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切斯特菲尔德县公立学校
● 更新 CCPS 学生和家长手册，以解决人工智能的使用和学术诚信问题。 ● 更新员工可接受使用培训模块中的内容，为员工提供有关应用于人工智能的学生数据隐私和安全问题的明确指导。 ● 更新现有的数字公民课程，以包括有关适当使用人工智能的内容和课程 ● 通过现有渠道（如年级和系主任会议以及专业学习社区 (PLC)）与教师就人工智能不断发展的应用的影响进行持续对话。 ● 提供可导入教师课程的 Canvas 模块内容，以补充通常在年初共享且始终存在于课程中的现有程序信息，例如教学大纲、课堂期望、评分等。
新生儿复苏期间的胸部压缩
有效递送的胸部压缩将导致血氧仪上明显的脉动。一旦开始胸部压缩，如果先前使用较低的浓度，则通常将灵感的氧气增加到100％。按时间胸部压缩是需要的，然后应该已经尝试尝试以较低的氧气浓度来实现自发循环的步骤，并且将尝试增加心率。因此，尝试增加补充氧气浓度似乎是谨慎的。然而，在这种情况下，动物研究在自发循环的情况下没有100％氧气比空气的优势，而且没有人类研究。anzcor建议，如果使用100％的氧气，则应在心率恢复后尽快断奶。
Citizens Energy BESS，166R Chestnut Street 3W3 电池
2025 年 2 月 7 日 大卫·卡瓦诺先生 新英格兰能源 5 Hampshire Street, Suite 100 Mansfield, MA 02048 主题：公民能源 BESS，166R Chestnut Street 3W3 电池 - 拟议计划申请 (PPA) - RMLD-25-G02 亲爱的卡瓦诺先生， 这封信旨在通知您，根据 ISO 关税第 I.3.9 节的审查，未发现以下 PPA 有重大不利影响： RMLD-25-G03 - 雷丁市政电力部门代表公民能源 BESS South 提出的发电机申请，用于在马萨诸塞州雷丁安装 4.99 MW/14.4 MWh 电池设施，并通过 3W3 电路与北雷丁变电站互连。该项目的拟定投入使用日期为 2025 年 5 月 15 日。可靠性委员会 (RC) 审查了为支持拟议项目而提交的材料，未发现对其输电设施、其他输电所有者的输电设施或任何其他市场参与者的系统的可靠性或运行特性产生重大不利影响。在充分考虑了 RC 审查后，ISO New England 已确定该计划的实施不会对输电所有者的输电设施、其他输电所有者的输电设施或市场参与者的系统的可靠性或运行特性产生重大不利影响。根据 ISO 关税第 I.3.9 条做出的决定仅限于审查参与者提交的拟议项目的可靠性影响，并不构成根据 ISO 关税的任何其他规定对拟议项目的批准。诚挚的，/s/ Al McBride Alan McBride 系统规划副总裁 抄送：拟议计划申请
切斯特菲尔德县经济发展局：宗旨和权力概述 切斯特菲尔德县监事会 2025 年 1 月
切斯特菲尔德县经济发展局（“EDA”）是县监事会根据《工业发展与收益债券法》（弗吉尼亚州法典第 15.2-4900 条以下）（“IDA 法”）设立的一个独立政治分支机构 监事会于 1968 年设立了切斯特菲尔德县工业发展局，并于 2005 年将其更名为切斯特菲尔德县经济发展局，以体现设立 EDA 的更广泛目的以及根据 IDA 法授权其行事的目的 EDA 的权力源自 IDA 法，并受到弗吉尼亚宪法和弗吉尼亚判例法规定的某些限制
人工智能在分析胸部 X 光片中 COVID-19 肺炎迹象方面的潜力 Ginneken, B. van 2021，文章/致编辑的信（放射学，299，1，（2021），第 E214-E215 页）
大约一年前，一种新型冠状病毒开始从中国武汉传播。由此引发的疫情在许多方面都是史无前例的，其中之一就是它引发的科学出版物数量。PubMed 已经列出了 70,000 多篇关于 2019 年冠状病毒病 (COVID-19) 的论文。《放射学》上的第一篇出版物描述了 COVID-19 肺炎的 CT 表现，发表于 2020 年 2 月 6 日。迄今为止，《放射学》已发表了 40 篇关于该主题的原创研究文章。这些研究产生了重大影响：2020 年《放射学》杂志中引用次数最多的 12 篇论文（使用谷歌学术统计的数据）均为有关 COVID-19 的论文，甚至排名第 12 位的文章的引用次数也是 2019 年《放射学》杂志中引用次数最多的文章的两倍。（有趣的是，2019 年引用次数最多的 12 篇《放射学》出版物均涉及人工智能 [AI] 的应用。）
AI检测的胸部X射线异常的系统优先级用于优化的肺癌检测
表1：胸部X射线发现的三种优先策略中AI系统的性能指标，包括灵敏度，特异性，正预测值（PPV）和负预测值（NPV）。ppv：阳性预测价值 - 真正阳性的AI阳性病例的比例。npv：负预测价值 - 真正负面因素的AI阴性案例的比例。fpr：误报率 - AI标记的非癌症案件的比例。fnr：假阴性率 - AI错过的癌症病例的比例。
肺癌患者胸部 X 光检查中 AI 发现的流行情况：一项横断面队列研究
