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2023-25 年多元化、公平和包容性战略 - WWF
人是我们使命的核心，即建设一个人与自然和谐共存的世界。人是我们工作的命脉，如果我们要应对自然界面临的最重大威胁，就必须联系并吸引更多、更多样化的支持。此外，如果我们的保护工作要取得成功，我们知道我们需要土著人民和当地社区的知识和专长，并与他们一起毫不动摇地尊重人权。我们还需要吸引、培养和留住更多样化的员工队伍，他们可以为我们提供所需的灵感，并为我们的所有努力提供支持。
招聘信息 战略计划与参与总监
伊丽莎白二世基金会正在顺利推进 1 亿美元“我们是”活动，这是大西洋加拿大有史以来最大的医疗筹款活动。当我们在实现这一雄心勃勃的目标后计划庆祝活动时，每一位才华横溢的团队成员都会知道他们在医疗保健史上发挥了作用。基金会的工作激发了人们的慷慨，以在伊丽莎白二世健康科学中心和通过该中心推动医疗保健的发展，从而资助新技术、医学研究和创新。我们致力于改善患者的治疗效果和体验，并招募和留住最优秀的医生和临床医生。基金会梦想远大，并对其目标和抱负毫不动摇，那就是为来自大西洋加拿大及其他地区的患者改变医疗保健。我们的工作由改变护理和改变生活的愿景驱动。我们的价值观贯穿于我们所做的每一件事。
ATO作为代码
2002年的《联邦信息安全管理法》（FISMA）统一了先前的立法（政府信息安全改革法，1987年的《计算机安全法》，《克林格 - 科恩法案》和1980年的《减少文书工作法》）。2014年，Fisma更新了，重点是风险管理，持续监控，积极的网络安全，并鼓励机构保持最新的最佳实践和新兴威胁。据估计，自2002年以来，联邦机构花费了超过1000亿美元来维护其IT系统。在纸上，Fisma促进了责任制，并授权代理商和管理与预算办公室（OMB）管理，执行和执行实施网络安全计划的必要组件。然而，由于持续执行和责任歧义以及自成立以来的资金限制，遵守情况一直很慢。使缺乏资金与Fisma长期以来一直被视为毫不动摇和乏味的工作，而与实质性政策目标无关。
khasi普通话早期发现瘀伤（柑橘...
摘要：本文探讨了机器学习（ML）和热成像（TI）的应用（TI）在Khasi Mandarin（柑橘网状Blanco）早期发现瘀伤的应用，旨在通过视觉上明显地识别出损坏的水果来减少供应链损失。利用材料根据其物理化学特性散发出不同红外辐射的原理，热成像用于区分瘀伤与无义的卡西蛋白。用于分类的机器学习模型，成功分析了热图像，以识别指示早期损坏的细微变化。热图像表明，瘀伤和无瘀伤区域之间的温度差超过0.5°C，增强了检测过程。结果证明了将热成像和ML结合起来的可能性，用于非破坏性和有效的水果质量监测。这种方法提供了一种可靠的方法，可早日识别果实损害，从而及时进行干预，以防止进一步恶化并最大程度地减少收获后的损失。该研究强调了将高级成像和机器学习技术集成到农业质量控制中的可能性。使用较大数据集的未来研究可以提高模型的准确性，从而使整个水果供应链中的利益相关者受益并支持行业的可持续性。关键字：Khasi Mandarin；挫伤;毫不动摇；热成像；机器学习模型
研究方案在帕金森氏病中的眼微生物的数字测量：试点研究的协议，以评估可靠性和临床验证
眼微生物（OMT）是一种固定的眼动，即使眼睛看起来毫不动摇/静止，也总是在肉眼中看到，但总是存在。OMT与大脑功能之间的联系为研究提供了强大的基本原理，因为在神经系统障碍的种群中，其用作生物标志物的潜力。OMT频率通常为健康成年人的70-80Hz，研究表明，在帕金森氏病（PD）等神经病患者中，这将减少。与健康的老年人相比，本研究旨在检查PD患者的OMT。这是一项探索性的，观察性的研究，它将使用新型的手持设备 - ITREMOR ONE，它已被迅速，非侵入性地评估和评估OMT频率。此设备使用针对巩膜的事件激光技术。患有PD的人满足包容性crite-clite-ria将参加涉及认知，运动（使用UPDRS-III）和OMT措施的家庭评估。以OMT为主要结果，对ITREMOR的评估很快，仅需三秒钟即可获得阅读。患有PD的人将被邀请参加实验室，以进行广泛的认知评估，并使用可穿戴传感器对平衡，步态和转弯进行评估。PD患者将在12小时的冲洗期间进行评估，并在其抗原药物中进行评估。我们将招募30名PD，30人怀疑PD和30名年龄匹配的健康控制参与者，以评估OMT。有20人患有PD的人将在相同的访问后一周在相同条件下探索一致性后一周，在相同的时间内完成重测的可靠评估。这将是同类研究的第一个研究，以非侵入性研究OMT频率，作为PD的标记/监视器，具有先进的技术，可以在诊所，实验室或家庭中使用。将OMT识别为PD生物标记物可以更好地支持临床评估，从而改善了为晚期疾病监测患者提供护理。临床试验注册：该试验已在ClinicalTrials.gov（NCT06051877; 2023年9月）注册。
