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一月份 LHIC 会议 - 马里兰州卫生部
● MAC Inc. 地区老龄机构扩大了 PEARLS 项目，以解决老年人的抑郁症状（96 人完成了项目；82% 在开始时患有抑郁症；21% 在完成时患有抑郁症）
LHUCA 开发总监职位
关于 LHUCA：LHUCA 是一家非营利性的视觉、表演和文学艺术中心，位于拉伯克文化区的中心地带。今年，我们庆祝了作为艺术组织成立 27 周年。我们的使命是通过激发创造力和与社区互动来培养和庆祝所有艺术。LHUCA 的主楼设有四个免费向公众开放的美术画廊空间。音乐会、舞蹈、戏剧和电影节目在我们的 159 个座位的消防站剧院举行。此外，我们的校园还包括教育大楼、广场、多功能建筑和陶艺工作室。每年，有超过 70,000 人受益于 LHUCA 的项目和服务。
GLHS研究计划2024-25
同意要求有一些例外。这些包括在学区的学校官员使用；向学生打算参加的另一个学区的官员释放；并回应法院命令。此外，只有12年级的学生的“目录信息”应在父母或学生的法定监护人的书面同意下要求向美国武装部队的任何分支机构释放。“目录信息”包括学生的姓名，地址，电话号码，出生日期和地点，主要研究领域，参加正式认可的活动和体育，出席日期，获得的学位和奖项，学生的最新教育机构或学生参加的最新教育机构或其他类似信息。目录信息不得发布。此外，任何不希望任何个人身份信息的学生/监护人（包括目录信息的部分信息）在学区生成的任何公共关系材料中使用，必须在每年9月30日之前以书面形式通知建筑物本金。
Irene RUMMELHOFF 非执行董事
Irene Rummelhoff 自 2018 年起担任 Equinor ASA（总部位于挪威的国际能源公司）的营销、中游和加工 (MMP) 执行副总裁，并自 2015 年起担任该公司的企业执行委员会成员。MMP 在全球拥有 3600 多名员工，她负责 Equinor 所有产品的流动保障、加工和营销，包括在挪威大陆架营销挪威国家的天然气和原油。她的职责包括开发公司的氢气和碳捕获与储存 (CCS) 价值链。
使用 IBM 量子计算机模拟器和 IBM 量子计算机硬件将量子机器学习应用于 LHC 的高能物理分析
我们小组率先在 LHC 的高能物理分析中使用量子机器学习 (QML)。我们已在门模型量子计算机模拟器和硬件上成功将几种 QML 分类算法应用于 ttH（与顶夸克对相关的希格斯粒子生成）和希格斯粒子到两个μ子（希格斯粒子与第二代费米子的耦合）这两项最近的 LHC 旗舰物理分析。模拟研究已使用 IBM Quantum Framework、Google Tensorflow Quantum Framework 和 Amazon Braket Framework 进行，并且我们已实现良好的分类性能，其性能类似于目前在 LHC 物理分析中使用的经典机器学习方法，例如经典 SVM、经典 BDT 和经典深度神经网络。我们还使用 IBM 超导量子计算机硬件进行了研究，其性能令人鼓舞，并且接近 IBM 量子模拟器的性能。此外，我们将研究扩展到其他 QML 领域，例如量子异常检测和量子生成对抗，并已取得一些初步成果。此外，我们还使用 NVIDIA cuQuantum 和 NERSC Perlmutter HPC 克服了大量子比特（25 个量子比特或更多）和大量事件情况下的密集计算资源挑战。
女孩中的芳香酶抑制剂：肛门酸酶合并到具有早期或早熟青春期的女孩中的LHRH模拟左旋林蛋白，并且生长潜力受损
普通的英语摘要背景和研究目的：垂体是大脑中的豌豆大小结构，除其他外，它是一种称为生长激素的化学物质。生长激素缺乏症发生在这种腺体产生足够的生长激素时。这种缺陷可以在任何年龄发展。在儿童中，与同龄儿童看起来比同龄人更年轻的孩子相比，这会导致增长缓慢。用芳香酶抑制剂的治疗已被证明在增加男孩的成人身高（PAH）方面已经成功，但是在女孩中，对于患有McCune-Albright综合征（一种遗传疾病）的女孩，它仅显示出成功。黄体激素激素是垂体中产生的另一种激素。它刺激了包括雌激素在内的性激素的产生。雌激素促进骨骼骨骼的成熟，从而导致生长缓慢。使用称为Leuprorelin的药物阻止黄体素激素的产生减慢骨骼成熟，因此可能增加了可供生长的时间。我们想研究与单独的（较早的早期）或早期青春期的女孩，与单独的（少于平常的）生长潜力相比，与lyuprorelin leuprorelelin相比，阿拉斯特罗（一种芳香酶抑制剂）与余质蛋白结合长达2年（或直到11岁）是一种安全有效的治疗方法。
作为LHV Pank合并年度报告2024 -Tallinn
在2024年，全球经济的周期性失衡逐渐缓解，并得到了主要经济体经济活动的改善。这些趋势以及限制性的货币政策，导致全球通货膨胀率降低。然而，仍然存在很大的下行风险，包括许多地区的政治不确定性和持续服务的提升。美国经济表现出了韧性，GDP在2024年增长了2.8％，这是由于消费者支出，出口，投资和联邦政府支出的增加所致1。相比之下，欧洲经济体的增长仍然柔和。与去年同期2相比，英国的GDP在第三季度增长了1.0％。2024年的GDP增长率在欧元区为0.7％，欧盟3为0.8％。新兴亚洲在2024年的增长受到对半导体和电子产品的强烈需求，这是由于对人工智能的大量投资所推动的。然而，该地区的两个最大经济体显而易见持续的放缓。
使用模块化生态系统的自主发现在LHC触发器中进行自适应异常检测
异常检测（AD）代表了一种从根本上进行数据驱动发现的新工具。最初的努力集中在将强大的离线算法调整到这些高通量流系统中，但这种算法应如何适应不断发展的检测器条件的问题仍然是一个重大挑战。在这项工作中，我们引入了一个模块化生态系统，以制定和评估自主发现的策略，其中包含了不同的组件，包括：具有时间依赖性效果的数据集，复杂的触发菜单，实时控制机制和成本感知的优化标准。我们通过使用公共CMS数据集的AD触发器进行了基于强化学习的新基准来说明这一框架，旨在鼓励以社区为导向的发展发展新一代智能和适应性触发器。
