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Charitécenters的部门和学院| 2025年2月
普通实践和家庭医学研究所教授克里斯托弗·海因特斯（Christoph Heintze）职业医学研究所教授Sonja Entringer博士（代理）医学和伦理学史研究所沃尔克尔·赫斯医疗保健系统研究所博士沃尔克·赫斯医疗研究所研究所研究所医学心理学研究所医学学院医学学院医学和雷伯特医学研究所医学院医学博士（Cruppitig of Brupist and Rehabilitation of Privation of Paument of Pair. Pair. Pair. Pair. Pair. Pair. Pair. Pair g。库斯性别与性医学研究所，克劳斯·贝尔（Klaus Beier）博士社会医学，流行病学和健康经济学研究所，斯特凡·威利希（Stefan Willich护理科学教授迈克尔·尤尔斯（Michael Ewers）临床护理学院博士教授Jan Kottner博士助产士研究所教授Julia Leinweber医学学院博士（GIM）教授Gertraud Stadler CC2Charitécenter博士基本科学
城市经理报告 城市部门 2025 年 1 月 21 日
夏洛茨维尔天然气脱碳研究报告现已向社区发布。2019 年，夏洛茨维尔市承诺实现两个全市温室气体 (GHG) 减排目标，即到 2030 年减少 45% 的温室气体排放，到 2050 年实现碳中和。作为天然气公用事业的所有者和运营商，夏洛茨维尔公用事业部发起并资助了这项研究，作为解决社区能源相关排放脱碳挑战的持续工作的一部分。公用事业部为这项研究组建了一个项目团队，借鉴了城市可持续发展办公室、财政部和咨询公司 Black & Veatch 的专业知识。这项研究及其结果旨在支持夏洛茨维尔天然气公司的减排工作，为夏洛茨维尔天然气公司提供详细的叙述、评估和可能的脱碳机会评估。更直接地说，这项研究探讨了公用事业公司如何提高天然气的使用效率、采购低碳燃料供应，以及改进其系统以减少甲烷排放。最终报告可在网上找到：www.charlottesville.gov/utilities。
在急诊室优化AI解决方案-Bioscene
摘要问题：急诊科（EDS）中人工智能（AI）的整合提出了医疗保健部门内的机遇和挑战。尽管AI在提高运营效率和患者结果方面具有潜在的好处，但其有效实施仍然存在重大障碍。这些包括对特定技术的怀疑，例如自然语言处理（NLP）和AI驱动的机器人技术，以及EDS患者交流和人满为患的总体问题。了解医疗保健专业人员的看法和当前AI应用的功效对于优化这些解决方案至关重要。方法：本研究采用定量研究方法，利用有目的的抽样策略来收集从事EDS的医疗保健专业人员的数据。进行了一个结构化调查，其中包括李克特级问题，以评估受访者对AI集成及其各种应用的看法。分析的重点是确定现有AI算法的优势和局限性以及ED环境中面临的挑战。该研究旨在提供有关如何开发系统分类框架以应对这些挑战并提高AI解决方案有效性的见解。调查结果：调查结果表明，对AI在ED中的集成有很大的总体支持，受访者承认各种AI应用程序。尽管许多医疗保健专业人员认识到当前AI算法的有效性，但他们还强调了需要探索新方法的重大局限性。对NLP和AI驱动机器人技术的担忧很普遍，这表明需要在这些领域进行更多的教育和培训。此外，研究结果表明，通过实施量身定制的症状分类系统和AI辅助诊断工具，可以减轻常见的挑战，例如患者交流和拥挤。结论：该研究强调了AI在急诊室中的变化潜力，尤其是在提高诊断准确性和患者预后方面。通过解决已确定的局限性并增强对AI
人工智能终身制助理教授，人类学、历史学、哲学、政治学和社会学系；语言与文化学院；以及 Brian Lamb 传播学院
