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密歇根流感焦点
密歇根州参加了ILINET，这是CDC，州和地方卫生部门之间的合作努力，以及志愿者Sentinel临床医生，作为密歇根州的流感监视的一部分。ilinet提供了有关出于任何原因所见的医疗保健提供者的门诊就诊总数以及那些类似流感的疾病的患者的数据（ILI‡）。参与密歇根州急诊室和紧急护理设施，将综合症数据自愿地实时发送到电子监视系统，以提前通知社区基于社区的流行病（Essence）。出院诊断和主要投诉数据元素用于确定访问是否符合ILI案例定义。241（231）密歇根州的设施贡献了本质上的数据，并已在ILINET中进行了验证和注册。‡ILI定义为发烧（> 100°F）和咳嗽和/或喉咙痛。
密歇根州基威诺水道
港口特征 该项目位于密歇根上半岛的基威诺半岛，介于基威诺湾和苏必利尔湖之间。西上入口位于明尼苏达州德卢斯以东 169 英里处，东下入口位于密歇根州马凯特以西约 60 英里处。 授权：1865 年 3 月 3 日、1866 年 7 月 3 日、1869 年 4 月 10 日、1871 年 3 月 2 日、1872 年 3 月 27 日、1873 年 3 月 3 日、1886 年 8 月 5 日、1890 年 9 月 19 日、1898 年 3 月 15 日、1910 年 6 月 25 日、1919 年 3 月 2 日、1935 年 8 月 30 日的《河流与港口法案》 深吃水商业水道项目 项目水深：上入口航道 32 英尺、下入口航道 28 英尺、内河航道 25 英尺 超过 24,300 英尺的建筑结构，包括防波堤、桥墩和护岸 超过 18 英里的维护航道 基威诺水道密闭处置
密歇根州哈特市心脏委员会 12 月 4 日......
Dean Hodges • 缺席：Scott Beal、Sue Payne • 其他出席人员：Nichole Kleiner、Rob Splane 2) 批准议程 – Catalina 提出动议，Noble 支持，批准议程并增加第 6a 项）圣诞装饰支出请求和 6b 项）工业园区契约。动议通过。 3) 公众意见 – 无 4) 10 月会议记录 – Catalina 提出动议，Noble 支持，批准 10 月会议记录。动议通过。 5) 5 月、6 月、7 月、8 月和 9 月财务报表 – Nichole 审查了财务报表，并与 Signplicity 的费用和付款明细进行了对比。Hannah 提出动议，Catalina 支持，接受所提交的财务报表。动议通过。 6) 行动项目
密歇根州安娜堡的爆炸电离辐射检测
密歇根大学提议系统地评估氘化过程中过量产热的说法，并将其与核反应和化学反应产物联系起来。该团队计划结合基于闪烁的中子和伽马射线探测器、质谱仪、能够对产热进行微瓦分辨率测量的量热仪以及从头计算方法。拟议的研究将通过实验和理论探索过量产热和 LENR 的起源和机制。
电池储能系统规划和分区 密歇根州地方政府指南
1 美国能源信息署。（2020 年）。https://www.eia.gov/todayinenergy/detail.php?id=45596。国家可再生能源实验室。（2022 年）。https://www.nrel.gov/docs/fy22osti/83586.pdf。综合数据显示，从 2015 年的 2,152 美元/千瓦时下降到 2022 年的 446 美元/千瓦时。2 MLive。（2023 年）。密歇根州是中西部第一个设定电力存储基准的州。https://www.mlive.com/public-interest/2023/11 /michigan-first-in-midwest-to-set-power-storage-benchmark.html 3 密歇根州立法机构。（2023 年）。 2023 年第 235 号公共法案。https://www.legislature.mi.gov/Bills/Bill?ObjectName=2023-SB-0271 4 密歇根州公共服务委员会。(2022)。消费者能源 2021 年综合资源计划，问题摘要。https://www.michigan .gov/mpsc/-/media/Project/Websites/mpsc/consumer/info/briefs/Consumers-Energy-2021-Integrated-Resource-Plan-Issue-Brief.pdf 5 DTE Energy。密歇根州清洁能源的未来：到 2050 年实现净零碳排放。https://dtecleanenergy.com 6 2023 年超过 97% 的可操作电池存储容量基于锂离子电池。美国能源信息署 (EIA)。(2024)。表格 EIA-860 详细数据与以前的表格数据 (EIA-860A/860B)。
