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认可先前学习 (RPL) 候选人指导...
学习成果：描述您计划如何在未来的护士职业中使用和发展您的研究生和可转移技能 证据示例/指导 米德尔塞克斯的研究生框架属性描述如下 1. 领导力和影响力 - 您以行动为导向，积极进取，具有自我管理和自主能力。 2. 好奇心和学习能力 - 您具有探究精神，好奇地想要了解周围的世界。您积极主动地寻求获取知识以参与知情辩论并能够影响变革。 3. 沟通、同理心和包容性 - 您是一位强大、自信和专业的沟通者。您富有同情心和体贴，能够轻松应对多样性和差异 4. 协作创新 - 您是变革的领导者，有信心进行合作。您经验丰富，并且能够轻松地在团体和多学科团队中工作。 5. 韧性和适应性 - 您在逆境中很坚强。您灵活、务实，能够在情况需要时进行适应。 问题解决和交付 - 您可以批评和解决复杂问题。您会产生想法并将项目进行到底。 7. 企业家精神 - 您有能力对决策和组织资源进行创新和战略思考，并利用这一点最大限度地提高积极成果。 8. 技术敏捷性 - 您可以使用技术通过创造性的解决方案解决问题。您能够根据需要敏捷地发展和升级您的技能。请参阅第 16 页的提交模板。 RPL 索赔评估 考虑并将您自己之前的学习/经验与米德尔塞克斯毕业生属性相匹配 表明您具备这些研究生和可转移的技能 • 批判性地分析您计划如何在未来的护士职业生涯中使用和提高这些属性，并附上您的完整 BSc 成绩单（批判性分析：750 字）（LO 1）（权重：20 学分）
UC旧金山先前出版的作品
图1分别来自美食群和较差的结果组的两只P11低氧缺血（HI）小鼠的超极化13 C光谱。（a）在良好结果组的HI小鼠中，在15 s中所选体素（（c）中的蓝色正方形）的顺序光谱的堆栈图。（b）在美食组中，在HI鼠标中，在8 s处的选定体素（（c）中的蓝色正方形）的单个光谱。（c）T2加权的磁共振（MR）良好结果组的HI小鼠图像。没有可见的脑损伤（T2分数为0）。用于绘制光谱的选定体素（蓝色正方形）覆盖了左灰色核（putamen）和皮层的区域。（d）在不良结果组的HI小鼠中，在15 s中，所选体素（蓝色正方形）的顺序光谱的堆栈图。（e）在不良结果组的HI小鼠中，位于8 s的选定体素（蓝色正方形）的单个光谱。（f）T2加权的MR图像来自不良结果组的HI小鼠。有轻度高强度的脑损伤（T2分数为5；红色箭头）。用于绘制光谱的选定体素（蓝色正方形）放置在覆盖左灰色核（putamen）和皮层的脑损伤区域。
UCLA先前发表的作品
夏季温度极端可能会对人类和生物圈产生很大的影响，极端热量是气候变化最明显的症状之一。多种机制，可以预测极端热量的速度比典型的夏季更快，但目前尚不清楚这是否发生。在这里，我们表明，在观察和历史气候模型模拟中，最热的夏日在每个半球和1959年至2023年的热带地区都以与全球中位数相同的速度变暖。相比之下，最冷的夏日比全球平均平均水平中的中位数更慢，在28个CMIP6模型中，该信号在262个模拟中均未模拟。观察到的冷尾伸展表明，尽管缺乏炎热的日期扩增，观察到的夏季温度却变得更加可变。与中位数相比，可以根据表面辐射净辐射和蒸发分数的变化从表面能量平衡的角度来解释热和冷极端变暖的年际变化和趋势。热带炎热的日期放大预计将来会出现（2024- 2099，SSP3-7.0场景），而北半球的热热预计将继续跟随中位数。
先前审查的服务合同报告
承包商将为阿肯色州教师退休系统（“ ATRS”）提供全面的常规选举服务。Comprehensive election services will, at a minimum, include completing all required tasks by specified deadlines, preparing ballot designs, printing and mailing campaign materials and ballots to eligible voters, collecting ballots, verifying voter eligibility, verifying non-duplication of eligible votes, providing voter tally and tabulation services, preparing election reports detailing vote counts and the percentages of votes cast for each candidate, providing经过认证的选举结果，保留选票，制表记录和其他材料。将通过确定承包商是否通过指定的截止日期来完成所有必需的服务，并审查和评估证明，认证的选举结果以及承包商提交的所有其他报告，以确定承包商是否完成所有必需的服务来评估合同目标的实现。
附件 T 入伍奖金协议（非保证获得“A”级学校的先前服务或具有合格技能的先前服务）
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UCLA先前发表的作品
人脑的基本组织是在出生前建立的，在出生后的最初几年持续增长。在出生前或之后，患有各种生物学（例如，物质暴露）或心理社会危害（例如虐待）的儿童处于偏离典型的发育轨迹的可能性升高，而典型的发育轨迹又可能与心理，行为，行为和身体健康频率有关。在健康的脑和儿童发展（HBCD）研究中，一项多站点的前瞻性纵向队列研究，大脑，身体，生物学，生物学，认知，行为，社交和情感发展从怀孕开始，并计划在10岁之间进行（数据是根据年龄的不同程度的，根据年龄的不同程度，与更早的寿命相比，数据是在不同程度上取样的）。HBCD旨在确定各种有害和保护因素（包括产前药物使用）对幼儿期发育轨迹的短期和长期影响。HBCD研究将在27个站点上作为全国财团组织，将通过数据使用应用程序和批准过程收集每年公开提供的多模式数据。在这里，我们提供了HBCD研究设计，采样，协议开发和数据管理的概述。Data collected through HBCD will be fundamental to informing future prenatal and early childhood interventions and policies to promote wellbeing and resilience in all children.
