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飞机热管理：实践、技术、系统……
无论是军用飞机还是民用飞机，提供足够的热管理都变得越来越具有挑战性。这是由于机载热负荷的量级显著增加，也是由于其性质的变化，例如存在更多低品位、高热通量热源，以及一些废热无法作为发动机废气的一部分排出。复合材料使用的增加提出了另一个需要解决的问题，因为这些材料在将废热从飞机转移到周围大气方面不如金属材料有效。这些热管理挑战非常严峻，以至于它们正在成为提高飞机性能和效率的主要障碍之一。在这篇评论中，我们将阐述这些挑战，以及文献中可能的解决方案和机会。在介绍来自周围环境的相关因素后，对挑战和机遇的讨论将通过对热管理系统中涉及的元素进行简单分类来指导。这些元素包括热源、热获取机制、热传输系统、向散热器的散热以及能量转换和存储。热源包括来自推进系统和机身系统的热源。热获取机制是从热源获取热能的手段。热传输系统包括冷却回路和热力学循环，以及相关组件和流体，它们将热量从热源移动到散热器，可能经过很长的距离。终端飞机散热器包括大气、燃料和飞机结构。除了讨论热管理系统的这些不同元素外，还详细讨论了飞机热管理研究中几个特别优先的主题。这些主题包括电力推进飞机、超高涵道比齿轮传动涡扇发动机和高功率机载军用系统的热管理；环境控制系统；动力和热管理系统；超音速运输机的热管理；以及热管理的新型建模和仿真过程和工具。
PAN-OS最佳实践研讨会
●高级威胁预防与Palo Alto基于云的威胁分析基础架构集成在一起，例如先进的URL过滤●现在，ML模型在实时造成效果上进行深入学习●首次ML模型专注于命令和控制（C2）策略，例如Cobalt Strike of Cobalt Strike of Cobalt Strike。停止了这些新策略的96％。对常规TP策略的改善48％●Pan-OS Nova（11.0）添加了ML模型，以专注于注射攻击。90％的攻击停止了未解决的系统，并在0天注射攻击方面提高了60％。●必须训练ML模型。帕洛阿尔托（Palo Alto）拥有最大的威胁分析，这要归功于野火和庞大的客户群。将来，通过更多的威胁模型，将改善云安全基础架构。
泰国转移性结直肠癌系统治疗医院层面实践差异
摘要简介：关于日常实践中癌症患者指南实施的基于人群的数据很少，而实践中的差异可能会影响患者的治疗结果。因此，我们评估了荷兰转移性结直肠癌 (mCRC) 全身治疗的治疗模式和相关变量。材料和方法：我们从 20 家（4 家学术医院、8 家教学医院和 8 家地区医院）国家癌症登记处随机选择了 2008 年至 2015 年确诊的成年 mCRC 患者样本。我们研究了患者、人口统计学和肿瘤特征对根据现行指南接受全身治疗的几率的影响，并评估了其与生存率的关联。结果：我们的研究人群包括 2222 名 mCRC 患者，其中 1307 名患者接受了 mCRC 全身治疗。实践差异在 (K)RAS 野生型肿瘤患者使用贝伐单抗和抗 EGFR 治疗方面最为明显。不同类型的医院的给药率并无差异，但不同医院的贝伐单抗（8 – 92%；p < .0001）和抗 EGFR 治疗（10 – 75%；p ¼ .05）的给药率存在波动。贝伐单抗给药与高龄（OR：0.2；95%CI：0.1 – 0.3）、合并症（OR：0.6；95%CI：0.5 – 0.8）和异时性转移（OR：0.5；95%CI：0.3 – 0.7）呈负相关，但贝伐单抗给药率低或高的医院的患者特征并无差异。暴露于贝伐单抗和抗 EGFR 治疗的风险比分别为 0.8（95%CI：0.7 – 0.9）和 0.6（95%CI：0.5 – 0.8）。讨论：我们发现，不同医院对转移性结直肠癌患者的靶向治疗管理存在显著差异，这可能会影响治疗结果。年龄和合并症与未使用贝伐单抗呈负相关，但无法解释不同医院的实践差异。我们的数据表明，实践差异是基于医院的个体策略，而不是指南建议或患者驱动的决策。个别医院的策略是另一个因素，可能可以解释实际数据与临床试验结果之间的差异。
人工智能在政治中的应用：实践与威胁
因此，人工智能在现代社会的政治生活中扮演着越来越重要的角色，既为优化管理流程提供了独特的机遇，也给民主社会带来了严峻的挑战。只有全面规范和监控人工智能的使用，才能确保其在政治领域的安全有效应用。这既需要制定法律规范，也需要对政治参与者和公众进行人工智能基础知识的培训，以便他们能够批判性地评估和监控人工智能的使用。最主要的是，人工智能发展的进步不会损害民主价值观和人权，而是有助于加强开放和公平的社会。
脑电图分析：理论与实践
脑电图 (EEG) 信号的分析总是涉及量化问题；这些问题可能涉及主频率的精确值以及从同时或不同时间记录的两个对称推导信号之间的相似性。在这些例子中，有一个问题只能通过对 EEG 信号进行测量来解决。没有这样的措施，EEG 评估仍然是主观的，很难导致逻辑系统化。经典的 EEG 评估总是涉及借助简单的标尺测量频率和/或幅度。这种简单方法的局限性很大，特别是当必须评估大量 EEG 数据并且强烈感受到数据缩减的需要时，以及当提出相当复杂的问题时，例如 EEG 信号的变化是否与内部或外部因素有关，以及不同推导中发生的 EEG 现象有多同步。要清楚地回答这些问题，需要某种形式的 EEG 分析。然而，这种分析不仅是一个量化问题，还涉及模式识别的元素。每一位脑电图医师都知道，对于诸如尖峰、尖波或其他异常模式等脑电图现象，有时很难引用精确的测量值；经验丰富的专家只能通过“目测”来检测它们。这些类型的问题可以通过模式识别分析技术解决，其原理是必须测量脑电图现象的特征。在特征提取阶段之后，将现象分类为不同的组。因此，脑电图分析不仅意味着简单的量化，还包括特征提取和分类。脑电图分析的主要目的是通过数字或图形形式的客观数据支持脑电图医师的评估。然而，EEG 分析可以走得更远，实际上可以扩展脑电图师的能力，为他们提供新的工具，使他们能够执行诸如癫痫患者长时间 EEG 的定量分析以及睡眠和精神药理学研究等困难任务。分析方法的选择主要取决于应用的目标，但也必须考虑预算限制。制定适当的策略取决于一些实际情况，例如分析结果是否必须实时在线提供，还是可以离线呈现。在过去，前一种要求会带来相当大的问题，只有采用一种相当简单的分析形式才能解决；新计算机技术的发展提供了更可接受的解决方案。另一种
理解 - 奏效 - 纯粹的实践者can-in-...
