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英国皇家空军布莱兹诺顿基地的杂志
酒后驾驶仍然是一个重大的公共卫生问题，每年造成数千人死亡和严重受伤。这种鲁莽行为的影响不仅影响相关个人，还影响他们的家人、社区和紧急服务。当有人选择酒后驾驶时，他们不仅危及自己的生命，还危及道路上其他人的生命。其影响往往远远超出直接的身体伤害，导致受害者及其家人的情感创伤和经济负担。为了说明酒后驾驶的灾难性后果，联合空中运输测试和评估单位进行了一次道路交通碰撞 (RTC) 演习，涉及警察、消防部门和医务人员。这些演习模拟了发生酒后驾驶事件的真实场景，
英国皇家空军布莱兹诺顿防御机场手册 (DAM)
国防机场手册 (DAM) 可通过 BZZ 运营支援联队 (OSW) MODNet 网站获取，并发布在互联网上，网址为 https://raf.mod.uk/our- organization/stations/raf-brize-norton/。如需有关任何附件的更多信息，请联系 BZZ 机场运营部门 (01993 895315)。DAM 包含有关机场运营的详细信息。但是，军事航空信息出版物 (Mil AIP) 1 和 No1 航空信息文档股 (AIDU) 的其他产品包含最新的机场数据和规划文档。确保 DAM 内容反映机场物理特性的主要方法是机场安全案例 (AdSC)。AdSC 充当单一标准化框架，可实现面向责任人 (DH) 的组织内部以及 BZZ 的 DH 链和指挥官航空联队 (CAW) 之间的一致沟通。 AdSC 的目的是收集理由和证据，以证明机场符合监管规定 2 并提供支持空中运营的“安全运营环境”。BZZ 还拥有国防机场保障框架 (DAAF) 3 ，该框架确保 DAM 向军事和民用运营商通报 BZZ 设施、服务、操作程序和已知的机场危险。除非重大修订使得全面重新发布更为合适，否则本文件将定期（尽可能每年一次）重新发布。本文件及其附件中包含的错误通知应发送至 BZZ-AirfieldAssurance@MOD.UK 。< 原始签名 > OC 运营支持 Wg（机场运营商）英国皇家空军布莱兹诺顿 24 年 12 月 4 日
英国皇家空军布莱兹诺顿防御机场手册 (DAM)
国防机场手册 (DAM) 可通过 BZZ 运营支援联队 (OSW) MODNet 网站获取，并发布在互联网上，网址为 https://raf.mod.uk/our- organization/stations/raf-brize-norton/。如需有关任何附件的更多信息，请联系 BZZ 机场运营部门 (01993 895315)。DAM 包含有关机场运营的详细信息。但是，军事航空信息出版物 (Mil AIP) 1 和 No1 航空信息文档股 (AIDU) 的其他产品包含最新的机场数据和规划文档。确保 DAM 内容反映机场物理特性的主要方法是机场安全案例 (AdSC)。AdSC 充当单一标准化框架，可实现面向责任人 (DH) 的组织内部以及 BZZ 的 DH 链和指挥官航空联队 (CAW) 之间的一致沟通。 AdSC 的目的是收集理由和证据，以证明机场符合监管规定 2 并提供支持空中运营的“安全运营环境”。BZZ 还拥有国防机场保障框架 (DAAF) 3 ，该框架确保 DAM 向军事和民用运营商通报 BZZ 设施、服务、操作程序和已知的机场危险。除非重大修订使得全面重新发布更为合适，否则本文件将定期（尽可能每年一次）重新发布。本文件及其附件中包含的错误通知应发送至 BZZ-AirfieldAssurance@MOD.UK 。< 原始签名 > OC 运营支持 Wg（机场运营商）英国皇家空军布莱兹诺顿 24 年 12 月 4 日
迈克尔·J·布莱克
联合组织者，视频场景 (SfV) 研讨会，VI，巴罗萨谷，澳大利亚，2024 年 12 月。联合组织者，3D 人体基础模型，ECCV 2024 研讨会，10 月。意大利米兰。联合组织者，第五届视频场景 (SfV) 研讨会，法国香槟，2023 年 10 月。多样性、公平和包容性联合主席，ICCV 2023。咨询委员会，以人为本的值得信赖的计算机视觉：从研究到应用，ICCV 2021。联合组织者，SMPL made Simple，CVPR 2021 教程。联合组织者，CV4Animals：用于动物行为跟踪和建模的计算机视觉，CVPR2021 研讨会，2021 年 6 月。联合组织者，3D Poses In the Wild Challenge，ECCV 2020 研讨会，格拉斯哥，2020 年 8 月。联合组织者，第四届视频场景 (SfV) 研讨会，西班牙杜罗河岸，2019 年 9 月。联合组织者，第三届视频场景 (SfV) 研讨会，意大利加尔达湖，10 月2017. SIGGRAPH 课程，联合组织者，“学习运动中的人体形状”，
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。
MNC 2024（11月12日至15日，京都布莱顿酒店，京都，日本）计划
2024年11月13日，星期三，房间P（Hanabusa）（B1F）13p-1：开幕式和全体会议（9：30-12：10）椅子：Koji Asakawa（Kioxia）（Kioxia），Shinya kumagai（Meijo Univ。），Kouichi Takase（Nihon Univ。）和Tomoki Nagai（JSR）13p-1-0 9：30-9：50开幕词：Toshiyuki Tsuchiya（Kyoto Univ。）奖励演示：Toshiyuki Tsuchiya（京都大学）和Koji Asakawa（Kioxia）本地公告：Takahiro Namazu Kyoto Univ。高级Sci。）13P-1-1 9:50-10:30 Japan's Semiconductor Strategy (Plenary) Hisashi Saito, Ministry of Economy, Trade and Industry, Japan Coffee Break 13P-1-2 10:50-11:30 The next step in Moore's Law: High NA EUV is here (Plenary) Jan van Schoot, ASML, Netherlands 13P-1-3 11:30-12:10 Novel 3D Stacking Process Technologies to Evolve CMOS图像传感器（全体）Yoshihisa Kagawa和H. Iwamoto，索尼半导体解决方案公司，日本13-1-4：午餐研讨会主席：Daiyu Kondo（Fujitsu）（富士通）13p-1-4 12：20-13：20-13：10午餐会在技术展览会上
