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CP.PHAR.712 恩沙替尼 (Ensacove)
临床政策：Ensartinib (Ensacove) 参考编号：CP.PHAR.712 生效日期：03.01.25 最后审核日期：02.25 业务线：商业、HIM、医疗补助 修订日志 有关重要的监管和法律信息，请参阅本政策末尾的重要提醒。 描述 Ensartinib (Ensacove™) 是一种激酶抑制剂。 FDA 批准适应症 Ensacove 适用于治疗之前未接受过 ALK 抑制剂治疗的间变性淋巴瘤激酶 (ALK) 阳性局部晚期或转移性非小细胞肺癌 (NSCLC) 成年患者。 政策/标准 提供者必须提交文件（例如办公室图表说明、实验室结果或其他临床信息）证明该成员已满足所有批准标准。 Centene Corporation ® 附属健康计划的政策是，当满足以下标准时，Ensacove 在医学上是必要的：I. 初步批准标准
食品安全和热处理：确保安全和营养的食物
食品安全是食品行业的关键问题，因为不当处理，准备和储存食物可能会导致污染，食源性疾病甚至死亡。用于确保食品安全的最重要方法之一是热加工，该技术使用热量来杀死有害的微生物并保留食物的质量。热处理包括各种方法，例如巴氏杀菌，灭菌和罐头，所有方法旨在破坏或减少食物中的微生物负载，同时保持其营养价值和感觉特征。本文探讨了食品安全与热加工之间的关系，热加工技术的类型及其在食品保存中的作用。食源性疾病通常是由细菌，病毒，寄生虫和真菌引起的，在全球范围内是一个重要的公共卫生问题。疾病控制与预防中心（CDC）估计，每年六分之一的美国人患有食源性疾病，导致大约住院和死亡（Aceto等人，2019年，2019年和Caplice和Fitzgerald，1999年）。
卷积神经网络的集成学习
我们在 2019 年预测分析大赛 (PAC) 中名列第三，通过 T1 加权 MRI 脑部图像预测年龄，平均绝对误差 (MAE) 达到 3.33 岁。我们的方法结合了七种算法，当特征数量超过观测值数量时，这些算法可以生成预测，特别是两个版本的最佳线性无偏预测器 (BLUP)、支持向量机 (SVM)、两个浅层卷积神经网络 (CNN) 以及著名的 ResNet 和 Inception V1。集成学习是通过在训练样本的保留子集中的线性回归估计权重而得出的。我们进一步评估并确定了可能影响预测准确性的因素：算法的选择、集成学习以及用作输入/MRI 图像处理的特征。我们的预测误差与年龄相关，年龄较大的参与者的绝对误差更大，这表明需要增加该子群的训练样本。我们的研究结果可用于指导研究人员建立健康个体的年龄预测指标，可用于研究和临床，作为疾病状况的非特异性预测指标。
2025 年对医疗保健提供者进行调查，以确定教育需求，确保为难民提供优质和公平的护理
CDC 的《国内难民健康指导》（CDC DME 指导）概述了针对在美国具有人道主义移民身份的新移民的 DME 推荐组成部分。该指导主要面向临床医生，但公共卫生专业人员也会使用它来实施和协调 DME。总体而言，76%（n = 158）为新移民提供 DME 或持续初级保健的受访者（临床医生）报告称，在护理新抵美难民时经常使用该指导（图 2、表 4）。一般而言，经验丰富的临床医生使用该指导的概率更高。虽然一些临床医生报告称仅在护理需要 DME 的新移民（32%，n = 51）或仅在护理其他移民群体（18%，n = 29）时使用 CDC DME 指导，但大多数受访者报告称，在护理需要和不需要 DME 的人时都会使用它（89%，n = 140）。在定期使用 CDC DME 指南的临床医生中，使用最多的指导材料是免疫接种（46%，n = 72）、结核病（44%，n = 70）、所有指导资源（40%，n = 63）、肠道寄生虫（34%，n = 54）和铅（27%，n = 43）（表 4）。
确保向所有非洲公民提供服务
世界各地的政策制定者面临的最大挑战之一是缩小政策意图与实施结果之间的差距，无论是满足公众对发展、教育、卫生、安全或外交政策的需求，还是实现更具体的政策目标。1 成功的政策实施对发达经济体和发展中经济体的每个政策制定层面都至关重要，但其驱动因素往往被忽视和未得到充分探索，2 政策制定者通常不参与政策实施方面的文献。在应对非洲的发展挑战时，这一点尤其突出。3 本文通过简明、系统地说明政策失败和实施差距的原因来解决现有的不足之处。它提出了一个综合政策实施模型，该模型以成功实施的驱动因素为基础，并提供针对具体情况的可行选项来缩小实施差距，同时加强治理和政策制定，以有效实现符合公民和利益相关者期望的政策成果。
系统和数据集成方法，用于确保企业体系结构中的可伸缩性和云
