XiaoMi-AI文件搜索系统
World File Search SystemKahn
俄勒冈州药物使用评论 /药房与治疗委员会< / div>
观众：Craig Sexton*，GSK； Nirmal Ghuman*，J＆J; Tao Wang*，气候作品； Brian Denger *，父母项目肌肉营养不良； Adam Gold*，NS Pharma； Armen Khachatourian*，Sarepta； Mark Kantor，Allcare Health；罗宾·威尔斯（Robin Wells），NS Pharma； Suzanne Morgan，NS Pharma；梅利莎·雅培（Melissa Abbott），埃塞伊（Eisai）；洛里·麦克德莫特（Lori McDermott），维京人HCS； Mike Donabedian，Sarepta；吉姆·克伦威尔（Jim Cromwell），萨拉帕（Sarepta）； Shirley Kim，Sarepta； Leslie Zanetti，Sarepta； Mindy Cameron； Chris Vanwynen，Sarepta； Leif Bruce，Novo Nordisk； Gary Parenteau，Dexcom； Brielle Dozier，Artia Solutions； Tracy Copeland，Sarepta； Brandie Ferger，Advanced Health； Yesina Camacho，PharmD候选人，带有UMPQUA HEALTH；萨吉·马尔基（Saghi Maleki），武田（Takeda）； Lisa Pulver，J＆J;克里斯·费林（Chris Ferrin），伊恩（Ihn）； Leanne Yantis，Allcare；罗伯特·皮尔斯（Robert Pearce），卡鲁纳（Karuna）；乌奇·莫迪（Uche Mordi），卡鲁纳（Karuna）； Cheryl Bondy，Sobi；艾米莉·库珀（Emily Cooper）； Alexandria Jarvais，Sobi；马特·沃西（Matt Worthy），OHSU；蒂娜·安德鲁斯（Tiina Andrews），乌哈；马克·英格兰（Mark England），默瑟（Mercer）； Daria Meleshkina，Moda/Eocco； Samyukta Vendrachi;长nguyen;菲利普·圣玛丽亚（Philip Santa Maria）； Careoregon的Bryan Armstrong；梅利莎·贝利·霍尔（Melissa Bailey Hall）；苏珊·莱克·凯沃（Susan Lakey Kevo）；梅利莎·斯奈德（Melissa Snider），吉利德（Gilead）； Michele Sabados，Alkermes；保罗·汤普森（Paul Thompson），阿尔克梅斯（Alkermes）； Shauna Wick，Trillium； Jeff White，Sumitomo；艾米·艾金斯（Amy Aikins），小赫拉克勒斯基金会； Richie Kahn，金丝雀顾问；凯特·奥格登（Kate Ogden）
溢出和创新方向：申请...
5 Fried（2018）还认为，跨技术知识溢出会调解碳税的影响。6有关空间经济中路径依赖性主题的研究，请参见Krugman（1991），Bleakley和Lin（2012），以及艾伦和唐纳森（2020）。7有关其他环境中创新方向的经验工作，请参见Acemoglu和Linn（2004）以及Acemoglu和Finkelstein（2008）有关Healthcare和Hanlon（2015）的背景，以了解纺织工业的历史检查。8关于创新方向的决定因素的其他研究示例更广泛地包括Budish等人。（2015）关于选择用于预防医学的医疗保健公司，以及在农作物研究中受到关注的作物特异性害虫和病原体的投资。9我对政策在转向创新方向的作用的关注也与Acemoglu（2023）最近的AEA杰出演讲有关。10的IAMS具有内源创新，请参见Nordhaus（2002）和Popp（2004）。11总的来说，知识溢出长期以来一直是创新政策的核心考虑因素（Arrow，1962; Romer，1990; Bloom等人。，2019年； Akcigit等。，2020年；布莱恩和威廉姆斯，2021年）。紧密相关的是一项经验工作，重点是估计创新的溢出益处（Jones and Williams，1998; Bloom等人。，2013年；琼斯和萨默斯，2021年；迈尔斯和拉纳汉，2022年）。12在Blanchard和Kahn（1980），Uhlig（1999）和Galor（2007）中讨论了使用基质的光谱特性表征宏观经济动力学的技术。
j-j.)fq ' “' - 船舶结构委员会
