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国际访问申请
第13版。 华盛顿特区公共卫生基金会，2015年2。 卫生保健人员的免疫：免疫实践咨询委员会的建议（ACIP），MMWR，第60卷（7）：1-453。 CDC评估丙型肝炎病毒保护和管理暴露后管理的医疗人员指南，MMWR，第62卷（RR10）：1-19 4。 预防美国丙型肝炎病毒感染：免疫实践咨询委员会的建议，MMWR第67（1）：1-31：1-31 5。 Sosa LE，Nijie GL，Lobato MN等。 结核病筛查，测试和治疗美国卫生保健人员：全国结核的建议第13版。华盛顿特区公共卫生基金会，2015年2。卫生保健人员的免疫：免疫实践咨询委员会的建议（ACIP），MMWR，第60卷（7）：1-453。CDC评估丙型肝炎病毒保护和管理暴露后管理的医疗人员指南，MMWR，第62卷（RR10）：1-19 4。预防美国丙型肝炎病毒感染：免疫实践咨询委员会的建议，MMWR第67（1）：1-31：1-31 5。Sosa LE，Nijie GL，Lobato MN等。 结核病筛查，测试和治疗美国卫生保健人员：全国结核的建议Sosa LE，Nijie GL，Lobato MN等。结核病筛查，测试和治疗美国卫生保健人员：全国结核的建议
资产管理中的人工智能
• 支持向量机在预测资产回报的前两个时刻比人工神经网络表现得更好（Arrieta-ibarra 和 Lobato，2015 年；Chen 等人，2006 年；Huang 等人，2005 年）。
在人工智能时代的诊断和治疗定制方面的挑战和进步
综合综述在医学中的人工智能（AI）和机器学习（AM）的摘要整合代表了一个快速增长的领域，有望在诊断和治疗过程中取得重大进展。鉴于这种情况，这项综合审查旨在巩固和批判性地分析有关这些创新技术在医学实践中的应用的可用科学证据。使用相关描述符，例如“人工智能”，“机器学习”，“临床诊断”，“机器学习”，“机器学习”和“深度学习”。仔细参考参考文献包括针对AI和AM在各种医学领域中应用的相关研究，特别关注本摘要中温哥华所示的参考文献。这篇综述的结果揭示了广泛的成功AI和AM在诊断和医疗治疗中的应用。Wang等人等研究。 （2019）强调了在医学中使用深度学习的进步和挑战，而Erickson等人的作品。 （2017）显示了AM在医学图像中的有效性，这有助于临床实践的进步。 如Ahuja（2019）和Farhud和Zokei（2021）所讨论的那样，道德方法和未来对卫生专业人员表现的影响是这些技术整合的关键点。 在这种情况下，患者隐私和道德考虑成为关键因素。Wang等人等研究。（2019）强调了在医学中使用深度学习的进步和挑战，而Erickson等人的作品。（2017）显示了AM在医学图像中的有效性，这有助于临床实践的进步。如Ahuja（2019）和Farhud和Zokei（2021）所讨论的那样，道德方法和未来对卫生专业人员表现的影响是这些技术整合的关键点。 在这种情况下，患者隐私和道德考虑成为关键因素。道德方法和未来对卫生专业人员表现的影响是这些技术整合的关键点。患者隐私和道德考虑成为关键因素。这项综合审查的结论加强了AI和AM在医学中提供的重大转变，提供更快，更准确的诊断，并概述了内在的道德挑战。这种全面的分析强调了对研究和负责任发展的持续需求，促进了优化临床功效的进步，并确保面对这些变革性创新，确保卫生专业人员和患者的信心。关键字：人工智能，机器学习，临床诊断，机器学习和深度学习。
AAMC 标准化免疫接种表
第 13 版，华盛顿特区公共卫生基金会，2015 年 2. 医护人员免疫接种：免疫实践咨询委员会 (ACIP) 的建议，MMWR，第 60 卷 (7)：1-45 3. CDC 关于评估医护人员对乙肝病毒防护能力和实施暴露后管理的指导，MMWR，第 62 卷 (RR10)：1-19 4. 美国预防乙肝病毒感染：免疫实践咨询委员会的建议，MMWR 第 67 卷 (1)：1-31 5. Sosa LE、Nijie GL、Lobato MN 等，美国医护人员结核病筛查、检测和治疗：国家结核病防治中心的建议
他们遵循：当代恐怖电影正式分发实验
从考虑分销及其中断的考虑中，作为一种有价值的电影制作方法，以了解受众和行业之间的复杂关系（Lobato和Ryan，2011年，2011年，第189页），我们将分析恐怖电影在不断变化的电影分发景观，尤其是数字分销中的作用，尤其是在21世纪的前两十年中。我们认为，恐怖类型一直是窗户系统核心局限性的富有成果的测试，从减少戏剧和家庭发行之间的延迟到按需视频的各种可能性（VOD）（Tompkins，2014年）。我们的研究表明，恐怖类型已经领导着正式分销的不同暂定趋势，在某些情况下，整个电影业的重要转变。
印度，爱尔兰和土耳其的外围创造者文化
