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康涅狄格州 - CT.gov
通过电子邮件 2025 年 2 月 5 日 Jesse A. Langer，Esq. Updike，Kelly & Spellacy，PC 265 Church Street，10 楼 康涅狄格州纽黑文 06510 jlanger@uks.com 主题：请愿书编号 1651 – Fairy Lake，LLC 请求根据康涅狄格州一般法规 §4-176 和 §16-50k 作出宣告性裁决，针对拟建的 4.99 兆瓦交流电池储能设施及其相关设备（位于康涅狄格州塞勒姆新伦敦路 380 号）的建设、维护和运营以及相关电气互连。理事会向请愿人发出质询。尊敬的 Langer 律师：康涅狄格州选址委员会 (Council) 要求您最迟在 2025 年 2 月 26 日之前对随附的问题作出答复。请将原件和 15 份副本提交至委员会办公室，并将电子副本发送至 siting.council@ct.gov。根据州固体废物管理计划和康涅狄格州机构条例第 16-50j-12 节的规定，委员会要求所有文件都使用可回收纸提交，主要是普通重量的白色办公用纸。请避免使用重磅纸张、彩色纸张以及金属或塑料粘合剂和隔板。可酌情提供较少的散装材料副本。请注意，原件和 15 份副本必须在 2025 年 2 月 26 日截止日期之前提交至委员会办公室。您需要向服务列表中列出的所有当事方和介入者提供答复副本，该列表可在委员会网站的“待决事项”链接下找到。任何延长提交质询答复时间的请求均应根据康涅狄格州机构条例第 16-50j-22a 条以书面形式提交给委员会。诚挚的，
Connect RAI UK新闻通讯 - 2025年1月
在1月21日星期二，在一次混合活动中，我们正式启动了五个构成协调基石的项目。我们很高兴将不断发展的研究人员社区亲自和网上，在诺丁汉大学的混合真人秀实验室和柯伯特制造商空间。我们的协调Keystone是一项敏捷，响应迅速和创造性的研究计划，旨在补充和增强RAI UK FOURCE的更广泛的投资组合。由我们才华横溢的早期职业研究人员领导，这些项目与利益相关者共同创建，并通过迭代发展过程进行了完善，以确保最大程度的影响和相关性。是在英国和印度的EPSRC Sandpit机制中成立的，每个项目都是一个多学科的跨机构合作，将解决与当前正在社会上建立和部署的生成和其他形式的AI相关的新兴问题。在协调Keystone负责人兼RAI UK主席Joel Fischer教授的介绍之后，每个项目团队都介绍了该项目的迄今和未来计划的活动，并邀请在线观众和观众提出问题：
NECPUC 来自：Eric Johnson，执行董事，外部......
ISO 首席执行官和首席运营官的报告 ISO 的首席执行官 (CEO) 和首席运营官 (COO) 会在每月的 NEPOOL 参与者委员会 (PC) 会议上定期提供报告。CEO 报告为 NEPOOL 利益相关者和政府官员提供了一个机会，让他们可以直接听取 ISO 首席执行官 Gordon van Welie 的意见，并向他提问有关最近董事会会议和活动的问题。ISO 董事会和委员会会议的最新 CEO 摘要包含在 1 月 9 日 PC 会议的会议材料中（见第 23 页）。COO 报告为利益相关者和政府官员提供了一个机会，让他们可以直接听取 ISO 首席运营官 Vamsi Chadalavada 的意见，并向他提问。该报告概述了上个月的系统和市场运营情况以及关键项目的最新情况。有关更多信息，请参阅 1 月份的 COO 报告。
2024 年 8 月 – 至今 – 马拉贝 CINEC 校区生物医学科学示范员。
作为示范者的责任和义务，为理学学士本科生举办实践课程。生物医学科学（分子生物学、生命科学分子技术、医学信息学、生物化学、微生物学和临床微生物学）专业。出版物摘要出版物 Bookoladeniya, DR, Perera, RH, Senarathna, KA 2021. 超重和肥胖人群的生活方式观点和体验：对选定的斯里兰卡人群体进行的定性研究。摘要出版物，斯里兰卡拉贾拉塔大学国际研究研讨会。– 2021 http://repository.rjt.ac.lk/handle/123456789/3570
关于妇产科人工智能的白皮书：战略框架，实施的建议和适应症
