Host center: Pediatric Diabetes Center at Hassenfeld Children's Hospital, NYU Langone New York, USA Fellowship supervisor: Prof. Mary Pat Gallagher, MD Introduction I work as attending physician at the Department of Paediatric Endocrinology of Mother and Child Health Care Institute of Serbia in Belgrade, and as assistant lecturer at the School of Medicine, University of Belgrade.我自2019年以来一直是国际小儿和青少年糖尿病学会(ISPAD)的成员,并且是2016- 2019年的活跃ISPAD Jenious Group成员。我还是欧洲儿科内分泌学会(ESPE)的成员,积极参与ESPE传播委员会成员和ESPE疾病工作组/性别发展差异的秘书。我很荣幸能成为2023年Ispad Allan Drash临床奖学金的接受者,非常感谢我很幸运能够在哈森菲尔德儿童医院的儿科糖尿病中心与玛丽·帕特·加拉格(Mary Pat Gallagher)教授担任我的导师。在哈森菲尔德儿童医院(Hassenfeld Children's Hospital)的小儿糖尿病中心帮助患有糖尿病的儿童的方法确实是多学科的,整个团队将共同充当一个以家庭为中心的家庭护理,不仅专注于常规的医疗结果,还集中在糖尿病儿童/家庭生活的价值,感受和质量上。
通过糖尿病护士,教育家和营养师在离开家之前的结构化培训是一个很好的选择。我参加了第1天和第2天教学模块,发现它们非常有用和实用。我希望我能在我的国家实施同样的事情,所以我在Chop时开始研究它,因为我认为这将改善巴基斯坦糖尿病的儿童的护理。在我的住院一周中,我也有机会了解超胰岛素的管理。我真的很感谢Kathryn Lord博士(住院医生),Bassil Kubloaoui博士(糖尿病咨询),米歇尔·里德(Michelle Reed)(糖尿病教育家)和希瑟·麦克奈特(Heather McKnight)(HI CNS),使我的住家一周充满了学习。
注释:如果使用AP信用来为大学主要准备,请参阅特定的校园AP政策。¹为所有微积分考试授予的最多5.3 UC可转移学期单位。²最多可通过语言和文学作品考试授予的5.3个UC转移学期单元。`如果获得多项物理考试的学分,最多可转让的学期单位最多可转移。最多可为所有物理考试授予的5.3 UC转移学期单元。⁴最多可为所有工作室艺术考试授予的5.3个UC转移学期单元。
摘要。上升的温室气体浓度和全球气溶胶排放量的下降正在导致能量以越来越多的速度积聚在地球气候系统中。对地球能量不平衡和海洋变暖的增加的不完全理解可降低准确准备近期气候变化和相关影响的能力。在这里,基于卫星的地球能量预算和海洋表面温度的观察与1985 - 2024年的ERA5大气再分析相结合,以提高人们对地球净能量不平衡变化和导致海洋表面变暖的物理理解。将地球能量失衡从2001 - 2014年的0.6±0.2 wm-2增加到2015 - 2023年的1.2±0.2 wm-2,主要是由于吸收的与海洋中与云辐射效应相关的吸收阳光的增加。观察到的吸收阳光的增加并未被ERA5完全捕获,并且由云层在全球海洋上反射的阳光的广泛减少确定。强烈有助于减少阳光的反射,但韦德尔海和罗斯海最近的南极海冰下降也是最近的南极海冰。在年际时间尺度(2000-2023)中,发现了每年1 Wm-2增加地球能量不平衡的每年增加0.1 o c/yr的增加。只有在混合层下方的热通量中没有并发响应时,才可以从简单的海洋混合层能量预算来理解这一点。基于这种简单的能量平衡方法和观察性证据,发现从2022年到2023年的近乎全球海洋表面变暖在0.27 o c上,与1.85±0.2 wm-2的较大能量失衡在物理上是一致的与从la nina到El Ni〜NO条件的过渡有关的混合层下方的通量。对地球能源预算的驱动因素的这种新解释及其与海洋变暖的联系可以提高对近期变暖和气候预测的信心。
2.Gerhardsson P,Schwandt A,Witsch M,Kordonouri O,Svensson J,Forsander G等。在全世界19个国家 /地区的10年基准测试中,Sweet项目与1型糖尿病青年的HBA1C和糖尿病技术的使用相关。糖尿病技术与治疗学[Internet]。2021年7月[引用2022年4月21日]; 23(7):491–9。可从:http://www.liebertpub.com/doi/10.1089/dia.2020.0618