![B'Against心血管疾病和各种人群中的全因死亡率[4，6，7]。因此，由于人口寿命增加的相关性很大，CF的连续测量可以被视为生命体征，因此，这应该是公共卫生的优先事项[8]；但是，CF的定义和评估方式是矛盾的[9 \ XE2 \ x80 \ x93 11]。通常通过测量最大氧气吸收（_ vo 2 Max）来评估CF，作为在心肺运动测试（CPET）中获得的最大有氧力量指数[11 \ XE2 \ x80 \ x93 13]。 _ vo 2 max分别反映了肺，心血管和代谢系统分别捕获，运输和利用氧气的最大能力，这直接受CF的影响[13，14]。但是，CPET期间的_ VO 2最大测量需要受过训练的专业人员和昂贵的设备[15 \ XE2 \ X80 \ X93 17]，并且很少用作一般人群中的预防工具。因此，在CPET期间通过_ VO 2 Max评估的CF均未为所有人群提供，并且无法连续获得。因此，考虑到执行CPET的困难，但是考虑到评估心血管适应性的高临床价值，需要进行连续评估CF的新方法。这些方法在日常生活的无监督活动中，如果在实验室外部进行，则所有人口都可以更现实，毫不动摇，并且可以使用所有人口。](/simg/6\60221f81dd15cb179822a059b2fd30afcae0ffe8.webp)
B'Against心血管疾病和各种人群中的全因死亡率[4，6，7]。因此，由于人口寿命增加的相关性很大，CF的连续测量可以被视为生命体征，因此，这应该是公共卫生的优先事项[8]；但是，CF的定义和评估方式是矛盾的[9 \ XE2 \ x80 \ x93 11]。通常通过测量最大氧气吸收（_ vo 2 Max）来评估CF，作为在心肺运动测试（CPET）中获得的最大有氧力量指数[11 \ XE2 \ x80 \ x93 13]。 _ vo 2 max分别反映了肺，心血管和代谢系统分别捕获，运输和利用氧气的最大能力，这直接受CF的影响[13，14]。但是，CPET期间的_ VO 2最大测量需要受过训练的专业人员和昂贵的设备[15 \ XE2 \ X80 \ X93 17]，并且很少用作一般人群中的预防工具。因此，在CPET期间通过_ VO 2 Max评估的CF均未为所有人群提供，并且无法连续获得。因此，考虑到执行CPET的困难，但是考虑到评估心血管适应性的高临床价值，需要进行连续评估CF的新方法。这些方法在日常生活的无监督活动中，如果在实验室外部进行，则所有人口都可以更现实，毫不动摇，并且可以使用所有人口。
B'Against心血管疾病和各种人群中的全因死亡率[4，6，7]。因此，由于人口寿命增加的相关性，CF的连续测量可以被视为生命体征，因此，这应该是公共卫生的优先事项[8]；但是，CF的定义和评估方式是矛盾的[9 \ XE2 \ x80 \ x93 11]。CF，作为在心肺运动测试（CPET）期间获得的最大有氧功率指数[11 \ XE2 \ X80 \ X93 13]。_ vo 2 max分别反映了肺，心血管和代谢系统分别捕获，运输和利用氧气的最大容量，该系统直接受CF的影响[13，14]。但是，CPET期间的_ VO 2最大测量需要训练有素的专业人员和昂贵的设备[15 \ XE2 \ X80 \ X93 17]，并且很少用作一般人群中的预防工具。因此，在CPET期间由_ VO 2 MAX评估的CF均不能为所有人群提供，并且无法连续获得。因此，考虑到执行CPET的困难，但是鉴于评估心血管健身的高临床价值，需要进行连续评估CF的新方法。在无监督的日常生活活动（ADL）的活动期间，如果在实验室外部进行的所有人口（ADL）[18]，这些方法可能更现实，无障碍和可供所有人口访问。最近，在医学中使用了可解释的模型来更好地证明预测模型的决策[26]。可穿戴传感器和生命信号融合可能代表连续推断CF的独特可能性，从而允许将来使用该技术来预测NCD，尤其是心血管疾病[6，7]。此外，越来越多的研究结合了使用磨损和机器学习技术来监测NCD患者的使用，尤其是在心脏呼吸型领域[19，20]。实际上，来自可穿戴设备的纵向数据似乎包含足够的信息，可以预测来自Com-Plex机器学习算法的无监督ADL的健康志愿者[21 \ XE2 \ X80 \ X93 25]。然而，尽管可穿戴设备和机器学习之间存在着巨大的潜力，但仍然缺乏使用这些技术预测NCD患者的CF的证据，尤其是在糖尿病，慢性肺部疾病和心血管疾病中。此外，了解这些模型如何通过机器学习算法训练，可以将重要信号转换为_ VO 2 Max可能会提供有关志愿者之间CF差异的复杂机械见解。由于_ vo 2最大词语算法的复杂性，基于从可穿戴技术获得的功能[25]，纵向生命信号的解释能力被转换为_ vo 2 max的纵向范围非常低[26] [26]，因为对给定模型的解释性及其性能之间的预期折衷是可以预测的健康及其健康的折算[27]。在本文中，我们调查了Shapley来评估CF预测问题中特征的重要性。众所周知，可穿戴传感器对于可以与机器学习技术相关的连续生物数据采集很有用，例如随机森林回归，神经网络和支持向量回归机器可预测CF [21，25]。因此，理解这些模型还可能表明人类\ Xe2 \ x80 \ x9cblack box \ xe2 \ x80 \ x80 \ x9d生理系统如何与环境相互作用，近似这些复杂算法的解释能力，即我们在使用简单的方法中所体验的内容，例如在线性性回归模型中所体验的内容。Shapley添加说明（SHAP）是一种源自Cociational Game理论的宝贵方法，该方法可用于解释根据从生物学数据获得的监督机器学习方法构建的复杂模型[26，28]。其使用的主要动机依赖于（1）其成为模型不可知论的能力（即，与任何模型相关的解释方法，以提取有关预测过程的额外信息'