标题页 1 完整标题：2 使用人工智能在心电图上检测肥厚型心肌病 3 4 简称：5 使用人工智能在心电图上检测肥厚型心肌病 6 7 作者： 8 James M Hillis，MBBS DPhil 1,2,3 9 Bernardo C Bizzo，MD PhD 1,3,4 10 Sarah F Mercaldo，PhD 1,3,4 11 Ankita Ghatak，MSc 1 12 Ashley L MacDonald，BSc 1 13 Madeleine A Halle，BSc 1 14 Alexander S Schultz 1 15 Eric L'Italien 1 16 Victor Tam 1 17 Nicole K Bart，MBBS DPhil 3,5 18 Filipe A Moura，MD PhD 3,5 19 Amine M Awad，BMBCh 2,3,6 20 David Bargiela，MBBS PhD 2,3,6 21 Sarajune Dagen，RN 7 22 Danielle Toland，RN BSN 6 23 Alexander J Blood，MD MSc 3,5 24 David A Gross，MD PhD 3,5 25 Karola S Jering，MD 3,5 26 Mathew S Lopes，MD MPH 3,5 27 Nicholas A Marston，MD MPH 3,5 28 Victor D Nauffal，MD 3,5 29 Keith J Dreyer，DO PhD 1,3,4 30 Benjamin M Scirica，MD* 1,3,5 31 Carolyn Y Ho，MD* 3,5 32 33 * 这些作者对这项工作的贡献相同。 34 35 作者所属： 36 1 美国马萨诸塞州波士顿麻省总医院布莱根医院，美国马萨诸塞州波士顿 37 2 美国马萨诸塞州波士顿麻省总医院神经内科 38 3 美国马萨诸塞州波士顿哈佛医学院 39 4 美国马萨诸塞州波士顿麻省总医院放射科 40 5 美国马萨诸塞州波士顿布莱根妇女医院心血管医学科 41 6 美国马萨诸塞州波士顿布莱根妇女医院神经内科 42 7 美国马萨诸塞州波士顿布莱根妇女医院神经外科 43
标题页 1 完整标题：2 使用人工智能在心电图上检测肥厚型心肌病 3 4 简称：5 使用人工智能在心电图上检测肥厚型心肌病 6 7 作者： 8 James M Hillis，MBBS DPhil 1,2,3 9 Bernardo C Bizzo，MD PhD 1,3,4 10 Sarah F Mercaldo，PhD 1,3,4 11 Ankita Ghatak，MSc 1 12 Ashley L MacDonald，BSc 1 13 Madeleine A Halle，BSc 1 14 Alexander S Schultz 1 15 Eric L'Italien 1 16 Victor Tam 1 17 Nicole K Bart，MBBS DPhil 3,5 18 Filipe A Moura，MD PhD 3,5 19 Amine M Awad，BMBCh 2,3,6 20 David Bargiela，MBBS PhD 2,3,6 21 Sarajune Dagen，RN 7 22 Danielle Toland，RN BSN 6 23 Alexander J Blood，MD MSc 3,5 24 David A Gross，MD PhD 3,5 25 Karola S Jering，MD 3,5 26 Mathew S Lopes，MD MPH 3,5 27 Nicholas A Marston，MD MPH 3,5 28 Victor D Nauffal，MD 3,5 29 Keith J Dreyer，DO PhD 1,3,4 30 Benjamin M Scirica，MD* 1,3,5 31 Carolyn Y Ho，MD* 3,5 32 33 * 这些作者对这项工作的贡献相同。34 35 作者所属： 36 1 美国马萨诸塞州波士顿麻省总医院布莱根医院 37 2 美国马萨诸塞州波士顿麻省总医院神经内科 38 3 美国马萨诸塞州波士顿哈佛医学院 39 4 美国马萨诸塞州波士顿麻省总医院放射科 40 5 美国马萨诸塞州波士顿布莱根妇女医院心血管医学科 41 6 美国马萨诸塞州波士顿布莱根妇女医院神经内科 42 7 美国马萨诸塞州波士顿布莱根妇女医院神经外科 43
气候更新的状态2024约翰·肯尼迪和布莱尔...
在过去的10（或20）年中的变暖将低估当前的变暖•几种可能估算当前变暖的方法，包括：（a）将最近的观察结果与短期模型预测（b）相结合（b）将统计拟合应用于最近的观察结果（c）使用模型来评估当前人类对热量贡献的贡献
打造户外休闲经济 - 北卡罗来纳州布莱登县
近年来，统计数据显示，尤其是在新冠疫情爆发后，户外娱乐活动的参与人数不断增加。这种增长势头持续，并可能增加户外娱乐的经济影响，尤其是在该州许多户外娱乐资产所在的农村地区。户外娱乐活动也有很大潜力吸引和吸引那些过去没有像其他人一样频繁参与户外娱乐活动的人。让每个人都有机会和渠道享受娱乐活动并从户外娱乐中获得经济利益非常重要。这些因素，加上该州其他正在进行的户外娱乐活动，使得现在成为认真研究该行业如何使当地经济受益的理想时机。