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1 住院患者个体化营养支持...
* 同等贡献的第一作者 1 瑞士阿劳医科大学系，阿劳州立医院普通内科和急诊医学科；2 瑞士拉亨医院内科；3 瑞士明斯特林根州立医院内科；4 瑞士圣加仑州立医院内科和内分泌学/糖尿病科；5 瑞士卢塞恩州立医院内科；6 瑞士索洛图恩州立医院内科；7 瑞士巴登州立医院内科；8 瑞士伯尔尼大学伯尔尼大学医院综合内科；9 瑞士巴塞尔大学医学院；10 瑞士伯尔尼大学伯尔尼大学医院糖尿病学、内分泌学、营养医学和代谢科；11 瑞士伯尔尼大学初级卫生保健研究所 (BIHAM)； 12 美国马萨诸塞州波士顿布莱根妇女医院综合内科部；13 美国纽约州纽约市纽约科学院
美国绿地合作的共同计划，以支持我们的
美利坚合众国政府和格陵兰政府寻求合作和扩大现有合作，以释放合作伙伴关系和未来倡议的巨大潜力，以加深和加强以下所述领域的美国与格陵兰之间的关系。这一共同的美国绿地合作计划（“共同计划”）旨在通过建立在2020年10月27日的外交票据中建立有关Pituffik（Thule Air Base基地）基础合同和相关事项的外交票据的建立，有助于加强美利坚合众国和格陵兰之间的伙伴关系和繁荣的关系。美国致力于与格陵兰政府合作，通过共同的努力，良好的实践和密切的协调来实现这一共同计划。共同计划的目标旨在通过外交参与，代理和事工合作来实现。
支持受伤士兵及其家人
该计划由武装部队部长塞巴斯蒂安·勒科尼发起，是共和国总统在7月13日对武装部队发表讲话时提出的要求，目的是“保证在服役期间受伤或死亡时提供立即、可持续、适当和贴心的支持”。
2024 年 2 月 1 日 主题：额外支持
克拉克曼南郡教育服务提供广泛的服务，以教育、保护、支持和促进儿童和年轻人、他们的家庭和社区的成就。这些服务由我们的学校、早期学习和儿童保育中心、额外的支持服务和遍布克拉克曼南郡的集中团队提供。通过这一战略，我们旨在确保通过与利益相关者（特别是儿童和年轻人自己及其家人）的合作，为所有学习者提供包容和平等的机会。我们的目标是消除儿童和年轻人可能遇到的任何障碍，使他们能够充分参与教育，并培养参与学校以外生活（现在和成年后）的技能。这种公平和包容的教育方法为我们提供了开发灵活学习解决方案的机会，而不是将教育视为“一刀切”的方法。随着时间的推移，满足个人独特且经常变化的需求需要我们既灵活又富有创造力。“为每个孩子做好事”（GIRFEC）是国家承诺，旨在为所有儿童、年轻人及其家庭在适当的时间提供适当的支持。这将使我们能够确保克拉克曼南郡的每个儿童和年轻人都能充分发挥他们的潜力。我们的人力资源部已咨询了儿童和年轻人、父母和照顾者、合作伙伴和员工，以更新我们的愿景和价值观。商定的价值观是：尊重、包容和合作。
对AI支持AI的合成生物学的WHACK-A-A-MOL治理挑战：文学评论和新兴框架
支持AI的合成生物学具有巨大的潜力，但也显着增加了生物风格，并带来了一系列新的双重使用问题。鉴于通过结合新兴技术所设想的巨大创新，随着AI支持的合成生物学可能将生物工程扩展到工业生物制造中，因此情况变得复杂。但是，文献综述表明，诸如保持合理的创新范围或更加雄心勃勃的目标以促进巨大的生物经济性不一定与生物安全对比，但需要齐头并进。本文介绍了这些问题的文献综述，并描述了新兴的政策和实践框架，这些框架横渡了指挥和控制，管理，自下而上和自由放任的选择。