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名称：劳伦·博伊特（Lauren Boyett）标题：倡导者组织或代理：CT Cannawarriors主题：HB05429- AAC护理人员合格的患者和姑息治疗
有能力拥有一名法律护理人员，他们可能会为康涅狄格州的有限患者种植少数植物，这对我们来说会产生很大的影响，并且可能能够帮助目前处于类似情况的其他无数家庭。通过简单地了解患者的独特需求并能够相应地定制治疗方法，这是当前的医用大麻计划根本无法提供的，可以提供护理人员可以提供的个性化护理。
建立国家能源主导委员会
该文档计划于20125年2月20日在联邦公报上发布，并在https://federalregister.gov/d/2025-02928上在线获取，并在https://govinfo.gov
社会科学中的定量方法
“ QMSS使学生接触到在学术界和商业世界中对当今世界至关重要的技能和概念。当我到达密歇根大学时，我唯一的数据经验就是制作Google表。现在，我已经为社会研究所进行了研究，已经对Tableau的气候变化进行了演讲，并且正在学习Python的绳索，但我什至还没有完成课程序列！课程丰富，教师注意让您了解发生了什么，学生社区非常支持。现代研究建立在大数据上，QMSS正在教我如何理解它。” - 康纳·扎勒（Connor Zahler），QMSS未成年人，组织研究和历史双专业和QMSS学生博客助理编辑和办公室助理
如何准备 - 定量才能-Toprankers
实际上，2009年以来，Cat Online模式的发作在CAT准备过程方面产生了重大转变。这是因为，2009年是有多个猫论文要研究，分析和以我们的写作和准备过程为基础的第一年。在随后的几年中，随着猫窗的增加，每年的论文数量达到了30-40篇论文。CAT在2015年回到了两槽测试，因此总共只有两张测试纸。cat 2017也是这一旅程中的一个重要变化点 - 就像在线猫历史上第一次，实际的测试纸是为参加考试的学生发布的。，总的来说，总的来说，在了解我需要提供给读者的准备工作时，我对150多个测试论文的经验更为丰富。基于这个相当丰富的见解，我基于此版本的变化（注意：我的其他书籍中已经纳入了类似的变化，如何为CAT的言语能力和阅读理解做准备，如何为CAT准备数据解释以及如何为Cat的逻辑推理做准备）以及上几年的cat cat纸书。
新泽西州药物利用率审查委员会虚拟平台
Issue Action Notes Roll Call Present: Dr. Swee, Dr. Gochfeld, Dr. Moynihan, Dr. Barberio, Ms. Olson, Dr. Lind (ex-officio) Unable to attend: Dr. Marcus, Mr. Schafer Dr. Swee's pre meeting Dr. Swee called the meeting to order by reading the following statement as announcement required for the Board's meetings: In compliance with Chapter 231 of the public laws of 1975, notice of this meeting was given by way of filings in the特伦顿时报，《星报》和大西洋城出版社。审查从2023年4月19日的批准会议记录的审查，对会议进行了审查和批准。批准的会议摘要还将发布在Durb网站上：htt o：// n i.a ov/humanservices/dmahs/dmahs/dmahs/boards/durb/geetina/index.html•秘书报告 - 专员已在
深度学习拱门的比较研究
图3说明了Yolov5分类结果的实现。网络摄像头将捕获鱼类对象的实时图像，并且网络摄像头记录的输出将在Python程序中处理，其中已将ONNX文件作为学习模型合并。随后，系统将在显示器上显示鱼的图像，并配以相机捕获的鱼类。该系统成功地在监视器上成功显示了被检测到的鱼的实时图像，并伴有其各自的物种。此外，我们优化了该模型以提高速度和准确性，评估了性能指标，例如响应时间和准确率。实时鱼类分类系统展示了在渔业监测，环境研究和水产养殖行业中的潜在应用，为准确性和技术整合的持续进步铺平了道路。
