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很少见一个网络周期1影响报告
授予，对脑肌酸缺乏综合症（CCD）的研究取得了显着的进步。在ACD工作了九年后，我可以自信地说，对于我们罕见的疾病组而言，这种进步已经转变。我们的社区现在拥有更多的希望和机会，并取得了真正积极的发展。不仅ACD处于最前沿，而且经常与研究人员进行关键合作，而且我们正在帮助领导变革的指控。Rao Grant对我们来说是一个改变游戏规则的人，对CCD的家庭产生了持久而深远的影响 - 这种影响不能被夸大。”
人工智能驱动的有效镜片位置预测提高了现有镜片公式的准确性 Tingyang Li，BS 1；Joshua D. Stein，MD，MS 2,3,4； Nambi Nallasamy，医学博士 1,2 1 密歇根大学计算医学和生物信息学系 2 密歇根大学凯洛格眼科中心眼科和视觉科学系 3 密歇根大学眼科政策与创新中心，密歇根州安娜堡 4 密歇根大学公共卫生学院卫生管理与政策系，密歇根州安娜堡 通讯作者：Nambi Nallasamy，医学博士 密歇根大学凯洛格眼科中心 1000 Wall St Ann Arbor, MI 48105 电话：(734) 763-5506 传真：(734) 936-2340 字数：2589
摘要 目的：评估结合机器学习 (ML) 方法准确预测术后前房深度 (ACD) 是否能提高现有人工晶状体 (IOL) 计算公式的屈光预测性能。方法：密歇根大学凯洛格眼科中心收集了 4806 名白内障患者的数据集，并将其分为训练集（80% 的患者，5761 只眼睛）和测试集（20% 的患者，961 只眼睛）。使用先前开发的基于 ML 的方法根据术前生物测量预测术后 ACD。使用回归模型将这种基于 ML 的术后 ACD 集成到新的有效晶状体位置 (ELP) 预测中，以重新调整四个现有公式（Haigis、Hoffer Q、Holladay 和 SRK/T）中的每一个的 ML 输出。使用测试数据集比较了具有 ML 修改的 ELP 的公式的性能。通过屈光预测中的平均绝对误差 (MAE) 来衡量性能。结果：当用原始 ELP 和 ML 预测的 ELP 的线性组合替换 ELP 时，测试集中的 MAE ± SD（以屈光度为单位）为：Haigis 为 0.356 ± 0.329，Hoffer Q 为 0.352 ± 0.319，Holladay 为 0.371 ± 0.336，SRK/T 为 0.361 ± 0.331，明显低于原始公式的 MAE ± 0.328：Haigis 为 0.408 ± 0.337，Holladay 为 0.384 ± 0.341，SRK/T 为 0.394 ± 0.351。结论：使用更准确的预测术后 ACD 可显著提高现有四种 IOL 度数公式的预测准确性。
地图审查和证据 G
简介：尽管抗癌药物 (ACD) 被普遍推荐，但其对晚期肝胆癌 (HBC) 患者生存期以外的重要结果的影响可能尚未得到充分评估。我们旨在考虑以患者为中心的结果，确定和映射有关晚期 HBC 的 ACD 与最佳支持治疗 (BSC) 的证据。方法：在本次映射审查中，我们纳入了系统评价、随机对照试验、准实验和观察性研究，比较晚期 HBC 的 ACD（化疗、免疫疗法、生物/靶向疗法）与 BSC。我们在 MEDLINE（PubMed）、EMBASE（Ovid）、Cochrane Library、Epistemonikos、PROSPERO 和 clinicaltrials.gov 上搜索了符合条件的研究。两位审阅者执行了筛选和数据提取过程。我们为每种癌症制作了证据图。结果：我们纳入了 87 项研究（60 项针对晚期肝癌，27 项针对胆囊或胆管癌）。大多数证据支持 ACD 的生存结果，支持 BSC 的毒性。我们发现非生存结果存在一些证据空白，包括生活质量或临终关怀质量。讨论：现有证据不足以评估晚期 HBC 中除生存之外的患者重要结果。未来的研究需要解决这些空白，以便更好地为决策过程提供信息。关键词：肝肿瘤、胆囊肿瘤、胆管肿瘤、抗肿瘤药物、免疫疗法、生物疗法、姑息治疗
培训自主网络防御代理
本文介绍了军事内强大的自动网络防御（ACD）代理商的发展和培训。我们提出了一种架构，该体系结构集成了包括多代理增强学习（MARL），大语言模型（LLMS）的混合AI模型，并将基于规则的系统和一个基于规则的系统纳入分布在网络设备上的蓝色和红色代理团队中。主要目标是自动化关键的网络安全任务，例如监视，检测和缓解措施，从而增加网络安全专业人员保护关键军事基础设施的能力。该体系结构旨在在现代网络环境中运行，其特征是分段云和软件定义的控制器，这些控制器有助于ACD代理和其他网络安全工具的部署。在自动化网络操作（ACO）体育馆中评估了代理团队，该体育馆模拟了北约受保护的核心网络，并可以对自主剂进行可重现的培训和测试。本文以对ACD代理的训练中遇到的主要挑战进行了检查，特别关注培训阶段的数据安全性和AI模型的鲁棒性。
窥视人类大脑
本课程大纲和所有其他课程材料（PowerPoint 幻灯片、讲义、作业、测验、考试、数字录音等）均为亚利桑那州立大学的知识产权，不得公开分发或以其他方式商业化，因为这些材料受版权保护。发布、上传、链接、重新分发和/或下载课程材料可能会导致学生因学术不端行为而受到处罚。此类材料仅供指定学期使用。除非获得记录讲师的书面批准声明，否则不得以任何其他形式使用。根据 ACD 304-06（可在 http://www.asu.edu/aad/manuals/acd/acd304-06.html 上找到），未经记录讲师书面许可，禁止提供商业笔记服务。这包括 PowerPoint 幻灯片和带音频的 PowerPoint 幻灯片。
ASU 101
出勤和参加课堂活动是学习过程的重要组成部分，预计学生将定期上课。但是，某些缺席是不可避免的。在（1）大学批准的事件[ACD 304-02]的情况下，将不对等级的罚款。 （2）宗教假期[ACD 304-04;可以在此处找到列表https://eoss.asu.edu/cora/holidays]; （3）根据[SSM 201-18]在工作期间进行的工作； （4）与卫生专业人员有关的疾病，隔离或自我隔离。预计大学批准的活动，宗教假期或结婚活动应至少在预期缺席前10天通过电子邮件传达给教练。缺勤与疾病相关的疾病，隔离或自我隔离应由卫生专业人员记录，并通过电子邮件尽快与教练通讯。
接种辉瑞或 Moderna 疫苗后
请访问。此文件已退役。请访问 VaccinateLACounty.com 或 http://publichealth.lacounty.gov/acd/ncorona2019/docs/vaccine/AfterVaccinationSummary.pdf 了解信息。
免疫血栓形成及其潜在的生物学机制
作者：ACD Nardi · 2024 · 被引用 4 — 血管内免疫的完整机制，充当血管内的防御屏障，通过该屏障，先天免疫细胞（单核细胞和...）之间的相互作用