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马里兰州切斯特敦（2024 年 12 月 10 日）——上岸地区委员会 (USRC) 很高兴地宣布成功完成区域经济
马里兰州切斯特敦（2024 年 12 月 10 日）——上岸地区议会 (USRC) 很高兴地宣布，成功完成了查尔斯顿镇的区域经济发展影响分析，该分析由 USRC 的市政发展咨询计划与 Rivers & Roads Consulting 合作完成。该影响分析由查尔斯顿镇委托进行，是其 2008 年综合计划更新的一部分，是对即将发生的开发及其对该镇的潜在影响的深入总结。它强调了积极规划的必要性，以最大限度地利用机会，确保查尔斯顿能够实现明智、可持续的增长，同时保留其历史魅力和小镇特色。Rivers & Roads 合伙人 Sam Shoge 表示：“区域经济发展影响分析为了解增长和投资如何塑造查尔斯顿镇的未来提供了路线图。这项研究带来了清晰的理解和可操作的见解，这些机会将直接惠及将这个社区称为家的人们、家庭和企业。” “在 Rivers & Roads，我们很自豪能够支持这样的举措，这些举措确保未来几年的进展既具有影响力又具有包容性。”影响分析提供了战略建议，帮助查尔斯顿利用关键的区域发展，包括 I-95 立交桥、普林西皮奥商业园的扩建以及附近砂石矿的再开发。在其可操作的见解中，该研究提倡指定新的商业走廊、改善基础设施、创建混合用途分区覆盖层以及激活该镇的海滨。为了利用这些机会，该报告概述了查尔斯顿领导层考虑推进的几项有针对性的举措。 “在保留其独特特色和高质量生活的同时，这项分析为查尔斯顿提供了工具，使其能够利用自身优势和资产，并指导其与该地区的社区伙伴建立更好的联盟，”查尔斯顿镇行政官、CFM Bryan Lightner 表示。“这项研究是帮助查尔斯顿镇战略性地应对即将到来的经济和社区发展的关键一步，为可持续增长和创新提供了框架，”上岸地区议会执行董事 Susan O'Neill 表示。“这正是上岸地区议会市政发展咨询计划旨在实现的结果——提供专家技术援助，使查尔斯顿等市政当局能够应对当地挑战并有效促进长期增长和繁荣。”上岸地区议会市政发展咨询计划为上岸地区的合并市政当局提供专家技术援助
对患有胸腔疾病的儿科患者进行心脏检查......
爱尔兰儿童健康中心儿科急诊医学系，位于塔拉特，都柏林 24，爱尔兰。摘要目的我们注意到，儿科患者在接种 COVID-19 mRNA 疫苗后因胸痛到急诊室就诊。有报道称，其中一些青少年患者被诊断出患有心包炎和心肌炎。本研究旨在确定现行指南用于研究胸痛 COVID-19 mRNA 疫苗接种的安全性和有效性。方法这是一项回顾性研究，评估了 2021 年 8 月（爱尔兰开始为 12-15 岁儿科患者接种疫苗的时间）至 2022 年 6 月之间 11 个月的数据。结果共有 30 名患者符合参与本研究的标准。23 名（77%）患者为男性。17 名（57%）患者在接种第二剂疫苗后出现症状，13 名（43%）患者在第一剂疫苗后出现症状。关于所进行的检查，所有患者均在急诊科进行了心电图检查和复查。28 名患者 (93%) 在急诊科进行了肌钙蛋白水平检查。只有 20 名患者 (67%) 进行了胸部 X 光检查，12 名患者 (40%) 在急诊科测量了肌酸激酶水平。讨论总之，心电图和肌钙蛋白的初步检查是告知是否需要转诊专科医生和进行超声心动图或心脏 MRI 等进一步检查的关键。
检测胸部X射线和CT扫描的深度学习方法
深度学习的快速发展为改善医学图像分析创造了新的机会，尤其是在识别胸部CT和X射线扫描异常时。这项工作调查了旨在提高医疗环境诊断效率和准确性的几种深度学习技术。我们探讨了3D CNN，转移学习和卷积神经网络或CNN的使用，以分析体积CT扫描信息以及2D胸部X射线图片。比较分析表明，各种深度学习架构的益处和缺点，用于识别各种异常，包括肿瘤，肺部，肺炎和其他疾病。我们还介绍了预处理方法的重要性，专门为医学图片分析而设计的评估指标和数据集准备。结果强调了深度学习有可能通过促进对异常的更快，更准确的识别来彻底改变胸部成像诊断的可能性，这将增强患者的结果和医疗保健提供的有效性。在对胸部问题，未来的研究主题和该领域的障碍的深度学习分析中刺激了其他发展。
切斯特顿计划委员会投票继续在Popeyes标牌请愿书上继续听证
作为副镇检察官查克·帕金森（Chuck Parkinson）指出，该文件不包括位于肯尼思·J·艾伦·劳（Kenneth J. Allen Law Law Group）办公大楼以南的包裹所有权证明。也不包括一项拟议的修正条例。aby终于提出了这样的修正案，但在星期四会议之前仅48小时，帕金森氏症和计划者都没有机会在初步听证前进行审查。
使用双峰胸部电子纹身和多级处理来测量运动状态下的心脏时间间隔