Maxwell Gensamer 教授9 哥伦比亚大学 指挥官 D. B. Henderson3 USCG7 美国海岸警卫队总部 M. J. Holley 教授7 麻省理工学院 S. L. Hoyt 博士9 巴特尔纪念研究所 L. R. Jackson 博士9 巴特尔纪念研究所 N. A. Kahn 先生9 纽约海军造船厂 J. A. Kies 先生9 海军研究实验室 E. M. Lape 先生9 通用电气公司 J. M. Lessells 教授5 麻省理工学院 R. J. Mosborg 教授9 伊利诺伊大学 l%W. H. Munse 教授7 伊利诺伊大学 J. J. Murphy 先生$ M. W. 凯洛格公司 M. S. Northup 先生j 标准石油开发公司 J. T. Nortona 教授麻省理工学院 W. R. Osgood 教授，伊利诺伊理工学院 W. S. Pellinf 先生7 海军研究实验室 Walter Ramberg 博士5 国家标准局 R. S. Rivlin5 布朗大学 C. H. Samans 先生 印第安纳州标准石油公司 教授~ M. E. ~hank，麻省理工学院 R. D. Stouta 教授 利哈伊大学 海军少将 E. W. Sylvester7 美国海军 3 船舶局 H. Udin 教授 麻省理工学院 E. Wenk9 Jr.9 博士 David Taylor 模型盆地
原始研究文章对定性G6PDH测定的比较分析，具有金标准定量测定法，以检测Pediatri的G6PD缺乏
背景：G6PD是限制磷酸五磷酸途径中的酶的速率，可保护人类细胞免受氧化应激。G6PD缺乏症是人类最常见的酶病变之一，影响了全球估计有4亿个人。我们研究的主要目的是将筛选定性G6PDH分析的诊断准确性与标准定量测定法进行比较。方法论和结果：这是2年的研究，其中包括250例确认的G6PD缺乏症，udilipse G6PD定量测定法。其中210个是男孩，40个是女孩。通过G6PDH筛选分析在男孩中，有40例案例为错误正常，在女孩中有28例。讨论：我们的结果与穆罕默德·伊斯兰（Mohammed Islam），daae ln等，Bancone G等人，Kahn M等人进行的研究相媲美，结论：可以安全地得出结论，可疑的G6PD缺乏症的男性患者可以对G6PDH分析进行筛查，如果测试是不确定性的，则可以进行数量的测量。对于女性患者，建议省略筛查测试，并可以直接执行定量的G6PDH分析，以免错过G6PD缺乏的载体。关键字 - G6PD缺乏症，抗疟疾，纯合子。版权所有©2023作者：这是根据Creative Commons Attribution 4.0国际许可（CC BY-NC 4.0）分发的开放访问文章，允许在任何非商业用途的媒介中使用，不受限制地使用，分发和再现，以提供原始作者和源头。i ntroduction
Vineeta Agarwala，Andreessen Horowitz（A16Z）
Vineeta Agarwala, Andreessen Horowitz (a16z) Raeka Aiyar, Community Science, LLC Faraz Ali, Tenaya Therapeutics Keith Alm, ISSCR CEO Vikram Bajaj, Foresite Capital Greg Block, Histone Therapeutics Maria Bonneville, California Institute for Regenerative Medicine (CIRM) James Bradner, Amgen Jennifer布罗格登，诺华生物医学研究机构（Nibr）朱利安·布鲁诺（Julianne Bruno），Crispr Therapeutics Blake Byers，Byers Capital Capital Rosa Canet-Aviles，加利福尼亚州加利福尼亚州再生研究所（Cirm）Recenerative Medicine（Cirm）Rafael E. Carazo Carazo Salas，Cellvoyant Shuill sheell shuill shuill shuill shuill Collect los inscr a inscr a inscr a inscr of tet.callia t.carter in t.董事会董事会Kathryn Corzo，Bit Bio Ltd Abla Creasey，加利福尼亚州再生医学研究所（Cirm）Agnieszka Czechowicz，斯坦福大学，斯坦福大学乔治大学乔治·戴利（George Q. Daley） Inc.艾米·杜罗斯（Inc. Ghenoiu，Mubadala Capital Nathan Guo，Zttk Son-Shine Foundation/Thermo Fisher Jenny Hamilton，第三岩企业/杜鹃花疗法凯瑟琳高中，Rhygaze Mary Hynes，斯坦福大学Vito University Vito University Vito ImbascianI Jasper，Genentech，Inc。Laura Kahn，Recode Therapeutics Tom Kalil，文艺复兴时期的慈善事业Anastasiia Kamenska，第三摇滚风险投资
确保人口大数据的隐私和专有权......
