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政治经济学研究所-Bard Digital Commons
Bard Digital Commons的Bard College Levy经济学学院免费带给您这种开放访问。已被授权的bard数字公共管理员纳入安瓦尔·谢赫（Anwar Shaikh）的档案。有关更多信息，请联系DigitalCommons@bard.edu。
第11章与机器比赛-DigitalCommons@usu
在其2021年人工智能指数中，斯坦福大学报告说，整个美国，只有2.4％的AI博士是非裔美国人（第144页）。他们的2023年报告专注于计算机科学博士，而不是AI，但非裔美国人仍然仅占该专业领域的4.05％（第310页）。尽管这些统计数据不是完全代表性的，但AI是一个高度竞争的领域，并且通常将博士学位列为机器学习研究职位的要求。该报告进一步警告说：“种族和种族，性别认同和性取向缺乏多样性，不仅有风险在劳动力中造成不均匀的权力分布，而且同样重要的是，加强了AI系统产生的现有不平等现象”（斯坦福大学，2021年，第2021页，第3页）。AI社区中的代表性对于最大程度地减少对非裔美国人社区的巨大物质伤害绝对必要。
管理数字公共基础架构作为共享
3多中心原则认识到参与决策的多样性，以及多个政治决策中心的重要性 - 此类中心分布在规模（地方，国家，地区，全球）和部门，并涉及正式和非正式措施。一般参见，·卡罗来纳州Aguerre，Malcolm Campbell-Verduyn，Jan Aart Scholte，“全球数字数据治理：多中心视角”，第1届ED（Routledge，2024）
太平洋rxtracts- 2025年2月 - 学术共享
由人工智能（AI）提供支持的简单心电图（ECG）可以彻底改变预防高血压，从而识别出症状前有风险的人。这项研究证明了AI增强心电图早期预测高血压的潜力，利用AIRE-HTN模型，该模型分析了18万名患者的100万个ECG。来自贝丝以色列执事医疗中心（BIDMC）的队列包括4.7％的亚洲人，12.8％的黑人，5.4％的西班牙裔和64.5％的白人参与者，以确保人口统计学多样性。使用英国生物银行队列进行验证，该验证主要是白色（96.3％），并提供了强大的遗传，临床和生活方式数据。这项研究采用了回顾性队列设计，包括具有常规心电图记录的参与者，没有事先诊断出高血压。深度学习算法应用于ECG数据，提取与高血压风险相关的特征（例如QRS持续时间，心率变异性）。研究人员评估了AIRE-HTN是否提高了预测出现高血压的能力，超出了年龄，性别，血压，种族，普遍的糖尿病（DM）和吸烟状况。根据临床数据（例如血压测量值）对结果进行了验证，并在各个年龄和种族组中评估了模型的表现。通过纳入多样化的人口统计学，该研究涉及特定人群的心电图变化
森塔尼湖案例研究 - Jefferson Digital Commons
1 GFZ 德国地质科学研究中心，地质微生物学分部，14473，波茨坦，德国 2 国家研究与创新机构 (BRIN) 湖沼学与水资源研究中心，KST Soekarno，Jalan Jakarta-Bogor KM 46，Cibinong，Bogor 16911，印度尼西亚 3 托马斯·杰斐逊大学生命科学学院生物与化学科学系，宾夕法尼亚州费城 19144，美国 4 Cendr awasih 大学，数学与自然科学学院生物系，Jl. Kamp. W olker，W aena，J ay a pur a 99358，印度尼西亚 5 波茨坦大学，地质科学研究所，14476，波茨坦，德国 ∗ 通讯作者。GFZ 德国地质科学研究中心，地质微生物学分部，14473，波茨坦，德国。电子邮件：dlipus@gfz-potsdam.de ‡ 两位作者贡献相同 编辑：[Martin W. Hahn]
早产儿中的身体成分-DigitalCommons@umc
