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Marfan综合征：动物模型的见解 STEM教育中的计算思维：当前最新... 功能多样性对哥斯达黎加可可农林系统中生态系统服务的影响 携带MCR的临床大肠杆菌的传播... 随机临床试验的荟萃分析 每周一次的半卢比特单药治疗在患有Prader-Willi综合征，肥胖和2型糖尿病的年轻受试者中的功效和安全性：病例报告 比较分析
Marfan综合征（MFS）是一种遗传性疾病，影响结缔组织，主要是骨骼，眼睛和心血管系统等。主动脉病理是Marfan综合征患者死亡的主要原因。纤维蛋白-1基因（FBN1）是参与MFS发病机理的主要基因。已经表明，MF的主动脉发病机理与转化生长因子β（TGF-β）信号通路的失衡有关。但是，MFS的确切分子机制尚不清楚。动物模型可能部分模仿MFS，对MFS的研究至关重要。几种动物已用于MFS研究，包括小鸡，牛，小鼠，猪，斑马鱼，秀丽隐杆线虫和兔子。这些模型是自发开发的，或与基因工程技术结合使用。本综述是为了描述MFS中的TGF-β信号传导途径，以及动物模型在为MFS患者提供新的治疗策略的潜在应用。
提供早期干预服务的方法
部门间合作是提供早期干预质量服务的基本先决条件，是部门间的合作，与教育部的医疗机构和设施的专家进行了部门的合作。早期干预专业员工是来自其他专业和设施的网络专家，以确保7岁以下的适当和高质量的育儿以及这个孩子的家庭。方法论是根据孩子从小的文档形成的，该文件描述了孩子对干预措施的步骤。针对年幼的儿童的干预措施通常由专家和其他医疗保健专业人员以及咨询和预防中心，专业咨询和预防中心或幼儿园的医生提供。对于早期干预服务的雇员，记录了儿童的孩子的文件，也是一种有益的材料，可以在整个卫生，工作，社会，社会事务以及家庭和家庭和家庭和教育部门中了解早期干预和早期护理和早期护理的服务（通用，有针对性和指示干预措施）。简要描述了服务的类型，提供的医疗保健类型，计划和护理形式，告知了立法的存在以及一位参与者的义务，以确保对孩子和家人进行这种干预。
调查 NHS 助听器服务的变化 | ...
• 进一步研究以了解高质量助听器提供的一致性 • 在听力学提供者之间实施国家质量标准和保证 • 增加自我推荐的渠道并提高对现有途径的认识 背景 今年早些时候，RNID 注意到越来越多的人联系我们，询问有关 NHS 提供的助听器技术的问题。有些人担心他们无法通过蓝牙使用助听器，或者不明白为什么有些地区似乎比其他地区提供“质量更好”的助听器。此外，RNID 收到信息称，英格兰的一些助听器提供商（提供 NHS 和私人助听器服务）可能会鼓励在 NHS 预约期间购买私人助听器。这与 NHS 助听器提供的原则和委托人在确定成人助听器合同时的指导相冲突（卫生部，2011 年）。RNID 对这些问题感到震惊，这可能表明助听器技术的邮政编码可能存在差异。这也可能意味着一些 NHS 患者必须购买私人助听器才能使用基本功能。 NHS 患者不应该觉得他们必须花钱“升级”助听器。尤其是当许多此类功能都是英国 NHS 的标准配置时（例如电话线圈或蓝牙）。
关于远距离需求的年度报告，用于扩展服务的发电设施
委员会应发展，宣传和保持当前的分析，分析北卡罗来纳州的电力生成设施的远距离需求，包括其对电力使用的未来可能增长的估计，可能需要的生成储量，范围，大小，大小，供应者的最大程度地监管的能源和其他委员会的供应量的范围，大小，并安排其他委员会，以衡量供应，并在供应量，并安排其他委员会的供应，以衡量委员会的范围，并将其用于其他委员会的供应，并将其衡量，并在供应方面，并安排其他委员北卡罗来纳州人民的利益效率，应考虑任何建设效用的请愿书时进行分析。