在将近二十年的时间里，社交媒体娱乐（SME）促进了新的工业实践，具有多样化，相对授权但又不稳定的创作者，是社交媒体平台（YouTube，Instagram，Facebook，Facebook，Tiktok）的创作者，他们在广播和数字平台（Netflix，netflix，netflix pirme，hamem prime Video，Hotstar）secter（craig）（Craig）（Craig）（Craig）（Craig）＆Cra＆Cra＆Cra＆Cra＆Cra＆Cra＆Cra＆Cra cra＆Cra＆cra＆Cra，中小企业行业通常与电影和电视等传统媒体行业有所不同，该行业的工业逻辑由大众分布，大众受众和数字平台主导，这些平台分发了生产的电影和电视内容（Lobato，2019）。相反，中小型企业由创作者广泛地推荐给“本地社交媒体企业家”，例如短视频制作人，vloggers和站立的喜剧演员，这些喜剧演员可以通过SME（Cunningham＆Craig，2021）提供全球创意媒体和货币工具的全球分销。创建者使用社交媒体平台分发（音频）视觉内容，并将其视为跨屏幕行业移动的“电话卡”（Mehta，2023年）。然而，这面临着各种挑战，因为创造者的劳动是由于“不安全，特遣队，灵活”的社交媒体工作条件而狂妄自我的（Gill＆Pratt，2008年，第3页）。尽管通过全球平台分发了媒体文物，但创作者如何体验和减轻来自多种来源的pre依，取决于媒体生产的地理特定，差异很大。在本文中，借鉴了印度，
巴西亚马逊的新经济
Carlos A. Nobre, Rafael Feltran-Barbieri, Francisco de Assis Costa, Eduardo A. Haddad, Roberto Schaeffer, Edson Paulo Domingues, Caroline Medeiros Rocha Frasson, Paulo Camuri, Carolina Genin, Alexandre Szklo, Andre FP Lucena, Danilo Araújo Fernandes, Harley Silva, Raul Ventura, Ricardo Theophilo, Ana Carolina, Ana Carolina, , Alberto José Leandro Santos, Aldebaro Barreto da Rocha Klautau Junior, Aline Souza Magalhães, Amanda Vinhoza, André Luiz Menezes Vianna, Andrea M. Bassi, Antonio Jorge Gomes Abelém, Braulina Baniwa, Camila Ludovique Callegari, Carlos Blener, David Castelo Branco, Ellen Li, Francisco Apurinã, Gabriel Pisa Leaf, Gabriela Nascimento da Silva, Gabriela Savian, Georg Pallaske, Gerd Brantes Angelkorte, Gil Castello Branco, Heron Martins, Huang Ken Wei, Iara Fuújo, Inaiê Takaes Santos, Jefferson F. Ferreira, Joana Daniel Pereira, Karina, S. SASS, Kênia Barreiro de Souza, Leonardo Barbosa, Leonardo Garrido, Leticia Magalar Martins de Souza, Leticia Rodrigues Soares, Lucas Paiva Ferraz, Lucas Silva Carvalho, Lucciana Laciana Alves, Luiz Bernardo Baptista, Marco Guzzetti, Maria Entriquez, Maria Eduarda Senna Mury, Mariana Empire, Mariana Gabrie La Silva Lobato, Marta Salomon, Pedro Filipe Campos Rampini, Pedro RR Rochedo, Raissa Guerra, Rodney Rooney Solomon Reis, Rogger Mathaus Magalhães Barreiros, Tarik Marques do Prado Tanure, Terciane Sabadini Carvalho, Thiago Cavalcante Simonato and Virginia Barbosa.
