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2024 前战略顾问薪酬研究
• 本研究的所有薪酬数据点均通过 2023 年 8 月 30 日至 12 月 31 日期间的自愿匿名调查收集。调查工具 SoGoSurvey 禁止 Charles Aris 查看任何完成调查的人的身份标记。还需要注意的是，这种自愿匿名的调查方法可确保本报告中收集的所有薪酬数据点严格遵守美国各州、领地和市政当局的薪酬公平法。
前任战略顾问薪酬......
• 本研究的所有薪酬数据点均通过 2022 年 8 月 30 日至 12 月 31 日期间的自愿匿名调查收集。调查工具 SoGoSurvey 禁止 Charles Aris 查看任何完成调查的人的身份标记。同样值得注意的是，这种自愿匿名调查方法可确保本报告中收集的所有薪酬数据点严格遵守美国各州、领地和市政当局的薪酬公平法。
呼吸道合胞病毒 (RSV) 疫苗
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讲座PowerPoints第18章物理
这项工作受美国版权法的保护，仅用于教师在教学课程和评估学生学习时使用。本工作的任何部分（包括在万维网上）的传播或出售将破坏工作的完整性，不允许。除了使用班级中随附的文字的讲师以外，不应向学生提供工作和材料。这项工作的所有接受者都应遵守这些限制，并尊重预期的教学目的以及依靠这些材料的其他讲师的需求。
学习关节表面重建和分割，从大脑图像到皮质表面分割
从 MRI 重建和分割皮质表面对于广泛的大脑分析至关重要。然而，大多数方法遵循多步骤的缓慢过程，例如连续的球面膨胀和配准，这需要相当长的计算时间。为了克服由这些多步骤引起的限制，我们提出了 SegRecon，这是一种集成的端到端深度学习方法，只需一个步骤即可直接从 MRI 体积联合重建和分割皮质表面。我们训练一个基于体积的神经网络来预测每个体素到多个嵌套表面的有符号距离以及它们在图谱空间中对应的球面表示。例如，这对于联合重建和分割白质到灰质界面以及灰质到脑脊液（软脑膜）表面很有用。我们通过在 MindBoggle、ABIDE 和 OASIS 数据集上进行的一组全面实验来评估我们的表面重建和分割方法的性能。我们发现，重建误差小于 0.52 毫米，而与 FreeSurfer 生成表面的平均 Hausdorff 距离则小于 0.97 毫米。同样，分割结果显示，与 FreeSurfer 相比，平均 Dice 值提高了 4% 以上，此外，在标准台式机上，计算时间从几小时大幅加快到几秒。
施工前及拆除回收计划
o 高级方法：通过 CWMP 确保并证明 C&D 材料的回收。需要按照 CALGreen 规范提交详细信息，仔细跟踪项目产生的所有材料，并在最终检查之前提交回收文件。使用“高级方法”表单模板。我保证我已阅读高级方法表单模板，并将遵守其要求和 CALGreen 规范的要求。我将在施工前提交 EZ-1 和 2 页，并在最终检查前提交 AD-1-4 页。
灭活流感疫苗方案版本号
所有人员在按照本协议现行条款工作之前都必须由提供商指定为获批准人员，并列在附件 B 中的从业人员授权表上。授权表上列出的所有工作人员都将享受由负责当地流感疫苗接种计划的卫生委员会提供的 NHS 赔偿。协议不会免除固有义务或责任。所有按照本协议工作的从业人员必须始终遵守其雇佣条款；注册的医疗保健专业人员也应遵守其职业行为准则。
通过深度学习预测癫痫发作......
脑电图 (EEG) 是一种广泛使用的重要技术，可用于辅助诊断癫痫和研究人脑的电模式。由于 EEG 信号的非平稳性质，不同患者的不同记录会话中的癫痫发作模式会有所不同。在这项研究中，我们实施了一种新的深度学习长短期记忆 (LSTM) 模型来检测脑肿瘤和癫痫发作。该过程包括四个关键步骤：EEG 信号预处理、发作前特征提取、使用灰狼优化 (GWO) 进行超优化以及基于 LSTM 的分类。评估利用了来自 EEG 和 ABIDE fMRI 数据集的长期 EEG 记录。通过试验各种模块和记忆单元层，首先进行预分析以确定最佳 LSTM 网络架构。LSTM 模型利用了许多检索到的特征，包括在分类之前提取的 EEG 通道之间的时间和频域信息。实施方法的发现揭示了准确预测癫痫发作同时最大限度地减少误报的显著优势。所实施的 LSTM 方法实现了 99% 的准确率、98% 的精确度、99% 的召回率和 98% 的 f1 测量值，与基于跨子模式相关的主成分分析 (SUBXPCA) 和梯度提升决策树 (GBDT) 方法相比，效果更佳。
使用 fMRI 数据和机器学习的自闭症谱系障碍研究：综述
近十年来，机器学习方法频繁应用于认知神经科学领域。将机器学习方法引入自闭症谱系障碍 (ASD) 的研究以找出其神经生理基础引起了极大的关注。本文全面回顾了自 2011 年以来应用机器学习方法分析自闭症患者和典型对照 (TC) 功能磁共振成像 (fMRI) 数据的研究。涵盖了全方位的过程，包括从原始 fMRI 数据构建特征、特征选择方法、机器学习方法、高分类准确率的因素和关键结论。应用不同的机器学习方法和从不同部位获取的 fMRI 数据，获得了从 48.3% 到 97% 不等的分类准确率，并定位了重要的大脑区域和网络。通过深入分析，我们发现，在涉及基于任务的 fMRI 数据、用于某些选择原则的单一数据集、有效的特征选择方法或高级机器学习方法的研究中，通常会出现较高的分类准确率。高级深度学习与多站点自闭症脑成像数据交换 (ABIDE) 数据集一起成为研究趋势，尤其是在最近 4 年。在未来，高级特征选择和机器学习方法与多站点数据集或易于操作的基于任务的 fMRI 数据相结合，似乎有可能成为 ASD 的有前途的诊断工具。