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家庭能源模型：未来房屋标准评估
在英格兰建造的所有新房屋都必须遵守建筑法规的L部分。在居住之前，对合规性进行评估。此评估旨在阐明是否已达到给定的标准，该标准已定义在整个住宅中。因此，Home Energy模型核心发动机叶叶打开的各种参数已固定在FHS评估包装器中，并且用户无法直接访问（以图1中的“标准化输入”表示）。包装器还进行了相关的名义住宅比较并产生FHS合规指标（图1中的“包装器输出”），除了核心发动机输出（图1中的“其他输出”）。
未来工作场所战略委员会成员
规划委员会成员：联合主席 • Matheus Grasselli，副教务长 • Wanda McKenna，助理副总裁兼 CHRO 协调员 • Franca Berti-Bogojevic，人力资源战略伙伴关系和计划总监 • Denise Cusson，OD&D 顾问 • Carolina Manriquez，执行助理，副教务长 办公室成员 • Kevin Beatty，住房和会议服务总监 • Monique Beech，战略传播执行董事 • Dina Brooks，执行副院长兼 FHS 学术助理副总裁 • Kathy Charters，研究管理助理副总裁 • Colin George，首席风险官 • Lalita Goray，设计与施工执行董事 • Gayleen Gray，助理副总裁兼首席技术官 • Laura Harrington FHS 助理副总裁 • Steve Hranilovic，研究生院院长 • Vivian Lewis，大学图书馆员 • Ryan Liddell，财务和管理总监 • Clare Mitchell，FHS 首席运营官 • Sukhvinder Obhi，研究（社会和影响）助理副总裁 • Melissa Pool，学术、财务和规划助理副总裁 • Anna Purina，首席审计师 • Dave Tucker，核能助理副总裁兼首席核能官 • Sean Van Koughnett，助理副总裁兼学生主任 • Barrington Walker，公平与包容副教务长 • Rob Walters，幕僚长兼校长特别顾问 重点领域： • 确认未来 18 个月的整体愿景和战略重点 • 与执行发起人和专家团队联络，使优先事项与未来方向保持一致 • 每季度审查各自项目设计团队的进展 • 管理必要决策，以推进建议和优先项目
将零零技术嵌入未来的房屋标准
将太阳能光伏与电池存储相结合•我们强烈建议选项1，其中包括所有新版本中的太阳能PV。•脱碳的电力系统将看到更频繁且更长的可再生能源产生。存储这是电力部门中具有成本效益的过渡的关键，还将提供短期灵活性优势。•来自Microgeneration认证计划（MCS）的数据表明，国内电池是增长最快的MCS认证技术，这表明房主之间有新的食欲来安装这些技术，我们预计这些技术将继续增长。•随着住宅太阳能PV设施的不断增长，2023年MCS认证的安装记录为12年，因此国内电池存储对能源系统的价值将增加。电池存储作为新建的标准将有助于减少网格中的峰值能量需求 - 另一个FHS目标。•与太阳能电池板和FHS中的太阳能电池板和低碳加热系统一起，将政府抓住这一机会。MC标准的重要性•2008年政府商业，能源和工业战略部制定了微型生成认证计划，是保护消费者免受质量差和不安全设施的行业标准和合规性制度。•英国目前尚无同等产品，MCS计划是唯一的标准和合规性制度，可为产品，设计和安装小规模可再生能源提供认证。英国有200多名领先的专家坐在MCS服务公司工作组上，并定期更新标准以反映最佳实践。
家庭健康团队在
摘要目的：分析巴西东北部市政当局初级卫生保健（PHC）的慢性疾病指标的家庭健康团队（FHS）的表现。方法：生态学研究，具有来自基层健康信息系统（SISAB），ESUS-APS（PEC）的次要数据，以及Sergipe的SãoCristóvão市政卫生秘书处的情况室。24 FHS于2022年8月/2022年4月/2022年在情况室和PEC健康状况的模块监测中进行了评估。关于SISAB，Q1 2022中考虑了Previne Brasil的VI和VII指标。结果：FHS在情况室报告了3,625次高血压和1,503名糖尿病患者的随后 - 其中有2,790（76.97％）和1,211％（80.58％）（80.58％）在PEC中具有如此活跃的状况。在联邦一级，指标VI的市政绩效为19％（分数为3,394，估计分母为18,081）和VII 13％（分子为757，并确定为5,764的分母）。但是，使用SISAB分子和情况室分母使用相同的计算方法，市政绩效将为89％（VI）和44％（VII）。结论：市政phc的随访以及该领土的人口估计有许多高血压和糖尿病，并有积极的搜索和增强护理线路的需求。但是，在伴随的高血压人中，情况室的指标表现令人满意，并在计算巴西的审查中就分母中的自我培训进行了审查。Palavras-Chave：AtençãoprimáriaàSaúde； IndionadoresdoençasCrônicas; Hipertensão;糖尿病； SaúdeDaFamília。摘要目的：分析家庭健康团队（ESF）在巴西东北地区的市政当局中的慢性疾病指标（PHC）的指标。方法：生态研究对塞吉佩比市圣克里斯托瓦市市政卫生部门的卫生信息系统（SISAB）（SISAB）（SISAB）（SISAB）（SISAB）（SISAB）和现状室进行了生态研究。24 ESF在2022年8月/2022年4月/2022年在情况室和PEC健康状况的监测模块中进行了评估。关于SISAB，考虑了2022年第1季度的Previne Brasil指标VI和VII。结果：ESF在情况室内通知了3.625例高血压和1.503例糖尿病患者的随访，其中有2.790（76.97％）和
一种用于计算心血管内在频率的机器学习方法
心血管波形的分析提供了有关健康和疾病状况的宝贵临床信息。固有频率（如果）方法是最近引入的框架 - 使用单个动脉压力波形来提取有关心血管系统的生理相关信息。IF方法的临床实用性和生理准确性已通过几项临床前和临床研究良好。但是，当前L 2优化求解器的计算复杂性对于IF计算仍然是实时设置中IF方法实际部署的瓶颈。在本文中，我们提出了一种基于机器学习（ML）的方法，用于确定单个颈动脉波形的IF参数。我们使用依次降低的前馈神经网络（FNN）模型将颈动脉波形映射到IF方法的输出参数，从而避免了非convex l 2最小化问题，该问题是由常规方法引起的。我们的方法还包括用于数据预处理，模型培训和模型评估的程序。在我们的模型开发中，我们同时使用了临床和合成波形。我们的临床数据库由来自两个不同来源的颈动脉波形组成：亨廷顿医学研究机构（HMRI）iPhone心脏研究和Framingham心脏研究（FHS）。在HMRI和FHS临床研究中，使用了各种设备平台，例如压电传动系统，光学分解（Vivio）和iPhone相机来测量动脉波形。我们的盲目临床测试表明，从基于FNN的方法计算的参数与基于标准L 2优化方法的参数之间非常强的相关性（即r 0.93和p-value 0.005，对于每个参数，则为r 0.005）。我们的结果还表明，如果本工作中引入的模型基于FNN的性能独立于测量设备和设备采样率。