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World File Search System马萨诸塞州
2024马萨诸塞州生物制药资金和管道报告
•马萨诸塞州的资金分别分布在215家公司和222轮投资中，分别从2023年分别从221和242下降。马萨诸塞州公司的平均回合为3550万美元，而全国平均水平为2520万美元。值得注意的是，虽然马萨诸塞州生物制药公司的平均系列A轮增加，但当地的平均种子回合持续了多年下降。第一次，波士顿超越了剑桥，这是筹集的风险投资最多的家园，虽然剑桥继续吸引早期的初创企业和成熟的大型公司，但中期公司仍在波士顿和沃尔瑟姆和沃特敦等社区吸引到波士顿。总共有72％的风险投资用于剑桥外的城镇（2023年的58％）。
每月经济更新 - 马萨诸塞州
资料来源：经济分析局（GDP、收入）/ Haver Analytics 劳工统计局（就业、失业、CPI、ECI）/ Haver Analytics 人口普查局（住房许可）/ Haver Analytics 劳工部（失业保险索赔）/ Haver Analytics 纽约联邦储备银行（联邦基金利率）/ Haver Analytics 联邦住房金融局（房价指数）/ Haver Analytics 世界战略经济研究所（出口）/ Haver Analytics
评估价值报告 | 马萨诸塞州汉诺威
15 BONNEY LANE CORRICK SCOTT ELLIS 和 CORRICK HEIDI ELIZABETH TBE 21 30 0.710193 1307600 337300 961800
丹佛，马萨诸塞州 - 城镇经理
d anvers，ma（pop。27,896）是一个家庭友好，思想意识的社区，位于波士顿以北17英里的北岸，在新罕布什尔州塞勒姆以南不到20英里。95号州际公路，第128号公路和1号公路都穿过城镇，使其成为企业蓬勃发展的吸引人的地点，居民和居民打电话回家。一个内心的住宅社区，丹佛（Danvers）也拥有强大的商业基础，可提供各种郊区的便利和服务，包括购物中心，大型商店和小型企业。一个市中心的振兴项目，旨在创造一个更加充满活力的环境，其住房，餐馆和娱乐选择即将完成。Danvers也是各种休闲选择的所在地，包括165英亩的Endicott Park，Danversport Harbour和Danvers Rail Trail。鉴于其理想的位置，娱乐设施和强大的公立学校，该镇继续吸引新家庭。虽然需要额外的住房来处理增长并容纳希望缩小规模的长期居民，但丹佛（Danvers）正在寻求一个城镇经理，他们将在不改变城镇特征的情况下平衡发展。下一位经理将通过将新的年轻和更多样化的家庭与长期居民团结在一起，他们关心失去社区特征，从而引导该镇进入未来。丹佛（Danvers）拥有志愿服务的悠久传统的小镇，拥有多个服务和社区组织。居民活跃，参与其中，并为自己的社区感到自豪。在制定未来继承计划的同时招募和保留员工也将成为新城镇经理的关键责任。Danvers正在寻求一位可见的城镇经理，他通过社区活动和活动来聆听居民的需求，并促进参与度。新的城镇经理必须具有强大的人员和冲突管理技能，并能够建立关系以创造积极的工作环境。该职位需要一个透明的领导者和沟通者，他们将在员工之间促进信任和士气，与公众互动和互动，并指导和建议选择委员会。镇长必须住在丹佛斯；但是，选择委员会正在审查5月在城镇会议上修改城镇宪章的选项，以满足这一要求。年薪水：$ 220,000 +/- DOQ。成功的候选人将获得一个有吸引力的薪酬计划，包括健康和退休计划，与资格和经验相称。Danvers是机会均等的雇主。
2025年3月5日，美国马萨诸塞州波士顿www.pittcon.org
OR-10-01审查软件工具的综述，这些软件工具简化了全面的二维气体色谱法（GCXGC）数据综述，以表征和区分复杂食品和饮料样品OR-10-01审查软件工具的综述，这些软件工具简化了全面的二维气体色谱法（GCXGC）数据综述，以表征和区分复杂食品和饮料样品
马萨诸塞州有毒物质使用减少研究所 (TURI) 针对美国环境保护署 (EPA) 的
