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联邦登记册/卷。 90，第44号/星期五，2025年3月7日/...
补充信息：该计划为某些受特定儿童疫苗受伤的人提供了无故障补偿的系统。《 PHS法》第XXI标题2的字幕2，美国法典42300AA – 10 et seq。，规定寻求赔偿的人是向美国联邦索赔法院提交请愿书，并将请愿书的副本提供给秘书，该秘书在每个程序中被称为被告。秘书已根据该计划将这项责任委托给HRSA。法院由法规指示任命特殊的大师，他们接受证据，适当地进行听证，并就赔偿金的资格和金额做出初步决定。可以就疫苗损伤表（表）中描述的疫苗（表）为42 CFR 100.3中描述的疫苗造成的伤害，残疾，疾病，状况和死亡提出请愿书。此表列出了每种涵盖的童年疫苗的条件
联邦教育和研究部的组织图
565高速公路•乘坐“ Bonn-Poppelsdorf”出口•继续沿Reuterstraße通过Willy-Brandt-Allee•向“ Autobahn/Rheinaue”（Underobahn/Rheinaue”（Underobahn/Rheinaue”（franz-Josef-josef-josef-josef-strauß-Allee•遵循迹象
联邦学习用于预测轻度认知障碍对痴呆症转化
摘要 - 痴呆症是一种渐进疾病，会损害个人的认知健康和日常功能，而轻度认知障碍（MCI）通常是其前体。对MCI到止血转换的预测进行了充分的研究，但是以前的研究几乎一直集中在传统的机器学习（ML）（基于基于的方法）上，这些方法可以重新分享敏感的临床信息以培训预测模型。本研究提出了一种使用联邦学习（FL）进行隐私增强解决方案，以训练MCI-to-Dementia转换的预测模型，而无需共享敏感数据，掌握社会人口统计学和认知指标。我们模拟并比较了两个网络体系结构，即点对点（P2P）和客户端服务器，以实现协作学习。我们的结果表明，FL具有与集中式ML相当的预测性能，并且每个临床部位在没有共享本地数据的情况下显示出相似的表现。此外，FL模型的预测性能优于未经协作的训练的特定地点模型。这项工作强调了FL可以消除对数据共享的需求，而不会损害模型功效。
关税可能会使通货膨胀率超过美联储的TAR
每月经济数据在一月份感到失望，零售，汽车销售，住房销售和生产生产的下降。当月有许多一次性阻力：LA野火，不良流感季节，并且在美国大陆的大部分地区（可能具有最大影响）严重的冬季天气。即使这些逆风在2月份消失了，也出现了新的阻力。总督削减了联邦总额，并为联邦计划的暂停付款推动了失业索赔，并且可能会在未来六个月内转化为250,000至500,000累计的工资增长。大选后消费者的情绪跳跃，但在一月和二月被逆转和削弱。密歇根大学的消费者调查（通过政治隶属关系破坏了情感）表明，下降集中在民主党倾向的消费者中，这些消费者是自2008年以来最受欢迎的消费者。共和党倾向的情绪要好得多。但即使是调查，其受访者的右右派人士对经济不确定性也越来越关注，尤其是与较高的关税有关。2月和3月提议的关税增加将相当于税收增加在美国GDP的0.5％至1.0％之间，相当于美国公司税收收入的一半，换句话说，这是实质上的大笔涨幅。无论是最终以更高还是更低的水平，关税上涨有望在2025年和2026年提高价格。通货膨胀进入2025沿正确方向的趋势。核心PCE指数不包括食物和能源在1月份放缓，自2021年3月以来的同比增长。但是，随着关税提高商品价格，美联储的重点已从后视数据流转变为前瞻性前景，并且随着更具侵略性的移民执法减少了进入就业市场的移民人数。美联储还在一月份和2月在高等汽油，柴油和较高汽油，柴油和天然气价格的鸡蛋和肉类价格的通货膨胀方面观看鸡蛋和肉类价格的通货膨胀。这些结合的冲击似乎将使通货膨胀率在2025年的两百分之二。美联储在一月份的决定中保持稳定的利率，并表示他们“不急于”在近期降低利率。自从他们的决定以来，金融市场因一月份的宏观放缓，总督和关税噪声而感到不安，并已开始以美联储在2025年底进行大幅削减的可能性。然而，Comerica继续预测美联储将联邦资金目标减少到年底的四分之一，因为通货膨胀将使他们成为挫败感。此外，华盛顿可能很快就会就重新利用Doge的支出削减和税收收入的计划开始讨论，从而在2026年缴纳了减税税，美联储将其视为经过近期放缓的理由。单独预测，预测美联储将结束其资产负债表的径流（又称7月的“定量拧紧”或QT）。
客户警报：白宫行政命令旨在加强联邦网络安全
最近几周渗透了财政部）。EO为联邦承包商创建了一个新的问责制，需要证明联邦软件符合政府安全的软件开发标准。联邦承包商应立即对其内部软件开发进行审查和差距分析，以确保他们准备证明提供的软件满足政府要求。对于那些软件不符合标准的供应商，他们可能需要准备发布软件更新以确保合规性。
联邦登记册/卷。 90，第40号/40/星期一，2025年3月3日，...
