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减少儿童和青少年犯罪的实施计划
还需要监测严重和持续犯罪行为造成的危害，以确保受害者的需求得到考虑，并能针对犯罪行为做出适当的反应。过去 12 个月内，导致警方提起诉讼的最严重犯罪中 67% 与入室盗窃、非法入室或抢劫有关。从导致这一群体提起警方诉讼的所有犯罪（而不仅仅是最严重的犯罪）来看，最常见的犯罪是与非法使用机动车有关（占所有诉讼的 35%）
数据，减少订单模型和人工智能...
简介减少订单建模是应用数学，计算机科学和工程的快速新兴领域，用于加快数值模拟。在考虑的模型中，有效计算工具和实时计算的需求不断增长，加上参数公式的存在和不确定性量化，这导致了高性能计算（HPC）和降低订单方法（ROMS）之间的计算协作的必要性[14]。前者处理高级模型，其特征是需要HPC设施的非常昂贵且耗时的模拟。roms可以通过构建比以前的模型快的速度来克服这些困难。以这种方式，实时输入输出评估是可能的，而无需要求资源。人工智能（AI），深度学习（DL）和机器学习（ML）是计算科学领域的范围，带来了很高的概括能力。神经网络具有学习和近似复杂模式的能力，在几种情况下已成为强大的工具。因此，将神经网络集成到ROMS中提供了一种有效，准确地近似复杂系统的强大方法。dl在管理如今的大量数据中也起着重要的作用。这种大量的数据不断由多个来源生成，需要用于存储，处理和分析的高级工具和技术，以发现宝贵的见解并推动决策。使用ML技术和HPC允许Mana
射血分数保留和降低的老年人早期心力衰竭再入院的预测因素：概念模型的回顾与推导
背景：心力衰竭 (HF) 在患有心力衰竭保留射血分数 (HFpEF) 或心力衰竭降低射血分数 (HFrEF) 的老年人中普遍存在，并且早期 HF 再入院率很高。预防早期再入院很复杂，因为 HF 的两种亚型之间存在很大差异，并且预测模型不足以识别关键促成因素。目标：介绍有关选定临床、血流动力学、社会因素与 HFpEF 和 HFrEF 老年人早期（60 天）HF 再入院之间关系的研究，推导出再入院预测因素的概念模型，并了解文献在多大程度上解决了老年女性中的这些预测因素。方法：在四个计算机数据库中搜索与早期 HF 再入院和老年人 HF 指数住院后相关的临床、血流动力学和社会因素的研究。结果：最终审查纳入了 21 篇全文文章，并按主题组织。大多数研究集中于早期（30 天）HF 再入院，对 31 至 60 天期间的关注有限。确定了影响早期 HF 再入院的具体临床、血流动力学和社会因素。现有文献证实，影响指数 HF 住院后早期（60 天）HF 再入院的风险预测因子或其组合仍然不一致。此外，文献未能仅捕捉到这些预测因子对老年女性的影响。提出了一个风险预测因子的概念模型用于临床干预。结论：需要进一步评估以了解老年女性早期（31 至 60 天）HF 再入院的风险预测因子。© 2022 作者。由 Elsevier Inc. 出版。这是一篇根据 CC BY-NC-ND 许可协议开放获取的文章 ( http://creativecommons.org/licenses/by-nc-nd/4.0/ )
实施条形码药物管理以减少疫苗错误
此 DNP 学术项目由 FUSE（富兰克林大学学术交流）博士奖学金免费提供给您，供您开放访问。它已被 FUSE（富兰克林大学学术交流）授权管理员接受纳入护理实践博士 (DNP) 学术项目。如需更多信息，请联系 fuse@franklin.edu。
知道您的PCF减少您的PCF-BüfaChemikalien
büfa提供了根据外部验证方法计算的产品碳足迹（PCF）。您可以使用此信息来计算使用原材料的过程和产品的CO 2足迹。我们的计算方法由国际公认的环境专家和专家组织Gutcert验证。
马来西亚射血分数降低的心力衰竭患者中 ARNI 与 ACEI 的成本效益分析
参考文献：1）McMurray 等人。New Eng J Med；2014；371:993-1004；2）Lewis EF 等人。Circulation Heart Failure。2017；10(8)。3）Song Y 等人。Front Cardiovasc Med。2022；9:922721。4）Lim YMF 等人。Glob Heart。2022；17(1):20。5）Lam CSP。ESC Heart Failure。2015；2:46-49。6）Brownell NK 等人。Card Fail Rev。2021；7(e18)。缩写：ACEI：血管紧张素转换酶抑制剂；ARNI：血管紧张素受体脑啡肽酶抑制剂；CV：心血管；F：图；HFrEF：射血分数降低的心力衰竭； HF：心力衰竭；HFH：心力衰竭住院治疗；HR：风险比；ICER：增量成本效益比；MoH：卫生部；QALY：质量调整生命年；RM：马来西亚林吉特；SGLT-2i：钠-葡萄糖协同转运蛋白 2 抑制剂；T：表格。披露：本研究未接受任何外部资助。