教育部 - 机器人技术
•满足所有学习者的需求，包括需要额外支持或有特殊需求的学习者的需求。SHS，SHT和STEM课程包括通过技术和其他措施将教学和学习材料调整为可访问的格式，以满足残疾学习者的需求，包括残疾学习者。•结合策略和措施，例如差异化和适应性教学法，以确保为所有学习者提供公平的资源和机会。•挑战传统的性别，文化或社会刻板印象，并鼓励所有学习者发挥真正的潜力。•为学校中有才华和才华横溢的学习者提供需求。
不丹贸易统计（2024年第二季度）
gesers Overs，1961,9 rrcs，作为Leada 4,55,235,32），23,363,382 20：75，645,126,126,126,126,236，1，1，1，138，138，60,27，60,6,45,560,560,560,260,260,260,260,82 37,3938,341,361,3 36,64 2,75,69,6254，25,45，4085,43,393,393,13,13,39,39,36,36,46a2 78,07,07,312,120,80,80,80,80,80,80,80,80,80
国家气候治理峰会2024
上午11:50 [45分钟]小组讨论：吸引利益相关者与Datuk博士与首席执行官Datuk博士实现生物多样性保护目标，使我们的稀有动物（Bora）朱利安·海德（Julian Hyde伦敦协会由马来西亚气候治理理事会成员拿督·亨利·巴洛（Dato'Henry Barlow）主持。
引文 Sendilraj V、Pilcher W、Choi D、Bhasin A、Bhadada A、Bhadadaa SK 和 Bhasin M (2024) DFUCare：糖尿病足溃疡深度学习平台
糖尿病足溃疡 (DFU) 是影响糖尿病患者的一种严重并发症，超过一半的 DFU 都有感染风险。在这些感染中，约 20% 需要截肢 (1、2)。这是一个值得关注的重要问题，因为因 DFU 而截肢的患者的死亡率很高，预计超过一半的患者会在五年内死亡 (3)。此外，治疗和管理 DFU 及其并发症的经济负担超过了五大癌症，仅在美国，每年的费用就超过 110 亿美元 (4)。随着糖尿病 (DM) 患病率的持续上升，DFU 预计将成为全球卫生系统的更大负担，并且可能是最昂贵的糖尿病并发症之一 (5)。尽管在确定 DFU 治疗的新疗法方面取得了显着进步，但对 DFU 的根本病因和管理的早期诊断仍然具有挑战性。 DFU 愈合受损是一种复杂的发病机制，由多种因素引起，包括糖尿病足部感染、伤口缺血、免疫系统衰竭和血糖控制不佳（6-8）。DFU 管理需要在多个时间点评估感染和缺血情况以便更好地管理，但由于其侵入性，目前这种方法受到限制。由于农村地区无法接触到 DFU 伤口中心和临床专家，这个问题更加严重。因此，临床对用于分析伤口感染和缺血检测的非侵入性工具的需求尚未得到满足，这两个关键因素是伤口愈合受损。近年来，深度学习算法在疾病的检测和诊断方面表现出巨大的潜力，特别是在医学成像、放射学和病理学方面（9-11）。这导致了深度学习图像分析作为一种辅助工具的出现，它支持临床医生进行决策，提高疾病诊断和治疗的效率和准确性（12）。深度学习在糖尿病足溃疡的分类和定位方面也显示出了良好的效果。它在缺血和感染分类方面取得了很高的准确率，分别为 87.5% 至 95.4% 和 73% 至 93.5%（13-16）。此外，研究人员在糖尿病足溃疡定位方面也取得了重大进展，平均精度 (mAP) 值在 0.5782 至 0.6940 之间，F1 分数在 0.6612 至 0.7434 之间（17、18）。尽管取得了这些进展，但其中许多工具仍处于开发的早期阶段，缺乏预测感染、缺血和其他对糖尿病足溃疡伤口管理至关重要的身体特征的自动分析能力。此外，目前的伤口分析平台依赖于专有硬件附件，例如热扫描仪（例如 Pod Metrics 的 SmartMat）、使用结构光或激光的 3D 扫描仪（例如 Ekare.ai 的 Insight 3D 和 Swift Medical 的 Ray 1），和光学相干断层扫描 (OCT) 用于可视化和量化与糖尿病足溃疡形成相关的微血管结构 ( 19 , 20 )。这些专门附件的需求可能会限制普通人群获得糖尿病足溃疡治疗的机会。为了解决这些限制，开发一种非侵入性和自动化的工具至关重要，即使在资源有限的地区，也可以全面分析伤口组织。本研究旨在