XiaoMi-AI文件搜索系统
World File Search SystemPCA
ppi の功罪（ pcabを含む）
1）Kantor Ed等。从1999 - 2012年开始，美国成年人的处方药使用趋势。JAMA 2015; 314：1818-1831。 2）Vaezi MF等。 质子泵抑制剂治疗的并发症。 胃肠病学2017; 153：35-48。 3）Malfertheiner P等。 质子泵抑制剂：了解并发症和风险。 nat Rev胃肠肠肝素2017; 14：697-710。 4）Moayyedi P等。 质子泵抑制剂的安全性基于接受利伐沙班或阿司匹林的大型，多年的随机试验。 胃肠病学2019; 157：682-691.e2。 5）Freedberg de等。 长期使用质子泵抑制剂的风险和好处：美国胃肠道学会的专家审查和最佳实践建议。 胃肠病学2017; 152：706 - 715。 6）Xie Y等。 所有导致死亡率的估计值，并导致与质子泵抑制剂相关的特定死亡率：同类研究。 BMJ 2019; 365：L1580。 7）Lo Ch等。 质子泵抑制剂与全因和特定原因死亡率的关联。 胃肠道2022; 163：852-861。 8）Targownik LE等。 AGA临床实践更新质子泵抑制剂：专家评论。 胃肠病学2022; 162：1334-1342。 9）iijima K等。 日本男性在20年内胃酸分泌的时间序列分析。 J Gastroenterol 2015; 50：853-861。 10）Fujiwara Y等。JAMA 2015; 314：1818-1831。2）Vaezi MF等。质子泵抑制剂治疗的并发症。胃肠病学2017; 153：35-48。3）Malfertheiner P等。质子泵抑制剂：了解并发症和风险。nat Rev胃肠肠肝素2017; 14：697-710。4）Moayyedi P等。质子泵抑制剂的安全性基于接受利伐沙班或阿司匹林的大型，多年的随机试验。胃肠病学2019; 157：682-691.e2。5）Freedberg de等。长期使用质子泵抑制剂的风险和好处：美国胃肠道学会的专家审查和最佳实践建议。胃肠病学2017; 152：706 - 715。6）Xie Y等。所有导致死亡率的估计值，并导致与质子泵抑制剂相关的特定死亡率：同类研究。BMJ 2019; 365：L1580。7）Lo Ch等。质子泵抑制剂与全因和特定原因死亡率的关联。胃肠道2022; 163：852-861。8）Targownik LE等。AGA临床实践更新质子泵抑制剂：专家评论。胃肠病学2022; 162：1334-1342。9）iijima K等。日本男性在20年内胃酸分泌的时间序列分析。J Gastroenterol 2015; 50：853-861。10）Fujiwara Y等。日本人口中GERD的流行病学和临床特征。J Gastroenterol 2009; 44：518-534。11）Miyamoto M等。连续的质子泵抑制剂治疗可减少日本粗糙区域的胃肠道出血和相关死亡。J Gastroenterol Hepatol 2012; 27：372-377。12）Iwakiri K等。基于证据的胃食管食管反射氏病2021。J胃肠肠肠肠肠; 2022; 57：267-285。13）Watanabe K等。用Vonoprazan vs质子泵抑制剂抑制有效的酸与艰难梭菌感染没有更高的关联。AM J Gastroenterol 2021; 116：1632-1637。14）由日本胃肠病学学会编辑：胃食管反流病（GERD）临床指南2021（修订版第3版），东京Nankodo，2021年。
PCAST 推进营养科学研讨会日期
• Dan Arvizu（PCAST 成员）前新墨西哥州立大学校长、NREL 主任和 NSB 主席 • Lisa Cooper（PCAST 成员）约翰霍普金斯大学彭博健康与医疗保健公平杰出教授和健康公平中心主任 • Andrew Bremer（PCAST 外部工作组成员）营养研究办公室主任；项目协调、规划和战略计划部（接替代理主任 Christopher Lynch） • Pamela Starke-Reed（PCAST 外部工作组成员）营养、食品安全和产品质量/新用途 ARS 道德与科学诚信官副局长 • Rachel Fisher（工作组顾问）疾病预防与健康促进办公室总统运动、健康与营养委员会代理执行主任 • Nicholas Jury（工作组顾问）立法事务和政策主任
PCAST 先进营养研讨会 - 第 1 场
所需支持：• 实验室用品额外资金• 全国范围内的额外项目• 改善联邦和地区营养研究的协调• 建立联邦-公私合作伙伴关系• 提供全面的指导（教师和学生）• 以营养为重点的研究项目！
PCAST 营养工作组医疗保健...
