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社会报告-Portal Gov.br
劳拉替尼明显优于化学疗法干预。此外，Brigatinibe和Alectinibe在先前接受Crizotinib治疗的患者中提供了明显的无进展生存期（分别为81％和80％）。通常，与降低癌症患者的量（全球反应率-TRG）有关，彼此相比或化疗相比，ALK抑制剂之间没有发现显着差异。然而，两项研究报道说，与化学疗法和克唑替尼相比，Alectinib的TRG增加了。提出了生活质量，与ITQ一起提高的全球健康状况，一项研究表明，将克唑替尼与标准化学疗法进行比较时有显着差异。 关于中度不良事件，Alectinib被归类为最安全的选择，其次是Crizotinib，Brigatinibe，Consertinibe和Lorlatinib。提出了生活质量，与ITQ一起提高的全球健康状况，一项研究表明，将克唑替尼与标准化学疗法进行比较时有显着差异。关于中度不良事件，Alectinib被归类为最安全的选择，其次是Crizotinib，Brigatinibe，Consertinibe和Lorlatinib。
Caterina Foa -caterina foa -lisbon -lisbon -science -iul
sérgioMoro（科学和信息技术的汇总和博士学位）是ISCTE和信息科学和技术系的副导演的教授。自2023年4月以来，也一直是ISCTE科学委员会副主席。它还于2024年3月被任命为约旦大学的荣誉教授。sérgio是一个跨学科的日期，试图通过基于数据的方法来发现知识模式。您的研究兴趣包括商业智能，数据挖掘，数据科学以及用于营销，银行和旅游等领域的实际问题的决策支持系统。在信息系统和信息管理等领域发表（例如，决策支持系统，具有应用的专家系统，国际信息管理杂志，信息科学杂志），营销
1. Atlas Renewable Energy - 矿业和能源部
1. 阿特拉斯可再生能源 阿特拉斯可再生能源是一家国际可再生能源发电公司，自 2017 年初以来一直在美洲开发、融资、建设和运营能源解决方案。阿特拉斯因其在大型项目开发、建设和运营方面的高标准以及在 ESG 和可持续发展方面的深厚和长期业绩记录而广受认可。作为拉丁美洲清洁能源发电的领导者，它在能源解决方案方面也拥有经验，例如：“BESS del Desierto”储能系统，这是第一个大型系统，储能容量为 200 兆瓦，可持续 4 小时。该公司拥有一支对全球能源和可再生能源市场有着深入了解的团队，并在拉丁美洲可再生能源行业拥有最悠久的业绩记录，在巴西、智利、乌拉圭和墨西哥拥有近 5 吉瓦的可再生能源项目。
空军大学访客委员会会议记录
第 1 部分：AU BoV 会议出席情况 A. 出席的 AU BoV 成员：1) Judith L. Bonner 博士，主席 2) 美国空军退役中将 Robert J. Elder, Jr.； AFIT 小组委员会主席 3) Ruben M. Flores 博士，CCAF 小组委员会主席（虚拟出席） 4) Richard J. Bailey 上校，美国空军，退役 5) 韦恩 T. 戴维斯博士 6) Sharon SK Dunbar 少将，美国空军，退役（虚拟出席） 7) Eduardo J. Padrón 博士（虚拟出席） 8) Dr. Elane K. Seebo B. AU BoV 成员缺席：Mildred Garcia 博士 C. 公众出席者：无公众出席者 D. 指定联邦官员：Shawn P. O'Mailia E. Air 大学出席者：1) Andrea D. Tullos 中将 2) William G. Holt II 少将，AU/CV 和 LeMay/CC 3) Mark J. Conversino 博士，AU/CAO 4) CMSgt Stefan E. Blazier，AU/CCC 5) 休斯顿·坎特威尔准将，Holm/CC 6) 马修·O·贝里上校，ACSC/CC 7) 安东尼·巴布科克上校，巴恩斯/CC 8) 亚历克斯·R·甘斯特上校，IOS/CC 9) 特里·A·琼斯上校，Eaker/CC 10) 杰森·特鲁上校，SAASS/CC 11) 兰斯·罗莎-米兰达上校，SOS/CC 12) 兰斯·罗莎·米兰达上校，SOS/CC Walter F. Jones，AFIT/CL 13) Heidi R. Ries 博士，AFIT/CAO 14) Stephanie Q. Wilson 上校，AU/DS 15) Mike Gray 先生，AU/CFO 16) Tony Douglas 先生，AU/FM 17) Yolanda Williams 博士，首席，AU/OAA 18) Cynthia Ross 博士，AU/OAAE 19) Jendia 博士F. Grisset，AU/OAAF 20) Ella M. Temple 博士，AU/OAAI
功能神经测定法
降低这些高成本影响的重要方法是使用技术来自动化某些过程并带来双重好处，也就是说，提高了良好的患者护理速度以及对专业人士的良好生活质量。免疫各种负面的人工智能（I.A.）它可以以更快，更有效的速度预测和支持诊断。例如，在美国欧洲癌症杂志上发表的一项研究中，它显示了I.A.的模型。使用深度学习算法，能够以大于11的病理学家诊断癌症。因此，我们看到技术科学是一种不断增长且没有回归道路，这已经为私人和公共卫生系统带来了真正的解决方案。但是，特别是在心理健康治疗方面，这些程序仍在爬行，因为到目前为止，大多数护理仅与主观经验的标准有关，当我们谈论公共保健自然更加复杂时，这会变得更糟。
革命性心脏诊断：人工智能对心电图解释的功效RaíssaCorrêaTorres²，Victor Gabbr
人工智能（AI）彻底改变了心脏病学，尤其是通过与心电图（ECG）的整合。本研究旨在评估AI在解释心脏疾病诊断心脏病的有效性。叙事书目审查涵盖了2020年至2024年之间发表的文章，重点介绍了在ECG分析中应用和机器学习（ML）的研究。结果表明，AI可以将ECG转换为有效的筛选和预测工具，从而识别出常见的亚临床模式。强调了对有效临床实施的AI/ML素养的必要性。增强了AI改善心电图，将其变成强大的生物标志物的潜力，并指出AI辅助分析可以克服经典方法的局限性，从而扩大ECG功能。尽管ECG中的I AI面临与验证，数据隐私和对算法的理解有关的挑战，但它继续在早期发现和预防性干预心脏病方面有了重大改善。关键字：人工智能；心电图；心脏诊断。
巴西婴儿死亡率：使用机器的生存分析...
巴西等儿童死亡率的持续性是21世纪的至关重要的健康挑战。卫生政策公式越来越多地使用统计方法，例如生存分析，以识别与死亡率相关的因素。使用2017年Unified Health System（SUS）的290万个观察结果，我们估计一组不同的机器学习模型（生存支持载体机器，随机生存森林和极端梯度增强）来预测哪些婴儿的生命第一年的风险最高。可解释的机器学习形状结构已用于确定影响巴西儿童死亡率的因素。诸如剖宫产和妊娠数周之类的因素会影响非线性死亡率，而变量的平均影响（例如在标准回归模型中发现的）可能会误导。最后，我们认为可解释的自动学习模型可以支持公共政策制定者的健康决策结构的概念，这些结构应对中等收入国家的儿童死亡率的挑战。