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一切的核心
秋天来临，我们刚刚完成了 2023-24 财年的年度审计。完成这项工作后，我们现在不仅可以分享我们的财务回顾以及我们如何有效地管理支持者的捐款，而且更重要的是，达拉斯天主教慈善机构在为有需要的人服务方面所做的伟大事迹和成就。CCD 被要求为北德克萨斯州 9 个县的 7,500 平方英里地区提供服务，覆盖近 500 万人口，其中许多人生活在贫困中或饥饿、孤独、孤立或更糟糕的境况中。个人和家庭求助于 CCD 的原因有很多：他们试图打破贫困的循环，他们正在经历无家可归，他们逃离压迫政权来这里寻求更好的生活，他们希望为他们的孩子和他们自己提供更好、更公平的教育机会，他们想收养一个孩子，他们在自然灾害后需要资源和支持，或者他们想更好地管理影响他们生活的慢性健康状况。
原始研究文章基于云的E-CCNN早期疾病检测的结构机器学习方法Balakrishna boddu 1 1 Sen
心脏病是全球死亡率的主要原因，早期发现对于改善患者预后至关重要。本研究提出了一种基于云的增强级联卷积神经网络（CCNN），结构结合了早期心脏病检测的先进机器学习算法。E-CNN模型旨在有效地处理大型数据集，利用基于云的资源来增强计算速度和可扩展性。克利夫兰心脏病数据集已预处理以验证缺失值并提高预测准确性。该研究还研究了使用云计算使用量子机学习（QML）框架的可行性，以使用诸如支持矢量机（SVM），人工神经网络（ANN）和K-Neareart邻居（KNN）等技术进行对心脏条件进行分类。实验结果表明，E-CNN获得99.2％，精度为99.4％，召回99.5％，F1得分为75％。和Kappa得分为98％。量子支持向量机（QSVM）方法的精度为85％，精度为79％，召回90％，F1得分为84％。袋装QSVM型号表现出出色的性能，在所有关键绩效指标中都具有完美的分数。该研究突出了集合学习方法（例如装袋）的潜力，以提高量子方法预测的准确性。拟议的基于云的E-CNN体系结构和QML框架为实时，远程分析健康数据提供了有希望的解决方案，有助于预防医疗保健和早期对心脏病的检测。关键字：基于云的，有效的卷积神经网络（E-CNN），机器学习，心脏病检测，早期检测，量子机器学习（QML），袋装QSVM。
心灵事务
马丁·麦克唐纳是加拿大最具活力和杰出的指挥家之一，曾荣获海因茨·昂格奖和让-玛丽·博德特管弦乐指挥奖。自 2022 年 1 月以来，马丁一直担任 Cathedral Bluffs 交响乐团的音乐总监。最近，马丁被任命为位于安大略省汉密尔顿的布罗特音乐节的艺术合作伙伴。他曾在加拿大各地担任客座指挥，曾与多伦多、国家艺术中心、温哥华、维多利亚、坎卢普斯、埃德蒙顿、卡尔加里、里贾纳、萨斯卡通、温尼伯、汉密尔顿、金斯敦、基奇纳-滑铁卢、伦敦、尼亚加拉、萨德伯里、桑德贝、温莎、魁北克、新不伦瑞克和纽芬兰的管弦乐队合作过。他曾担任加拿大国家芭蕾舞团的代言和客座指挥，参与了多部作品的演出，并与明尼苏达芭蕾舞团、大西洋芭蕾舞团和哈利法克斯舞蹈团合作过。
健康公平警告评分（HEWS）工具和健康公平评估和资源工具包（HERT）
使用HEW确定的潜在健康和社会不平等，然后使用健康公平评估和资源工具包（HEART）进一步探索。心脏是一种互动的PDF资源工具包，旨在提高认识，提供资源和证据基础来探索健康和社会不平等。心脏包括：•主题摘要•提示确定健康和社会不平等何时可能影响了护理/围产期结果•家庭会议的问题库•一个问题库讨论的问题库讨论•关键术语的术语表•全面证据库库•与历史报告和安全建议
改变心灵，思想和结果
我们将人们和讲故事集中。我们通过我们的气候媒体中心（CMC）计划在澳大利亚建立了大量可信赖和多样化的使者，他们在媒体上影响和说服了关键观众。这补充了气候委员会的专家评论员，牢固的媒体行业关系和深远的社交渠道。气候运动取决于我们基于研究的通信建议，这些建议是通过不断在媒体和在线测试消息来付诸实践的。
使用基于案例的心脏病预测...
本研究概述了使用智能系统进行心脏病预测。准确预测疾病在医学领域至关重要，但传统方法仅依靠医生的经验，往往缺乏准确性。为了解决这一限制，智能系统被用作传统方法的替代方案。虽然存在各种智能系统方法，但本研究重点关注三种：模糊逻辑、神经网络和基于案例的推理 (CBR)。对这些技术的准确性进行了比较，最终选择了基于案例的推理 (CBR) 进行心脏病预测。在预测阶段，心脏病数据集经过数据预处理以清理数据和数据分割以将其分为训练集和测试集。然后使用所选的智能系统根据处理后的数据预测心脏病结果。实验结果表明，基于案例的推理 (CBR) 在预测心脏病方面实现了 97.95% 的显着准确率。研究结果还显示，男性患心脏病的概率为 57.76%，女性为 42.24%。相关研究的进一步分析表明，吸烟、饮酒等因素是导致心脏病的重要因素，尤其是在男性中。