对有组织的医学的挑战：展示为患者提供有关食品和营养建议的能力，否则将面临失去 103 亿美元*联邦资金的风险，这些资金用于培训美国医院的住院医生和研究员。
PCAST 先进营养研讨会
• 适当的“剂量”和持续时间 • 孤立地提供服务与营养教育相结合的研究 • 定性研究分析流程、实施和参与度指标 • 传播即将开展和未来研究并将其转化为长期政策的最佳方式
PCAF欧洲建筑排放因子数据库的用户指南
由荷兰指南B.V.创建的PCAF欧洲建筑排放因子数据库，代表PCAF为金融机构为欧盟所有国家以及挪威，瑞士和英国国王的所有国家的抵押和商业房地产提供了一套特定的抵押和商业房地产。数据库的主要目标是使金融行业能够衡量和跟踪其欧洲建筑投资组合对净零的资金排放。根据数据的可用性，金融机构能够区分资产类别，欧洲国家，住宅和非住宅建筑类型和能源绩效证书（EPC）评级，以从数据库中提取每个楼层面积或单位的指定排放或能量强度。
向 PCAST 提交的书面公众意见
城市人口的增长和富裕中产阶级的增加，促使注重健康的消费者寻求不仅在微生物学上安全，而且还保留了促进健康的营养素和生物活性化合物的加工食品。他们意识到饮食与健康和幸福之间的关键关系。营养不良会引发疾病，增加肥胖、糖尿病和心脏病的风险，并产生更广泛的影响，包括更高的医疗成本和生产力下降。
ITI 对 PCAST 关于生成式人工智能输入请求的回应
通过电子邮件发送至：pcast@ostp.eop.gov 回复：ITI 对 PCAST 关于生成式 AI 意见征求的回应信息技术产业委员会 (ITI) 欢迎有机会为 PCAST 关于生成式 AI 的公众意见征求提供意见。ITI 代表世界领先的信息和通信技术 (ICT) 公司。我们在全球范围内促进创新，是美国和全球 ICT 行业的首要倡导者和思想领袖。ITI 的会员包括来自技术领域各个角落的领先创新公司，包括硬件、软件、数字服务、半导体、网络设备以及其他依靠 ICT 发展业务的互联网和技术支持公司。人工智能是我们会员公司的优先技术领域，他们正在开发和使用这项技术来发展业务。我们一直积极参与全球 AI 政策制定，包括最近对 NTIA 的 AI 问责 RFC 1 以及 OSTP 的国家 AI 优先事项 RFI 做出回应。 2 我们鼓励 PCAST 审查我们对这两份意见书的回应，这为以下评论提供了有用的框架。我们致力于促进对人工智能技术的信任，并认为降低风险是这一过程的重要组成部分。尽管生成式人工智能有可能导致错误信息，但正如 RFI 指出的那样，使用生成式人工智能也有好处。事实上，生成式人工智能可以推进网络安全，增强金融领域的预测能力，并在营销行业创建个性化的活动或内容。话虽如此，我们理解 PCAST 请求的大部分重点是与错误信息相关的生成式人工智能，我们在下面提供了对 PCAST 请求生成式人工智能输入中包含的问题的几个答复。
计划评估（PCA） - 疫苗联盟（GAVI）
分配的分数可用于跟踪评估之间的变化。建议的评估频率是每三到五年，与Gavi的赠款周期保持一致。如果PFM环境或政治格局发生变化，影响了为该计划设计的结构，或者如果审核与该计划偏离，则在投资周期开始的初步评估后，再次进行后续审查。此评估特定于GAVI的投资项目，并且重复评估在项目期限内受到限制。
（IJCI）在线可在线访问https://ijci.journals.ekb.eg/基于GLCM和LBP功能与PCA和IG
细胞异常会导致脑肿瘤发育。它是全球死亡率的主要原因之一。早期肿瘤发现可以避免数百万死亡。磁共振成像（MRI）是最流行的成像技术之一，可用于早期检测到脑肿瘤，因此可以改善患者的存活率。MRI中肿瘤的可见性得到提高，这有助于随后的治疗。 这项研究试图尽早检测脑肿瘤。 使用MRI的建议的CAD系统有可能帮助医生和其他专家发现脑肿瘤的存在。 这项工作利用机器学习来提高分类精度。 这项工作是在许多顺序的步骤中进行的，包括使用中位过滤器进行MRIS降噪，使用灰度级别的共存在矩阵（GLCM）和局部二元模式（LBP）提取肿瘤特征的特征，然后使用特征IS进行分类（IG），最终使用机器选择Algorith，最终使用了类型确定并将MRI分类为肿瘤或无肿瘤。 使用GLCM和LBP功能的组合特征向量的提出方法的实验结果，使用IG显示98％的精度，使用PCA的精度为97％。 关键词：脑肿瘤； MRI;灰度合作矩阵GLCM;局部二进制图案LBP；功能选择。肿瘤的可见性得到提高，这有助于随后的治疗。这项研究试图尽早检测脑肿瘤。使用MRI的建议的CAD系统有可能帮助医生和其他专家发现脑肿瘤的存在。这项工作利用机器学习来提高分类精度。这项工作是在许多顺序的步骤中进行的，包括使用中位过滤器进行MRIS降噪，使用灰度级别的共存在矩阵（GLCM）和局部二元模式（LBP）提取肿瘤特征的特征，然后使用特征IS进行分类（IG），最终使用机器选择Algorith，最终使用了类型确定并将MRI分类为肿瘤或无肿瘤。使用GLCM和LBP功能的组合特征向量的提出方法的实验结果，使用IG显示98％的精度，使用PCA的精度为97％。关键词：脑肿瘤； MRI;灰度合作矩阵GLCM;局部二进制图案LBP；功能选择。