使用LENET 20深度学习体系结构在先前阶段的胎儿心脏异常检测
心脏异常在医学诊断中很重要，传统上通过CT，X射线，CTA和MRI扫描检测到。但是，这些方法通常会产生不确定或错误的结果，从而导致无效的临床建议。本研究的重点是使用超声心脏数据进行胎儿异常预测和分类，旨在克服现有诊断方法的局限性。这项研究的目的是开发一种更可靠的方法来使用深度学习技术检测胎儿心脏异常，特别是利用Lenet 20架构。与常规方法相比，目标是提高胎儿异常检测的准确性和可靠性。实时胎儿超声心脏样本是从海得拉巴NIMS Super Specialty Hospital收集的，并使用OTSU阈值分离等工具进行了预处理。LENET 20卷积神经网络由165层组成，最大池，密集，隐藏和relu层是使用带有Tensorflow，Keras和Scikit-Learn库的Python实现的。通过CSV文件将数据集加载为测试样品，并采用了LENET 20 CNN模型进行分类。所提出的LENET 20 CNN模型比现有的胎儿心脏诊断模型取得了显着改善。关键发现包括98.32％的检测得分，F1得分为98.23％，召回97.89％，准确度为98.32％，灵敏度为97.29％。这些结果表明与以前的方法相比，检测准确性和可靠性卓越。这项研究的结果表明，对先前的胎儿心脏诊断技术有了显着的增强。具体来说，LENET 20 CNN模型在检测准确性和可靠性方面优于现有方法。这项调查通过采用CNN深度学习技术成功地解决了常规胎儿心脏诊断方法的局限性。LENET 20架构是有效的分类器和特征提取器，可以在前阶段准确检测胎儿心脏异常。
adagrasib用于先前处理过的KRAS G12C突变 -
对于未经治疗的转移性非质量NSCLC，可以提供pembrolizumab的pembrolizumab，伴有Pemetrexed和Platinum化学疗法（TA683）或Pemetrexed和Platinum化学疗法，而无需PD-L1表达。如果非量子NSCLC在少于50％的肿瘤细胞上表达PD-L1，则可以向人们提供Atezolizumab Plus bevacizumab，carboplatin和paclitaxel（TA584）或Platinum Doublet Chemothapy。如果非量子NSCLC在超过50％的肿瘤细胞上表达PD-L1，则可以提供pembrolizumab（TA531）或atezolizumab（TA705）单一疗法。
病例报告：先前基因未确诊的多发性骨软骨瘤中存在 EXT1 基因的镶嵌结构变异
多发性骨软骨瘤 (MO) 是一种罕见的常染色体显性骨骼疾病，其特征是多发性良性肿瘤（称为骨软骨瘤）的发展。该病主要由 EXT1 或 EXT2 基因的功能丧失变异引起，通过既定的诊断标准可以相对准确地进行临床诊断。尽管如此，在对两个基因的编码区进行测序和拷贝数分析后，仍有相当一部分 MO 病例（10% - 20%）未得到解决。在我们的研究中，我们在两例患者中发现了马赛克结构变异，这两名患者最初在 MO 的标准基因分析中得到了阴性结果。具体而言，检测到了影响 EXT1 基因中外显子 8 - 11 和外显子 2 - 11 的马赛克缺失。一例进行了 RNA 分析，两例均进行了基因组测序。迄今为止，仅报告了与 MO 相关的六种马赛克拷贝数变异，在两个基因的已知变异中占少数。我们的报告对这些发现进行了详细的分析，强调了先进的基因检测技术在检测 EXT1/2 基因中的嵌合变异方面的重要性。