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IoT服务目录（IoT的产品代码参考手册） 7月 - 2024年 印第安纳州健康警报网络通知 - 麻疹病例... 政府免疫 资源和收养父母培训（RAPT） RAPT批准了替代服务培训... 通过健康与保健和颅脑外伤提供结构化的家庭护理 负载预测开发和使用Miso 2025夏季学校课程列表备忘录到sboe.docx b'' 印第安纳州行政部 贝基·雅各布森 2025夏季学校课程列表备忘录到sboe.docx 州长迈克·布劳恩（Mike Braun）的2025年国家地址 个人身份信息（PII）指南2.0
大约每三年，物联网雇用第三方公司来评估其服务和费率。目标是为物联网提供与其他州IT组织和私营部门业务的比较。自2006年以来，物联网已进行了四项评估。迄今为止，结果已被证明对物联网有利。在每个报告后，建议改进区域，并由CIO和工作人员评估，以确定如何进行必要的调整。最终目标是继续以最佳利率提供最佳服务。请注意，所有服务都包括IoT开销和全州成本分配计划（SWCAP）的一部分。高架包括：与提供产品或服务没有直接相关的所有费用（即间接成本）。这些费用包括高管团队（CXO），财务团队和行政团队的工资，福利和旅行（会议）。高额头顶还包括专业服务（承包商），软件/硬件费用（峰值计费系统），办公用品，办公家具，CDP费用（内部IoT费用）和设备上的折旧（复印机，软件，电视，安全摄像机等）SWCAP包括：运营部，采购，人员，档案和记录管理部，国家司库，国家审计师，国家办公室倡议，监察长办公室和总检察长办公室。
癫痫患者的颅内脑外对内侧颞叶刺激的预测建模
尽管有希望取得的进步，但耐药性癫痫（DRE）的闭环神经刺激仍然依赖手动调整并产生可变的结果，而自动化的可预测算法仍然是一种吸引力。作为解决这一差距的基本步骤，在这里，我们研究了在参数丰富的神经刺激下人类颅内EEG（IEEG）反应的预测动力学模型。使用来自n = 13例DRE患者的数据，我们发现具有约300毫秒因果历史依赖性的刺激触发的切换线性模型可以最好地解释引起的IEEG动力学。这些模型在不同的刺激幅度和频率中高度一致，从而可以从丰富的刺激下学习可推广的模型，并且对数据有限。此外，几乎所有受试者的IEEG都表现出距离依赖的模式，从而刺激直接影响致动位点和附近地区（≲20mm），会影响中距离区域（20〜100mm）通过网络相互作用，几乎无法达到远端区域（≳100mm）。峰网络相互作用发生在距刺激位点60毫米的60毫米处。由于其预测精度和机械性解释性，这些模型对于基于模型的癫痫发作和闭环神经刺激设计具有巨大的潜力。
针对脑外伤患者的农场动物辅助治疗干预（鸭子）
我在此提交一篇由 Arshak Alex Sargsyan 撰写的论文，题为“用鸭子对脑外伤患者进行农场动物辅助治疗干预”。我已检查了这篇论文的最终电子版形式和内容，并建议接受它作为获得护理专业哲学博士学位的部分要求。
老年和残疾豁免和脑外伤负责任的人过渡更新
•FSSA定期与护理经理会面，以提供指导，并使他们在此过程中为您提供支持。这些会议将在过渡期间继续。•FSSA今天开始了一系列家庭网络研讨会，这些网络研讨会旨在为个人和家庭提供更新，信息和资源，以支持您。•在下面，我们概述了您在5月和6月期望的事情。此外，我们分享了这一点，以应对豁免公众评论期间家庭的反馈，FSSA要求获得Medicare和Medicaid Services中心（CMS）的批准，以便合格的人能够在接受结构化家庭护理（SFC）的同时接收熟练的喘息（SFC）。这是SFC内无熟练暂停的每年15天的补充。此外，寄养父母还可以提供SFC。这两种更改都在批准CMS。有关这些更新的更多信息，请参见FAQ。
多语言脑外科医生：大型语言模型可以压缩，不会留下任何语言
摘要 大型语言模型 (LLM) 开创了自然语言处理的新时代，但它们的庞大规模需要有效的压缩技术才能实用。尽管已经研究了许多模型压缩技术，但它们通常依赖于忽略多语言上下文的校准集，并导致低资源语言的准确性显著下降。本文介绍了一种用于多语言 LLM 压缩的新型校准数据采样方法多语言脑外科医生 (MBS)。MBS 通过按比例从各种语言中采样校准数据来克服现有方法以英语为中心的局限性。我们在 BLOOM 多语言 LLM 上进行的实验表明，MBS 提高了现有以英语为中心的压缩方法的性能，尤其是对于低资源语言。我们还揭示了压缩过程中语言交互的动态，表明语言在训练集中的比例越大，并且该语言与校准语言越相似，则该语言在压缩后保留的性能就越好。总之，MBS 提出了一种压缩多语言 LLM 的创新方法，解决了性能差异问题并提高了现有压缩技术的语言包容性。代码可在以下网址获取：https://github.com/X-LANCE/MBS 。
欧洲第2国际疾病会议的发病率，发生率和脑外伤负担