新墨西哥州第四纪断层和褶皱的地图和数据
页码简介 1 地图和数据库策略 2 新墨西哥州第四纪断层和褶皱概要 4 第四纪断层和褶皱概述 4 讨论 6 总结 7 致谢 7 贡献者名单 8 数据库术语定义 9 断层和褶皱数据库 11 900，东富兰克林山断层 12 901，Hueco 断层带 15 2001，Gallina 断层 17 2002，Nacimiento 断层 19 2002a，北部区域 20 2002b，南部区域 21 2003，Cañones 断层 23 2004，Lobato Mesa 断层带 25 2005，La Cañada del Amagre 断层带 27 2006，Black Mesa 断层带 30 2007，Embudo 断层 31 2007a， Pilar断层32 2007b，Hernandez断层34 2008，Pajarito断层38 2009，Puye断层41 2010，Pojoaque断层43 2011，阿尔玛东部无名断层46 2012，Mogollon断层47 2013，Mockingbird Hill断层49 2014， Gila 50 南部无名断层 2015 年、Mesita 断层 52 2016 年、Sunshine Valley 断层 54 2017 年、Southern Sangre de Cristo 断层 56 2017a、San Pedro Mesa 断层 57 2017b、Urraca 断层 58 2017c、Questa 断层 60 2017d、Hondo 断层 61 2017e，卡农第 62 节2018 年，Valle Vidal 断层 65 2019 年，红河断层带 67 2020 年，Las Tablas 断层 70 2021 年，Stong 断层 71 2022 年，Los Cordovas 断层 73 2023 年，Picuris-Pecos 断层 75 2024 年，Nambe 断层 77 2025 年，Lang Canyon 断层 80 2026 年，Rendija Canyon 断层 81 2027 年，Guaje Mountain 断层 85 2028 年，Sawyer Canyon 断层 88 2029 年，Jemez-San Ysidro 断层 90
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利用人工智能（AI）技术和电磁学的优化设计[II/完整]
(1) R. Gómez-Bombarelli, J.N.魏，D. Duvenaud，J.M.Hernandez-Lobato、B. Sanchez-Lengeling、D. Sheberla、J. Aguilera-Iparraguirre、T.D.希泽尔 R.P.亚当斯和 A.Aspuru-Guzik.，“使用数据驱动的分子连续表示进行自动化学设计”，ACS Central Science，卷。4，没有。2，第268-276，2018 年 2 月。(2) T.Guo, D.J.Lohan 和 J.T.Allisony，“使用变分自动编码器和风格迁移进行拓扑优化的间接设计表示”，AIAA 2018-0804。https://doi.org/10.2514 / 6.2018-0804，2018年。(3) S. Oh、Y. Jung、S. Kim、I. Lee 和 N. Kang，“深度生成设计：拓扑优化与生成模型的集成，”J.机械设计，卷。141，号。11, 111405, 2019.(4) 五十岚一，伊藤桂一，《人工知能(AI)技术と电磁気学を用いた最适设计［I］──トポロジー最适化──，》信学志，卷．105，没有。1. 页2022 年 33-38 日。(5) H. Sasaki 和 H. Igarashi，“深度学习加速拓扑优化”，IEEE Trans。Magn.，卷。55，没有。6，7401305，2019。(6) J. Asanuma、S. Doi 和 H. Igarashi，“通过深度学习进行迁移学习：应用于电动机拓扑优化, ” IEEE Trans.Magn., 卷。56, no.3, 7512404, 2020.(7 ) T. Aoyagi、Y. Otomo、H. Igarashi1、H. Sasaki、Y. Hidaka 和 H. Arita，“使用深度学习进行拓扑优化预测电流相关电机扭矩特性”，将在 COMPUMAG2021 上发表。(8) R.R.Selvaraju、M. Cogswell、A. Das、R. Vedantam、D. Parikh 和 D. Batra，“Grad-CAM：来自深层的视觉解释网络通过基于梯度的定位，” Proc.IEEE Int.Conf.计算机视觉 ( ICCV )，第< div> 618-626，2017 年。(9) H. Sasaki、Y. Hidaka 和 H. Igarashi，“用于电动机设计的可解释深度神经网络”，IEEE Trans。Magn.，卷57，号6，8203504，2021。(10) X.Y.Kou，G.T.Parks，和 S.T.< div> Tana，“功能优化设计