Each year, the Commission shall submit to the Governor and to the appropriate committees of the Joint Legislative Oversight Committee on Agriculture and Natural and Economic Resources, the chairs of the Senate Appropriations Committee on Agriculture, Natural, and Economic Resources, and the chairs of the House of Representatives Appropriations Committee on Agriculture and Natural and Economic Resources a report of its analysis and plan, the progress to date in carrying out such plan, and the program of the Commission for the ensuing year与此类计划有关。N.C.G.S. §62-110.1（c）。N.C.G.S.§62-110.1（c）。
oodash Group AB (publ) 签署了一份关于人工智能服务的客户协议，价值至少为 900 万瑞典克朗
该公司已与 Win.Rocks 签署了一项协议，出售该公司的 AI 服务。AI 服务包括 ooda.ai 应用程序的改编和许可以及通过公司专有的去中心化 AI 计算网络进行的 AI 计算。该协议已签署，自 2024 年 12 月 13 日起生效，对公司的价值至少为 780,000 欧元，相当于至少约 900 万瑞典克朗，为期 18 个月。该协议最初为期 18 个月，然后每次延长 6 个月。
对提供跨境支付服务的银行和非银行支付服务提供商进行监管的建议：最终报告
本报告提出了一些政策建议，旨在加强对银行和非银行机构在提供跨境支付服务时进行监管和监督的一致性，使其与此类活动的风险相称。支付服务提供商 (PSP) 之间支付服务处理方面的更高一致性有助于营造一种有利于降低成本、提高交付速度、改善金融渠道和透明度的环境，因为考虑到银行和非银行 PSP 的业务模式和风险状况存在差异，这种做法尽可能地为银行和非银行 PSP 建立了公平的竞争环境。这种方法减少了监管套利的可能性。这项工作是金融稳定理事会 (FSB) 加强跨境支付工作计划的一部分。
在物联网网络中的优先服务的数学优化方法用于能源受限的智能城市
摘要智能城市的发展受到物联网（IoT）技术进步的积极影响。此外，由于新型应用程序的需求，已经出现了新的服务水平，因此必须根据每项服务的技术要求来管理这些新的服务级别，以便有效地将信息从Origin Iot设备路由到基础站。然而，目前的全球能源危机要求技术系统从能耗效率，碳足迹降低和可持续性方面提高意识。从这个意义上讲，我们提出了一个数学优化模型，该模型能够在IoT网络中路由不同的服务，考虑到所提供的服务的优先级不同，同时减少了具有优先级的服务网络的能源消耗。换句话说，该提案旨在延长关键能源城市基础设施中物联网网络的生命周期，以确保网络提供的服务中最高的质量。最后，考虑到不同类型的服务和网络大小，我们的建议在不同的物联网网络方案中进行了评估。关键字：数学优化模型，关键服务，能源消耗，智能城市，物联网网络。
南澳大利亚州的洪水预测和警告服务的服务水平规范 - 版本3.6
3.3.2基于三层方案（表1），已经将指示性的优先级分配给了每个观察站点和关键通信基础架构（例如无线电中继器（时间表2-4和7-9））。优先级是由局预报员根据对局服务的预期影响来定义的。所确定的影响是在洪水紧急情况下该地点服务中断的预期结果。影响是根据预测绩效和局提供洪水警告服务的能力来描述的。请注意，此优先级方案的范围仅限于考虑预测和预测的要求，不应将第三方所有者或其他用户与分配给该站点的任何其他优先级相混淆。
