堪萨斯州的医疗保健行业为该州的经济做出了巨大贡献。堪萨斯州的医疗保健员工人数约为 214,000 人(2023 年),占堪萨斯州所有工人的 10.7%。此外,堪萨斯州的医疗保健行业提供了 167 亿美元的直接工资,占该州总工资的 12.8%。医疗保健不仅创造了直接的就业机会和员工收入,还通过供应链联系和员工在家庭用品和服务上的支出为许多行业的其他业务提供支持。这些二次反馈被称为乘数效应,解释了直接就业和总就业和收入之间的差异(下表)。堪萨斯州医疗保健行业为堪萨斯州经济贡献了约 325,000 个就业岗位和近 230 亿美元的劳动收入,包括直接效应和乘数效应。当
每月平均用电量 1500 千瓦时 2500 千瓦时 3500 千瓦时 每千瓦时平均价格 20.0¢ 21.7¢ 21.6¢ 上述每千瓦时价格代表根据本 EFL 提供的服务,适用于任何给定月份的每月千瓦时用量和适用千瓦需求的每千瓦时价格。上述每千瓦时平均价格是基于 30% 负载系数计算得出的样本,其中包括 1500 千瓦时的 7 千瓦需求、2500 千瓦时的 11 千瓦需求和 3500 千瓦时的 16 千瓦需求。您实际的每千瓦时平均价格将取决于您的使用情况和以下定价公式: LSP 费率(以每千瓦时美元计)=(不可绕过费用 + LSP 客户费用 + LSP 需量费用 + LSP 能源费用)/使用千瓦时 其中: 不可绕过费用必须是适用服务区域内相应客户类别的所有 TDU 费用和信用额以及其他费用,包括 ERCOT 管理费、节点费或附加费、归因于 LSP 负载的可靠性单元承诺 (RUC) 容量短缺费用以及来自各种税务或监管机构的适用税费,乘以使用的千瓦时和千瓦数(如适用)。 LSP 客户费用必须为每千瓦时 0.09 美元。 LSP 能源费用应为客户上一日历月适用负载区的实际每小时实时结算点价格 (RTSPP) 乘以 125%,上限为上个月 LSP 能源费用的 160%。 LSP 能源费用为 6.2¢/kWh。 RTSPP 间隔价格发布于 www.ercot.com 其他关键条款和问题请参阅标准服务条款声明,了解费用、押金政策和其他条款的完整列表。
对该项目的结论支持在Wissembourg地区最为明显。同样,在那里放置在运营商中的信任和poli%的cians在那里也是最强的。Wissembourg附近地区的Poli%CAL利益相关者提出了地热能与石油钻探之间的联系,这可以为部署这种类型的项目提供“历史”的意义。在这些情况下,对风险的认识并不一定会导致整体nega%VE视图或对项目的重新确定。
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简单摘要:在这项研究中,我们试图了解NF2基因突变在零星癌症的癌发生中的作用。NF2基因突变在几种中枢神经系统肿瘤,固体器官肿瘤和皮肤癌中注意到。我们对NF2基因突变受累的11种不同癌症进行了文献综述,总结了被NF2突变影响的关联程度和特定的生物学途径。我们合成了几个肿瘤领域的研究,以巩固我们对癌症发展中NF2基因突变的了解。河马信号通路是一种生物学途径,与本综述中研究的11种NF2突变的癌症中的八种有关。尽管NF2突变与河马信号通路有已知的相互作用,但该界面的具体细节仍然是进一步研究的主题。
a. 自 2024 年 7 月 26 日季度委员会会议以来收到的认证活动、通讯和报告摘要;委员本季度审查了十 (10) 项与认证相关的事件,包括七 (7) 次监督文件审查和认证延续;两 (2) 项新认证;以及一 (1) 次重新评估和更新认证。鉴于实验室上次评估中提到的不合格项的数量和性质,以及认证机构无法解决上次监督审查中提到的二十四 (24) 项不合格项中的两 (2) 项,Kerrigan 委员建议对质量法医毒理学进行进一步跟进。Kerrigan 建议跟进实验室的新质量经理,因为几项不合格项主要归因于实验室质量经理职位的变动。
2024 年夏季,UTRGV 医学院 (SOM) 举行了战略规划务虚会。务虚会汇集了 100 多名高级领导、教职员工和住院医师,代表了学院内的每个综合服务部门,进行跨部门合作,旨在确定医学院未来三年的战略目标。所有参与者都自愿参与计划的制定。务虚会也是每个人反思和巩固先前战略计划、目标和记分卡所取得成就的机会。
自从“打造人才强州”成为该州高等教育战略计划以来的三年里,德克萨斯州继续书写着其经济成功的故事。我们现在是世界第八大经济体。获得学位、证书和资格证书的德克萨斯州人比以往任何时候都多。我们在本科生和研究生入学人数增长方面领先全国。这一进步凸显了一个明显的事实:德克萨斯州的成功是由其受教育程度不断提高的劳动力推动的。
摘要:癫痫是第二大最常见的慢性神经系统疾病,其治疗往往因患者对药物没有反应而变得复杂。抗癫痫药物治疗失败通常是由于存在非癫痫性癫痫发作。区分非癫痫性癫痫发作和癫痫性癫痫发作需要对癫痫监测单元记录的脑电图 (EEG) 进行昂贵且耗时的分析。机器学习算法已用于从 EEG 中检测癫痫发作,通常使用 EEG 波形分析。我们采用了一种替代方法,使用卷积神经网络 (CNN) 和 MobileNetV2 的迁移学习来模拟癫痫病专家对 EEG 图像的真实视觉分析。来自不同医疗机构的两个癫痫监测单元的 107 名成年受试者的总共 5359 张 EEG 波形图图像被分为癫痫组和非癫痫组,以对 CNN 进行训练和交叉验证。该模型在提取训练数据的站点实现了 86.9%(曲线下面积,AUC 0.92)的准确率,在仅使用数据进行验证的另一个站点实现了 87.3%(AUC 0.94)的准确率。这项调查证明了使用 CNN 分析 EEG 绘图图像可以实现的高准确率以及该方法在 EEG 可视化软件中的稳健性,为在临床环境中使用类似方法进一步对癫痫发作进行细分奠定了基础。