系统和数据集成方法，用于确保企业体系结构中的可伸缩性和云shivdeep kumar* Integration Architect收到的01年12月20日，2024年12月20日接受，在线获得，在线获得2024年12月23日，第14卷，第1卷，第6期（2024年12月/12月），摘要互动性最近被企业摘要互动性视为潜在有能力的优势。作为一种主要策略，几家企业已经重组了自己以促进互操作性。企业体系结构（EA）对于将业务流程与IT基础架构保持一致至关重要，以满足不断发展的组织需求。本文探讨了确保企业体系结构中可扩展性和安全性的系统和数据集成方法。多个信息系统的集成旨在增强信息可访问性，实现业务与IT之间的战略一致性以及简化各种组织级别的操作。它讨论了可扩展集成系统的关键特性，包括负载，空间和结构可扩展性，以及诸如身份验证，加密和API管理等安全机制。此外，分析企业集成框架，重点关注网络，数据，应用程序和业务流程级别。对各种方法和模型的比较分析突出了它们的性能，局限性和未来的研究方向。本研究提供了实现安全，可扩展和高效的企业体系结构的见解，以支持现代的组织增长和韧性。关键字：企业体系结构，系统集成，数据集成，可扩展性，安全性，信息系统。简介在现代的企业中使用多种互补信息系统是普遍的做法。公司使用这些技术，并且很难利用在竞争激烈的市场中利用可能性。利用在IT基础架构上的长期投资，同时有效地满足在这种环境下的企业和客户的需求，它对整合当前信息系统越来越重要[1]。企业系统（ES）对于如今几乎对全球的每个公司来说都变得越来越重要。业务流程自动化和数据管理是ES应用程序套件可能提供的众多功能中的两个。企业系统资源的管理和计划是完整性和信息系统配置的主要功能，这是企业系统的重要功能。
4中国科学院，北京100049，中国 *通信：ji.dai@siat.ac.ac.cn收到：2023年9月21日；接受：Novembe
越来越多的证据表明，AI具有推动气候行动的巨大希望，而从先进的AI模型中获得的可行见解可以帮助抵抗气候变化及其潜在的影响。例如，人工智能可以为气候模式和极端天气事件预测，可再生能源管理和优化，低碳技术开发和创新以及碳排放监测和会计做出贡献。同时，AI的进步将增强相关行业（例如建筑，运输和能源）的碳降低潜力，从而有助于全球碳中立性。例如，在能源领域，AI可用于优化煤炭和合并循环气体电站，以最大程度地减少燃油消耗，提高能源效率。此外，AI模拟有助于开发针对风电场或太阳能光伏（PV）植物的最佳设计，这些设计可以降低成本，同时提高可再生能源的可行性。
基于序列表示驱动程序同义突变的基于集合学习的预测指标
曾经被认为是中性的同义突变，现在被认为对多种疾病，尤其是癌症具有重要意义。必须在人类癌症中识别这些驱动程序的同义突变是必不可少的，但是当前方法受数据限制的约束。在这项研究中，我们最初研究了基于序列特征的影响，包括DNA形状，物理化学特性和核苷酸的一式编码以及基于BERT的预训练的化学分子语言模型的深度学习衍生特征。随后，我们提出了EPEL，这是使用集合学习的同义突变的效应预测指标。EPEL结合了五个基于树的模型，并优化了效率选择，以提高预测精度。值得注意的是，从化学分子中掺入DNA形状的效果和深度学习的特征代表了评估同义突变对癌症的影响的开创性效果。与现有的最新方法相比，EPEL在独立的测试数据集上展示了出色的性能。此外，我们的分析揭示了各种癌症类型的效果评分与患者结局之间的显着相关性。有趣的是，虽然深度学习方法在其他领域显示出希望，但其DNA序列表示并不能显着增强本研究中驾驶员同义突变的识别。总体而言，我们预计EPEL将促进研究人员更精确地靶向驱动器同义词突变。EPEL的用户友好网络服务器可在http://ahmu.epel.bio/上获得。EPEL的设计具有灵活性，使用户可以重新训练预测模型，并为人类癌症中的同义突变产生效果分数。
新生儿 - 耕地医学：确保母亲和新生儿的健康
新生儿 - 耕地医学在确保关键围产期的母亲和新生儿的健康和福祉方面起着至关重要的作用。通过先进的医疗技术，多学科的团队合作以及对以家庭为中心的护理的承诺，这项专业的医疗保健提供者努力实现高风险怀孕和重症婴儿的最佳结果。持续的研究，创新和对家庭的支持对于推进新生儿 - 拘留医学以及改善全球母亲和新生儿的健康和福祉至关重要。
CNN与视觉变压器的集合学习MRI图像上的脑病变分类
抽象的深度学习模型，例如卷积神经网络（CNN）和视觉变压器（VIT），在MRI图像上脑损伤的分类中已经实现了最先进的性能。但是，这种类型的图像的复杂性要求CNN使用具有更多参数的更深层体系结构，以有效地捕获其高维特征和微妙的变化。一方面，VIT提供了一种应对这一挑战的不同方法，但是它们需要更大的数据集和更多的计算成本。在另一侧，整体深度学习技术（例如装袋，堆叠和增强）可以通过组合多个CNN模型来帮助减轻这些限制。这项研究探讨了这些方法，并使用三种方法进行比较，以评估其准确性和效率：基于CNN的转移学习，基于VIT的转移学习和集成深度学习技术，例如基于XGBOOST，ADABOOST方法，袋装，堆叠和提高。在四个具有不同级别的复杂性和脑部病变类型水平的MRI图像数据集上进行的实验表明，与已经存在的方法相比，CNN与集合技术的组合为单个CNN和VITs提供了非常有竞争力的性能，并具有有趣的改进。