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迪特里希诉麦克多诺
2006 年 5 月，Dietrich 先生被诊断出患有糖尿病。在此期间，他还报告“最近膝盖疼痛明显加剧，并出现弹响和卡住的新症状”。Dietrich v. McDonough，第 23-1155 号，2024 WL 861148，*2（兽医上诉，2024 年 2 月 29 日）（原文有修改）。2006 年 9 月，他被诊断出患有严重的阻塞性睡眠呼吸暂停（“OSA”）。同月，一位骨科医生对 Dietrich 先生进行了评估，发现他的“日常生活活动，包括弯腰、举重和娱乐活动，由于右膝持续存在的问题而受到限制”，并指出“运动和重复使用时疼痛加剧”。同上。 2006 年 12 月，迪特里希先生撤回了提高右膝关节损伤等级的申请，并提出了其他申请，但他试图在 2007 年 2 月恢复申请。同上。退伍军人事务部随后通知迪特里希先生，根据当时有效的规定，他撤回的申请自收到之日起生效，而试图恢复申请无效。同上，*8。
数据中心设施的可持续性指标
●类别1（PUE 1） - 提供了能量性能数据的基本水平；例如IT负载是在UPS输出处测量的。●类别2（PUE 2） - 提供了能量性能数据的中间水平，例如IT负载是在PDU或分支电路的输出下测量的。类别3（PUE 3） - 提供了能量性能数据的高级分辨率。例如IT负载是在ITE输入处测量的；这意味着在功率进入数据中心的核心计算硬件（包括服务器，存储设备和网络设备）中的核心计算硬件的位置正在跟踪能源消耗。较高的测量类别提供了更准确的能源使用报告，因此为提高数据中心效率提供了更大的机会。
Petri-Med：基于卫星的监测，对地中海海中的微生物浮游生物生物多样性
对微生物浮游生物生物多样性的评估和监测对于获得对海洋环境的健康状况的良好评估至关重要。PETRI-MED项目通过制定新的策略来根据卫星观测来监测微生物浮游生物群落组成和功能来解决这一必要。培养皿将专注于地中海作为具有深远的生态和文化重要性的全球生物多样性热点。Petri-Med项目的主要目标包括（i）基于创新的卫星指标的开发，以确定微生物浮游生物社区的生物多样性状态和趋势，（ii）鉴定微生物浮游生物分布和多样性的微生物浮游生物分布和（iii）的自然连接式的生物群体及其多样性范围的范围，包括生物群体的自然连接，包括生物群的自然连接，包括生物范围。通过关注海洋健康和/或生物地球化学状态的关键指标。这样做，培养皿将主要依赖卫星光学放射测量（即海洋颜色，OC），从而利用最新OC欧洲数据集的时间和空间特征（即，由copernicus sentinel-3和欧洲航天机构的OC-CCI）具有偏僻的隔离式观察（即copernicus Sentinel-3和欧洲航天机构），并具有偏僻的海拔（AS-Art Space）。电流建模和基因组技术。为了实现合并遥感，生物地球化学/物理建模以及原位测量测量的雄心勃勃的目标，Petri-Med将依靠人工智能（AI）。PETRI-MED的总体目标是使决策者和利益相关者获得必要的知识，以根据定量的实时指标对生态系统管理采用优先级别方法。这包括保护和实施保护策略和政策，以保护生物多样性，量化各个层面实施的行动的影响，并为海洋保护区（MPA）（MPA），关键生物多样性领域以及生态或生物学上重要的海洋领域提供系统的，事实支持的事实支持。此外，彼得索（Petrimed）试图评估MPA管理对气候变化的可行性，从而确保在面对环境挑战时为保护海洋生态系统的保护策略。总而言之，PETRI-MED代表了一种全面而创新的方法，可以促进我们对地中海中微生物浮游生物生物多样性的理解。通过卫星技术，法学技术和AI的整合，该项目为有效的海洋生态系统管理和保护策略提供了宝贵的见解和工具。
低量表：低血糖 - 测量，阈值和影响 - 一项多国临床研究，旨在定义传感器检测到的低血糖的最佳阈值和持续时间，影响低血糖，生活质量，生活质量和健康经济成果的经验：研究方案
自发现胰岛素以来，低血糖一直是糖尿病患者最佳血糖结局的障碍。国际低血糖研究小组定义了低血糖的三种生化分类：1级，低于≤3.9mmol/L； 2级，低于≤3.0mmol/l;和第3级，基于生理和认知反应的阈值，严重的低血糖（需要第三方辅助）1,2。对糖尿病患者的日常功能和生活质量（QOL）的不同方面的这些水平对糖尿病患者的不同方面的不同影响知之甚少。在过去的十年中，测量间质葡萄糖的连续葡萄糖监测（CGM）设备在临床实践中越来越多地使用，研究表明，低血糖的发作明显多于毛细血管血糖（CBG），具有八个
方法论放射学评分（指标）：Eusomii认可的放射线研究质量评分工具
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2024可持续性披露和指标
