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ACER 决议 01-2025 - 附件 I
“根据第 14(1) 条，每项申请的 TSO 应就 BSP 提交平衡容量投标的单一门禁时间达成一致。在确定平衡容量平台门禁时间的确切时间之前，TSO 应公开咨询利益相关者。此类咨询应在门禁时间实施前至少三个月进行，并应持续至少四周。门禁时间应在生效或发生任何变化前至少四周公布。此公告还应包括门禁时间延迟或重新开放投标窗口等例外情况。在这些情况下，TSO 应在实际申请前尽快并在合理的时间内宣布这些变化。”
解密的啮齿动物行为：揭开复杂决定
推荐引用推荐引用Giri，Atanu，“解密的啮齿动物行为：通过行为神经科学中的高吞吐量数据分析来揭示复杂的决策”（2024）。开放访问论文和论文。4245。https：//scholarworks.utep.edu/open_etd/4245
分子肿瘤学检测用于实体肿瘤癌症诊断、预后和治疗决策 - 商业和个人交换医疗政策
目前正在接受乳腺癌辅助激素治疗（如他莫昔芬或芳香化酶抑制剂），且满足以下所有条件： o 激素受体阳性（雌激素受体阳性、孕激素受体阳性或两者）；并且 o HER2 受体阴性；并且 o 患者和治疗医生在检测前已经讨论过检测的潜在结果，并决定使用该结果来指导有关延长辅助激素治疗的决策 对于乳腺癌患者，针对同一肿瘤使用多种预测性 GEP 尚未得到证实，并且由于疗效证据不足，在医学上也没有必要。 注意：这不适用于 BCI 检测，BCI 检测可用于评估延长内分泌治疗在可能已经有 GEP 的乳腺癌中的作用，以确定辅助化疗的作用。由于疗效证据不足，针对乳腺癌适应症（包括导管原位癌 (DCIS)）的 GEP 或除之前已证实的治疗决定以外的治疗决定未经证实且在医学上没有必要。此类检测可能包括但不限于：
COI决定，提交A到Z Education LLC ...COI决定，提交A到Z Education LLC ...
Boomerang Studios Kannan Karthik Eller College of Management 1/16/2025 Substantial-NB eDisclosure HSpeQ LLC Hurbon Helena College of Medicine 1/23/2025 Substantial-NB eDisclosure MCR Therapeutics Cai Minying Chemistry & Biochemistry 1/24/2025 Substantial-NB eDisclosure Midas Financial Classroom Payne Patrick School of Human Ecology 1/24/2025 Substantial-NB eDisclosure Nanox Rubin Geoffrey Medical Imaging 1/17/2025 Substantial-NB eDisclosure PlatformOnDemand Maerz Jessica Theatre Film and Television 1/14/2025 Substantial-NB eDisclosure Teleost Biopharmaceutical LLC Cai Minying Chemistry & Biochemistry 1/24/2025 Substantial-NB eDisclosure图森爵士学院Winston Brice音乐学院1/23/2025实质性NB Edisclosure Worker Architecture PLLC Mackey John Architecture 1/23/2025 acconial-nb nb edisclosure
通过最优稀疏决策树预测医学实验室测试的紧急程度：超声心动图案例研究
背景：在当代医疗保健领域，实验室测试是推动精准医疗进步的基石。这些测试提供了对各种医疗状况的深入见解，从而促进了诊断、预后和治疗。然而，某些测试的可及性受到诸如高成本、专业人员短缺或地理差异等因素的阻碍，这对实现公平的医疗保健构成了障碍。例如，超声心动图是一种极其重要且不易获得的实验室测试。对超声心动图的需求不断增加，凸显了更高效的调度协议的必要性。尽管有这种迫切的需求，但在这一领域的研究却有限。目标：本研究旨在开发一种可解释的机器学习模型，以确定需要超声心动图检查的患者的紧急程度，从而帮助确定调度程序的优先级。此外，本研究旨在利用机器学习模型的高可解释性，深入了解影响超声心动图预约优先级的关键属性。方法：基于来自电子健康记录的大量现实世界超声心动图预约数据集（即 34,293 个预约），进行了实证和预测分析以评估患者的紧急程度，该数据集包含管理信息、转诊诊断和潜在患者状况。我们使用了一种最先进的可解释机器学习算法，即最佳稀疏决策树 (OSDT)，该算法以高准确性和可解释性而闻名，来研究与超声心动图预约相关的属性。结果：与表现最佳的基线模型相比，该方法表现出令人满意的性能（F 1 -score=36.18%，提高了 1.7% 和 F 2 -score=28.18%，比表现最佳的基线模型提高了 0.79%）。此外，由于其高度可解释性，结果为通过从 OSDT 模型中提取决策规则来识别紧急患者进行测试提供了宝贵的医学见解。结论：该方法表现出了最先进的预测性能，证实了其有效性。此外，我们通过将 OSDT 模型得出的决策规则与既定的医学知识进行比较来验证这些决策规则。这些可解释的结果（例如 OSDT 模型中的属性重要性和决策规则）强调了我们的方法在优先考虑患者紧急程度的超声心动图预约方面的潜力，并且可以扩展到使用电子健康记录数据优先考虑其他实验室测试预约。