简介1 1。妇产科中的人工智能：当前状态和前景6 1.1。科学文献的当前状态6 1.2。应用和潜在优势12 1.3。意大利作者的贡献19 1.4。指示22 1.5。参考26 2。 在妇产科中人工智能实施实施人工智能时面临的挑战35 2.1。 <将作为一种临床支持工具分配：确保AI是支持35，而不是临床判断的代替。 2.2。 定制护理36 2.3。 医疗通信和透明度38 2.5。 系统的紧急管理和弹性40 2.6。 错误和错误管理40 2.7。 训练42 2.8。 道德方面44 2.9。 缓解算法偏差46 2.10。 隐私保护和数据管理47 2.11。 挑战管理的指示49 2.12。 参考文献50 3。 人工智能的主要技术和算法53 3.1。 本体，机器学习和深度学习53 3.1.1。 本体论的特征53 3.1.2。 机器学习的特征53 3.1.3。 <深度学习的神圣特征53 3.1.4。 妇产科中人工智能技术的综合范式57和妇科：应用程序融合分析3.1.5。 <大语言模型的神圣特征62 3.2.2。 参考72在妇产科中人工智能实施实施人工智能时面临的挑战35 2.1。<将作为一种临床支持工具分配：确保AI是支持35，而不是临床判断的代替。2.2。定制护理36 2.3。医疗通信和透明度38 2.5。 系统的紧急管理和弹性40 2.6。 错误和错误管理40 2.7。 训练42 2.8。 道德方面44 2.9。 缓解算法偏差46 2.10。 隐私保护和数据管理47 2.11。 挑战管理的指示49 2.12。 参考文献50 3。 人工智能的主要技术和算法53 3.1。 本体，机器学习和深度学习53 3.1.1。 本体论的特征53 3.1.2。 机器学习的特征53 3.1.3。 <深度学习的神圣特征53 3.1.4。 妇产科中人工智能技术的综合范式57和妇科：应用程序融合分析3.1.5。 <大语言模型的神圣特征62 3.2.2。 参考72医疗通信和透明度38 2.5。系统的紧急管理和弹性40 2.6。错误和错误管理40 2.7。训练42 2.8。道德方面44 2.9。缓解算法偏差46 2.10。隐私保护和数据管理47 2.11。挑战管理的指示49 2.12。参考文献50 3。 人工智能的主要技术和算法53 3.1。 本体，机器学习和深度学习53 3.1.1。 本体论的特征53 3.1.2。 机器学习的特征53 3.1.3。 <深度学习的神圣特征53 3.1.4。 妇产科中人工智能技术的综合范式57和妇科：应用程序融合分析3.1.5。 <大语言模型的神圣特征62 3.2.2。 参考72人工智能的主要技术和算法53 3.1。本体，机器学习和深度学习53 3.1.1。本体论的特征53 3.1.2。机器学习的特征53 3.1.3。<深度学习的神圣特征53 3.1.4。妇产科中人工智能技术的综合范式57和妇科：应用程序融合分析3.1.5。<大语言模型的神圣特征62 3.2.2。参考72妇产科中人工智能技术的独特特征60和妇科3.2。大语言模型在妇产科中的作用：62个功能和应用3.2.1。LLM 63 3.2.3的潜在应用。RAG 66 3.2.4的潜在应用。潜在的抹布应用与LLM 68 3.2.5结合使用的示例。当前抹布70 3.3的限制。
胰腺发育和糖尿病中的 ONECUT1 调控非编码区域
Sarah Merz, 1 Vale´ rie Sene´ e, 2,16 Anne Philippi, 2,16 Franz Oswald, 3 Mina Shaigan, 4 Marita F € uhrer, 5 Cosima Drewes, 6 Chantal Allgoëwer, 1 Rupert O llinger, 7 Martin Heni, 8,9 Anne Boland, 10 Jean-Franc¸ ois Deleuze, 10 Franziska Birkhofer、1 Eduardo G. Gusmao、11 Martin Wagner、3 Meike Hohwieler、1 Markus Breunig、1 Roland Rad、7 Reiner Siebert、6 David Alexander Christian Messerer、5,12 Ivan G. Costa、4 Fernando Alvarez、13 Ce´cile Julier、2,17、* 亚历山大克莱格， 1,14,15,17,* 和 Sandra Heller 1,17,18,* 1 德国乌尔姆大学医院分子肿瘤学和干细胞生物学研究所 2 法国巴黎大学城、科钦研究所、INSERM U1016、CNRS UMR 8104 3 德国乌尔姆大学医院内科 1 系 4 德国亚琛工业大学医学院计算基因组学研究所 5 德国乌尔姆红十字输血服务中心巴登-西乌腾贝格-黑森州和乌尔姆大学医院临床输血医学和免疫遗传学研究所 6 德国乌尔姆大学和乌尔姆大学医学中心人类遗传学研究所 7 慕尼黑工业大学医学院转化癌症研究中心和医学 II 系分子肿瘤学和功能基因组学研究所德国 8 德国乌尔姆大学医院内科 1 系内分泌和糖尿病学分部 9 德国乌尔姆大学医院诊断实验室医学系临床化学和病理生物化学研究所 10 法国埃夫里巴黎萨克雷大学、CEA、法国国家人类基因组研究中心 (CNRGH) 11 巴西累西腓伯南布哥联邦大学信息学中心 12 德国乌尔姆大学医院输血医学研究所 13 加拿大魁北克省蒙特利尔市 CHU Sainte-Justine 胃肠病学、肝病学和营养学分部 14 德国乌尔姆大学医院内科 1 系跨学科胰腺病学分部 15 德国乌尔姆大学核心设施类器官 16 这些作者贡献相同 17 这些作者贡献相同 18 主要联系人*通讯地址：cecile.julier@inserm.fr (CJ)、alexander.kleger@uni-ulm.de (AK)、sandra.heller@uni-ulm.de (SH) https://doi.org/10.1016/j.celrep.2024.114853