公司的可持续性约翰·迪尔（John Deere）的公司可持续性职能是会计与财务组织的一部分，并有助于推动企业的可持续性战略和治理。这个集中式团队负责驾驶，衡量和报告Deere的可持续性策略和计划。团队在整个企业之间进行协调，以衡量和报告对LEAP抱负和其他可持续性指标的进度，发展核心流程，并与外部利益相关者互动，以传达智能工业运营模式和Leap Ambitions。该团队依靠可持续性工作流程和Leap Ambition策略拥护者和所有者通过开发和实施路线图来执行LEAP野心，这些道路地图将产品和解决方案与Leap Ambition成果保持一致。
内容和文献计量分析（2007-2024）
在过去的十年中，对人工智能（AI）的会计专业和教育的研究显着增加，但是AI带来的机遇和挑战仍在辩论中。本研究旨在通过综合现有研究来全面概述文献。使用文献计量技术和内容分析，本研究对相关文献进行了全面的综述。利用了2007年至2024年的科学数据库的书目数据，并分析了48项学术研究。vosviewer用于引用和网络分析，而Excel用于内容分析。该研究通过书目分析确定了有影响力的作者，期刊，国家，趋势文章和重要的网络合作。该研究最值得注意的发现之一是对学术研究中的四个主要会计师事务所的大量参考。内容分析表明，深度和特定研究的稀缺性。可以得出结论，与AI有关的研究和学术应用仍处于新兴阶段，强调了对未来研究中涉及监管机构，学术界，公司和从业人员的全面研究的需求。此外，该研究发现了证据表明，学术界采用AI应用和教育方面的步伐缓慢。
关于妇产科人工智能的白皮书：战略框架，实施的建议和适应症
简介1 1。妇产科中的人工智能：当前状态和前景6 1.1。科学文献的当前状态6 1.2。应用和潜在优势12 1.3。意大利作者的贡献19 1.4。指示22 1.5。参考26 2。 在妇产科中人工智能实施实施人工智能时面临的挑战35 2.1。 <将作为一种临床支持工具分配：确保AI是支持35，而不是临床判断的代替。 2.2。 定制护理36 2.3。 医疗通信和透明度38 2.5。 系统的紧急管理和弹性40 2.6。 错误和错误管理40 2.7。 训练42 2.8。 道德方面44 2.9。 缓解算法偏差46 2.10。 隐私保护和数据管理47 2.11。 挑战管理的指示49 2.12。 参考文献50 3。 人工智能的主要技术和算法53 3.1。 本体，机器学习和深度学习53 3.1.1。 本体论的特征53 3.1.2。 机器学习的特征53 3.1.3。 <深度学习的神圣特征53 3.1.4。 妇产科中人工智能技术的综合范式57和妇科：应用程序融合分析3.1.5。 <大语言模型的神圣特征62 3.2.2。 参考72在妇产科中人工智能实施实施人工智能时面临的挑战35 2.1。<将作为一种临床支持工具分配：确保AI是支持35，而不是临床判断的代替。2.2。定制护理36 2.3。医疗通信和透明度38 2.5。 系统的紧急管理和弹性40 2.6。 错误和错误管理40 2.7。 训练42 2.8。 道德方面44 2.9。 缓解算法偏差46 2.10。 隐私保护和数据管理47 2.11。 挑战管理的指示49 2.12。 参考文献50 3。 人工智能的主要技术和算法53 3.1。 本体，机器学习和深度学习53 3.1.1。 本体论的特征53 3.1.2。 机器学习的特征53 3.1.3。 <深度学习的神圣特征53 3.1.4。 妇产科中人工智能技术的综合范式57和妇科：应用程序融合分析3.1.5。 <大语言模型的神圣特征62 3.2.2。 参考72医疗通信和透明度38 2.5。系统的紧急管理和弹性40 2.6。错误和错误管理40 2.7。训练42 2.8。道德方面44 2.9。缓解算法偏差46 2.10。隐私保护和数据管理47 2.11。挑战管理的指示49 2.12。参考文献50 3。 人工智能的主要技术和算法53 3.1。 本体，机器学习和深度学习53 3.1.1。 本体论的特征53 3.1.2。 机器学习的特征53 3.1.3。 <深度学习的神圣特征53 3.1.4。 妇产科中人工智能技术的综合范式57和妇科：应用程序融合分析3.1.5。 <大语言模型的神圣特征62 3.2.2。 参考72人工智能的主要技术和算法53 3.1。本体，机器学习和深度学习53 3.1.1。本体论的特征53 3.1.2。机器学习的特征53 3.1.3。<深度学习的神圣特征53 3.1.4。妇产科中人工智能技术的综合范式57和妇科：应用程序融合分析3.1.5。<大语言模型的神圣特征62 3.2.2。参考72妇产科中人工智能技术的独特特征60和妇科3.2。大语言模型在妇产科中的作用：62个功能和应用3.2.1。LLM 63 3.2.3的潜在应用。RAG 66 3.2.4的潜在应用。潜在的抹布应用与LLM 68 3.2.5结合使用的示例。当前抹布70 3.3的限制。