申请流程：请通过以下链接访问普渡大学职业页面进行申请。所有申请必须在线提交，并按此顺序上传以下项目，并以一份 PDF 文档的形式提交：1) 不超过三页的求职信，包括教学理念和研究议程的讨论；2) 个人简历；3) 至少三位推荐人的姓名和联系信息（请勿写信）。搜索委员会可能会在稍后阶段联系推荐人以索要推荐信。有关该职位的问题应直接发送给搜索委员会主席：Christopher Yeomans，邮箱：cyeomans@purdue.edu。外部候选人（非普渡大学员工）应通过 https://careers.purdue.edu/ 以电子方式提交申请材料。该职位的招聘信息编号为 # 34159 ，或通过以下链接直接访问该职位：https://careers.purdue.edu/job/Assistant-Professor-in-Artificial-Intelligence/34159-en_US/
学术学校，部门和课程
泰勒大学的荣誉公会是一种充满挑战的学术经验，对于来自学术学科的高能力，高度积极进取的学生。必须选择学生参加荣誉公会的一部分。荣誉公会试图提供一个有意的环境，在该环境中，培养好奇心并研究了想法。荣誉课程通过基于讨论的课程，指导关系，全球参与和学生倡议来强调信仰与学习，思想和价值观的整合。所有参加荣誉公会的学生均应注册与IAS 110相关的荣誉师讨论组。荣誉公会是学术的未成年人，但旨在通过不同的课程提供（其中许多符合基础核心要求）和课外编程为学生提供四年的经验。许多荣誉课程在课程时间表中由提供它们的学术领域列出，并且在课程编号后由“ H”指出。
威斯康星州 2024-2025 年学校免疫接种要求变更摘要，适用于当地卫生部门、学校和医疗服务提供者
任何合格的医疗保健提供者（MD、DO、NP 或 PA）均可提供病史验证或典型疾病诊断。对于报告过非典型或轻度病例病史或报告过非典型或轻度病例的人，入学时需要由医生或其指定人员进行评估，并应寻求以下其中一项：1) 典型水痘病例与实验室确诊病例之间的流行病学联系或 2) 实验室确认的证据（如果是在急性疾病时进行的）。如果缺乏此类文件，则不应认为人们有有效的病史，因为其他疾病可能与轻度非典型水痘相似。
人工智能在医院急诊科分诊中的应用：范围审查
人工智能 (AI) 和机器学习 (ML) 在医疗保健领域的整合已成为一个主要关注点，并引发了其对急诊科 (ED) 分诊过程的影响的问题。人工智能模拟人类认知过程的能力加上计算技术的进步已在医疗保健的各个方面显示出积极成果，但人们对人工智能在急诊科患者分诊中的应用知之甚少。人工智能算法可以实现更早的诊断和干预；然而，过于自信的答案可能会给患者带来危险。本综述的目的是全面探索最近发表的关于人工智能和机器学习在急诊科分诊中的影响的文献，并找出研究空白。2023 年 9 月，使用电子数据库 EMBASE、Ovid MEDLINE 和 Web of Science 进行了系统化搜索。为了符合纳入标准，文章必须经过同行评审、用英语撰写，并基于 2013-2023 年在美国期刊上发表的原始数据研究。其他标准包括 1) 研究中的患者需要入住医院急诊科，2) 在对患者进行分诊时必须使用人工智能，3) 必须体现患者的结果。搜索使用医学主题词 (MeSH) 中的受控描述符进行，其中包括术语“人工智能”或“机器学习”和“急诊病房”或“急救护理”或“急诊科”或“急诊室”和“患者分诊”或“分诊”或“分诊”。搜索最初确定了 1,142 条引文。经过严格、系统的筛选过程和对证据的严格评估，最终选择了 29 项研究进行审查。研究结果表明：1) ML 模型始终表现出优于传统分诊系统的识别能力；2) 将 AI 整合到分诊流程中可显著提高预测准确性、疾病识别和风险评估；3) ML 可准确确定需要紧急救治的患者是否需要住院；4) ML 可改善资源分配和患者护理质量，包括预测住院时间。ML 模型在急诊室患者优先排序方面的优势有望重新定义分诊精度。
革命性的工程部门 (IUSE/PFE:RED ...
计划。规划拨款必须由符合以下一项或多项标准的 IHE 牵头 (a) 支持转校学生的两年制院校 [ 11 ]，(b) EPSCoR 管辖范围内的院校，(c) 主要是本科院校 (PUI)，或
由数学与计算机系组织...
实现无信息搜索算法（BFS、DFS） 实现信息搜索算法（A*、内存受限 A*） 实现朴素贝叶斯模型 实现贝叶斯网络 构建回归模型 构建决策树和随机森林 构建 SVM 模型 实现集成技术 实现聚类算法 实现贝叶斯网络的 EM
学术日历 社会科学和人文学科领域 2024-2025 年
* 其他假期：12月8日（圣母无玷始胎节）、4月25日（解放日）、5月1日（国际劳动节）、6月2日（共和国日）、8月5日（罗韦雷托守护神节）