Hye-Chung Kum，博士，社会工作硕士（德克萨斯农工大学-TAMU、SPH 和 TEES）：项目负责人。负责协调和支持所有必需的活动，包括参与网络基础设施的设计、共同领导数据治理工作、领导与 RENCI 合作的外展活动以及担任德克萨斯州数据资产用例的数据保管人。此外，德克萨斯农工大学将成立一个道德小组，该小组由使用大数据进行人类受试者研究的国家专家组成，在此类研究中，获得知情同意是不切实际的。所有用例都必须向道德小组提交 IRB 类申请，道德小组将评估研究中侵犯隐私的风险，同时考虑数据、所需的软件/算法、使用的计算基础设施以及谁需要访问哪些数据，包括哪些数据已向公众发布（例如，在出版物中）。我们将通过为给定用例分配所需的安全计算来将风险降至最低。该小组将为每个项目提供一份书面风险评估，他们可以将其提交给所在机构的 IRB，以促进使用大数据进行人类受试者研究的 IRB 流程更好（例如，开始构建有关数据隐私风险的通用词汇表）。Ari Kahn，博士（德克萨斯大学奥斯汀分校，TACC）：网络基础设施负责人。负责 (1) 通过虚拟化和安全网络访问为所有数据资产和用例提供安全的计算和存储（HIPAA、FISMA 中等等），(2)
基因组位点影响人类大脑结构协变模式
Junhao Wen a,b,1 , Ilya M. Nasrallah b,c , Ahmed Abdulkadir b, Theodore D. Satterthwaite b,d , Zhijian Yang b, Guray Erus b, Timothy Robert-Fitzgerald e, Ashish Singh b, Aristeidis Sotiras f, Aleix Boquet-Pujadas g, Elizabeth Mamourian b, Jimit Doshi b, Yuhan Cui b, Dhivya Srinivasan b, Ioanna Skampardoni b, Jiong Chen b, Gyujoon Hwang b, Mark Bergman b, Jingxuan Bao h, Yogasudha Veturi i, Zhen Zhou b, Shu Yang h, Paola Dazzan j, Rene S. Kahn k, Hugo G. Schnack l, Marcus V. Zanetti m, Eva Meisenzahl n, Geraldo F. Busatto M，Benedicto Crespo-Facorro O，Christos Pantelis P，Stephen J. Wood Q，Chuanjun Zhuo R，Russell T. Shinohara B，E，Ruben C. Gur D，Raquel C. Gur D，Raquel E. U，Olivier Colliot V，Katharina Wittfeld W，Hans J. dd、Paul Maruff dd、Jurgen Fripp ee、Sterling C. Johnson ff、John C. Morris gg、Marilyn S. Albert hh、R. Nick Bryan c、Susan M. Resnick y、Yong Fan b、Mohamad Habes ii、David Wolk b,jj、Haochang Shou b,e 和 Christos Davatzikos b,1
人工智能教育文本分类 - 个人机器人集团
[1] Abhijnan Chakraborty、Bhargavi Paranjape、Sourya Kakarla 和 Niloy Ganguly。2016 年。杜绝点击诱饵：检测和预防在线新闻媒体中的点击诱饵。在《社交网络分析与挖掘进展》（ASONAM）中，2016 年 IEEE/ACM 国际会议。IEEE，9-16。[2] Stefania Druga。2018 年。Cognimates。http://cognimates.me/home/ [3] 谷歌。[nd]。https://tfhub.dev/google/universal-sentence-encoder/4 [4] Italo José。[nd]。https://towardsdatascience.com/knn-k-nearest-neighbors-1-a4707b24bd1d [5] Kaggle。[nd] https://www.kaggle.com/lakshmi25npathi/sentiment-analysisof-imdb- movie-reviews/data [6] Ken Kahn、Rani Megasari、Erna Piantari 和 Enjun Junaeti。2018 年。发展中国家儿童使用 Snap! 进行 AI 编程的块编程。在 EC-TEL 从业者论文集 2018：第 13 届欧洲技术增强学习会议，英国利兹，2018 年 9 月 3 日至 6 日。http://ceur-ws.org/Vol-2193/paper1.pdf [7] 终身幼儿园。[nd]。https://github.com/LLK/scratch-blocks [8] 儿童机器学习。[nd]。https://machinelearningforkids.co.uk/ [9] 个人机器人小组和 I2 学习。