分数：评估决策的鲁棒性 -
摘要 - 自主驾驶系统（ADS）测试对于ADS开发至关重要，目前的主要重点是安全性。然而，对非安全性能的评估，尤其是广告做出最佳决策并为自动驾驶汽车（AV）提供最佳途径的能力，对于确保智力和降低AV风险的智力也至关重要。当前，几乎没有工作来评估ADSS路径规划决策（PPD）的鲁棒性，即，在环境中无关紧要的变化后，广告是否可以维持最佳的PPD。关键挑战包括缺乏评估PPD最优性的清晰牙齿，以及寻找导致非最佳PPD的场景的困难。为了填补这一空白，在本文中，我们专注于评估ADSS PPD的鲁棒性，并提出了第一种方法，分区者，用于生成非最佳决策方案（NODSS），其中ADS不计划AVS的最佳路径。测试器包括三个主要组成部分：非侵入性突变，一致性检查和反馈。为了克服甲骨文挑战，设计了非侵入性突变以实施保守的修改，从而确保了在突变场景中保存原始的最佳路径。随后，通过比较原始场景和突变的场景中的驱动路径来应用一致性检查以确定非最佳PPD的存在。为了应对大型环境空间的挑战，我们设计了整合AV运动的空间和时间维度的反馈指标。这些指标对于有效地转向发射的产生至关重要。因此，分子可以通过生成新方案，然后在新方案中识别点头来生成点头。我们评估了开源和生产级广告Baidu Apollo上的分员。实验结果验证了分子在检测ADS的非最佳PPD中的有效性。它总共生成63.9个点头，而表现最佳的基线仅检测35.4个点头。
Syncardia Systems已决定为中国皇帝下一代全人工心脏
包括所有与历史或当前事实无关的陈述，通常可以通过使用未来的日期或诸如“目标”，“愿景”，“策略”，“保留”，“继续”或“持续”或对此类术语和其他可比术语的否定来确定。这些陈述不能保证未来的绩效，并且涉及难以预测的风险，不确定性和假设。因此，由于众多因素，风险和不确定性，可能导致实际结果与此类估计或预测有实质性差异，因此实际结果和结果可能与此类前瞻性陈述中所表达或预测的结果有重大差异。在评估本新闻稿中的信息时，您要注意不要过分依赖这种前瞻性陈述。此类前瞻性陈述仅在制作之日起说明，并且公司不承担任何义务，以更新任何前瞻性陈述，以反映本新闻稿之日之后的事件或情况，除非法律要求。本新闻稿中的前瞻性陈述可能包括：例如，陈述：专利通过将泵送机制充分整合到植入的人工心脏心室中，消除外部驱动机制的能力中国患者的一代皇帝人工心脏以及我们与国际监管机构和合作伙伴的持续合作，以确保其当前和下一代全部人工心脏的未来可用性。
政府使用自动决策
投资公共服务人员并支持监督机构29公共服务人员29独立监督机构30咨询问题的答案31 1。对使用ADM的透明度的需求应与保护有关业务流程和系统的敏感信息的需求保持平衡？31 2。在框架中构建哪些透明性规则？31 3。应在用于使用ADM的地方使用哪些实体前保护措施？32 4。应该需要哪些系统级保障措施来确保ADM适当运行？33 5。应该有哪些决策级保障措施对使用ADM做出的决策影响的人有哪些决策？33 6。应有哪些决定后保障措施在做出后允许挑战决定？36 7。是否应该通知个人使用ADM？如果是这样，应该在决策过程的特定点需要通知，还是应该向机构提供灵活性？38 8。ADM保障措施是否应该有任何豁免？如果是这样，应该包括哪些豁免，为什么？39 9。保障措施是否应取决于与ADM使用特定决策或行政诉讼相关的风险？39
行政决策报告能源智能计划...
已经确定了各种行动以减少每个区域的目标，其中许多区域正在进行中。总排放量的64％来自理事会的运营建筑物投资组合（不包括学校）的能源消耗。关键动作之一是通过采用改造措施的计划来减少建筑物的能源消耗，包括更新建筑物面料以提供隔热材料，脱碳加热系统，实施节能技术以及减少整体能源需求。实施改造措施的许多好处是相关的能源成本节省。尽管其中许多举措涉及长期收益期（20 - 50年）的大量前期成本，但一些计划提供了更快的投资回报。在这种基本原理中，已经开发了清洁和绿色的方案。
研究文章回顾影响不确定性条件下随机商业决策模型选择的关键因素
不确定情况下的决策是一项普遍存在的挑战，影响着不同领域的个人、组织和社会。虽然现有研究已经广泛探索了随机模型的技术复杂性，但它经常低估影响模型选择和实际应用的关键影响因素，例如组织动态、情境约束和个人技能限制。本研究回顾了现有文献，以揭示个人倾向、情境因素和情境条件如何共同推动不确定决策场景中的随机模型选择。该研究通过谷歌学术搜索引擎采用现有决策科学文献的叙述内容审查方法；选择与商业中随机决策模型的使用相关的同行评审学术期刊、会议论文集和意见论文。研究结果表明，虽然所有因素都会影响随机模型选择，但情境条件（尤其是组织文化和资源可用性）是最重要的。主要结论是，资源充足的支持性环境可增强 SBDM 的采用和适应性，而资源限制或抵制性文化往往会阻碍有效的 SBDM 利用。该研究为决策科学家、管理者和政策制定者提供了宝贵的见解，以培育开放和支持的组织文化，确保在相关软件、工具和员工培训上投入足够的资源，并解决背景限制。