妇女健康护士从业人员（WHNP）对妇女（包括所有性别认同）的护理，重点是生殖 - 埃格海学，产科，以性别为中心的非gynecologic and gynecologic and Supspecialty Care，以及对男性的生殖和性医疗保健。
人工智能在牙科实践中的应用
牙科修复治疗实践包括永久性和临时性填充材料、粘合系统、预防性应用、高速旋转工具以及用于腔体准备的手动工具。8 在他们的研究中，Zakeri 等人 9 分析了牙科中使用的高速旋转工具与牙齿和修复材料接触时的声音，并研究了这些声音的区别。在该研究中，汞合金和复合材料被用作修复材料，旨在帮助牙医防止在去除修复体过程中牙组织物质意外流失。Aliaga 等人 10 尝试使用他们开发的 AI 模型来确定最适合腔体的修复材料（汞合金或复合材料），该模型使用他们对过去几年进行的修复治疗的分析和放射学信息开发。在另一项研究中，开发了全景X光片（PR）中牙齿修复体的检测和分类模型，确定了83个PR中的11种修复体，发现该模型的修复体检测率为94.6％。11 在另一项研究中，结合反向传播和遗传算法方法，开发了一种可以在牙齿修复体中使用的材料与自然牙齿颜色匹配方面提供更准确估计的方法。12
Stan Perron 免疫接种服务 - 实践协助
• 免疫接种需求复杂的儿童，包括患有高风险疾病且需要个性化免疫接种计划的儿童，例如脾脏缺失、免疫抑制 • 经历过或有免疫接种后不良事件风险的儿童 (AEFI) • 患有严重针头恐惧症或无法在社区接种疫苗的儿童和青少年 • 犹豫不决的家庭 • 为患有合并症的儿童提供旅行建议和疫苗接种；（不包括 BCG 疫苗，仅在 Anita Clayton 中心提供）。NB 旅行疫苗可凭私人处方获得。该诊所由儿科传染病顾问和专职免疫护士管理，并根据 WA 免疫接种计划免费提供临床服务和疫苗。此诊所需要医疗转诊：
实践资源
您可以亲自或使用由加拿大政府、省或地区或外国政府签发的带照片的个人身份证件，以虚拟方式验证个人客户的身份。身份证件必须有效、真实且当前有效。虚拟验证方法是新的，自 2024 年 3 月 8 日起生效，可以在个人同意的情况下使用，无论他们是在加拿大境内还是境外。要以虚拟方式验证个人身份，您必须使用可靠的身份验证技术来确认身份证件的真实性，并确认客户的姓名和照片与身份证件中的个人相同。仅凭视频会议和身份证件的扫描件或图像不足以满足您根据律师协会规则 3-102 承担的验证义务。以下是虚拟验证个人身份的步骤。您的职责可以由您自己或您律师事务所的成员或员工代表您履行（规则 3-99(3)）。
引用本文：Ruby O'Connor、Mitzi Bolton、Alexander K. Saeri、Tom Chan 和 Ross Pearson (2024) 人工智能与复杂的可持续性政策问题：将承诺转化为实践，政策设计与实践，7:3，308-323，DOI：10.1080/25741292.2024.2348834
摘要 应对可持续发展政策挑战需要能够驾驭复杂性的工具，以改善政策流程和结果。过去十年来，人们对人工智能 (AI) 工具的关注度和政府对其使用的期望急剧上升。我们对学术和灰色文献进行了叙述性回顾，以调查人工智能工具如何用于政策和公共部门决策。我们发现，学者、政府和顾问对人工智能表达了积极的期望，认为人工智能可以或应该用于解决广泛的政策挑战。然而，关于公共决策者如何实际使用人工智能工具或对使用结果的详细洞察的证据却少得多。从我们的研究结果中，我们得出了将人工智能的承诺转化为实践的四个教训：1) 记录和评估人工智能在现实世界中对可持续发展政策问题的应用；2) 关注现有和成熟的人工智能技术，而不是投机性的承诺或外部压力；3) 从要解决的问题开始，而不是要应用的技术；4) 预测并适应可持续发展政策问题的复杂性。