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人民院无星号问题 669 于 06.02 得到答复。......
(i) 由能源部部长担任主席的州级指导委员会，由交通部部长、市政管理和城市发展部部长以及其他相关官员组成，将规划和监督州级 BSS 基础设施的实施。 (ii) 每个州将指定一个州联络机构 (SNA)，负责与 DISCOM 和州电力监管委员会 (SERC) 进行协调，以促进 BSS 的电力连接。 (iii) 由电力部副部长担任主席的中央指导委员会，包括相关部委的成员、州代表、能源效率局 (BEE) 和中央电力局 (CEA)，将定期审查指南的实施情况。 (iv) BEE 将与 DISCOM 和州政府实体合作实施指南。
院前气道管理对胃气的影响
结果：PHI 患者胃内容物和气体总量的中位数（范围）分别为 402（26 – 2401）和 94（0 – 1902）毫升，而 ERI 患者胃内容物和气体总量的中位数（范围）分别为 466（59 – 1915）和 120（1 – 997）毫升（p = 0.59 和 p = 0.35）。与 ERI 组相比，PHI 患者的损伤更严重（损伤严重程度评分 (ISS) 33（9 – 75）vs. 25（9 – 75）；p = 0.004）。PHI 组的死亡率高于 ERI 组（26.8% vs. 8.6%，p = 0.001）。当 PHI 和 ERI 患者的性别、年龄、体重指数和 ISS 匹配时（每组 N = 50），PHI 组的总胃内容物和气体量分别为 496 (59 – 1915) 和 119 (0 – 997) mL，而 ERI 组分别为 429 (36 – 1726) 和 121 (4 – 1191) mL（p = 0.85 和 p = 0.98）。8.1% 的 PHI 患者和 4.3% 的 ERI 患者出现了提示吸入的放射学发现（p = 0.31）。有吸入迹象的患者胃气体量为 194 (0 – 1355) mL，而无肺部 CT 发现的患者胃气体量为 98 (1 – 1902) mL（p = 0.08）。
2025年2月26日至：医院，实验室，紧急...
患者的住所。如果该住所在纽约市，请立即向纽约市卫生与精神卫生部立即向866-692-3641报告。不要等待实验室确认报告。•在送患有麻疹病例的患者之前致电急诊室或紧急护理，以便采取适当的感染控制预防措施。麻疹测试医疗保健提供者应测试患有皮疹和发烧，咳嗽，结膜炎和Coryza的个体中的麻疹，尤其是当他们往返于已知麻疹暴发的地区或从地区。纽约市以外的样品应发送到Nysdoh Wadsworth中心。用于在纽约市进行测试，当提供者呼吁报告可疑案件时，将在纽约市卫生部实验室进行测试。测试应包括：
1个多院数据的分散，协作和隐私的机器学习
背景：机器学习（ML）在医学数据分析上表现出了巨大的潜力。从不同来源和设置收集的大型数据集对于医疗保健中的ML模型至关重要，以实现更好的准确性和概括性。在不同的医疗机构或司法管辖区之间共享数据，由于复杂，不同的隐私和监管要求，这是具有挑战性的。因此，很难允许多方协作培训ML模型来利用各方可用的私人数据集，而无需直接共享这些数据集或通过协作损害数据集的隐私。方法：在本文中，我们通过提出集中式的，collaborative，以及用于多疗养院数据（DENAPH）的DE集中式，Collaborative，以及PRIVACY PRIVACY PRIVACY ML。此框架提供了以下关键好处：（1）允许不同的各方在不转移其私人数据集的情况下协作训练ML模型（即没有数据集中量）； （2）通过限制培训过程中各方共享的任何内容引起的潜在隐私泄漏来保护患者的隐私； （3）它在不依赖集中派对/服务器的情况下促进了ML模型培训。的发现：我们使用现实世界分布的医疗数据集在三个不同的任务上证明了脱夹的通用性和力量：使用电子健康记录，使用单细胞人体基因组进行细胞类型分类的患者死亡率预测以及使用胸部放射学图像进行病理鉴定。同时，接受脱夹培训的模型隐私攻击的平均脆弱性降低了16％。与非私人保留协作框架培训的ML模型相比，经过剪裁框架训练的ML模型的模型性能下降了3.2％。此外，经过我们的Dechaph框架培训的模型比仅在没有协作的情况下与私人数据集进行培训的模型和以前的隐私权协作培训框架培训的模型分别在相同的隐私保证下受到了70％和18.2％的培训。解释：我们证明，经过雕刻框架训练的ML模型具有改进的公用事业折衷，这表明dechaph使模型能够具有良好的性能，同时保留了培训数据点的隐私。此外，经过培训的ML模型一般而言，跑赢大盘的模型仅通过各方的私人数据集进行培训，这表明DeChaph增强了模型的通用性。Funding: This work was supported by the Natural Sciences and Engineering Research Council of Canada (NSERC, RGPIN- 2020-06189 and DGECR-2020-00294), Canadian Institute for Advanced Research (CIFAR) AI Catalyst Grants, CIFAR AI Chair programs, Temerty Professor of AI Research and Education in Medicine, University of Toronto, Amazon, Apple, DARPA through the GARD Project，Intel，Meta，安大略省早期研究员奖和斯隆基金会。资源
2023 需求侧管理与效益...
1. 执行摘要——提供 2023 年需求侧管理和有益电气化计划整体战略方向的高层概述；提供计划和产品级预测和预算；按成本类别确定预算；并解决客户参与问题。 2. 计划和产品摘要——每个计划领域的高层摘要，后跟每个产品的具体信息。 3. 成本效益分析——提供公司 2023 年需求侧管理和有益电气化产品的电力和天然气组合和计划成本效益分析结果。 4. 附录——列出首字母缩略词列表；关键术语；产品排名；预算类别描述；避免的成本；天然气需求侧管理 $/Therm 和损失收入确认方法；电力负荷形状文档；以及技术参考手册（视同节省和预测技术假设）。
需求侧管理长期计划
执行摘要 为协助 Dominion Energy Virginia（Dominion Energy 或公司）规划满足《2018 年电网转型和安全法案》（GTSA）和《弗吉尼亚清洁经济法案》（VCEA）中概述的立法要求，Cadmus 制定了一项长期计划（也称为该计划），概述了面向客户的需求侧管理 (DSM) 计划的框架以及转变现有运营环境以实现其目标的途径。该计划是广泛研究、利益相关者意见和定量分析的成果，Cadmus 利用这些成果概述了精简、经济高效的 DSM 计划结构并推荐了其他行动。该结构将 Dominion Energy 现有的 DSM 计划组合整合为一套更具凝聚力的产品，帮助其客户在家庭和企业中安装能源效率升级产品。Cadmus 分析了过渡到该拟议计划结构并结合实施广泛的客户宣传活动对 Dominion Energy 实现其目标的能力可能产生的节能影响。
2021/2022 需求侧管理计划
1. 执行摘要——概述了 2021-22 年 DSM 总体计划的战略方向；提供了计划和产品级目标和预算；按成本类别确定预算；并解决了客户参与问题。 2. 计划和产品摘要——每个计划领域的高级摘要，随后是每个 DSM 产品的具体信息。 3. 成本效益分析——提供 2021 年和 2022 年电力和天然气组合和计划成本效益分析结果。 4. 附录——列出首字母缩略词列表；关键术语；产品排名；预算类别描述；避免的成本；天然气 DSM $/Therm 和收入损失确认（“ALR”）方法；电力负荷形状文档；和技术参考手册（视同节省和预测技术假设）。