我反对SB 300,AAC天然气容量和可再生投资组合标准,因为它会导致深度评估如何在我们已经知道我们必须减少对化石燃料的依赖的情况下如何扩大该州的天然气能力。促进扩大的天然气使用量直接与该州减少温室气体排放的承诺以及该州最近的天然气激励计划结束。我建议,请指示PURA进行一项“天然气的未来”研究(类似于马萨诸塞州进行的研究),该研究绘制了一条途径,以减少我们在过渡到清洁替代方案的同时降低对天然气的依赖。
(c)自从戴维森女士于2017年去世以来,在开发跨初级和二级护理的共享临床记录系统方面取得了重大进展,但共享记录系统都没有扩展到被视为被视为私人提供者的组织,例如Priory。对医疗保健提供者(例如“私人”提供者)的看法是谬论,因为这样的提供者所照顾的患者中有很高的患者像戴维森女士,NHS患者。我听到了修道院首席医疗官的证据,其中包括私人提供者在内的记录共享将有助于防止未来的死亡。
相关性 过去几十年来,医学取得了巨大进步,提高了全球预期寿命和患者的生活质量。尽管如此,慢性病仍然是一个社会经济负担,也是全球主要的死亡原因之一 [1]。再生医学旨在恢复患病组织的功能,是改善慢性病患者病情的有前途的工具。有一项科学研究一直在探索再生医学方法来治疗导致慢性疾病和死亡的主要原因,例如心血管疾病 [2]、糖尿病 [3] 和癌症治疗 [4]。其中一些新的先进治疗方法目前正处于 II 期临床试验阶段,有望改善全球数百万患者的生活方式 [5]。
同意书 您与孩子讨论并填写同意书非常重要。请注意,如果我们没有收到填写完整的电子同意书,我们将根据 Gillick 能力框架对每个年轻人进行个人评估。他们可能会被邀请自行同意接种上述疫苗,前提是他们能够证明自己了解应接种的疫苗。最终,同意或拒绝的决定权在于年轻人,前提是他们了解同意所涉及的问题。
摘要 人工智能 (AI) 正在 (重新) 塑造商业领域,尤其是营销领域的战略、活动、互动和关系。人工智能系统和应用在营销领域提供的巨大机遇的缺点是道德争议。基于人工智能伦理文献,作者从多利益相关方的角度系统地审视了在营销中部署人工智能的道德挑战。通过揭示伦理原则之间的相互依赖和紧张关系,作者阐明了纯原则性、义务论方法在营销中对人工智能伦理的适用性。为了调和其中一些紧张关系并解释人工智能造福社会的观点,作者提出了如何利用营销中的人工智能来促进社会和环境福祉的建议。
b"作者姓名:Divyanshu Tak 1,2, ;Biniam A. Garomsa 1,2 ;Tafadzwa L. Chaunzwa 1,2,10 ;Anna Zapaishchykova 1,2, ;Juan Carlos Climent Pardo 1,2 ;Zezhong Ye 1,2, ;John Zielke 1,2 ;Yashwanth Ravipati 1,2 ;Sri Vajapeyam 4 ;Ceilidh Smith 2 ;Kevin X.Liu 4 ;Pratiti Bandopadhayay 4,5 ;Sabine Mueller 9 ;黄蒙德4,5,11; Tina Y. Poussaint 4,5;Benjamin H. Kann 1,2,5 * 作者隶属关系:1. 哈佛医学院麻省总医院医学人工智能 (AIM) 项目,美国马萨诸塞州波士顿 2. 哈佛医学院丹娜—法伯癌症研究所和布莱根妇女医院放射肿瘤学系,美国马萨诸塞州波士顿 3. 马斯特里赫特大学 CARIM & GROW 放射学和核医学系,荷兰马斯特里赫特 4. 波士顿儿童医院,美国马萨诸塞州波士顿 5. 丹娜—法伯癌症研究所,美国马萨诸塞州波士顿 6. 密歇根州立大学,美国密歇根州东兰辛 7. 费城儿童医院,美国费城 8. 宾夕法尼亚大学,美国宾夕法尼亚州 9. 加利福尼亚大学神经内科、神经外科和儿科系,美国旧金山 10. 纪念斯隆凯特琳癌症中心中心,纽约,美国 11. 哈佛医学院布莱根妇女医院放射科,马萨诸塞州波士顿。 * 通讯作者 通讯地址:Benjamin H. Kann,医学博士 医学人工智能 (AIM) 项目,麻省总医院布莱根,哈佛医学院,221 Longwood Avenue,Ste 442,波士顿,马萨诸塞州 02115,美国 电子邮件:Benjamin_Kann@dfci.harvard.edu 摘要 应用于脑磁共振成像 (MRI) 的人工智能 (AI) 有可能改善疾病的诊断和管理,但需要具有可泛化知识的算法,以便在各种临床场景中表现良好。到目前为止,该领域受到有限的训练数据和特定于任务的模型的限制,这些模型不能很好地应用于患者群体和医疗任务。基础模型通过利用自我监督学习、预训练和有针对性的适应,提出了一个有前途的范例来克服这些限制。在这里,我们介绍了脑成像自适应核心 (BrainIAC),这是一种新颖的基础模型,旨在从未标记的脑 MRI 数据中学习广义表示,并作为各种下游应用适应的核心基础。我们在 48,519 个脑 MRI 上进行了广泛任务的训练和验证,证明 BrainIAC 优于局部监督训练和其他预训练模型,特别是在低数据设置和高难度任务中,允许在其他不可行的情况下应用。