如何实现预防和缓解未来AI支持的Biohazards，故意滥用或公共领域的预防和缓解未来的生物危害的方法，将不断发展，并且应不断发展，并且应出现自适应，互动方法。尽管生物风格受到既定的治理制度的约束，而且科学家通常遵守生物安全方案，甚至实验性，但科学家的合法使用可能会导致意外的发展。生成AI实现的聊天机器人的最新进展激起了人们对先进的生物学见解更容易获得恶性个人或组织的恐惧。鉴于这些问题，社会需要重新考虑应如何控制AI支持AI的合成生物学。建议可视化手头挑战的建议方法是whack-a摩尔治理，尽管新兴解决方案也许也没有那么不同。
支持HB 6928的证词 - 康涅狄格州大会
代表康涅狄格州保护选民联盟（CTLCV），这是一家全州环境非营利组织，致力于保护康涅狄格州的空气，土地，水和气候，我们为HB 6928的大力支持提供了这一证词。该法案将使市政当局单独或集体建立市政电气聚合计划，从而增加消费者选择，降低电力成本，并加速过渡到更清洁，更可持续的能源未来。
支持成功部署 Solar Plus 存储...
服务低收入和弱势群体 日期：2024 年 1 月 23 日 主题：信息请求 (RFI) 描述 通过此 RFI，美国能源部 (DOE) 太阳能技术办公室 (SETO) 希望通过其现有或扩展的工作，了解所需的资源和支持，以确保成功部署太阳能和储能系统以服务于低收入和弱势群体。《通胀削减法案》已投入历史性的资金，以促进全国范围内太阳能项目的发展，将利益导向低收入和弱势群体 (LIDAC)。SETO 劳动力和公平使用 (WEA) 团队寻求意见，了解需要哪些国家协调和支持的资源，以确保这项对分布式太阳能的历史性投资能够通过低收入住宅太阳能加储能、社区太阳能和其他位于或服务于低收入和弱势群体的分布式太阳能，公平、成功地带来利益。背景 尽管系统成本有所下降，但许多美国家庭仍然无法获得负担得起的太阳能电力——尤其是租房者、无法获得负担得起的融资的房主以及屋顶条件不合适或阳光照射不足的人。截至 2022 年，只有 12% 的住宅屋顶太阳能采用者的家庭收入低于联邦贫困线的 200%，这是确定低收入计划资格的常用门槛。此外，与各自州的所有家庭相比，太阳能采用者居住在贫困社区之外的可能性高出 14%，拥有独栋住宅的可能性高出 67%。这些不公平的采用率可能会对实现政府的清洁能源部署目标构成挑战，并错失为家庭能源成本大幅降低和为能源负担沉重的家庭提供其他有意义的福利的机会。 2021 年初，拜登总统发布了第 14008 号行政命令，除其他行动外，该命令还发起了一项全政府范围的“正义 40 倡议”，目标是将气候和清洁能源投资总体收益的 40% 提供给弱势群体。通过这项行政命令，联邦机构被指示将实现环境正义作为其使命的一部分，制定计划、政策和活动，以解决人类健康、环境、气候相关和其他方面不成比例的高昂和不利影响。
发件人：海军记录修正委员会主席 收件人：海军部长 主题：审查海军记录 参考：(a) 10 U.S.C. § 1552 (b) SECDEF 于 2014 年 9 月 3 日的备忘录（Hagel 备忘录） (c) PDUSD 于 2016 年 2 月 24 日的备忘录（Carson 备忘录） (d) USD 于 2017 年 8 月 25 日的备忘录（Kurta 备忘录） (e) USECDEF 于 2018 年 7 月 25 日的备忘录（Wilkie 备忘录） 附件：(1) DD 表格 149 及其附件 (2) 2022 年 11 月 14 日的咨询意见 (AO) 1. 