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科学期刊的NAAS得分
2 A076 1996-0808非洲微生物学研究杂志 * 3 A077 1991-637X非洲农业研究杂志 * 4 A079 1684-5315非洲生物技术学杂志 * 5 A109 1722-6996 A172-6996农业食品行业Hi-Tech * 6 A. 6 A A132 a132 00026266266266262 0002 0002 0002 0002 0002 000200020002000200020002000200000号次数0003-4118 Annales de Medicine veterinaire * 8 A315 0971-7730亚洲农业企业 * 9 A321 1683-9919亚洲动物与兽医杂志 * 10 A325 0970-7077亚洲化学杂志1835-2693澳大利亚作物科学杂志 * 13 A351 0004-9433澳大利亚乳制技术杂志 * 14 A356 0310-138X澳大利亚兽医从业者 * 15 B052 0294-3506 Biofutur * 16 B091 0970-938X生物研究（ * 18 C058 1015-8987细胞生理学和生物化学 * 19 C070 0009-2460化学工程 * 20 C116 1556-6811临床和疫苗免疫学 * 21 C143 1940-8307 Compendium compendium compendim in Compendim in Compendimians of Compentim of Compentim of Vientinians * 22 C213 146466431 THERITAL 1958-5586乳业科学技术（LE LAIT） * 24 E093 0943-0105环境地质 * 25 E127 E127 1535-9777真核病细胞 * 26 E175 0940-29993 1529-9120基因疗法和分子生物学 * 30 G019 1676-5680遗传学和分子研究 * 31 H036 1554-0014杂交瘤 * 32 I123 1343-4500信息：国际杂志 * 33 J015 1523-5475杂志33 Journal of Engriver＆urer＆urer＆URBARLOLOCY * 33 34 34 34 34 34 34 34 34 34 34热带和亚热带地区的农业和农村发展
心脏分数，练习前进
为什么这个话题很重要？胸痛的患者缺乏明确的急性冠状动脉缺血的证据，这对急诊科（ED）医生提出了挑战，他们试图平衡安全处置之家的持续护理与潜在的不必要的入院。心脏（历史，心电图，年龄，危险因素和肌钙蛋白）分数为那些“短期到中等风险的短期危害风险低到中等风险”的患者提供了基于证据的管理算法”。这将如何改变我的临床实践？心脏评分是一种风险分层工具，它使用在ED患者胸痛的ED患者展示时可用的信息。分数旨在确定患者对重大心脏事件（MACE）的短期风险。在最近的研究（原始，验证和荟萃分析）中，心脏评分较低的患者（0-3）在介绍后6周的风险<3％（2.5％）。心脏途径可能有助于鉴定出胸痛的ED患者，以安全地减少心脏测试并通过提高早期出院率来减少住院时间。
网络安全评分 - 联网汽车
全球市场上联网汽车的持续增长引入了日益复杂的软件和硬件系统，通过光检测和测距、高级驾驶辅助系统和车联网通信等功能提高了安全性和便利性。尽管这些技术进步带来了变革性的好处，但这种扩张也对美国的国家安全和网络安全提出了重大挑战。除了多个连接点之外，联网汽车收集的大量数据使其成为网络攻击特别有吸引力的目标。特别是，中国持续雄心勃勃想要主导全球联网汽车市场，以及俄罗斯最近进军该行业，这些都带来了很高的风险。中国和俄罗斯长期以来都利用私营部门来支持政府支持的目标，这可能导致他们操纵或泄露数据、扰乱运营，甚至干扰美国汽车控制系统。
2024-25 提案评分结果
排序 大学 罚分 1 北卡罗来纳州立大学 0 89 2 墨尔本皇家理工学院 0 89 3 马里兰大学帕克分校 (UMCP) 0 88 4 悉尼大学 0 88 5 伦斯勒理工学院 0 87 6 新南威尔士大学 0 86 7 华盛顿大学西雅图分校 0 85 8 阿肯色大学 0 84 9 佛罗里达大学 0 84 10 加州大学洛杉矶分校 0 84 11 南加州大学 0 84 12 康奈尔大学 0 84 13 玻利瓦尔教皇大学 0 83 14 圣路易斯华盛顿大学 0 83 15 伊利诺伊大学香槟分校 0 82 16 哥伦比亚大学 0 82 17 开罗大学 0 82 18 FH JOANNEUM 0 81 19 奥本大学奥本分校 0 81 20 罗彻斯特理工学院 0 81 21 香港科技大学 0 81 22 圣何塞州立大学 0 80 23 波士顿大学 0 79 24 宾夕法尼亚州立大学 0 79 25 布法罗大学 0 79 26 香港理工大学 0 79 27 穆克什·帕特尔技术管理与工程学院（孟买） 0 78 28 普渡大学（主校区） 0 78 29 达亚南达·萨加尔工程学院 0 78 30 圣母大学 0 78 31 约翰霍普金斯大学 0 78 32 克拉克森大学 0 77 33 密歇根大学安娜堡分校 0 77 34 比拉理工学院（皮拉尼），KK 比拉果阿校区 0 77 35 佐治亚理工学院 0 77 36 德克萨斯大学达拉斯分校 0 77 37 科罗拉多大学博尔德分校 0 77 38 科罗拉多州立大学 0 76 39 卢布尔雅那大学 0 76 40 麻省理工学院 0 76 41 罗格斯大学新不伦瑞克分校 0 76 42 德克萨斯大学奥斯汀分校 0 76 43 哈利法科技大学 0 75 44 马萨诸塞大学阿默斯特分校 0 75 45 克莱姆森大学 0 75 46 首尔国立大学 0 75