2024. 赫特福德郡的商业基础 在我们作为 Hertfordshire Futures 发布的第一份月度经济报告中,我们报告称,在赫特福德郡注册的企业数量从 2023 年 3 月的 60,785 家增长到 2024 年 3 月的 61,065 家。总体而言,2024 年英国的商业人口下降了 0.1%,但赫特福德郡的商业人口增长了 0.5%。这是我们在过去四年中看到的赫特福德郡商业人口首次增长。在最近发布了更多数据表之后,我们现在对自 3 月 23 日以来的变化以及当年年底短暂衰退的影响有了更好的了解。虽然商业基础比 2020 年 3 月第一次新冠封锁爆发之前的财年缩小了 7%,但大多数地区的商业基础在 2024 年开始复苏。增幅最高的是斯蒂夫尼奇、赫茨米尔、沃特福德和三河。达科勒姆、圣奥尔本斯和东赫茨特斯在此期间略有萎缩,而韦林和布罗克斯本的商业基础则略有增长,而赫茨特斯则保持平稳。自 2019 年的峰值以来,到 2024 年,中小企业的数量有所增加,但 2023 年底新冠疫情和经济放缓对员工人数少于 10 人的微型企业产生了最大影响——其中绝大多数员工人数在 0 到 4 人之间。这一时期的自雇人数急剧下降,但在 2023 年开始复苏。根据年度人口调查 ii 的最新数据,自雇人数从 2019 年 6 月底的 108,200 人下降到 2024 年 6 月的 89,000 人。尽管自雇人数有所下降,但与英格兰东部和整个英国相比,自称自雇的居民比例仍然很高。2024 年 6 月底的自雇率比英格兰东部和英国高出一个百分点以上。商业智能空中客车公司 10 月宣布,将重组其全球防务和航天部门,并在全球裁员 2500 人,以提高该部门的竞争力。该公司相信,它将能够在其位于斯蒂夫尼奇和朴茨茅斯的英国工厂实现所需的成本节约,而无需实施法定裁员。总部位于 Rickmansworth 的 Senior PLC 正在裁减员工,因为其航空航天部门的经营状况十分艰难。大多数裁员可能会发生在其全球 33 家制造工厂。
对于未经胰岛素的治疗方案的2型糖尿病患者 - 绿色•请参阅“ 2型糖尿病患者(T2DM)”部分,以获取其他考虑因素。适用于具有胰岛素 - 琥珀色启动的治疗方案的2型糖尿病患者•社区或二级护理糖尿病专家团队的启动。•具有专业糖尿病利益或接受相关培训的初级保健专业人员可能会发起。对于非糖尿病性CKD蛋白尿患者 - •绿色 - 建议与NICE TA775和TA942一致的患者启动初级保健,但琥珀色开始下提到的那些病例。•琥珀色启动 - 肾脏科专家启动Dapagliflozin或empagliflozin属于以下类别的患者(因为没有大型随机对照试验的数据) - 这些同胞的大型随机对照试验) - 在专业启动后继续进行:
2024 年亨利·庞加莱奖 基塔耶夫荣誉奖 布鲁诺·纳赫特盖勒 我很高兴也很荣幸今天为阿列克谢·基塔耶夫颁奖。我从他的工作中学到了很多东西。很难夸大他对我研究的影响,我知道这对无数其他人也是如此。阿列克谢·基塔耶夫毕业于莫斯科物理技术学院,于 1986 年获得硕士学位,并毕业于著名的兰道理论物理研究所,于 1989 年在瓦列里·波克罗夫斯基的指导下获得博士学位。从那时起,他一直与加州理工学院有联系,并于 2002 年成为该校的正教授。二十世纪九十年代中期,量子计算作为一个多学科研究领域出现,迅速吸引了物理学、数学和计算机科学领域一些最聪明、最具创造力的人才。阿列克谢·基塔耶夫是其中之一,但不仅仅是“其中之一”。很快人们就发现,他是独一无二的。很难想象还有谁能像 Kitaev 一样,做出如此多的基础性贡献,产生如此广泛而持久的影响。他一次又一次地成为这个新领域的开拓者。让我简要回顾一下一些亮点。我所知道的 Kitaev 的第一个成果是 1997 年的 Solovay-Kitaev 定理,该定理通过从生成集中获取的不长单元序列(量子计算语言中的门)的乘积,提供了对任意单元的受控近似。因此,只需使用一小组单元门,就可以在量子计算机上执行任意量子算法。Kitaev 被广泛认为是量子复杂性理论的创始人。他引入的量子复杂性类 QMA(量子 Merlin-Arthur)在他与 Shen 和 Vyalyi 合著的书中有所描述。它是经典复杂度类 NP 的量子类似物,描述了可以在多项式时间内在量子计算机上验证以量子态表示的解决方案的问题。与经典的 NP 完全可满足性问题类似,Kitaev 证明了 k 局部汉密尔顿问题是 QMA 完全的。物理量子计算机并不完美,也永远不会完美。因此需要量子纠错。Kitaev 在量子纠错和量子编码理论(尤其是稳定码)方面做出了开创性的工作。他与合著者 Dennis、Landahl、Preskill 和 Aharonov 和 Preskill 一起证明了所谓的阈值定理,该定理确定了给定纠错方案和噪声模型的最大允许错误率。