5外科,牙科,儿科和妇科科学系,小儿糖尿病和代谢部门,大学和阿兹达达·opsedaliera Integrata,Verona,Verona,Verona,Verona,意大利Verona 6 Copenhagen University Hospital -Steno Diabetes Hospital -Steno Diabetes Center Copenhagen医院,Endermology niver Spription,Endmark 7 Enkmargy,Endocrpin- 7 Endocrpin -Endocrpirin- Endocrimology -7 Endocrpin- Endocrincormy -7 endocrimology- endocrpin- endocrimology ,,糖尿病诊所基金会,Dabrowa Gornicza,波兰9儿科和青少年内分泌学家,印度艾哈迈达巴德的Shalby医院内分泌学系10伊斯坦布尔大学Cerrahpasa- cerrahpasa- cerrahpasa- cerrahpasa医学学院Leigh Hospitals NHS Trust,Wigan,英国威根13医学信息学研究所,Charité,Charité,UniversitätsmedizinBerlin,德国14 14洛杉矶儿童医院,美国美国通讯员Sze May ng May ng Obe,儿科,默西岛和西兰卡什郡NHS nhs nhs trust,Mays,Email.NHS May.ngngngn.ngngn.ngngn.ngng n. - 当前对T1DM的预测和预防1型糖尿病(T1D)预测的最佳可用生物标志物是自身抗体,定义的HLA单倍型和遗传风险评分。重要的举措改善T1D预测的示例是Diaunion(区域间筛查研究)和DNBC筛查计划(丹麦国家出生队列),这是一项瑞典和丹麦人口基于人口的筛查计划。这两个程序均包括一种精确的预测方法,包括扩展遗传风险评分,OMIC技术,可在机器学习和人工智能的帮助下更好地理解Beta细胞预测概况。Diaunion的经验
摘要。微机电系统 (MEMS) 可变形镜 (DM) 可通过小型、低功耗设备提供高精度波前控制。这使得它们成为未来太空望远镜的关键技术选择,这些望远镜需要自适应光学系统,以便使用日冕仪对系外行星进行高对比度成像。可变形镜演示任务 (DeMi) CubeSat 有效载荷是一种微型太空望远镜,旨在首次在太空中展示 MEMS DM 技术。DeMi 有效载荷包含一个 50 毫米主镜、一个内部校准激光源、一个来自波士顿微机械公司的 140 个执行器 MEMS DM、一个图像平面波前传感器和一个 Shack - Hartmann 波前传感器 (SHWFS)。DeMi 有效载荷的关键要求是测量单个执行器波前位移贡献,精度为 12 nm,并将空间中的静态和动态波前误差校正到小于 100 nm RMS 误差。 DeMi 任务将把 MEMS DM 技术的技术就绪水平从五级提升到至少七级,以适应未来的太空望远镜应用。我们总结了 DeMi 光学有效载荷的设计、校准、光学衍射模型、对准、集成、环境测试和来自空间操作的初步数据。地面测试数据表明,DeMi SHWFS 可以测量 MEMS DM 上的各个执行器偏转,误差在干涉校准测量值的 10 nm 以内,并且可以满足 0 到 120 V 之间执行器偏转电压 12 nm 精度任务要求。整个环境测试中的有效载荷数据表明,MEMS DM 和 DeMi 有效载荷经受住了环境测试,并为与空间数据进行比较提供了宝贵的基线。来自空间操作的初始数据显示,MEMS DM 在空间中驱动,来自空间的各个执行器测量值与等效地面测试数据之间的平均一致性为 12 nm。© 作者。由 SPIE 根据知识共享署名 4.0 未移植许可证发布。分发或复制本作品的全部或部分内容需要注明原始出版物的归属,包括其 DOI。[DOI:10.1117/1.JATIS.7.2.024002]
机器学习方法通常被采用以推断出有用的生物标志物来早期诊断许多神经退行性疾病,并且通常是神经解剖学衰老。其中一些方法从形态学大脑数据中估算了主题年龄,然后将其表示为“脑时代”。这种预测的大脑年龄与受试者的实际年代年龄之间的差异可以用作与正常脑衰老的病理偏差的指示。大脑年龄模型作为生物标志物的重要用途是从结构磁共振成像(MRI)中对阿尔茨海默氏病(AD)的预测。许多不同的机器学习方法已应用于这项特定的预测任务,其中一些方法以牺牲模型的描述性为代价实现了很高的准确性。这项工作研究了数据科学技术和线性模型的适当组合,以同时提供高精度和良好的描述性。所提出的方法基于包括典型数据科学方法的数据工作流,例如异常值检测,特征选择,线性回归和逻辑回归。尤其是在回归模型中引入了一种新型的归纳偏见,该偏差旨在提高分类任务的准确性和特定性。该方法与其他有或不使用大脑时代(包括支持向量机器和深层神经网络)的形态学大脑数据进行了将基于形态学大脑数据的AD分类的其他机器学习方法进行比较。这项研究采用了从三个存储库(ADNI,AIBL和IXI)获得的1,901名受试者的1,901个受试者的大脑MRI扫描。在反复的交叉验证分析中,仅基于提出的明显脑年龄和年代年龄的预测模型,男性和女性受试者的准确度分别为88%和92%,因此比ART机器学习方法的状态达到了可比或卓越的性能。提出的方法的优点是它在整个回归和分类任务中保持输入空间的形态学语义。准确的预测模型也具有很高的描述性,可用于对预测产生潜在有用的见解。
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