背景创伤性脑损伤（TBI）是一个主要的公共卫生和社会经济问题，其负担在全球范围内正在显着增加。终生残疾在受伤后很常见，并且准确的流行病学数据尤其是在儿童中，对于估计未来影响和计划有针对性的政策和医疗保健干预措施至关重要。在这里，我们对欧洲5岁以下人口的TBI的发病率，患病率和多年（YLD）进行了分析，并描述了其1990年至2019年之间的变化。方法对5岁以下人群TBI的估计是从2019年全球疾病，伤害和危险因素（GBD）研究的全球负担中获取的。我们评估了1990年至2019年之间的变化，其性别，比率和性别百分比，并探讨了TBI的主要原因。2019年的结果，有1.3.8千（95％的不确定性间隔[UI] 102 - 186）新的TBI病例，其中约30％是中度或重度TBI。中欧的发病率最高（360 [95％UI 263 - 487]每100,000例），而东欧的发病率最低（每100,000个案例230 [95％UI 169 - 303]案例（图1）（图1）。男性的发病率较高，主要原因是跌倒。总体而言，从1990年到2019年，5岁以下儿童的TBI发生率（-7.04％[95％UI 0.41 - -12.86％]），在过去的十年中观察到5.7％（95％UI 2.22-9.48）的增加（95％UI 2.22-9.48）。结论TBI案件在欧洲5岁以下的人口中有所减少。尽管如此，在过去的十年中，案件的增加是在中等/严重的情况下发生的。
颅脑外伤的预后因素
目的：回顾颅脑创伤（TCE）的预后因素，评估它们对可能后遗症的恢复和发展的影响。书目审查：ECA是由外部武力引起的脑组织的损害，可能导致行为，认知，身体或情感变化。这种情况代表了全球残疾和死亡的主要原因之一，每年影响约5000万人。其诊断涉及观察诸如意识丧失，记忆力障碍，神经系统缺陷和精神障碍等体征。从这个意义上讲，TCE患者的预后受到许多因素的影响，例如创伤的严重程度，伤害类型，对治疗的反应，合并症的存在以及在康复过程中获得的支持。因此，适当的遵循和早期干预对于优化结果并最大程度地降低了颅脑脑创伤后患者生命的负面影响至关重要。最终注意事项：早期干预和多学科跟随 - UP对于改善生活质量和加速恢复至关重要。最后，计算机断层扫描和生物标志物（例如S-100β）可能对预后评估有用。
通过靶向的无细胞DNA甲基化对神经内分泌前列腺癌的无创检测 先天性心脏病的力学 - UCL发现 通过单个... 评估心脏非编码转录组 社会参与和发展痴呆症的风险 进行测量：量化生命科学中显微镜数据的简介 提议的机会病原体的分类系统改善了医疗保健 阴极Zn底电位沉积-UCL Discovery 推进金属电池的金属阳极的生产 “不是火箭科学”和“不是脑外科手术” - “ 主动贝叶斯大脑和Rorschach任务 社论概述：学习和可塑性的神经生物学 淀粉样蛋白-β阳性在认知无损的klotho kl-vs杂合子中较少普遍 抑制ALKB核酸脱甲基酶-UCL发现
通过谱系可塑性和发散的克隆进化（3，5-7）。CRPC-NE患者通常通过类似于小细胞肺癌（SCLC）的化学疗法方案进行积极治疗，并且还在进行几项CRPC-NE指导的临床试验。当前CRPC-NE的诊断仍然存在，因为需要转移活检以及室内肿瘤异质性。浆细胞-FRE-FREDNA（CFDNA）的DNA测序是一种无创的工具，可检测CER中的体细胞改变（8）。但是，与CRPC-Adeno相比，癌症特异性突变或拷贝数的变化仅在CRPC-NE中适度富集（3，9）。相反，我们和其他人观察到与CRPC-NE相关的广泛的DNA甲基化变化（3，10），并且可以在CFDNA中检测到这种变化（11，12）。DNA甲基化主要是在CpG二核苷酸上进行的，并且与广泛的生物学过程有关，包括调节基因的表达，细胞命运和基因组稳定性（13）。此外，DNA甲基化是高度组织特异性的，并提供了强大的信号来对原始组织进行反v，从而允许增强循环中低癌部分的检测（16、17），并已成功地应用于早期检测和监测（18，19）。如前所述，可以用甲硫酸盐测序来测量基础分辨率下的DNA甲基化，该测序为每种覆盖的CpG提供了一小部分甲基化的胞质的β值的形式，范围为0（无甲基化）至1（完全甲基化）。低通序测序遭受低粒度，并以粗分辨率捕获所有区域。原则上，诸如全基因组Bisulfite CFDNA测序（WGB）之类的方法可以很好地了解患者的疾病状况，并具有最佳的甲基化含量信息。实际上，鉴于高深度全基因组测序的成本，WGB的低通型变种适用于大规模的临床研究。鉴于此上下文中的大多数CPG站点可能是非信息或高度冗余的，我们旨在将测序空间减少到最小设置
大脑外部验证中的功率和可重复性...
。cc-by-nc-nd 4.0国际许可证（未经同行评审证明）获得的是作者/资助者，他授予Biorxiv授予Biorxiv的许可，以永久显示预印本。这是该版本的版权所有，该版本于2023年10月30日发布。 https://doi.org/10.1101/2023.10.25.563971 doi：Biorxiv Preprint