CAIRS：用于数字心理健康的因果人工智能推荐系统 Mathew Varidel，博士 a；Victor An a，Ian B. Hickie a，医学博士，Sally Cripps b，c，博士，Roman Marchant b，c，博士，Jan Scott d，博士，Jacob J. Crouse a，博士，Adam Poulsen a，博士，Bridianne O'Dea e，博士，Frank Iorfino a，博士 a 悉尼大学大脑与思维中心，澳大利亚新南威尔士州。 b 悉尼科技大学人类技术研究所，澳大利亚新南威尔士州。 c 悉尼科技大学数学与物理科学学院，澳大利亚新南威尔士州悉尼。 d 纽卡斯尔大学神经科学研究所学术精神病学，英国纽卡斯尔。 e 弗林德斯大学心理健康与福祉研究所，弗林德斯大学，南澳大利亚阿德莱德，澳大利亚。 * 通讯作者：Mathew Varidel，5 楼，1 King Street，Newtown，新南威尔士州 2042，mathew.varidel@sydney.edu.au 摘要 数字心理健康工具有望增强和扩大有需要的人获得医疗服务的机会。一些工具向个人提供干预建议，通常使用简单的静态规则系统（例如，if-else 语句）或结合预测性人工智能。然而，干预建议需要基于对不同干预措施下未来结果的比较来做出决定，这需要考虑因果关系。在这里，我们开发了 CAIRS，这是一个因果人工智能推荐系统，它使用个人的当前表现和领域之间学习到的动态来提供个性化的干预建议，以识别和排名对未来结果影响最大的干预目标。我们的方法应用于从数字心理健康工具收集的两个时间点（从基线开始 1 周 - 6 个月）的多个心理健康和相关领域的纵向数据。在我们的例子中，心理困扰被发现是影响多个领域（例如个人功能、社会联系）的关键影响领域，因此在多个领域不健康的复杂情况下，心理困扰通常是首选目标。我们的方法广泛适用于因果关系很重要的推荐环境，并且该框架可以纳入实时应用程序中以增强数字心理健康工具。关键词：因果关系；人工智能；决策理论；幸福感；心理困扰；功能；睡眠；社会支持
CAIRS：用于数字心理健康的因果人工智能推荐系统 Mathew Varidel，博士 a；Victor An a，Ian B. Hickie a，医学博士，Sally Cripps b，c，博士，Roman Marchant b，c，博士，Jan Scott d，博士，Jacob J. Crouse a，博士，Adam Poulsen a，博士，Bridianne O'Dea e，博士，Frank Iorfino a，博士 a 悉尼大学大脑与思维中心，澳大利亚新南威尔士州。 b 悉尼科技大学人类技术研究所，澳大利亚新南威尔士州。 c 悉尼科技大学数学与物理科学学院，澳大利亚新南威尔士州悉尼。 d 纽卡斯尔大学神经科学研究所学术精神病学，英国纽卡斯尔。 e 弗林德斯大学心理健康与福祉研究所，弗林德斯大学，南澳大利亚阿德莱德，澳大利亚。 * 通讯作者：Mathew Varidel，5 楼，1 King Street，Newtown，新南威尔士州 2042，mathew.varidel@sydney.edu.au 摘要 数字心理健康工具有望增强和扩大有需要的人获得医疗服务的机会。一些工具向个人提供干预建议，通常使用简单的静态规则系统（例如，if-else 语句）或结合预测性人工智能。然而，干预建议需要基于对不同干预措施下未来结果的比较来做出决定，这需要考虑因果关系。在这里，我们开发了 CAIRS，这是一个因果人工智能推荐系统，它使用个人的当前表现和领域之间学习到的动态来提供个性化的干预建议，以识别和排名对未来结果影响最大的干预目标。我们的方法应用于从数字心理健康工具收集的两个时间点（从基线开始 1 周 - 6 个月）的多个心理健康和相关领域的纵向数据。在我们的例子中，心理困扰被发现是影响多个领域（例如个人功能、社会联系）的关键影响领域，因此在多个领域不健康的复杂情况下，心理困扰通常是首选目标。我们的方法广泛适用于因果关系很重要的推荐环境，并且该框架可以纳入实时应用程序中以增强数字心理健康工具。关键词：因果关系；人工智能；决策理论；幸福感；心理困扰；功能；睡眠；社会支持