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旧金山警察局
本报告提供了旧金山协作改革计划计划的最后阶段的摘要。没有其他主要的城市警察局完成了旧金山警察局所拥有的事情 - 并进行了独立监督的自我指导的改革计划。在整个组织中都实现了重要的工作，并取得了可衡量的结果。当今的SFPD侧重于社区，增长和改善（其利益相关者和社区合作伙伴），而我们在2016年首次遇到的部门并非如此。这个结果是关注和努力工作的结果 - 部门的成员，政府合作伙伴和利益相关者来自社区。正如本报告所概述的那样，工作仍然存在，该部门已致力于继续致力于成为模型执法机构的目标。但是，组织重点，内部监督和管理结构将有助于确保SFPD随着以社区为中心的，数据和标准驱动的执法机构的发展和进步。
州级配电公司的脱碳战略
Nikhil Sud 博士介绍了阿育王大学中心所做工作的背景，并阐述了阿育王以人为本的能源转型中心 (ACPET) 所做工作的重要性和相关性。Vaibhav Chaudhary 先生概述了 ACPET 在四个垂直领域所做工作的总体轮廓，即 a) 能源政策、b) 脱碳和资源效率、c) 能源转型融资和 d) 能源转型的社会影响，以及 ACPET 的“能源未来”实验室正在开展的广泛分析工作。Rakesh Kacker 先生制定了由汇丰印度支持的正在进行的“能源转型融资”项目的更大愿景和部分内容，该项目涉及两个子组成部分：a) 分散式能源转型融资解决方案和 b) 配电公司特定的清洁能源转型融资解决方案。
我们的威斯康星州退休系统
WRS信托基金的创建是：•保护公共雇员及其受益人免受老年和残疾的财务困难•吸引和保留合格的公共劳动力•建立适度和便携式的福利，以使员工在整个职业生涯中与员工一起退休•实现行政费用储蓄
2023 年联合原位化学氧化监测简报
ISCO 代表欧洲五项可持续可可国家倡议：比利时的 Beyond Chocolate、荷兰可持续可可倡议 (DISCO)、法国可持续可可倡议 (FRISCO)、德国可持续可可倡议 (GISCO) 和瑞士可持续可可平台 (SWISSCO)。通过合作，ISCO 齐心协力共同解决可可行业的关键问题。在一份谅解备忘录 (MoU) 中，ISCO 确定了该行业的四个共同挑战，并记录了他们为实现更可持续的可可行业而开展合作的目标。
Discover Kings-Ransom Discover
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妊娠期糖尿病高血糖相关风险和并发症 Bruno Reis da Silva¹、Deivid Santos Bomfim²、Francisco Ronner Andra
妊娠期糖尿病被定义为在怀孕期间发病或诊断的葡萄糖不耐受。它与孕产妇健康中的多种并发症有关，全球患病率为5％至10％，已成为一个公共卫生问题。在巴西，孕产妇死亡原因中37%是死于孕产妇死亡。本研究旨在确定有关妊娠期糖尿病（GDM）的主要文献结构，并探讨其对孕妇的风险和影响。这是一次综合文献综述，通过在线科学电子图书馆（SCIELO）和拉丁美洲和加勒比健康科学文献（LILACS）数据库进行搜索，并插入健康科学描述符（DECS）：糖尿病。妊娠期糖尿病。葡萄糖不耐症。孕妇。过去十年（2013 年至 2023 年）以葡萄牙语和英语出版的作品均有资格参加本次评审。共找到 111 篇文章：60 篇来自 SCIELO 的文章，52 篇来自 LILACS 的文章。经过详细分析，遵守纳入和排除标准，根据与主题的关系和相关性共选定12篇文章。研究结果使我们能够在文献中识别与妊娠糖尿病相关的风险以及由此问题引起的并发症。糖尿病孕妇发生子痫、胎儿渗透性利尿导致羊水过多以及更复杂病例的风险增加，此外还可能出现尿路感染、肾盂肾炎和肾盂肾炎、念珠菌病、早产、低血糖、酮症酸中毒、需要手术分娩以及代谢改变，这些也可能与高血糖有关，增加孕妇流产的风险。结论是，妊娠期糖尿病会给孕妇的健康带来严重风险，包括增加早产和产后低血糖的可能性，即使是最轻微的形式，也会延续到长期，增加风险和并发症。关键词：糖尿病。妊娠期糖尿病。葡萄糖不耐症。孕妇
“对于基础性发现和发明......
图 1. 具有连接权重 𝑤𝑤 𝑖𝑖𝑖𝑖 的 𝑁𝑁 二进制节点（0 或 1）的循环网络。（左）Hopfield 模型。（中）玻尔兹曼机。节点分为两组，可见节点（空心圆）和隐藏节点（灰色）。网络经过训练可以近似给定一组可见模式的概率分布。训练完成后，网络可用于从学习到的分布中生成新实例。（右）受限玻尔兹曼机 (RBM)。与玻尔兹曼机相同，但可见层内或隐藏节点之间没有任何耦合。此变体可用于深度网络的逐层预训练。
“对于基础性发现和发明......
图 1. 具有连接权重 𝑤𝑤 𝑖𝑖𝑖𝑖 的 𝑁𝑁 二进制节点（0 或 1）的循环网络。（左）Hopfield 模型。（中）玻尔兹曼机。节点分为两组，可见节点（空心圆）和隐藏节点（灰色）。网络经过训练可以近似给定一组可见模式的概率分布。训练完成后，网络可用于从学习到的分布中生成新实例。（右）受限玻尔兹曼机 (RBM)。与玻尔兹曼机相同，但可见层内或隐藏节点之间没有任何耦合。此变体可用于深度网络的逐层预训练。