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混合密集程序机器学习：数学方面，技术和应用
初步议程：2月3日，星期一：2月4日星期二到达：9:00至13:00的演讲，TBA室TBA下午免费/项目活动2月5日，星期三：讲座从9:00到13:00，2月6日，星期四，TBA室免费/项目活动：9:00至11:00的讲座。项目活动从11:00到13:00房间TBA下午免费/项目活动2月7日：2月8日星期六9:00至13:00的项目的演示和讨论：出发
11 世纪拜占庭经济的迅猛增长
摘要 本文采用定性比较方法（希腊南部和意大利南部）结合描述性统计，并包括此前讨论不足的拜占庭意大利经济，探讨了 11 世纪拜占庭经济复兴。通过这种方式，本文揭示并证实了与斯密增长框架相关的经济原则，这些原则是上述经济复兴的基础，即广泛的经济增长，随后是需求引发的工业化和专业化带来的密集经济增长。拜占庭帝国的精英投资、货币化以及 11 世纪后几十年的贸易自由化促进了这一进程。南希腊和南意大利在农业（尤其是橄榄油和葡萄酒）和养蚕专业化方面的经验，以及南希腊纺织业（尤其是丝绸）和陶器业的发展都证明了这一点。因此，可以证实拜占庭经济在 11 世纪经历了持续的斯密增长。
混合密集程序 - 模板
课程/教育活动完成后，参与者将能够： - 理解并讨论创造力和创新在化学，化学和食品技术，社会和教育中的重要性替代学习方法的重要性和重要性，这些方法有助于通过教育实现可持续发展的目标，并在STEM领域应用服务学习方法 - 准确评估鼓励和参与的重要性
因果健康公平的算法方法：重症监护室（ICU）结果中的种族差异
卫生公平被定义为每个人都有公平而公正地实现最高健康水平的国家。实现健康平等被认为可以改善社区的福祉，降低医疗保健成本，并提高生产力和寿命。但是，健康差异仍然很大。在这种情况下，大规模数据收集和分析的新时代为诊断和了解健康不平等的原因提供了机会。在这项研究中，我们描述了使用因果推断工具系统地分析健康差异的框架。我们通过调查澳大利亚多数族裔与少数群体之间的种族和种族差异（ICU）（ICU）（ICU）（土著与非土著）和美国（非裔美国人与白人）之间的种族和种族差异来说明框架。我们证明，量化不平等的常用统计措施不足，并专注于将观察到的差异归因于产生它的因果机制。我们发现，少数族裔患者在入院时年龄较小，患有慢性健康，更有可能出于紧急和非安全原因而被录取，并且患病严重程度更高。同时，我们还发现属于少数群体的保护性直接效应，与大多数人相比，少数族裔患者的生存率提高，所有其他变量都相等。然后，我们证明这种保护效应与ICU接纳的可能性增加有关，而少数族裔患者患ICU的风险增加。此外，我们还发现，少数族裔患者在提高生存率的同时，实际上更有可能被重新入学到ICU。这些发现支持以下假设：由于获得初级卫生保健的机会较差，少数族裔患者更有可能在ICU中出现可预防的条件，从而导致死亡率降低并产生似乎具有保护性的作用。由于ICU入院的基线风险可能会因为缺乏获得初级保健服务而成为代理人，因此我们开发了本地重症监护股（IICE）雷达，这是一种监测系统，该监测系统可通过澳大利亚本地人口在跨地理区域中追踪ICU资源过度利用ICU资源。
新生儿重症监护病房对粘菌素的耐药性：机制、临床意义和缓解策略的简要回顾
1 尼日利亚伊洛林大学动物学系（寄生虫学）。2 尼日利亚奥逊州立大学社区医学系。3 尼日利亚阿贝奥库塔联邦医疗中心内科系。4 尼日利亚伊巴丹大学兽医公共卫生系。5 尼日利亚拉各斯大学医学院。6 尼日利亚艾滋病医疗基金会治疗服务部。7 尼日利亚伊图库-奥扎拉尼日利亚大学教学医院医学院。8 尼日利亚恩杜富-阿利克亚历克斯·埃克韦梅联邦大学微生物学系。通讯作者电子邮件：lawalmaryam167@gmail.com * DOI：http://doi.org/10.38177/AJBSR.2024.6402 版权所有 © 2024 Lawal Oyebimpe M. 等人。这是一篇根据知识共享署名许可条款分发的开放获取文章，允许在任何媒体中不受限制地使用、分发和复制，但必须注明原作者和出处。文章收稿日期：2024 年 8 月 9 日文章接受日期：2024 年 10 月 21 日文章发表日期：2024 年 10 月 25 日
报告主题 无家可归者住宿的密集住房管理解决方案
在收到外部法律建议并咨询 FCC 法律部门后，Sell2Wales 发布了预先信息通知 (PIN)，以提供密集的无家可归者住宿管理服务。此通知旨在告知市场即将到来的委托意向并确定是否有其他人对此合同感兴趣。如上所述，没有收到任何其他兴趣。因此，我们认为招标活动不会有益，因为很可能只有 D2 PropCo 会竞标该合同。 如果没有其他供应商出面，则支持根据 PIN 期限的最新结果进行的例外流程。
使用可解释的机器学习对重症监护病房中的心脏骤停进行早期预测：回顾性研究