证券和资金，因为它将允许美国国库券CCAS实施房屋和客户保证金的分离。房屋和客户保证金的分离应降低给美国国库券CCA的风险，以确保其具有足够的利润来覆盖其向参与者的曝光率，这反过来又应降低美国国库券CCA的潜在风险，同时还需要为任何直接参与者提供更多时间来进行分居的时间。9最后，委员会未对规则17AD-22（e）（18）（iv）（c）（有关访问）和规则15C3-3（有关经纪经纪商客户保护规则）发出任何临时豁免。尽管这些规则也有2025年3月31日的合规性日期，但没有市场参与者有义务使用特定的访问模型或隔离其利润率。如果美国国库券的直接参与者确定提供某些访问模型或隔离保证金帐户，则CCA有义务针对相关参与者执行有关此类模型或帐户的规则，并且直接参与者必须遵守这些规则。10
远距离意识的非IID联合学习用于医学成像分段中的概括和个性化
医疗保健中的联邦学习（FL）患有非相同分布的（非IID）数据，从而影响模型收敛和性能。虽然现有的非IID问题解决方案通常不会量化联邦客户之间的非IID性质程度，但评估它可以改善培训经验和成果，尤其是在不熟悉数据集的现实世界中。本文提出了一种实用的非IID评估方法，用于医疗分割问题，强调了其在佛罗里达州的重要性。我们提出了一种简单而有效的解决方案，该解决方案利用了医疗图像的嵌入空间和对其元数据计算的统计测量结果。我们的方法是为医学成像而设计的，并集成到联邦平均值中，通过降低最遥远的客户的贡献，将其视为离群值，从而改善了模型的概括。此外，它通过引入客户的基于距离的聚类来增强模型个性化。据我们所知，这种方法是第一个使用基于距离的技术来为医学成像域内非IID问题提供实际解决方案的方法。此外，我们验证了三个公共FL成像放射学数据集的方法（Fets（Pati等人，2021），前列腺（Liu等人，2020b），（Liu等人，2020a）和Fed-Kits2019（Terrail等人，2022）））在各种放射学成像方案中证明其有效性。关键字：联合学习，非IID数据，个性化，概括，医学细分，医学成像。
Dunee Fedgst Mao大学，Junbin
摘要 - 目前，大多数医疗机构都面临着使用零散和孤立数据来解决疾病预测问题的统一模型的挑战。尽管联邦学习已成为隐私保存模型培训的公认范式，但如何将联合学习与fMRI的时间特征相结合以增强预测性能是功能疾病预测的公开问题。为了解决这一具有挑战性的任务，我们提出了一个新型的联合图形时空（FedGST）脑功能疾病预测的框架。具体来说，锚采样用于处理本地客户端的可变长度时间序列数据。然后，动态功能连接图是通过滑动窗口和Pearson相关系数生成的。接下来，我们提出了一个启动时间模型，以从本地客户端的动态功能连接图中提取时间信息。最后，隐藏的激活变量发送到全局服务器。我们在全球服务器上提出了一个UniteGCN模型，以接收和处理来自客户端的隐藏激活变量。然后，全局服务器将渐变信息返回给客户端以进行反向传播和模型参数更新。客户端模型在本地服务器上汇总了模型参数，并将其分配给客户端以进行下一轮培训。我们证明，FedGST在Abide-1和ADHD200数据集上优于其他联合学习方法和基准。索引术语 - 跨时期，联邦学习，脑功能疾病，图表学习