b"作者姓名：Divyanshu Tak 1,2, ；Biniam A. Garomsa 1,2 ；Tafadzwa L. Chaunzwa 1,2,10 ；Anna Zapaishchykova 1,2, ；Juan Carlos Climent Pardo 1,2 ；Zezhong Ye 1,2, ；John Zielke 1,2 ；Yashwanth Ravipati 1,2 ；Sri Vajapeyam 4 ；Ceilidh Smith 2 ；Kevin X.Liu 4 ；Pratiti Bandopadhayay 4,5 ；Sabine Mueller 9 ；黄蒙德4,5,11; Tina Y. Poussaint 4,5；Benjamin H. Kann 1,2,5 * 作者隶属关系：1. 哈佛医学院麻省总医院医学人工智能 (AIM) 项目，美国马萨诸塞州波士顿 2. 哈佛医学院丹娜—法伯癌症研究所和布莱根妇女医院放射肿瘤学系，美国马萨诸塞州波士顿 3. 马斯特里赫特大学 CARIM & GROW 放射学和核医学系，荷兰马斯特里赫特 4. 波士顿儿童医院，美国马萨诸塞州波士顿 5. 丹娜—法伯癌症研究所，美国马萨诸塞州波士顿 6. 密歇根州立大学，美国密歇根州东兰辛 7. 费城儿童医院，美国费城 8. 宾夕法尼亚大学，美国宾夕法尼亚州 9. 加利福尼亚大学神经内科、神经外科和儿科系，美国旧金山 10. 纪念斯隆凯特琳癌症中心中心，纽约，美国 11. 哈佛医学院布莱根妇女医院放射科，马萨诸塞州波士顿。 * 通讯作者 通讯地址：Benjamin H. Kann，医学博士 医学人工智能 (AIM) 项目，麻省总医院布莱根，哈佛医学院，221 Longwood Avenue，Ste 442，波士顿，马萨诸塞州 02115，美国 电子邮件：Benjamin_Kann@dfci.harvard.edu 摘要 应用于脑磁共振成像 (MRI) 的人工智能 (AI) 有可能改善疾病的诊断和管理，但需要具有可泛化知识的算法，以便在各种临床场景中表现良好。到目前为止，该领域受到有限的训练数据和特定于任务的模型的限制，这些模型不能很好地应用于患者群体和医疗任务。基础模型通过利用自我监督学习、预训练和有针对性的适应，提出了一个有前途的范例来克服这些限制。在这里，我们介绍了脑成像自适应核心 (BrainIAC)，这是一种新颖的基础模型，旨在从未标记的脑 MRI 数据中学习广义表示，并作为各种下游应用适应的核心基础。我们在 48,519 个脑 MRI 上进行了广泛任务的训练和验证，证明 BrainIAC 优于局部监督训练和其他预训练模型，特别是在低数据设置和高难度任务中，允许在其他不可行的情况下应用。
b"作者姓名：Divyanshu Tak 1,2, ；Biniam A. Garomsa 1,2 ；Tafadzwa L. Chaunzwa 1,2,10 ；Anna Zapaishchykova 1,2, ；Juan Carlos Climent Pardo 1,2 ；Zezhong Ye 1,2, ；John Zielke 1,2 ；Yashwanth Ravipati 1,2 ；Sri Vajapeyam 4 ；Ceilidh Smith 2 ；Kevin X.Liu 4 ；Pratiti Bandopadhayay 4,5 ；Sabine Mueller 9 ；黄蒙德4,5,11; Tina Y. Poussaint 4,5；Benjamin H. Kann 1,2,5 * 作者隶属关系：1. 哈佛医学院麻省总医院医学人工智能 (AIM) 项目，美国马萨诸塞州波士顿 2. 哈佛医学院丹娜—法伯癌症研究所和布莱根妇女医院放射肿瘤学系，美国马萨诸塞州波士顿 3. 马斯特里赫特大学 CARIM & GROW 放射学和核医学系，荷兰马斯特里赫特 4. 波士顿儿童医院，美国马萨诸塞州波士顿 5. 丹娜—法伯癌症研究所，美国马萨诸塞州波士顿 6. 密歇根州立大学，美国密歇根州东兰辛 7. 费城儿童医院，美国费城 8. 宾夕法尼亚大学，美国宾夕法尼亚州 9. 加利福尼亚大学神经内科、神经外科和儿科系，美国旧金山 10. 纪念斯隆凯特琳癌症中心中心，纽约，美国 11. 哈佛医学院布莱根妇女医院放射科，马萨诸塞州波士顿。 * 通讯作者 通讯地址：Benjamin H. Kann，医学博士 医学人工智能 (AIM) 项目，麻省总医院布莱根，哈佛医学院，221 Longwood Avenue，Ste 442，波士顿，马萨诸塞州 02115，美国 电子邮件：Benjamin_Kann@dfci.harvard.edu 摘要 应用于脑磁共振成像 (MRI) 的人工智能 (AI) 有可能改善疾病的诊断和管理，但需要具有可泛化知识的算法，以便在各种临床场景中表现良好。到目前为止，该领域受到有限的训练数据和特定于任务的模型的限制，这些模型不能很好地应用于患者群体和医疗任务。基础模型通过利用自我监督学习、预训练和有针对性的适应，提出了一个有前途的范例来克服这些限制。在这里，我们介绍了脑成像自适应核心 (BrainIAC)，这是一种新颖的基础模型，旨在从未标记的脑 MRI 数据中学习广义表示，并作为各种下游应用适应的核心基础。我们在 48,519 个脑 MRI 上进行了广泛任务的训练和验证，证明 BrainIAC 优于局部监督训练和其他预训练模型，特别是在低数据设置和高难度任务中，允许在其他不可行的情况下应用。
