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阿斯彭 - 佛罗里达州卫生保健管理局
59A-3.078综合应急管理计划。（2）应与第395.1055（1）（1）（C），F.S.，以及“医院的紧急管理计划标准”，应与当地社区内的其他机构和医疗保健服务提供者一起制定紧急管理计划。该表格可从卫生保健管理局，2727 Mahan Drive，Mail Stop＃31，Tallahassee，Florida 32308。该计划应包括：（a）内部和外部灾难和紧急情况的规定； （b）描述医院在社区广泛的紧急管理计划中的作用； （c）有关医院计划如何实施医院应急管理计划中概述的特定程序的信息； （d）医院采取的预防措施，包括自愿停止住院，以准备和应对恶劣天气的警告或其他潜在的紧急情况； （e）治疗患者的规定，包括撤离所有符合出院要求的患者，撤离令，在医院管理员的方向上，或者当机构确定设施或其支持服务的状况足以使其对
引文 Lallas K、Chatziioannou E、Durak D、Frey G、Serna-Higuita LM、Rasch ML、Kyrgidis A、Timotheadou E、Apalla Z、Leiter U、Flatz L、Lallas A 和
免疫检查点抑制剂 (ICI) 彻底改变了转移性黑色素瘤患者的治疗方法，与其他治疗方式相比，可显著提高总生存率 (OS) ( 1 , 2 )。重要的是，ICI 的反应被认为是持久的，获得完全或部分反应的患者似乎在停止治疗后仍能保持反应 ( 3 , 4 )。然而，对于未进展的黑色素瘤患者，最佳治疗时间仍然未知 ( 5 )，而 ICI 治疗的总时间在治疗方案中是任意确定的，一些研究中为 2 年，而其他研究中则为治疗至病情进展 (PD) ( 1 , 2 , 6 )。仔细考虑 ICI 治疗时间的关键在于平衡停止 ICI 后的反应保持和避免毒性，同时降低成本。免疫相关不良事件 (irAE)，尤其是晚发型 irAE，仍然是影响 ICI 患者生活质量的主要问题，这在完全缓解 (CR) 的背景下尤为重要 (7,8)。为了回答这个问题，观察性研究分析了选择性停止治疗或因 AE 停止治疗对复发的影响，但其结果仍然不一致 (9-12)。此外，研究实体瘤（包括黑色素瘤）中 ICI 最佳治疗持续时间的荟萃分析并未报告固定治疗持续时间与治疗至病情进展相比具有生存优势，也未全面探讨影响复发风险的因素 (13,14)。因此，我们本次审查的主要目的是系统地回顾所有关于 ICI 后疾病复发的现有证据
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研讨会系列，Flare-su-in Lee
摘要：近年来可解释的AI（XAI）取得了长足的进步，提供了有价值的理论和技术来解释复杂的机器学习模型。然而，这些方法通常用于解释复杂数据集以进行科学发现，尤其是涉及高维度数据（例如基因表达谱）的数据集。这些数据集对于理解癌症生物学至关重要，需要新颖的方法才能完全释放XAI的潜力。在本演讲中，我将探讨将XAI应用于基因表达数据的实际挑战，并强调其潜力和局限性。我将提出创新的策略，以适应XAI技术以加速癌症药理学和癌症系统生物学中的数据驱动发现。讨论将阐明解决这些挑战的方式如何导致深刻的生物学见解和有影响力的临床意义。通过弥合先进的XAI原理和技术之间的差距以及现实世界生物医学数据集的需求，该演讲旨在激发AI和生物医学相交的更强大方法论的发展，为生物医学研究中创新的新时代铺平了道路。
埃塞克斯郡议会的发展与洪水风险环境与气候行动，C426 County Hall Chelmsford Essex CM1 1QH
有关更多信息以及如何申请，请参见下面的链接。https://flood.essex.gov.uk/maintaining-or-changing-a-watercourse/-申请人提供了更多信息，那么县议会一旦考虑了所需的其他澄清/详细信息，县议会就可以撤回其对提案的反对意见。本回应中提出的任何问题都应针对申请人，应向LLFA提供响应以进行进一步考虑。如果您愿意批准与此建议相反的申请，我们要求您与我们联系，以允许我们的进一步讨论和/或我们的陈述。洪水风险责任总结为您的理事会，我们尚未将以下问题视为本计划申请的一部分，因为它们不在我们的直接范围内；然而，这些都是为了管理这一发展的洪水风险以及确定提案的安全性和可接受性的所有重要考虑因素。在确定此申请之前，您应该对以下问题进行适当考虑。可能是您需要咨询计划团队之外的相关专家。
Julia 中的交流最优功率流
具有 13 个条目的 Dict{String,Any}：“source_type”=>“matpower” “name”=>“pglib_opf_case5_pjm” “source_version”=> v“2.0.0” “baseMVA”=> 100.0 “per_unit”=> true “bus”=> Dict{String,Any}(...) “branch”=> Dict{String,Any}(...) “dcline”=> Dict{String,Any}(...) “gen”=> Dict{String,Any}(...) “load”=> Dict{String,Any}(...) “shunt”=> Dict{String,Any}(...) “storage”=> Dict{String,Any}(...)
