte vorgestellt, dem eine statistische Modellierung zugrundeliegt. Im Gegensatz zu segmentierungsbasierten Verfahren, wie sie vor allem im Bereich der 3D-Objekterkennung eingesetzt werden, erm?glicht der erscheinungsbasierte Ansatz aufgrund der Modellierung der Intensit?tswerte oder davon abgeleiteter lokaler Merkmale eines Bildes die Erkennung komplexer Objekte. Die statistische Formulierung der Problemstellung bildet den mathematischen Kontext zur Bestimmung optimaler L?sungen. Die Form der Modellierung erlaubt neben der Einzelobjekterkennung auch die Berücksichtigung von heterogenem Bildhintergrund und Mehrobjektszenen. Die dazu ben?tigten lokalen Merkmale entstehen durch r?umlich begrenzte Transformationen des Bildes, wie beispielsweise Gabor- oder Wavelet-Transformationen. Die statistische Modellierung beschreibt die Verteilung dieser lokalen Merkmale anhand einer Dichtefunktion, die sich bei der Hintergrund- und Mehrobjektmodellierung als Mischungsverteilung der Einzelobjektverteilungen ergibt. Die Aufgabenstellungen des Erlernens und Erkennens von Objekten sind damit als Parametersch?tzprobleme formal darstellbar. Dabei werden im einen Fall die Modellparameter und im anderen Fall die Lageparameter beziehungsweise die Klassen von Objekten gesch?tzt. Die experimentelle überprüfung des Ansatzes anhand realer Objektaufnahmen durch CCD-Kameras zeigt seine Brauchbarkeit zur Erkennung von 2D- und 3D-Objekten bei homogenem und heterogenem Hintergrund. Eingegangen am 5. April 2000 / Angenommen am 20. Juli 2001