摘要 — 目标：我们提出了一种轻薄、柔软、可贴合胸部的双模传感器，即胸部电子纹身，它结合了先进的信号处理框架，可准确识别各种心脏事件，从而即使在身体运动期间也能提取心动时间间隔。方法：我们制作了一个无线电子纹身，具有同步心电图 (ECG) 和心震图 (SCG) 功能。SCG 可测量因心跳引起的胸部振动，提供与 ECG 互补的心血管健康信息。然而，运动引起的伪影会影响 SCG 的功效。电子纹身采用轻薄且有弹性的设计，可将其策略性地放置在剑突附近，便于对 ECG 和 SCG 进行高质量监测，从而提高信号质量。九名参与者在步行和骑自行车时接受了测量。我们提出了一个多级信号处理框架，集成了自适应归一化最小均方 (NLMS) 滤波器、集合平均和经验模态分解 (EMD)，统称为 FAD 框架，以准确提取心脏时间间隔 (CTI)。结果：关键 CTI，尤其是左心室射血时间 (LVET)，被我们的硬件软件系统成功提取，并且即使在大量运动期间也与 FDA 批准的患者监测仪报告的结果高度一致。电子纹身测量的射血前期 (PEP) 也与先前的研究结果一致。结论：双峰胸部电子纹身与 FAD 框架相结合，可在长时间内实现可靠的 CTI 测量
表征胸部CT扫描条件潜在扩散
摘要。这项研究深入研究了用于用于胸部CT扫描的潜在扩散模型的合成肺结节的表征。我们的实验涉及通过二进制掩码进行定位和各种结节属性引导扩散过程。特别是，掩码指示结节在边界框的形状中的近似位置，而其他标量属性则在嵌入向量中编码。扩散模型在2D中运行，在推理过程中产生单个合成CT切片。该体系结构包括一个VQ-VAE编码器，以在图像和潜在空间之间进行转换，以及负责DeNoising过程的U-NET。我们的主要目标是评估合成图像的质量，这是条件属性的函数。我们讨论可能的偏见以及模型是否充分定位并表征合成结节。我们对拟议方法的能力和局限性的发现可能是涉及有限数据集的下游任务，因为医学成像通常是这种情况。
切斯特顿镇议会宣布新的经济发展倡议
在经济发展和运营主管担任主管，帕克将担任切斯特顿镇的主要联系人，并与其主要利益相关者紧密接触，包括邓兰兰商会，印第安纳州沙丘旅游，印第安纳州西北部印第安纳州地区规划委员会和西北印第安纳州论坛。她还将执行以前在以前的城镇经理的职权范围内执行许多其他操作功能。
切斯特菲尔德能源可靠性中心
什么是切斯特菲尔德能源可靠性中心？切斯特菲尔德能源可靠性中心 (CERC) 将由四台 250 兆瓦燃气轮机组成，可产生高达 1,000 兆瓦的电力，足以为多达 250,000 户家庭供电。CERC 将具有双燃料能力，可使用天然气或燃油。它还被设计为未来可能使用氢-天然气混合物。为什么需要切斯特菲尔德能源可靠性中心？由于我们始终致力于为客户提供可靠的电力，并为此使用越来越多的清洁能源，客户对电力的需求持续增加而不是减少。CERC 将与更清洁的发电源合作，在其他设施需要帮助时提供“随时可用”的可调度电力，因为它能够在需要时快速启动，在不再需要时同样快速停止。当地社区将如何从 CERC 中受益？首先，社区将受益于他们期望和应得的持续可靠电力。保持灯火通明至关重要，因为停电时受害最深的是社区中最脆弱的成员。社区还将受益于就业机会、经济活动和税收收入的增加。根据 Mangum Economics 在 2023 年 4 月发布的第三方报告，将创造 540 多个新工作岗位，将花费超过 5300 万美元用于当地经济活动，并在建设期间支付 220 万美元的州和地方税。一旦 CERC 投入运营，它将创造 35 个直接和间接就业机会，每年 2500 万美元的当地经济活动和 1.426 亿美元的新税收收入。可再生能源和电池存储可以代替 CERC 吗？对我们来说，这不是非此即彼的问题，而是“一切”。所有类型的发电都有自己独特的优势和劣势，这就是为什么我们专注于使用不同类型的发电来确保全天候为客户提供可靠的电力。我们目前的发电组合包括七台无碳核电机组、四台最先进的联合循环天然气设施、西半球最大的水力抽水蓄能设施，以及快速增长的可再生能源组合，包括美国最大的海上风电项目（在建）和第三大太阳能项目（运营和规划）。简而言之，海上风电仅提供约 50% 的时间的电力，太阳能最多提供 25% 的时间的电力，这意味着两者都需要与电池存储配对才能随时提供电力。公用事业规模的电池存储仍然是一个新兴领域
研究论文：优化心脏扩大检测：处理胸部 X 光影像的随机森林方法
摘要：本研究探索了随机森林分类器在胸部 X 光图像中自动检测心脏扩大的应用，利用了从 NIH 胸部 X 光数据集处理和派生的数据集。鉴于对心脏扩大的准确及时诊断以提供适当的治疗决策的迫切需求，本研究旨在确定机器学习模型在增强诊断过程中的有效性。本研究采用图像预处理技术，例如用于边缘检测的 Sobel 滤波和用于特征提取的 Hu 矩，增强了模型的输入特征。使用 5 倍交叉验证方法评估分类器的性能，得出的平均准确度、精确度、召回率和 F1 分数大约在 52% 到 54% 之间的结果。这些发现表明可靠性和一致性处于中等水平，表明集成机器学习方法在医学成像分析中具有潜在效用。然而，不同数据子集之间的性能差异凸显了挑战，需要进一步优化。这项研究有助于推动将机器学习融入临床环境的持续讨论，展示了其潜在的优势和当前的局限性。建议未来的研究扩大数据集的种类，整合先进的深度学习方法，并在临床环境中严格测试这些模型。这些发现对医疗保健领域自动诊断工具的开发具有重要意义，可能提高诊断的准确性和效率。