康涅狄格州-CT.GOV
根据康涅狄格州一般法规§4-176和§16-50K的请愿书，拟议拟议的totantic totantation to Beacon Falls交界器重建项目，该项目由现有的Electric toxporment Line的替换和重新连接沿其现有的Electric toxporment Line的2.6英里（右）的2.6英里（KV）的替换和重新进行替换和重新连接。 1403、1580、1619和1808之间的牵引力变电站，康涅狄格州牛津的基督教街交界处和信标瀑布交界处之间的线路以及相关的电动输电线路和变电站的改进。决定。
投诉人诉阿斯利康
心血管、肾脏和代谢科，演示者包括一名外部 HCP 和一名 AZ 员工。视频标题为《CKD 管理简明指南》[提供职位代码和网页链接]。在 7 分 23 秒时，AZ 员工的幻灯片讨论了 CKD 治疗的药物选择，并明确指出 SGLT2 抑制剂是 CKD 的一种治疗选择。在 7 分 39 秒时，AZ 员工口头指出 SGLT2 抑制剂是一种较新的治疗方法。在 17 分 48 秒时，外部 HCP 介绍了一个患者案例研究，并在幻灯片上明确说明和展示了 SGLT2 抑制剂的必要性。考虑到提到 SGLT2 抑制剂是对 Forxiga 的间接提及，并且该视频的主题是 CKD，因此该视频没有该产品的处方信息，也没有不良事件报告。令人担忧的是，一个医疗网站会发布宣传视频，因为人们通常认为医学教育不应该包含任何宣传内容，而这个视频是宣传视频，因为其中暗指 Forxiga。《行为准则》第 12.1、12.6、12.9、15.6、5.1 和 2 条被违反。” PMCPA 在致函阿斯利康时，要求其考虑《行为准则》第 12.1、12.6、12.9、15.6、5.1 和 2 条的要求。 阿斯利康的回应 阿斯利康的回应如下：
NECA透明度报告在
运输策略。增强的合作伙伴关系。Stagecoach Services Ltd。供应和服务384199其他雇用和签约服务1048-Nemca-Tra- 10-2024-19 06/11/2024£173,350.93£173,350.93
重症监护病房中残留意识的多模式预测：CONNECT-ME 研究
功能性磁共振成像 (fMRI) 和脑电图 (EEG) 可能揭示意识障碍 (DoC) 患者的残留意识，这反映在有关慢性意识障碍的文献中。然而，急性意识障碍很少被研究，尽管识别残留意识是重症监护病房 (ICU) 临床决策的关键。因此，前瞻性、观察性、三级中心队列、诊断性 IIb 期研究“使用脑电图和 fMRI 进行神经重症监护队列研究中的意识”(CONNECT-ME，NCT02644265) 的目的是评估 fMRI 和脑电图在 ICU 中识别急性意识障碍的残留意识的准确性。2016 年 4 月至 2020 年 11 月期间，对 87 名患有创伤性或非创伤性脑损伤的急性意识障碍患者进行了反复临床评估、fMRI 和脑电图检查。通过视觉分析、频带分析和支持向量机 (SVM) 意识分类器评估静息态脑电图和外部刺激下的脑电图。此外，还评估了典型静息态 fMRI 网络内和网络间静息态连接。接下来，我们使用研究入组时的 EEG 和 fMRI 数据，采用两种不同的机器学习算法（随机森林和带线性核的 SVM）来区分研究入组时和转出 ICU 时（或死亡前）处于微意识状态或更好（≥ MCS）的患者与昏迷或无反应觉醒状态（≤UWS）的患者。使用曲线下面积（AUC）评估预测性能。在 87 名 DoC 患者（平均年龄 50.0 ± 18 岁，43% 为女性）中，51 名（59%）在研究入组时≤UWS，36 名（41%）≥ MCS。31 名（36%）患者在 ICU 死亡，其中 28 名患者停止了生命维持治疗。 EEG 和 fMRI 可预测入选研究和转出 ICU 时的意识水平，最大 AUC 分别为 0.79（95% CI 0.77–0.80）和 0.71（95% CI 0.77–0.80）。基于组合 EEG 和 fMRI 特征的模型可预测入选研究和转出 ICU 时的意识水平，最大 AUC 分别为 0.78（95% CI 0.71–0.86）和 0.83（95% CI 0.75–0.89），阳性预测值和灵敏度均有所提高。总体而言，两种机器学习算法（SVM 和随机森林）的表现同样出色。总之，我们建议 ICU 中的急性 DoC 预测模型应基于 fMRI 和 EEG 特征的组合，而不管使用哪种机器学习算法。