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约翰·梅斯·格伦斯菲尔德博士
约翰·M·格伦斯菲尔德是一名科学家和前宇航员，在载人太空探索、空间科学任务和国家空间政策方面具有丰富的领导经验。他曾担任美国宇航局宇航员、科学副局长和华盛顿特区美国宇航局总部首席科学家。作为副局长，他的职责包括每年 70 亿美元的地球科学、天体物理学、行星科学、太阳物理学、詹姆斯·韦伯太空望远镜和 NOAA 气象卫星计划。此前，他曾担任巴尔的摩空间望远镜科学研究所副主任，管理哈勃太空望远镜和即将推出的詹姆斯·韦伯太空望远镜的科学项目。格伦斯菲尔德的科学研究领域是行星科学和寻找地球以外的生命。他对地球和气候科学以及应对气候变化的策略有着深厚的了解。格伦斯菲尔德也是一名狂热的探险家，喜欢登山、骑自行车、航海和驾驶小型飞机。
现代空战环境 (MACE)
MACE（现代空战环境）是一种基于物理的全频谱计算机生成/半自动化部队 (CGF/SAF) 应用程序，具有庞大且用户可扩展的战斗序列，能够进行多对多模拟，同时在交战级别具有非常高的保真度。MACE 可以模拟先进的第五代系统，包括低可观测平台和有源和无源电子扫描阵列 (AESA 和 PESA 雷达) 以及高度竞争的战场。MACE 支持分布式交互式模拟 (DIS) 架构，包括模拟管理、实体状态、火灾、爆炸和排放 PDU。MACE 非常适合独立场景创建/任务演练和分布式任务模拟。MACE 已获得美国空军分布式任务操作网络 (DMON) 的使用认证，并且是作战空军分布式任务操作 (CAF DMO) 批准的 CGF/SAF。
mace：扩散模型中的质量概念擦除-dr -ntu
摘要大型文本到图像扩散模型的快速扩展引起了人们对创造有害或误导性内容的潜在滥用的越来越关注。在本文中，我们介绍了Mace，这是大规模概念擦除任务的填充框架。此任务旨在预言模型，以生成在提示时体现不需要概念的图像。现有的概念擦除通常仅限于同时处理少于五个概念，并难以在擦除概念同义词（一般性）和保持不相关的概念（特定性）之间找到平衡。相比之下，MACE通过成功缩放擦除范围的范围最高100个概念并实现一般性和特异性之间的有效平衡而有所不同。这是通过利用封闭形式的跨意义改进以及洛拉芬特的，共同消除了不良概念的信息。此外，MACE将多个洛拉斯与相互干扰相结合。我们对跨四个不同任务的先前方法进行了广泛的评估：对象擦除，名人擦除，明确的内容擦除和艺术风格的擦除。我们的结果表明，在所有评估任务中，MACE SER都通过了先前的方法。代码可在https://github.com/shilin-lu/mace上使用。
多机构儿童剥削 (MACE) 和情境保护战略 2024/27
支持整个伙伴关系中的机构有效地管理儿童和年轻人既是伤害和剥削的受害者，又在虐待中伤害其他年轻人的紧张局势。理解在这些情况下，年轻人应该首先被视为受害者，并优先采取保护措施
多机构儿童剥削 (MACE) 和情境保护战略 2020/23
多机构儿童剥削 (MACE) 和情境保护战略认识到，儿童和年轻人可能面临或受到来自家庭网络之外的成年人和/或其他同龄人的剥削和虐待的风险。当孩子从幼儿期进入青春期时，他们不可避免地会参与学校和家庭环境之外的社交网络、关系和环境。北约克郡的大多数儿童都以安全和充实的方式完成了这一过渡。然而，所有儿童和年轻人都可能遇到利用弱点和环境的人，这些环境使他们面临被剥削的风险。
经皮冠状动脉干预后缺血性心力衰竭患者甘油三酸酯 - 葡萄糖指数的预后意义
结果：TYG指数较高的参与者的MACE发病率显着高。在Kaplan - Meier生存分析中也确定了TYG指数与MACE之间的正相关。Multivariate cox proportional hazards analysis indicated that the TyG index was independently associated with the increased risk of MACE, regardless of whether TyG was a continuous [TyG, per 1 − unit increase, HR (hazard ratio) 1.41, 95% CI (con fi dence interval) 1.22-1.62, P < 0.001] or categorical variable [quartile of TyG, the HR （95％CI）四分位数4为1.92（1.48-2.49），而四分位数为1作为参考]。此外，通过RCS模型显示了TYG指数与MACE的非线性关联，并且MACE的风险随着TYG指数一般的增加而增加（非线性P = 0.0215）。此外，TYG与DM（糖尿病）组和NO-DM组之间的MACE的关联中没有明显的相互作用。