[nd] https://aieducation.mit.edu/documents/i2educatorguide2019.pdf [10] TensorFlow。[nd]。https://github.com/tensorflow/tfjs-models/tree/master/knnclassifier [11] David Touretzky、Christina Gardner-McCune、Fred Martin 和 Deborah Seehorn。2019 年。展望 K-12 的人工智能：每个孩子应该了解哪些人工智能知识？在 AAAI 中。[12] Uclassify。[nd]。https://uclassify.com/ [13] Jessica Raquelle Van Brummelen。2019 年。创建和民主化对话式人工智能的工具。[14] Avinash Navlani。2018 年。https://www.datacamp.com/community/tutorials/k-nearest-neighbor-classification-scikit-learn [15] Julia Bazińska。 2017。https://lamyiowce.github.io/word2viz/
预测意义
糖尿病是全球性的公共卫生问题，发病率和死亡率逐年上升（1），但早期干预可有效延缓和减少高危人群患糖尿病的机会（2-5），而要实现这一目标，及早识别和发现糖尿病高危人群至关重要（6，7）。既往研究表明，糖尿病的患病率和进展存在明显的性别差异（8，9），且这种差异随时间而变化（10，11）。因此，在精准医疗的新时代，量化男女未来糖尿病风险，评估高危人群趋势，为基层医生提供针对性别的干预措施参考，从而降低糖尿病的发病率，刻不容缓。当前，糖尿病正处于迅速蔓延的流行病之中，多数论据支持糖尿病蔓延趋势主要归因于肥胖症的流行（12，13）。肥胖主要表现为皮下脂肪组织 (SAT) 和内脏脂肪 (VAT) 的堆积 (14,15)。然而，越来越多的证据表明，异位沉积的脂肪组织 VAT 与胰岛素抵抗的关联性比 SAT 更强，并且在糖尿病的发展中起着更重要的作用 (16-18)。此外，微环境中内脏脂肪的性别差异显著影响糖尿病的发展 (19,20)。因此，量化内脏脂肪可能提供一种更有效的方法来评估不同性别人群的糖尿病风险，并准确预测其发病率和未来趋势。然而，精确的内脏脂肪测量需要腹部计算机断层扫描或核磁共振成像扫描，而这些扫描价格昂贵且不易获得 (21)，阻碍了它们在大规模人群健康筛查中的应用。因此，开发简单而有效的内脏脂肪评估替代方法势在必行。近年来，Kahn 等人利用腰围 (WC) 和甘油三酯 (TG) 水平计算出的 LAP 已成为评估 VAT 的有效替代方法 ( 22 , 23 )。
城市状况气候金融2024
作者要感谢CPI同事Barbara Buchner，Sasha Abraham，John Michael LaSalle，Alastair Mayes，Francisco Macedo，Baysa Naran，Morgan Richmond和Costanza Strinati的贡献。我们还感谢OECD和CDP为报告提供信息框和分析。本报告是在顾问委员会的指导下编写的，我们特别感谢成员的建议和外部审查（按组织按字母顺序列出）：Jorge Gastelumendi（大西洋委员会）； AndreaFernández（C40）;凯蒂·沃尔什（CDP）; EszterMogyorósy1和Maryke van Staden（ICELEI）； Brian Motherway（IEA）； Carolin Koenig和Marie-Sophie Schwarz 1（Giz）； Isabelle Chatry（OECD）; Sharon Gil和Gulnara Roll（UNEP）； Padraig Oliver（UNFCCC）； Bella Tonkonogy（美国财政部）；和乔安娜·麦克莱恩（Joanna McLean Masic）（世界银行集团）。我们感谢以下贡献者（按组织按字母顺序排列）：Emilie Becault和Idan Sassan（CDP）；夏洛特·拉菲特（OECD）； Catarina Fonseca和Elspeth Alexander（脉动潮）；伊恩·斯金纳（Ian Skinner）和玛丽安·皮尔森（Marianne Pearson）（TEPR）。此外，我们感谢以下外部审阅者（按组织按字母顺序排列）：Eleni Dallas，Sebastian Herold和Ruben Werchan（BMZ）； Rudolf du Plessis，Paula Rolffs和Ilgin Warneke（Giz）； AndréAlmeidada Vila（ICELEI）； Sandrine Boukerche，Chandan Deuskar，Juan Sebastian Leiva Molano和Augustin Maria（世界银行集团）。我们还要感谢CPI同事Angel Jacob，Kirsty Taylor和Rob Kahn的编辑，以及Pauline Baudry，Elana Fortin，Angela Woodall和Denny Kosasih的图形和设计。