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儿童和成人脑死亡/神经系统死亡标准共识指南
来自马萨诸塞州波士顿大学 Chobanian & Avedisian 医学院和波士顿医学中心神经内科 (DMG, CT)；宾夕法尼亚大学佩雷尔曼医学院费城儿童医院麻醉学和重症监护医学系、神经内科和儿科 (MPK)；纽约市 NYU Langone 医学中心神经内科和神经外科 (AL)；堪萨斯城堪萨斯大学医学中心神经内科 (GSG)；俄亥俄州凯斯西储大学克利夫兰诊所勒纳医学院神经内科 (AR-G.)；加利福尼亚州罗马琳达大学医学院儿科和神经内科 (SA)；北达科他州大福克斯外科附属机构管理组 (MAB)；休斯顿德克萨斯儿童医院贝勒医学院神经外科 (DFB)；费城宾夕法尼亚大学神经内科 (LB)；亚特兰大 VA 医疗中心和乔治亚州埃默里大学放射学和影像科学系 (AC)；加利福尼亚州帕洛阿尔托斯坦福大学神经病学和儿科学系 (SP)；达拉斯德克萨斯大学西南医学中心神经病学系 (MAR)；宾夕法尼亚州匹兹堡大学重症监护医学、神经病学和神经外科 (LS) 系；马萨诸塞州波士顿儿童医院麻醉系 (RCT)；纽约州奥尔巴尼医学院神经病学系 (PNV)；明尼苏达州罗切斯特梅奥诊所神经病学系 (EW)；明尼苏达州明尼阿波利斯美国神经病学学会 (AB、SRW)；新泽西州萨米特 Overlook 医疗中心神经科学系 (JJH)。
数字孪生：建筑和房地产的水瓶座时代
高管层经常因为对未知事物的恐惧或对前期投资的担忧而忽视数字孪生的概念。然而，随着 COVID-19 和气候变化等灾难需要全球关注，寻求企业采取行动的不再只是前沿活动家。反复出现的市场混乱现在迫使企业高管考虑采用创新方法，以更高的敏捷性和速度应对挑战。贝莱德是一家管理着超过 9 万亿美元资产的公司，已将可持续性和气候变化纳入投资风险因素。2 此类举措将要求行业领导者对这些危害表现出更大的承诺。像数字孪生这样的技术提供了一种数字化流程驱动运营的切实可行的方法，同时为应对长期全球挑战奠定了基础。建筑和建筑环境也开始意识到这一机遇。
一种可访问的深度学习工具，用于体素分类......
上行用于 PCNSL 与非 PCNSL，下行用于 GBM 与转移分化）。总体而言，TIC 的信号变化越剧烈，即造影剂到达和冲刷期间的陡峭斜率，贡献分数就越高。对于 GBM 尤其如此，因为这些时间点与其他两种肿瘤类型的差异更大（图 3B 中黑色显示的平均 TIC）。对于 PCNSL 和转移，信号的最后部分也被认为很重要，这是可以预料的，因为这些情况下信号幅度总体较高。重要的是，在 TIC 信号上应用 1D CNN 可以分析信号随时间变化的局部变化。在这方面，仅考虑特定时间点的信号幅度（例如 PSR）或派生测量值（如 rCBV）的方法可能会忽略
通过时间感知的追索性增强公平性
摘要算法求程（AR）通过提供可行的建议来解决自动决策中的不利结果。但是，当前的最新方法忽略了特征的相互依赖性，并且不考虑时间维度。为了填补这一空白，时间卡是一种整合时间信息的开创性方法。基于这种表述，这项工作调查了公平的背景，特别关注对边缘化人群群体的影响。由于漫长的等待时间会极大地影响社区的财务，教育和个人生活，探索与时间相关的因素如何影响这些群体的公平待遇对于建议潜在的解决方案以减少对少数人口的负面影响至关重要。我们的发现为对个人需求敏感的更公平的AR技术奠定了基础，最终提出了更公平的建议。
报告了超过1000个自发锂电池火灾...
在充电期间，超过50％的锂火力点燃电池。许多人忽略了风险，留下了诸如对讲机的设备或游艇玩具，以在脆弱的地方收费。锂大火可以瞬间吞噬，附近的材料，例如家具，墙壁覆盖物，柚木甲板或船中的树脂，加油。锂大火在短短几秒钟内就散布并失控，大多数船员在任何事件中都没有意识到或没有准备。锂安全商店旨在使您的锂动力工具和玩具安全地充电，并保持trick流的电荷，以防止电池排出。这可以防止由于自然放电/排水而导致的昂贵电池的永久故障，从而保护您的投资，延长设备寿命并保持峰值性能。
请引用原文：Benzaid, C., & Taleb, T. (2020). 5G 及以后的人工智能驱动零接触网络和服务管理：挑战和研究方向。IEEE 网络，34 (2)，186 - 194。https://doi.org/10.1109/MNET.001.1900252
摘要 — 5G 及更高版本网络的运营和管理预计将会变得十分复杂，这推动了网络和服务管理运营闭环自动化的趋势。为此，ETSI 零接触网络和服务管理 (ZSM) 框架被设想为下一代管理系统，旨在自动执行所有运营流程和任务，理想情况下实现 100% 自动化。人工智能 (AI) 被视为实现自我管理能力的关键推动因素，可降低运营成本、加快价值实现时间并降低人为错误风险。尽管如此，在 ZSM 系统中利用 AI 的热情日益高涨，但不应忽视使用 AI 技术的潜在局限性和风险。本文旨在介绍 ZSM 概念，并指出实现 ZSM 需要解决的基于 AI 的局限性和风险。
卫生访问状态，英国调查报告压力下的重要安全网
我们在不确定性的持续不确定性时发布，如果没有引起关注，情况将变得更糟，几十年来，家庭面临着最严重的生活成本危机，健康不平等4。大流行之后，整个健康和护理系统也正在努力重建。由于卫生访客通常会独自工作，或者在家庭家中的小团队中工作，因此他们的工作通常被隐藏起来，而且很容易忽略它的重要性。NHS积压者经常遇到头条新闻，但它们只是医疗保健系统中大流行留下的遗产的一部分。在国家政策中，“婴儿盲点” 5中忽略了较少的护理和未满足的护理和未满足的积压，这将为现在和未来几年的婴儿，儿童和家庭带来同样严重的挑战。