• 关注用途：TURA 计划侧重于确定使用化学品和产生废物的原因。重点是通过尽可能减少或消除有毒物质的使用来保护人类和环境健康。• 关注危害：TURA 侧重于减少或消除有毒或其他危险化学品。无需证明会发生接触，也无需计算风险，即可采取行动消除或减少危害。• 保护工人、消费者和环境：TURA 的任务不仅是防止工业排放造成的环境接触，还要考虑工人和消费者的接触。• 避免风险转移：TURA 旨在避免在人群或环境介质之间转移危害风险。
推荐 NIH 资助的哈佛医学院 AI 计算健康信息学博士后项目候选人，波士顿儿童医院，马萨诸塞州波士顿 CHIP ，波士顿儿童医院的计算健康信息学项目，哈佛医学院的附属机构和其生物医学信息学系的合作项目，正在招募对使用人工智能推动医疗保健感兴趣的博士后研究员。我们寻求优秀的候选人，他们对提升获取和推理一系列数据类型的能力充满热情，从临床、流行病学、环境和社会一直到分子和基因组。我们鼓励教师和研究负责人推荐能够胜任这一职位的候选人。我们提供丰富的学术环境和顶尖医院的优秀导师。CHIP 位于 401 Park Drive 美丽的新设计空间内，位于波士顿芬威街区的中心地带，周围有美妙的餐饮、娱乐和体育场所。重点领域包括机器学习/人工智能，包括临床决策支持和预测医学、可计算表型分析、精准医学、人口健康、真实世界证据和数据可视化。CHIP 成立于 1994 年，是一个多学科应用研究和教育项目。生物医学信息学已成为生物医学科学、医疗保健服务和人口健康的主要主题和方法，包括
推荐 NIH 资助的哈佛医学院 AI 计算健康信息学博士后项目候选人，波士顿儿童医院，马萨诸塞州波士顿 CHIP 是波士顿儿童医院的计算健康信息学项目，是哈佛医学院的附属机构，也是其生物医学信息学系的合作项目，正在招募对利用人工智能推进医疗保健感兴趣的博士后研究员。我们寻求优秀的候选人，他们对提升获取和推理一系列数据类型的能力充满热情，从临床、流行病学、环境和社会一直到分子和基因组。我们鼓励教师和研究负责人推荐能够胜任这一角色的候选人。我们提供丰富的学术环境和优秀的导师，并嵌入顶级医院。CHIP 位于波士顿芬威街区中心 401 Park Drive 的美丽新空间内，周围有各种美食、娱乐和体育设施。重点领域包括机器学习/AI，包括临床决策支持和预测医学、可计算表型、精准医学、人口健康、真实世界证据和数据可视化。CHIP 成立于 1994 年，是一个多学科应用研究和教育项目。生物医学信息学已成为生物医学、医疗保健和人口健康的主要主题和方法，涉及高维建模和从分子到人口水平了解患者。尽管 CHIP 拥有强大的儿科研究议程，但我们的兴趣涵盖所有年龄段。我们为医疗决策、诊断、护理重新设计、公共卫生管理和重新构想的临床试验设计信息基础设施。该领域本质上是跨学科的，借鉴了传统生物医学学科、计算科学和技术、数据科学、生物统计学、流行病学、决策理论、组学、实施科学以及医疗保健政策和管理。我们的教师接受过医学、数据科学、计算机科学、数学和流行病学方面的培训。CHIP 研究亮点在这里。
马萨诸塞州延期补偿 SMART 计划供款限额
证券在展示时由 Empower Financial Services, Inc.（FINRA/SIPC 成员）提供和/或分发。EFSI 是 Empower Retirement, LLC、Empower Funds, Inc. 和注册投资顾问 Empower Advisory Group, LLC 的附属公司。本材料仅供参考，不旨在提供投资、法律或税务建议或意见。
马萨诸塞州的健康状况
1基于每10万人，所有年龄，所有性别合并，全球疾病负担（GBD）层次结构的第三级，基于残疾调整的寿命。2包括颈部疼痛和关节炎等疾病。3慢性阻塞性肺部疾病。 包括肺气肿和慢性支气管炎。 4基于2021年所有年龄段和所有性别合并GBD层次结构的所有年龄段的可侵犯残疾调整的生活年度。 5的体重指数大于成人（≥18岁），并基于国际肥胖工作组（IOTF）儿童标准（<18岁）。3慢性阻塞性肺部疾病。包括肺气肿和慢性支气管炎。4基于2021年所有年龄段和所有性别合并GBD层次结构的所有年龄段的可侵犯残疾调整的生活年度。5的体重指数大于成人（≥18岁），并基于国际肥胖工作组（IOTF）儿童标准（<18岁）。
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。
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。