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住房开发和财产更新 - 附录1
2引言2.1 Eastbourne的海滨是该镇最重要的资产之一，也是该度假村的定义特征。这是伊斯特本旅游业的主要焦点之一，这是该镇的重要经济动力。2.2海滨包括多个资产，包括重要的遗产资产，其中许多资产归Eastbourne Borough Council（EBC）拥有。没有最新的战略，有不一致且不一致的方法将塑造塑造的风险用于该镇的这个关键部分。2.3因此，理事会认为一项新的海滨战略被认为是对未来的整体愿景，以创建一个充满活力，安全和包容的地方，以反映更广泛的社区的价值和愿望。2.4海滨战略的目的是为我们希望将来的海滨建立一个整体愿景，并提供一个框架，以告知与海滨有关的任何决策，从而导致愿景在2050年期间交付。重要的是要具有远见卓识，但同时可交付。2.5由于在Pevensey Bay到Eastbourne Coastal Management计划的开展工作，海滨未来的策略尤为重要。在未来100年内保护伊斯特本免受沿海洪水所需的沿海防御措施的类型和规模可能会导致重大变化
开发和验证胃癌和食管癌患者VTE风险的预测模型
方法：这项研究是一项现实研究，旨在预测GC/EC患者的VTE。数据是从2018年1月1日至2023年6月31日之间在四川省人民医院诊断为GC/EC的住院医师收集的。使用九种监督学习算法，基于56个可用变量开发了576个预测模型。随后，使用最佳性能模型的前12个特征变量采用了简化的建模方法。评估模型预测性能的主要度量是ROC曲线下的面积（AUC）。此外，还采用了用于构建本研究最佳模型的培训数据，以外部验证几种现有的评估模型，包括Padua，Caprini，Khorana和Compass-Cat分数。
Auris爆发和流行病学反应...
C. Auris经常表现出广泛的抗真菌耐药性，并且在抗真菌治疗期间可以迅速获得耐药性（6-8）。重症监护病房（ICU）特别容易受到C. auris爆发的影响，因为长期存在，高医疗敏锐度以及可以鼓励病原体传播的医疗设备的广泛使用（9-12）。有效的感染预防策略是遏制Auris蔓延的关键；这些策略包括接触筛查，严格的手部卫生程序，适当使用个人防护设备（PPE）以及医疗保健提供者基于传输的预防措施，使用单人设备，环境清洁和消毒以及私人房间隔离（13）。然而，尽管有积极的感染进行了预防措施，但据报道，据报道，Auris结肠和传播持续存在，这使C. c. c.c。ContresControl造成了情感设施的长期负担（12、14、15）。在烧伤ICU（BICUS）中，由于皮肤屏障的破裂和烧伤的免疫性影响，患者患有医疗保健获得感染的风险增加。感染是烧伤后死亡的主要原因（16）。真菌伤口感染报告为6％–45％，占所有烧伤的入口；候选血症患有多达5％的严重灼伤患者。 与大多数念珠菌物种不同，C. auris对皮肤有着对的热度（17），并且可以很容易地结合或感染相邻的大型，开放的，营养丰富的富含营养丰富的燃烧伤口。真菌伤口感染报告为6％–45％，占所有烧伤的入口；候选血症患有多达5％的严重灼伤患者。与大多数念珠菌物种不同，C. auris对皮肤有着对的热度（17），并且可以很容易地结合或感染相邻的大型，开放的，营养丰富的富含营养丰富的燃烧伤口。此外，由于它们经常感染和大型伤口，因此烧伤了十名患者，需要使用全身和局部抗微生物进行治疗，这两者都有消除竞争性微生物群的能力，并鼓励定殖
在医疗服务数据库中识别1型 /类型2型糖尿病，以改善糖尿病的健康监测，医学研究和预防：算法开发和应用< / div < / div>
简介：大数据源代表了糖尿病研究的机会。一个例子是法国国家卫生数据系统（SND），收集有关整个法国人口的医疗外医疗保健和住院医疗索赔的信息（6600万）。目前，基于抗糖尿病药物报销的经过验证的算法能够鉴定出SND中有药理学治疗糖尿病的人。，但不能将1型与2型糖尿病区分开。区分1型和2型糖尿病是糖尿病监测中的培训，因为它们在预防，风险，疾病自然病史，病理生理学，病理学，管理和并发症的风险方面存在差异。本文研究了使用人工智能的1型糖尿病分类算法的开发及其用于估计法国1型和2型糖尿病患病率的应用。方法：最终数据集构成了康斯坦斯队员的所有糖尿病病例（n = 951）。使用了基于八个步骤的监督机器学习方法：最终数据集选择，目标定义（类型1），编码功能，最终数据集分为培训和测试数据集，功能选择，培训以及验证以及算法的选择。将选定的算法应用于SNDS数据，以估计成人18-70岁的成年人中的1型糖尿病患病率。结果：在3481个SNDS功能中，选择了14个以训练不同的算法。人工智能为预防研究和糖尿病提供了新的可能性。最终的算法是基于上一年快速作用的胰岛素，长效胰岛素和BIGUANIDE的报销数量的线性判别分析模型（特定的97％和敏感性100％）。在2016年调整算法性能后，法国的1型糖尿病患病率分别为0.3％和4.4％。结论：我们的1类/类型2类别分类算法的性能很好，适用于其他国家/地区的任何处方或医疗索赔数据库。©2023由Elsevier Masson Sas出版。这是CC BY-NC-ND许可（http://creativecommons.org/licenses/by-nc-nd/4.0/）下的开放访问文章
