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2025常规会议 - 参议院法案405第一读者
确定一个人在获得服务后足以支付雇员养老金系统，州警察退休系统，惩教人员的退休系统或执法人员的养老金系统的既得津贴，并在某些情况下返回在同一需求中在同一要求中返回某些系统，这些养老金与某些系统相同，这些养老金均与某些系统相同。生效于2025年7月1日，SP，§§23-215.3、24-207.1、25-205.1和26-206.1-添加到：预算和税收
满足所有K-3读者需求的关键动作和...
无限校园调查设计师允许用户不仅向学生，而且向父母/监护人和/或员工发送调查。这些调查可以保存以供将来使用，并且可以根据如何设置调查来识别响应或匿名。，如果用户希望重复调查，它还可以给出多个响应。调查创建者可以为各种类型的数据需求选择各种响应选择，例如单个条目，复选框，无线电和下拉列表。在格式化问题时也有几个选项，例如添加徽标和自定义URL，有条件的格式，可以跳过下一个问题或取决于回答，并且可以在必要时添加一个计时器。有关调查设计师的更多信息或如何开始创建自己的调查，请查看Infinite校园调查设计师 - 视频系列。
2025常规会议 - 参议院法案428第一读者
Henson，Hettleman，Kagan，Lam，Love，M。Washington和West首次介绍和阅读：2025年1月20日，分配给：教育，能源和环境
从减少剂量到最大化对比度：深度学习能否放大造影剂对脑部 MRI 图像质量的影响？一项读者研究
材料和方法 这项回顾性单中心研究考虑纳入 2019 年 11 月至 2021 年 3 月在 Gustave Roussy 癌症园区（法国维尔瑞夫）获取的共 250 张多参数脑 MRI。定义了独立的训练（107 例，年龄 55 岁±14 岁，58 名女性）和测试（79 例，年龄 59 岁±14 岁，41 名女性）样本。患者患有神经胶质瘤、脑转移、脑膜瘤或无增强病变。在所有病例中均获取了具有可变翻转角的梯度回波和涡轮自旋回波对比后 T1 序列。对于形成训练样本的病例，还获取了使用 0.025 mmol/kg 造影剂注射的“低剂量”对比后梯度回波 T1 图像。以标准剂量 T1 MRI 为参考，训练了一个深度神经网络来合成增强低剂量 T1 采集。训练完成后，对比增强网络用于处理测试梯度回波 T1 图像。然后由两名经验丰富的神经放射科医生进行读片，以评估原始和处理后的 T1 MRI 序列的对比增强和病变检测性能，以快速自旋回波序列为参考。结果对于增强病变的病例，处理后图像的对比噪声比（44.5 比 9.1 和 16.8，p<.001）、病变与脑组织比（1.66 比 1.31 和 1.44，p<.001）和对比增强百分比（112.4% 比 85.6% 和 92.2%，p<.001）均优于原始梯度回波和参考快速自旋回波 T1 序列。两位读者都更喜欢处理后的 T1 的整体图像质量（平均评分为 3.4/4 比 2.7/4，p<.001）。最后，对于大于 10 毫米的病变，所提出的处理方法将梯度回波 T1 MRI 的平均灵敏度从 88% 提高到 96%（p=.008*），而误检率则没有差异（两种情况下均为 0.02/例，p>.99）。考虑所有大于 5 毫米的病变时观察到了相同的效果：灵敏度从 70% 提高到 85%（p<.001*），而误检率保持相似（0.04/例 vs 0.06/例，p=.48）。如果包括所有病变，无论其大小如何，原始和处理后的 T1 图像的灵敏度分别为 59% 和 75%（p<.001*），相应的误检率为 0.05/例和 0.14/例（p=.06）。
读者须知 - 康涅狄格州议会
每年，立法研究办公室 (OLR) 都会确定并简要描述大会在即将召开的会议上可能面临的重要问题。本报告不代表工作人员的建议或推荐。该办公室根据中期研究、研究请求、与立法者、其他立法参与者和行政部门机构的非保密讨论以及我们的一般主题知识来确定问题。在选择问题时，我们还咨询了财政分析办公室 (OFA) 和立法专员办公室 (LCO)。报告根据对某个问题具有主要管辖权的委员会进行组织。由于多个委员会可能会考虑同一问题的各个方面，因此描述可能会重叠。在适当的情况下，我们会提供 OLR 报告和其他包含更多信息的文档的链接。
比较人类和人工智能医学机器学习中的性能：用于读者研究数据统计分析的开源 Python 库
为了了解人工智能 (AI) 对诊断医学实践的潜在影响，许多调查涉及收集多位人类专家对一组常见病例的解释。为了标准化分析此类研究数据的过程，我们发布了一个开源 Python 库来执行适用的统计程序。该软件实现了行业标准的 Obuchowski-Rockette-Hillis (ORH) 方法，用于多读者多病例 (MRMC) 研究。这些工具可用于将独立算法与读者小组进行比较，或比较以两种模式操作的读者（例如，有和没有算法辅助）。该软件支持非等效性和非劣效性检验。还提供了模拟读者和模型分数的函数，可用于蒙特卡洛功效分析。该代码在我们的 Gitub 存储库中公开提供，网址为 https://github.com/Google-Health/google-health/tree/master/analysis 。