阐明虹鳟鱼（Oncorhynchus mykiss）眼粘膜感染柱状黄杆菌后的动态免疫反应
脊椎动物的眼睛不断面临着来自水生或空气传播病原体的众多挑战。作为至关重要的第一道防线，眼粘膜 (OM) 保护鸟类和哺乳动物等脊椎动物的视觉器官免受外界威胁。然而，我们对硬骨鱼等早期脊椎动物眼粘膜免疫的了解仍然有限，特别是关于它们对细菌感染的抵抗力。为了深入了解 OM 在硬骨鱼抗菌免疫中的关键作用，我们利用虹鳟鱼 (Oncorhynchus mykiss) 中的柱状黄杆菌建立了细菌感染模型。此处 qPCR 和免疫荧光结果表明柱状黄杆菌可以侵入鳟鱼 OM，表明 OM 可能是细菌的主要目标和屏障。此外，qPCR 证实了鳟鱼 OM 中免疫相关基因（ il-6 、 il-8 、 il-11 、 cxcl10 、 nod1 、 il1-b 、 igm 、 igt 等）在 F. columnare 感染后上调，并通过 RNA-seq 进一步证实了这一点。转录组分析的结果表明，细菌感染会触发强烈的免疫反应，包括先天性和适应性免疫相关信号通路，如 Toll 样、NOD 样和 C 型凝集素受体信号通路和 IgA 产生的免疫网络，这强调了 OM 在细菌感染中的免疫作用。有趣的是，感染后观察到与视觉功能相关的基因表达显着降低，表明细菌感染可能影响眼部功能。总的来说，我们的研究结果首次揭示了硬骨鱼类眼部粘膜对细菌感染的强大粘膜免疫反应，为未来研究早期脊椎动物眼部粘膜免疫机制和功能提供了宝贵的见解。
用于指导建筑设计课程构思的语义 AI 模型 Emmanouil Vermisso 建筑学院 佛罗里达大西洋大学 111 East Las Olas Boulevard 劳德代尔堡，佛罗里达州 33301，美国 evermiss@fau.edu
摘要 本文讨论了可用的人工智能 (AI) 模型的组合，即神经语言模型 (NLM) 与经过训练的 GAN 和人类解释，以促进架构构思。工作流程使用语义提示识别推测设计的概念场景。结果成为视觉参考，以补充修订的语义描述，以指导 VQGAN+CLIP 模型，利用对结果的控制，然后使用降维对结果进行排序，并进一步策划以训练其他模型 (GAN)。NLM 对文本输入的解释增加了跨越更大语义距离的可能性，以实现创造性的视觉结果，而 AI-人类步骤的嵌套工作流程可以自动查询更大的解决方案空间。此外，它还考虑了基于语言 (NLM) 的处理模型 (LeCun, 2021) 导致的视觉数据 (Hadamard, 1945) 的低带宽、还原编码问题，这可能会限制设计机构。