减少了在具有中度重度创伤性脑损伤的成年人多模式语言处理过程中的在线语音手势整合：眼睛追踪的证据
语言是多模式，包含语音和手势。手势是一种丰富日常交流的视觉语言形式。尽管手势与语音同时发生，但它们经常传达独特的信息，特别是关于视觉空间描述和行动（Aribali，2005; Feyereisen＆Havard，1999; Hostetter＆Alibali，2019; Melinger＆Levelt，2004）。手势有意义地描绘了视觉世界的各个方面（例如，物体的大小，形状或运动）称为标志性手势（McNeill，1992）。语音和手势在语义和时间上都是相关的；然而，标志性手势的发作经常在语音中进行语义上的影响（Fritz，Kita，Littlemore和Krott，2021; Morrel-Samuels＆Krauss，1992; Ter Bekke，Drijvers，＆Holler，＆Holler，＆Holler，2020）。词汇效果是与手势含义最紧密相关的单词。例如，在句子中，“他拿起这本书”，搭配举起的手势，“捡起”将被视为词汇效果。在对话数据的语料库中，人们发现，手势运动的开始是在词汇范围前发生的672毫秒，并且手势运动的有意义的中风开始发生215毫秒之前，发生在词汇效果之前（Ter Bekke等人，2020年）。为了理解语音传语信号，听众必须在多模式语言处理过程中整合语音和姿态的时间和语义特征。许多研究都使用眼神跟踪来检查语言处理，因为语音信号实时展开。但是，对多模式处理的研究受到了较少的关注。使用改编的视觉世界范式，我们研究了听众如何使用手势中的信息来解决语音中的临时参考歧义。至关重要的是，我们还检查了中度重度创伤性脑损伤（TBI）的个体是否会破坏这一过程，从而促进了我们对认知沟通障碍对丰富多模式交流环境中语音障碍对言语传语整合的影响的理解。
机器解读可以减少语言模型中的社交偏见吗？
由于行业中LMS广泛部署和面向客户的应用程序，缓解语言模型（LMS）中缓解偏见已成为一个关键问题。许多方法围绕着数据预处理和随后对语言模型的微调，可能既耗时又需要计算要求的任务。作为替代方案，正在研究机器学习技术，但是缺乏比较研究来评估这些方法的有效性。在这项工作中，我们探讨了两种机器未学习方法的效率：分区的对比梯度 - 未学习（PCGU）（Yu等人。，2023）应用于解码器模型，并通过任务向量进行否定（Ilharco等人，2022），并将它们与直接偏好优化（DPO）进行比较（Rafailov等，2024）减少开源LMS（例如Llama-2和Opt 1）中的社会偏见。我们还为大型模型2实施分布式PCGU。通过量化和定性分析，通过任务向量方法的否定表现优于PCGU，并且在模型性能最小恶化和困惑性中，通过量化和定性分析表明，通过任务向量方法的否定。通过任务矢量的否定，千层面-2的偏差得分为25.5％，并使OPT模型的偏置减少多达40％。此外，与DPO不同，它可以轻松调整以平衡降低偏差和发电质量之间的权衡。
Ayahuasca启发的DMT/HAR配方减少了自我与其他面部的大脑差异
1 Momilab, IMT School for Advanced Studies, Lucca, Italy 2 Department of Adult Psychiatry and Psychotherapy, Psychiatric University Clinic Zurich and University of Zurich, Switzerland 3 Neuroscience Center Zurich, University of Zurich and Swiss Federal Institute of Technology Zurich, Zurich, Switzerland 4 Department of Psychology, University of Zurich, Zurich, Switzerland 5 Institute of Pharmacology and毒理学，苏黎世大学，苏黎世，瑞士6 6法医药理学和毒理学系，苏黎世法医医学研究所，苏黎世大学，苏黎世大学，苏黎世，瑞士，瑞士7，苏黎世，苏黎世，苏黎世，苏黎世，苏黎世，苏黎世，瑞士，瑞士9号，瑟斯顿大学，苏格兰，苏格兰，苏黎世。瑞士苏黎世11个心理医学与心理治疗系，医学中心 - 弗莱堡大学，弗莱堡大学医学院，德国弗莱堡大学，德国弗雷堡12重新连接实验室，瑞士温特特尔