AI 优先肺癌 (N=4408) 转诊队列 (N=107065) 肺癌百分比 转诊队列百分比 患病率 (PR) (95% CI) 所有 CXR P1 1761 17691 39.95 16.52 2.42 (2.33–2.51) P2 2071 36686 46.98 34.27 1.37 (1.33-1.42) P3 250 10853 5.67 10.14 0.56 (0.49-0.63) P4 326 41835 7.40 39.07 0.19 (0.17-0.21) 全科医生转诊 CXR P1 766 2695 47.88 11.96 4.0 (3.76-4.26) P2 633 4576 39.56 20.30 1.95 (1.82-2.08) P3 76 2423 4.75 10.75 0.44 (0.25-0.55) P4 125 12847 7.81 56.99 0.14 (0.12-0.16) 急诊科转诊 CXR P1 617 4479 36.70 17.07 2.15 (2.01-2.30) P2 822 9194 48.90 35.04 1.39 (1.32-1.47) P3 122 2997 7.26 11.42 0.63 (0.53-0.76) P4 120 9570 7.14 36.47 0.20 (0.16-0.23)
SECCRA 选择 Waga Energy 在宾夕法尼亚州生产 RNG 费城（宾夕法尼亚州），2024 年 12 月 18 日 - 东南切斯特县垃圾管理局（S
SECCRA 选择 Waga Energy 在宾夕法尼亚州生产 RNG 费城，2024 年 12 月 18 日——切斯特县东南垃圾管理局 (SECCRA) 选择 Waga Energy 在位于宾夕法尼亚州西格罗夫的 SECCRA 社区垃圾填埋场生产可再生天然气 (RNG)。SECCRA 是负责切斯特县南部废物管理的市政当局，而 Waga Energy (EPA:WAGA) 是从垃圾填埋场生产可再生天然气 (RNG) 的全球专家，双方签署了一项为期 20 年的协议，在宾夕法尼亚州西格罗夫的 SECCRA 社区垃圾填埋场生产 RNG。根据该协议，Waga Energy 将在该现场使用其专利的 WAGABOX® 技术资助、建造、拥有和运营 RNG 生产设施。该 WAGABOX® 装置是切斯特县的第二套装置，彰显了 Waga Energy 对社区 RNG 的承诺。Landcaster 垃圾填埋场正在建造一套 WAGABOX® 装置。 WAGABOX® 设施于 2026 年投入使用后，每年将向当地天然气网络注入 229,000 MMBtu（67 GWh）的 RNG。这相当于每年为大约 4,300 户家庭供暖。生产的 RNG 每年将抵消约 15,000 吨二氧化碳当量排放量1。RNG 是能源转型的重要支柱，是一种本地可再生能源，可替代交通、工业和供暖领域的化石燃料。SECCRA 为切斯特县南部的 24 个行政区和乡镇提供服务。SECCRA 社区垃圾填埋场收集一个由 105,000 人组成的社区的垃圾，每年接受近 150,000 吨垃圾。WAGABOX® RNG 设施的实施进一步体现了 SECCRA 对垃圾填埋场服务社区的长期承诺。经过 15 年的发展，Waga Energy 的专利 WAGABOX® 技术将膜过滤与低温蒸馏相结合，彻底改变了垃圾填埋气的升级。无论垃圾填埋气的流速和成分如何变化，它都能确保生产管道质量的 RNG，从而最大限度地提高垃圾填埋场的可再生能源产量。SECCRA 社区垃圾填埋场 WAGABOX® 设施将是 Waga Energy 在宾夕法尼亚州的第三个项目。SECCRA 总经理 Scott Mengle 表示：“SECCRA 长期以来一直是垃圾填埋气发电计划的先驱，并因将垃圾填埋气转化为电能而于 2007 年获得了美国环保署颁发的年度项目奖。”SECCRA 董事会主席 Andrew Mazzeo 表示：“与 Waga Energy 达成的这项新协议代表了我们对可持续发展的承诺的新篇章。通过升级垃圾填埋场
胸部X光片诊断AI的诊断不足偏置可以通过数据集偏置属性进行分解和缓解
抽象不平等的诊断准确性是基于AI的模型的广泛关注点。然而，当前的偏差表征是狭窄的，并且无法说明上游数据收集的系统偏见，从而将AI性能的不平等现象与偏见混合在一起，这是由于数据集本身的分布差异。此差距具有广泛的含义，导致降低偏见的策略无效。我们介绍了一种新颖的回顾性模型评估程序，该程序识别并表征了解释人口级诊断差异的受保护群体之间的分布差异的贡献。在三个大规模的胸部射线照相数据集中，我们一直发现年龄和混淆图像属性（例如病理类型和大小）的分布差异有助于跨种族亚组的模型性能较差。通过系统地将观察到的不足诊断偏见归因于由于数据收购过程中的偏差或数据集偏见而引起的分布差异，我们提出了一种通用方法，用于解散不同类型的数据集偏置如何相互作用和化合物以造成可观的AI性能差异。我们的方法是可以采取行动的，可以帮助设计针对特定亚群的基础模型的目标干预措施，而不是忽略上游数据偏见不平等AI性能的系统贡献的方法。