生态生物评分（EBS）财团
4.1.1 P URPOSE .................................................................................................................................................................. 12 42
碳强度得分计算器
航空燃料，替代燃料和替代燃料混合物（国会研究服务，2023年）。TC45Z和到期的规定之间的主要区别在于，尽管后者补贴了特定类型的低GHG发射燃料，但前者是技术中性的，旨在补贴任何具有零或低GHG排放的运输燃料的生产。TC45Z有望向生物燃料炼油厂使用，用于2024年以后生产的合格运输燃料，并在2027年12月31日出售。TC45Z有可能为美国燃料生产设施节省大量税收，以生产“清洁”燃料，该燃料定义为每100万英国热量单元（50千克CO 2 E / 1 MMBTU）生产的燃料，其燃料不超过50公斤二氧化碳。2022 IRA定义了公式，以计算出每吨清洁燃料的信用价值为$ 0.20×[1 - （kg of co 2 e每mmbtu / 50）]，其中方括号中的表达式称为排放因子（EF）。可持续航空燃料（SAF）的基本支付率高于其他燃料：0.35美元而不是0.20美元。最后，如果炼油厂满足了某些工资和学徒要求，则基本支付率从非SAF的0.20美元增加到1.00美元，SAF的$ 0.35提高到$ 0.35。
USMLE分数解释指南
考试的描述步骤1*评估考生是否理解并可以应用医学实践的科学概念，并特别强调了健康，疾病和治疗方式的原理和机制。步骤1不仅可以掌握目前的安全，有能力的医学实践的基础，而且还确保了通过终身学习维持能力所需的科学原则。步骤2临床知识（CK）评估考生是否可以应用医学知识，技能和对在监督下提供患者护理至关重要的临床科学的理解，并重点是预防健康和疾病。步骤2确保适当的关注专门介绍临床科学原则和基本以患者为中心的技能，这为医学的安全有效实践提供了基础。第3步评估考生是否可以应用医学知识和对无监督医学实践至关重要的生物医学和临床科学的理解，重点是在卧床环境中的患者管理。将步骤3纳入USMLE许可检查序列，可确保注意力致力于评估对为患者提供一般医疗护理的独立责任的医生的知识和技能的重要性。了解您的分数报告的步骤2 CK和步骤3的分数从1到300。USMLE利益相关者应避免比较在急剧不同的时间点获得的分数。针对使用统计程序进行调整，调整了各种形式和年份的难度小差异；因此，给定步骤的得分在整个年度和形式之间都是可比性的。然而，重要的是要注意，所有USMLE考试随着时间的流逝而随着测试内容而演变，并且在两个实质上不同的时间点进行的检查可能会在某些内容或某些内容领域的重点方面有所不同。由于每次检查的内容和格式会随着时间的流逝而变化，因此不应与时间分离超过3 - 4年的个体分数进行比较。表1显示了来自LCME认可的美国/加拿大医学院的第一名的平均值和标准偏差（SD），他们在过去3年中进行了测试。
2024 年联招入学分数参考
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基于心血管风险评分（AICVD）
抽象目标心血管疾病（CVD）是印度最普遍的疾病之一，占总死亡的近30％。对印度人口中CVD风险评分的研究匮乏，常规风险评分的有限表现以及无法重现随机临床试验中的初始准确性的研究，这导致了有关大规模患者数据的这项研究。目的是在未来10年内开发基于人工智能的风险评分（AICVD），以预测CVD事件（例如，急性心肌梗塞/急性冠状动脉综合征），并将模型与Framingham Heart风险评分（FHRS）和QRISK3进行比较。方法我们的研究包括31599名从2009年至2018年的18-91岁的参与者在印度的六家阿波罗医院。使用Spearman相关系数和倾向分数匹配的多步风险因素选择过程产生了21个风险因素。使用多层神经网络预测事件发生（分类）和事件的时间（危害模型）的风险因素建立了一个深度学习危害模型。此外，该模型通过来自印度和荷兰的独立回顾人群进行了验证，并与FHRS和QRISK3进行了比较。结果深度学习危害模型的性能良好（曲线下的区域（AUC）0.853）。验证和比较结果显示，AUC在0.84至0.92之间，阳性似然比（AICVD -6.16至FHRS -FHRS -2.24和QRISK3 -1.16）和准确性（AICVD -80.15％至FHRS至FHRS 59.71％和Qrisk3 51.51.51.51.51.51.51.51.51.57％）。在荷兰队列中，AICVD还优于Framingham心风险模型（AUC -0.737 vs 0.707）。结论本研究得出的结论是，新型基于AI的CVD风险评分对心脏事件的预测性能高于印度人群的常规风险评分。试用注册号CTRI/2019/07/020471。