背景：心脏骤停 (CA) 是重症监护病房 (ICU) 患者死亡的主要原因之一。尽管已经开发了许多具有高灵敏度的 CA 预测模型来预测 CA，但由于缺乏泛化和验证，它们的实际应用一直具有挑战性。此外，不同 ICU 亚型患者之间的异质性尚未得到充分解决。目标：本研究旨在提出一种临床可解释的集成方法，用于在 24 小时内及时准确地预测 CA，而不考虑患者的异质性，包括不同人群和 ICU 亚型之间的差异。此外，我们进行了独立于患者的评估以强调模型的泛化性能，并分析了临床医生可以实时轻松采用的可解释结果。方法：使用重症监护医学信息集市-IV (MIMIC-IV) 和 eICU 协作研究数据库 (eICU-CRD) 的数据对患者进行回顾性分析。为了解决性能不佳的问题，我们使用基于生命体征、多分辨率统计分析和基尼指数的特征集构建了我们的框架，并以 12 小时的窗口期来捕捉 CA 的独特特征。我们从每个数据库中提取了 3 种类型的特征，以比较 MIMIC-IV 中的高风险患者组和 eICU-CRD 中没有 CA 的患者之间的 CA 预测性能。在特征提取之后，我们使用具有成本敏感学习的特征筛选开发了一个表格网络 (TabNet) 模型。为了评估实时 CA 预测性能，我们使用了 10 倍留一患者交叉验证和交叉数据集方法。我们在每个数据库中针对不同队列人群和 ICU 亚型评估了 MIMIC-IV 和 eICU-CRD。最后，使用 eICU-CRD 和 MIMIC-IV 数据库进行外部验证，以评估模型的泛化能力。所提方法的决策掩码用于捕获模型的可解释性。结果：在 MIMIC-IV 和 eICU-CRD 中，所提出的方法在不同队列人群中的表现均优于传统方法。此外，它在两个数据库中对各种 ICU 亚型的准确度都高于基线模型。可解释的预测结果可以作为非 CA 组和 CA 组之间的统计比较，从而增强临床医生对 CA 预测的理解。接下来，我们分别使用在 MIMIC-IV 和 eICU-CRD 上训练的模型测试了 eICU-CRD 和 MIMIC-IV 数据集，以评估泛化能力。结果显示，与基线模型相比，性能更优越。结论：我们用于学习独特特征的新框架在不同的 ICU 环境中提供了稳定的预测能力。大多数可解释的全局信息揭示了 CA 组和非 CA 组之间的统计差异，证明了其作为临床决策指标的实用性。因此，所提出的 CA 预测系统是一种临床
欢迎 2025 年冬季学期新生 S404 RN 围产期重症监护专业学生！
▪ 作为此计划的一部分，您将有机会参与医疗保健环境中的临床实习。为了准备您的实习经历，您需要提前完成一些强制性要求。临床实习办公室建议您现在开始收集必要的文件，以便能够提交它们并为审批流程提供足够的时间。 ▪ 收集到所有必要的文件后，您需要创建一个帐户，并在 2025 年 1 月 24 日截止日期之前将所有文件、证书和证据上传并提交到电子 ParaMed 实习准证网站。门户链接为 https://georgebrowncollege.placementpass.ca/ ▪ 如果您未能在 2025 年 1 月 24 日截止日期之前完成、提交并上传这些要求至必备门户，您将被排除在临床实践之外，这可能会危及您的学术地位并可能导致退学计划。 ▪ 请注意，即使您已从乔治布朗学院或其他学院、大学或机构的其他健康科学课程毕业和/或具有从事任何健康相关职业的经验，您仍需要完成以下所有非医疗证书。如果您未能完成这些，您将被排除在临床实践之外，这可能会危及您的学术地位并可能导致课程退出。 ▪ 与整体医疗和其他要求相关的所有费用、服务费和罚款均由学生承担。以下是您必须在提交中提供的所有要求的摘要。请仔细阅读并遵循所有说明：
J-TERM：密集课程
会议日期：1月6日至1月24日星期一。- 星期五，上午9:00至12:00 pm位置：TBD的Longwood Campus，该强化课程在一月份的三周（13堂课）中举行，涵盖了药理学原则，并将其转化为新药物发现和开发。学生参加了主要由研究生组成的项目组，提出了从目标选择到临床试验的药物开发策略。大多数会议包括哈佛大学和生物技术行业的哈佛教师和教师专家提出的讲座，小组讨论和/或案例研究；几次会议提供了与行业的专家主持人一起在小组项目上工作的时间。评估是基于小组项目的书面和口头演示以及课堂参与。入学率可能有限。课程安排注意：所有会议都必须参加，预计学生将花费大多数下午为第二天的课程做准备并在小组项目上工作。课程联合主任：David E. Golan，David_golan@hms.harvard.edu，Irene G. Wong，irene_wong@hms.harvard.edu，Mark N. Namchuk，Mark_namchuk@hms.harvard.harvard.edu课程联合主任：David E. Golan，David_golan@hms.harvard.edu，Irene G. Wong，irene_wong@hms.harvard.edu，Mark N. Namchuk，Mark_namchuk@hms.harvard.harvard.edu