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World File Search System中毒
生物制品中氰化物及其代谢物的分析...
作者：BA Logue · 被引用 7 次 — (27)。Baskin, S. I. 和 Brewer, T. G. (1997) 氰化物。86.第 19 页。中毒，在军事医学教科书中。化学和生物医学方面...
兴奋剂使用障碍：开发治疗药物
本指南旨在协助申办方进行兴奋剂使用障碍治疗药物的临床开发。2 具体而言，本指南针对食品药品管理局 (FDA 或机构) 目前关于开发药物以支持治疗中度至重度可卡因使用障碍、治疗中度至重度甲基苯丙胺使用障碍或治疗中度至重度处方兴奋剂使用障碍的适应症的总体开发计划和临床试验设计的建议。3 本指南草案旨在成为药物评估和研究中心工作人员（特别是麻醉学、成瘾医学和疼痛医学部或该部门）、制药申办方、学术界和公众继续讨论的焦点。4 本指南不涉及各种兴奋剂中毒或中毒的治疗或兴奋剂戒断的治疗。28
superfl：具有效率和鲁棒性的联合学习隐私性
联邦学习（FL）完成了协作模型培训，而无需共享本地培训数据。但是，现有的FL聚合方法遭受了效率低下，隐私脆弱性和对中毒攻击的忽视，从而严重影响了模型培训的整体性能和可靠性。为了应对这些挑战，我们提出了Superfl，这是一种有效的两服务汇总计划，既可以保存又可以保护中毒攻击。两个半honest服务器S 0和S 1相互协作，带有Shuffle Server S 0负责隐私聚类，而分析服务器S 1负责稳健性检测，识别和过滤恶意模型更新。我们的计划采用了同质加密和代理重新加密的新型组合，以实现安全的服务器与服务器协作。我们还利用一种新型的稀疏矩阵投影压缩技术来提高通信效率并显着降低开销。为了抵制中毒攻击，我们基于可信赖的根，将降低维度降低和规范计算引入双过滤算法，以识别恶意模型更新。广泛的实验验证了我们方案的效率和鲁棒性。SuperFL达到了令人印象深刻的压缩比，范围从5-40 x，在不同的模型下，同时以基线为基准的可比较模型精度。值得注意的是，我们的解决方案在MNIST和CIFAR-10数据集中分别显示出最大模型的准确性不超过2％和6％，在特定的压缩比和恶意客户的存在下。
Sang赢得了Bae，博士学位 Emory精神病学和行为科学系荣誉 BMI谈话 - 4月16日-Yaomin Xu
摘要：本研讨会研究了移动传感器和机器学习的使用来实时检测和干预急性物质中毒，从而实现了即时的自适应干预措施。Bae博士将介绍她关于通过智能手机和可穿戴设备检测暴饮暴食和大麻中毒的研究，强调了可解释的AI在提供决策透明度方面的作用。通过利用智能手机传感器和可穿戴设备的数据，她的研究探讨了实时预测如何使个人能够做出明智的决定，最终改善健康结果并减少与物质有关的危害。BAE博士还将讨论实施这些技术的技术和道德挑战，包括对隐私，算法透明度的担忧以及尊重用户自主权的个性化，适应性系统的需求。演讲将以关于数字健康技术的未来，增强公共卫生，指导个性化干预措施以及支持临床决策的潜力的前瞻性讨论。
确定成人服药过量后是否脑死亡
美国医学毒理学会的立场得到了美国临床毒理学会和重症监护医学会的认可，其立场如下：我们同意美国神经病学学会 (AAN) 的建议，即只有在没有药物中毒或药物中毒的情况下才应进行脑死亡的临床判定。但是，使用五个药物半衰期 (T1/2) 进行药物筛查和清除率计算不足以排除所有情况下的中毒。药物筛查不足以全面检测出可能导致精神状态抑郁的所有药物。即使定量识别出特定药物，使用动力学数据来确定临床效果也受到限制，因为药物在过量服用时通常会延长半衰期。对于某些药物和毒素，作用持续时间可能会超过它们在血管空间中检测到的存在时间。我们建议通过仔细的病史和有针对性的测试来识别药物或毒素。当有可能出现药物过量、药物吸收延迟、消除延迟或与其他药物相互作用时，观察期应超过五个半衰期。如果考虑脑死亡但中毒情况不明，建议咨询医学毒理学家或临床毒理学家，以指导有关临床测试时机或适当性的决策，因为只有排除中毒后才能进行临床脑死亡判定。虽然个别从业者可能有所不同，但这些是 ACMT、AACT 和 SCCM 在撰写本文时在审查问题和科学文献后所持的立场。美国神经病学学会 (AAN) 为脑死亡诊断提供指导。当确定脑损伤的不可逆和直接原因，并且临床评估显示没有脑功能时，即可临床诊断脑死亡 [1, 2]。临床测试实践参数的先决条件是不存在“药物中毒或中毒”。关于在中毒情况下确定脑死亡的唯一证据来自病例报告。为了确定这种情况下临床检测对脑死亡判定的不准确性，我们利用搜索词“脑死亡模拟”和“脑死亡药物过量”对 1960 年 1 月 1 日至 2015 年 6 月 10 日期间的 MEDLINE 和 SCOPUS 中的文献进行了审查。共审查了 1394 个与该主题相关的标题，仅发现 10 例脑死亡模拟病例报告（三例巴氯芬 [3, 4]、两例蛇咬伤 [5, 6]、丙戊酸 [7]、阿米替林 [8]、地西泮 + 乙二醇混合 [9]、安非他酮 [10] 和有机磷化合物甲拌磷 [11] 各一例）。“循证指南更新：《确定成人脑死亡》建议临床医生应通过“病史、药物筛查和使用五倍药物半衰期计算清除率”来排除中枢神经系统 (CNS) 抑制药物的作用。[2]