1新生儿学系，佛罗里达州中央佛罗里达大学医学院Nemours儿童医院。 melissak.thoene@unmc.edu 3新生儿学系，密苏里大学医学院Mercykids儿童医院，美国密苏里州斯普林菲尔德校园，美国密苏里州斯普林菲尔德，美国密苏里州65804； Zaineh.aljanini@mercy.net 4 Neonatology司，宾夕法尼亚州埃诺拉宾夕法尼亚州宾夕法尼亚州宾夕法尼亚州宾夕法尼亚州汉普顿医疗中心部儿科部门17025； palur@pennstatehealth.psu.edu 5 Neonatology，埃默里大学儿科学系和美国亚特兰大的儿童医疗保健，美国佐治亚州30322，美国； kera.michelle.mcnelis@emory.edu *通信：sreekanth.viswanathan@nemours.org
CADASIL-DigitalCommons@TMC
背景：伴有皮质下梗塞和白质脑病的常染色体显性脑动脉病 (CADASIL) 是最常见的遗传性脑小血管病 (CSVD)，其病理学特征为非动脉粥样硬化和非淀粉样弥漫性血管病，主要累及中小型穿透动脉和软脑膜动脉。1996 年，Notch 受体 3 基因 (NOTCH3) 突变被确定为 CADASIL 的病因。然而，从那时起，其他遗传性 CSVD 已被描述，包括 HtrA 丝氨酸肽酶 1 基因相关 CSVD 和蛋白酶 A 基因相关 CSVD，其临床表现与原始表型相似。尽管 NOTCH3 相关脑小血管病现在是一种公认的遗传性疾病，研究这种疾病的研究数量也在增加，但 NOTCH3 在 CADASIL 发病机制中的作用仍然不清楚。综述目的：本综述旨在深入了解遗传性脑小血管病的发病机制和诊断，以及个性化治疗、预测方法和有针对性的预防。在本综述中，我们总结了 CADASIL 的最新进展，包括临床、神经影像学、病理学、遗传学、诊断和治疗方面以及鉴别诊断，其中强调了 NOTCH3 突变的作用。综述的关键科学概念：在本综述中，CADASIL 与其他遗传性脑小血管病一起被重新审视为一种 NOTCH3 相关脑小血管病。2024 作者。由 Elsevier BV 代表开罗大学出版 这是一篇根据 CC BY-NC-ND 许可 ( http://creativecommons.org/licenses/by-nc-nd/4.0/ ) 的开放获取文章。
DigitalCommons@TMC——德克萨斯医疗中心
摘要：癫痫是第二大最常见的慢性神经系统疾病，其治疗往往因患者对药物没有反应而变得复杂。抗癫痫药物治疗失败通常是由于存在非癫痫性癫痫发作。区分非癫痫性癫痫发作和癫痫性癫痫发作需要对癫痫监测单元记录的脑电图 (EEG) 进行昂贵且耗时的分析。机器学习算法已用于从 EEG 中检测癫痫发作，通常使用 EEG 波形分析。我们采用了一种替代方法，使用卷积神经网络 (CNN) 和 MobileNetV2 的迁移学习来模拟癫痫病专家对 EEG 图像的真实视觉分析。来自不同医疗机构的两个癫痫监测单元的 107 名成年受试者的总共 5359 张 EEG 波形图图像被分为癫痫组和非癫痫组，以对 CNN 进行训练和交叉验证。该模型在提取训练数据的站点实现了 86.9%（曲线下面积，AUC 0.92）的准确率，在仅使用数据进行验证的另一个站点实现了 87.3%（AUC 0.94）的准确率。这项调查证明了使用 CNN 分析 EEG 绘图图像可以实现的高准确率以及该方法在 EEG 可视化软件中的稳健性，为在临床环境中使用类似方法进一步对癫痫发作进行细分奠定了基础。
大哥观看公共当局的简报（欺诈，错误和恢复）在下议院进行第二次阅读的法案
帐户寻找与福利付款相关的人。拟议的措施迫使第三方组织拖拉所有客户的帐户，以“核实索赔人对福利的权利”。 7这项新的权力将修改1992年《社会保障管理法》（“ SSAA”），允许DWP通过要求第三方提供资格验证通知（EVN）（例如银行，建筑社会或信用合作社），以进行福利接受者的个人数据，以进行无疑的欺诈活动而进行大规模监测。发出后，EVN要求接收者向国务卿提供有关帐户持有人，帐户和“帐户如何符合资格标准”的“指定详细信息”（在新插入的sch。3b（1）（3））。在法案面前未指定此类个人细节的范围。为了进行这项高度复杂的监控并向DWP提供如此广泛的客户信息，银行将必须根据DWP提供的未知搜索标准处理所有银行帐户持有人的数据并运行自动监视扫描。在保守党政府失败的数据保护和数字信息（“ DPDI”）法案的第二次阅读辩论中，沃克斯勋爵警告说，几乎相同的大众银行间谍权力的提议“构成了对监视社会的令人担忧的蔓延水平”。8