测量数字疫苗素养：数字疫苗素养量表的开发和心理测量评估
背景：在过去几年中，使用互联网来寻找有关疫苗的信息，尤其是与19岁的大流行有关。数字疫苗素养（DVL）是指在线理解，信任，评估和应用与疫苗相关信息。目的：本研究旨在开发一种测量DVL的工具并评估其心理测量特性。方法：对848名法国成年人进行了7项在线问卷。进行了不同的心理测量分析，包括描述性统计，探索性因素分析，验证性因素分析以及收敛性和判别有效性。结果：我们开发了由3个因素组成的7项DVL量表（理解和信任官方信息；在社交媒体中了解和信任信息；以及在线评估信息及其决策应用程序的评估）。848名参与者的基线样本的平均DVL得分为19.5（SD 2.8），范围为7-28。中位数为20。得分显着不同（p = .24）（p = .03）。结论：DVL工具显示出良好的心理测量专家，导致了有希望的DVL度量。
为学生开发和验证生成人工智能态度量表
将生成的AI工具纳入人力计算机互动（HCI）有望重塑教育，丰富个性化的学习旅程并培养学生之间的创造力（Castelli and Manzoni，2022； Harshvardhan等人，2020年，2020年； Sanchez-Lengeling; Sanchez-lengeling和Aspuruzik-Guzikik，2018）。与历史上其他强大的工具一样，生成AI有望具有可测量的短期效应和潜在的转化长期影响（Lin，2023）。据估计，到2024年，将使用AI功能启用47％的学习管理工具，这表明教育中AI的整合不断增加（Ng等，2023）。这种教育中的工具被视为一种促进教育过程的成长且有希望的工具，并为教育提供者和寻求者带来了好处，包括改善的保留和成功的在线培训过程（Lukianets and Lukianets，2023年）。
研究开发和技术转移年度报告
在阿拉斯加运输与公共设施部的数据现代化和创新部（DOT＆PF）的数据现代化和创新部门内的研究开发和技术转移（RD＆T2）部分提供了研究管理，维护在线图书馆，为DOT＆PF提供技术援助，培训和技术实施服务，当地运输机构及其合作伙伴。RD＆T2在很大程度上通过联邦公路管理局（FHWA）的协作关系和财务支持提供服务。通过利用资源并与各种运输组织，专业人士和大学建立合作伙伴关系，RD＆T2 TAPS成为庞大的专业知识网络，并消除了重复的努力。rd＆t2还为州机构网络提供了多学科支持的途径。这是DOT＆PF及其合作伙伴进行的研究，开发和技术转移活动的报告。本报告涵盖了2024年的联邦财政年度，从2023年10月1日开始，截至2024年9月30日。有关其他信息，请联系：Cristina DeMattio，P.E。Acting Program Manager Research, Development, & Technology Transfer Division of Data Modernization and Innovation Alaska Department of Transportation & Public Facilities 2301 Peger Road Fairbanks, AK 99709 (907) 451-5382 cristina.demattio@alaska.gov Editorial/Writing: Cristina DeMattio DOT&PF Research, Development & Technology Transfer Section http://www.dot.state.ak.us/stwddes/research/
针对1 kSHV相关疾病的基因疗法的设计，开发和评估2
。cc-by 4.0国际许可（未经Peer Review尚未获得认证）是作者/资助者，他已授予Biorxiv的许可证，以永久显示预印本。它是制作
法国样本中的社会机器人拟人化量表（SRA）的开发和验证
Dayle David，Meggy Hayotte，PierreThérouanne，Fabienne d'Arripe-Longueville，Isabelle Milhabet。法国样本中社会机器人拟人化量表（SRA）的开发和验证。媒介人类计算机研究杂志，2022，162，pp.102802。10.1016/j.ijhcs.2022.102802。hal-03609583
EV牵引逆变器的开发和预测...
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