劳动力创新与机会法案-密歇根州年度全州绩效报告叙述-2023 年计划
密歇根州的优先事项包括采取必要关键行动，以改善公平性和劳动力规划的可及性，从而为本州公民创造更多经济流动机会。密歇根州劳工和经济机会部劳动力发展部 (WD) 的目标是在密歇根州内推广灵活、创新和有效的劳动力系统。增强策略包括根据密歇根州雇主的需求制定、留住、吸引和匹配优秀人才渠道。为实现这一目标，WD 支持需求驱动的劳动力系统，帮助结构性失业者实现经济独立，倡导将劳动力发展融入 K-12 学校系统和高等教育，并支持劳动力发展与经济发展努力相结合。2024 年，惠特默州长宣布了首个密歇根州全州劳动力计划。该计划将指导该州努力帮助更多密歇根州人获得技能证书或学位，增加获得中产阶级发展机会的机会，并支持商业和创业发展。以此计划为蓝图，到 2030 年，密歇根州将使拥有技能证书或大学学位的适龄工作成年人数量从 51.1% 增加到 60%，到 2027 年底，中产阶级将增加 75,000 个家庭，并通过人才解决方案支持企业和创业发展，从而为密歇根州的劳动力队伍增加工人。协作是密歇根州劳动力计划的重要组成部分。
两党碳捕获法案将使密歇根州成为高科技环境保护、创造就业机会和经济增长的领导者 新 MI SUCCESS 联盟
CCUS 技术可以在二氧化碳排放到大气中之前捕获它们，这些排放物是我们离不开的基本制造业，例如炼钢、水泥生产、汽车制造、发电等等。随着该法案的通过，密歇根州将更容易将 CCUS 用作风能和太阳能等另一种工具，以实现密歇根州的清洁能源目标。作为额外的好处，CCUS 捕获过程还将去除工业烟囱中的其他空气污染物，例如 NOx 和 SOx，以便在 CCUS 过程之外进行处理。捕获的二氧化碳可以通过多种方式从天空中转移。密歇根州领先的科研机构，如密歇根大学的全球二氧化碳计划，已经展示了无数种将二氧化碳重新用于生产混凝土、干墙、化学品和燃料甚至我们喝的碳酸饮料等产品的方法。或者，它可以永久地储存在地面以下数千英尺的地方。密歇根州的地下地质条件使我们在全国处于领先地位 在 CCUS 过程中，捕获的二氧化碳还可以转化为液态，并永久封存于地下数千英尺先前存在的孔隙空间中。密歇根州被广泛认为是美国最适合 CCUS 的天然地下地质构造之一。事实上，据科学专家介绍，我们州的碳储存能力巨大。例子包括尼亚加拉尖峰礁趋势和西蒙山组。据西密歇根大学密歇根州地质研究和教育库称，“密歇根州的多孔岩石是全美各州中二氧化碳储存能力最大的，为密歇根州通过地质封存解决二氧化碳问题提供了绝佳机会。初步调查显示，密歇根州地下地层可以封存数百亿吨的二氧化碳。按照目前的水平，这意味着可以封存数百年的排放量。” CCUS 已在联邦环保局的许可下在密歇根州的几个地点部署。但是，尽管密歇根州在碳捕获方面具有类似的地质优势，但在环境可持续性和经济机会方面，它已经落后于其他中西部州，因为伊利诺伊州、印第安纳州和宾夕法尼亚州等竞争大湖州已经颁布了新的州法律。密歇根州周围的这些州级 CCUS 法律使我们的州迫切需要通过麦肯的方案。关于立法参议院法案 1131（McCann）、1132（Bellino）和 1133（Cherry）为密歇根州使用碳捕获和储存提供了州级监管结构，以推进
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密歇根州卫生与公众服务部
密歇根州卫生与公众服务部 (MDHHS) 要求所有公共心理健康机构保护和促进所有接受公共心理健康服务的个人的尊严和尊重。所有公共心理健康机构都应制定政策和程序，以干预接受公共心理健康服务的个人，这些个人表现出攻击性、自残性或其他挑战性行为，使个人或他人面临迫在眉睫的身体伤害风险。这些政策和程序应包括使用最少侵入性和限制性干预措施的协议，以应对此类行为前所未有的和不可预测的危机或紧急情况。对于所有非紧急或持续发生的这些行为，公共心理健康服务机构将进行适当的评估和评估，以确定可能导致这些行为的条件。当个人表现出潜在的有害行为时，MDHHS 不会容忍以干预的名义对公共心理健康系统服务的个人实施暴力。任何接受公共精神卫生服务的个人都有权免受任何形式的身体管理、限制或隔离，这些行为不得作为胁迫、惩戒、报复或为工作人员方便而采取。一、政策