根据参考 (a) 的规定，主体，以下简称为请愿人，向海军记录修正委员会（委员会）提交了附件 (1)，请求将其退役升级为“光荣退役”。附件 (1) 和 (2) 适用。2. 委员会由 组成，于 2023 年 1 月 6 日审查了请愿人的错误和不公正指控，并根据其规定，确定应采取以下纠正措施。委员会审议的文件材料包括请愿人的申请以及为支持该申请而提交的所有材料、请愿人海军记录的相关部分、适用的法规、条例和政策，包括参考文献 (b) 至 (e)。3. 委员会审查了与请愿人的错误和不公正指控有关的所有记录事实，发现如下：a. 在向本委员会提出申请之前，请愿人已用尽海军部现行法律和法规规定的所有行政补救措施。尽管请愿人没有及时提交申请，但
发件人：海军记录修正委员会主席 收件人：海军部长 主题：审查海军记录参考：(a) 10 U.S.C.§ 1552 (b) SECDEF 2014 年 9 月 3 日备忘录（Hagel 备忘录） (c) PDUSD 2016 年 2 月 24 日备忘录（Carson 备忘录） (d) USD 2017 年 8 月 25 日备忘录（Kurta 备忘录） (e) USECDEF 2018 年 7 月 25 日备忘录（Wilkie 备忘录） 附件： (1) DD 表格 149 及其附件 (2) 咨询意见 (AO) 2022 年 11 月 14 日。根据参考 (a) 的规定，主体（以下简称为请愿人）向海军记录更正委员会（委员会）提交了附件 (1)，请求将其退役升级为“光荣退役”。附件 (1) 和 (2) 适用。2.由 组成的委员会于 2023 年 1 月 6 日审查了请愿人的错误和不公正指控，并根据其规定确定应采取以下纠正措施。委员会考虑的文件材料包括请愿人的申请以及为支持该申请而提交的所有材料、请愿人海军记录的相关部分、适用的法规、法规和政策，包括参考文献 (b) 至 (e)。3.委员会审查了与请愿人的错误和不公正指控有关的所有记录事实，发现如下：a.在向本委员会提出申请之前，请愿人已用尽海军部现行法律和法规规定的所有行政补救措施。尽管申请人没有及时提交申请，但根据《库尔塔备忘录》，诉讼时效被免除。b. 申请人加入海军陆战队，并于 1986 年 10 月 21 日开始服现役。1987 年 3 月 22 日，在步兵学校接受训练时，他遭到另一名海军陆战队员的袭击，被紧急送往医院接受医疗救治，袭击包括头部被踢，昏迷数分钟，医生记录的伤势对
互相抓挠：通过类别意识群体自我支持学习
尽管磁共振成像（MRI）对脑肿瘤分割和发现非常有帮助，但它在临床实践中缺乏某些方式。作为一种态度，预测绩效的退化是不可避免的。根据当前的实现，在模态特征的训练过程中，不同的模式被认为是独立的，彼此之间是独立的，但是它们是互补的。在本文中，考虑到不同方式对各种肿瘤区域的敏感性，我们提出了一种意识到类别的G组大量学习框架（称为GSS），以弥补本性模态模态提取阶段的信息。确切地说，在每个预测类别中，所有模态的预测构成了一个组，其中选择了最出色的灵敏度的预测作为组领导者。小组领导者与成员之间的合作努力以高的一致性和确定性为基础。作为我们的次要贡献，我们引入了一个随机面具，以减少可能的偏见。GSS采用标准培训策略而无需具体的建筑选择，因此可以轻松地插入现有的全模式内脑肿瘤分段中。在BRATS2020，BRATS2018和BRATS2015数据集上进行了明显的，广泛的实验表明，GSS可以平均证明现有的SOTA算法的性能平均为1.27-3.20％。该代码在https://github.com/qysgithubopen/gss上发布。