3.2.1白介素抑制剂和胰腺炎的风险
立即给您的医生或国家毒药中心打电话（电话0800毒药或0800 764 766），或在最近的医院发生事故和紧急情况，如果您认为您或其他任何人可能服用了太多的asacol。即使没有不适或中毒的迹象，也要这样做。
W W W。 E M S L。 C O M•8 0 0-2 2 0-3 6 7 5真菌词汇表
和病因。生物元环境科学。5（2）：161-177。Ming L.1995。发霉的甘蔗中毒 - 一份简短审查的病例报告。J toxicol Clin Toxicol。33（4）：363-367。•Oka M，Iimura S，Tenmyo O，Sawada Y，Sugawara M，Ohkusa N，
家庭托儿所和大型托儿所的许可要求
(e) 就地避难 ................................................................................................ 17 (f) 封锁 .............................................................................................................. 17 (g) 疏散 .............................................................................................................. 17 (h) 重新安置 .............................................................................................................. 18 (i) 报告 .............................................................................................................. 18 (j) 张贴的紧急情况信息 ...................................................................................... 18 (k) 急救用品 ...................................................................................................... 18 (l) 中毒 ............................................................................................................. 18 (m) 应急供应包 ............................................................................................. 18 (n) 演习 ............................................................................................................. 19 (o) 应急计划和程序审查 ............................................................................. 19
大语言模型中的未学习气候错误信息
关于气候变化的错误信息是解决对人类最严重威胁之一的关键障碍。本文涉及有关气候信息的大语言模型（LLM）中的事实准确性。使用True/False标记的问答数据来对与气候相关的索赔进行细胞和评估LLMS，我们比较开源模型，从而使其生成真实的回复的能力与气候变化问题。我们介绍了被虚假气候信息中毒的模型的可检测性，发现这种中毒可能不会影响模型反应的准确性。此外，我们比较了未经学习算法，微调和检索增强的一代（RAG）的有效性，以实现气候变化主题的实际基础LLM。我们的评估表明，尽管以前的发现表明在隐私环境中表明其效率低下，但学习算法对于细微的概念可能是有效的。这些见解旨在指导开发更真实的可靠LLM，并强调需要进行额外工作以确保LLMS免受误导性攻击的需求。1
碳足迹在粘土砖砌墙壁的背景下
通过重金属，二恶英，氯 - 苯基，放射性废物等通过重金属污染。都是所有环境危害，可以消灭地球上所有形式的生命。其他毒物（例如氮和硫氧化物）也可能以戏剧性的方式破坏，但是很少有中毒系统像二氧化碳一样，在污染Earth9S大气方面一样隐藏。这是所有生命的呼吸过程的副产品，并输入了植物生长的光合作用过程。