使用人工智能检测模型测量乳房动脉钙化及其与主要不良心血管事件的关联
从标准乳腺X线摄影图像获得的乳腺动脉钙化（BAC）通常在评估范围内，以分层女性重大不良心血管事件的风险。使用人工智能（AI）技术测量BAC，我们旨在确定BAC和冠状动脉钙化（CAC）严重程度与重大不良心脏事件（MACE）之间的关系。这项回顾性研究包括在乳房X线摄影后一年内进行胸部计算机断层扫描（CT）的女性。t检验评估了感兴趣的MACE与变量之间的关联（BAC与MACE，CAC与MACE）。风险差异以捕获观察到的风险和参考组的差异。卡方检验和/或Fisher的精确测试，以评估使用MACE的年龄和ASCVD风险，并通过动脉粥样硬化心血管疾病（ASCVD）的风险评估BAC和CAC协同。进行了逻辑回归模型，以衡量解释变量（BAC和CAC）与结果变量（MACE）之间的几率比。在分析中包括的99名患者中，有49例患者（49.49％）为阳性，37例患者（37.37％）CAC阳性，26例患者（26.26％）患有MACE。BAC得分的一个单位增加导致中度至高ASCVD风险> 7.5％（p = 0.01）和2％增加MACE的几率增加了6％（p = 0.005）。BAC阳性患者中等高度ASCVD风险评分的几率高（OR = 4.27，95％CI 1.58–11.56）比CAC阳性患者（OR = 4.05，95％CI 1.36–12.06）。在这项研究人群中，BAC的存在与MACE有关，可用于证实ASCVD风险。我们的结果提供了证据，以支持除了广泛的护理乳房X线照片外，还可以利用AI生成的BAC测量。
最初发表于以下网址：GASTALDI，GIACOMO； Lucchini，芭芭拉； Thalmann，Sebastien；阿尔德（Stephanie）； Laimer，马库斯；布莱德尔，迈克尔；威斯利，彼得；
作为第一步，作者强调生活方式的改变（增加体育锻炼，停止吸烟），血压控制和降低胆固醇）。初始医疗应始终是二甲双胍和钠葡萄糖转运蛋白2（SGLT-2）抑制剂或胰高血糖素样1肽（GLP-1）再生动物激动剂激动剂的组合治疗。二甲双胍先于首先和上吐剂，并由SGLT-2抑制剂或GLP-1受体激动剂。在患有2型糖尿病的人中，如果初始双重组合不够，则建议使用三重组合（SGLT-2抑制剂，GLP-1受体激动剂和二甲双胍）。这种三重组合尚未在心血管结局试验中进行正式测试，但是在欧洲和美国，有越来越多的现实世界经验证明，与二甲双胍，SGLT-2抑制剂和GLP-1受体受体激动剂的三重组合是最佳的治疗方法，可降低3点MACE MACE，MACE MACE MACE，MACE MACE，MEACT ERSTATY和其他组合。与SGLT-2抑制剂和GLP-1受体激动剂相比，不再建议使用磺酰尿素治疗其副作用和更高的死亡率。如果三组合不足以将HBA1C降低到所需的靶标，则胰岛素治疗是必不可少的。所有2型糖尿病患者中四分之一（有时误诊）需要胰岛素治疗。如果胰岛素缺乏症是2型糖尿病开始时的主要因素，则必须逆转药物的顺序：胰岛素首先，然后是心肾脏保护药物（SGLT-2抑制剂，GLP-1受体受体激动剂）。
类似胰高血糖素的肽-1受体激动剂liraglutide和semaglutide对2型糖尿病中体重指数类别的心血管和肾脏结局的影响：领导者的结果并维持6个试验
图1基线体重指数类别A，Leader和b中的基线体重指数类别，持续6。针对性别，吸烟状况，抗高血糖治疗，先前的心血管（CV）事件，地理区域，年龄，糖尿病持续时间，估计肾小球过滤率调整的主要和扩展的MACE分析。吸烟状态在持续6分析中未针对CV死亡进行调整，因为事件数量较低。†主要的主要不良心血管事件（MACE）：CV死亡，非致命性心肌梗塞（MI）和非致命性中风的复合材料。‡扩展的狼牙棒：主要狼牙棒的组成部分加血管造成的（仅在领导者中冠状动脉；冠状动脉或外围6）或住院治疗不稳定的心绞痛或心力衰竭。BMI，体重指数（以kg/m 2为单位）； CI，置信区间；人力资源，危险比