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2024 年中重新认证临床会议
年中临床会议。重新认证包（包括录制的课程和评估）将在线提供，适用于您所选专业的所有课程。3. 临床课程评估将于 2024 年 12 月 18 日至 2025 年 12 月 16 日在线提供。要获得重新认证学分，请完成并通过所需专业/课程的重新认证评估。4. 双重认证？通过具有多项认证的课程的重新认证评估将为您提供每个专业的学时。例如，通过“清除云层：帮助老年人戒烟”活动的评估，您将获得 BCACP 和 BCGP 的学时。具有多项认证的课程在临床课程表中列出。您可以购买多个专业包。注意：如果您目前已注册 3 年重新认证计划或 RRRP，则所选专业的临床课程包将包含在您的注册中。
美国心脏协会科学会议2024迟到...
•所有摘要都必须以英语提交（如果接受，将被接受），具有准确的语法和适合发布的拼写。•提交统计结果，包括描述性和推论统计。•作者必须确认提交的工作是原始的，所有声明为事实均基于彻底的检查和准确性调查。•作者不应“拆分”统计数据，以从一项研究中创建几个摘要。如果判断分裂是发生的，则相关摘要的先前得分将受到负面影响。•包含从同一机构和/或个人提交的相同或几乎相同数据的摘要将被取消资格。•仔细校对摘要，以避免提交截止日期之前的错误。摘要将完全按照提交的方式发布。•提交摘要构成作者在接受的情况下的承诺。未能提出（即使没有理由），将危害对美国心脏协会会议/会议摘要的未来接受。•研究人员可能会提交的摘要数量没有限制。如果选择，则演示者必须是列出的合着者之一。如果接受了多次提交，则介绍作者必须通过安排合着者来解决时间表冲突。抽象标题
海报会议6月25日，星期二
*25p-008结构活性关系（SAR）研究使用二苯基西硅烷scaffold scaffold narasinghe mudiyanslage mudiyanslage mudiyansaka nirupama nirupama thilakararta Takashi Misawa，Yosuke Demizu，Yuya Hanazono，Nobutoshi Ito，Hiroyuki Kagechika，Shinya Fujii
oced区域清洁氢枢纽听力会话...
管道安全：需要谨慎和故意的步骤来安装足够的泄漏检测系统，这些泄漏检测系统即使以最小浓度为标志。氢的特性使其比每天使用的许多燃料更容易处理。氢是无毒的，并且由于它是如此轻的气体，因此迅速从地面上升。这最终降低了地面上的点火风险，与丙烷或汽油蒸气相比，引起次要火灾的可能性较小。运输部的管道和危险材料安全管理局（PHMSA）在美国几十年来一直调节氢管道，并在氢气的安全运输方面具有丰富的经验。
第一天（6月20日） - 早上会议
Sara Mascheretti（合着者Remon，Voronin，B Feng，Ouelle-Morin，Brengden，Vitaro，Vitaro，Robaey，Grontin，Boivin，Dionne，Dionne，Barr，Price，wigg，wigg，y Feng，y Feng，y Feng，y Feng，kerr，kerr，kerr，kerr，guger，guget Ciulkinyte，Mountford，Fontanillas，Bates，Martin，Fisher，Luciano，Gialluisi，23＆ME Research Team）
2024 ICN年度会议全体会议，BOS和特别会议摘要
working g of cormentions a groutsives w of g group g group（aewg）全体：监视和评估在2016年AEWG报告中对机构行动的有效性进行的，对AEWG评估的有效性，全体会议将对2024年的调查和讨论范围进行趋势，包括对2024年的调查和讨论的趋势，并涵盖了他们的趋势，并涵盖了趋势，并涵盖了如何有效性地进行有效性，有效性地有效性地有效性地进行了有效性，消费者补偿）以及倡导干预措施，以探索潜在的共识实践或工具。会议还将研究如何使用监视活动的发现和见解来改善未来的决策和建议，并使它们更有效。BOS 1：代理绩效：最佳实践和见解本届会议将讨论代理绩效的几个方面，以识别和共享最佳实践。一些预计将涵盖的主题是机构使用的绩效指标，员工保留计划和案件管理等。BOS 2：有效而友好的沟通：了解和吸引您的受众。本届会议将着重于交流有关如何有效地与观众互动和沟通的经验，持有竞争执行者是高度专业化和技术机构，他们有时很难吸引共同的受众。的例子和经验将不仅关注倡导努力，而是在更一般的沟通中，例如传达执法决策或有效的公共关系策略以与公众互动。BOS 3：组建下一代竞争官员：机构内部的有效培训和能力发展。本届会议将探讨员工培训中的最佳实践，以及竞争机构如何实施有效的行动，以确保其员工的大量能力建设。
电动汽车充电会话分类...
1助理。教授，2,3,4 UG学者1,2,3,4人工智能和机器学习部，印度海得拉巴的Guru Nanak机构技术校园（自治）。摘要：在过去的十年中，电动汽车（EV）的使用迅速增加使得有必要准确估算电动汽车充电所需的能量。电动汽车现在主要使用锂离子电池进行存储；保护这些电池免受过度充电可以延长其寿命并保持健康。这项研究提出了一个机器学习模型，用于预测基于K-Neared邻居分类方法的EV充电会话的长度。通过正确对事件进行分类，该模型可以预测电荷将持续多长时间。每个班级都有充电事件，每个班级都持续一段时间。该程序仅使用数据开始时可用的数据（到达时间，启动SOC，日历数据）。进行灵敏度分析以评估各种输入的效果，并使用包括来自100多名用户的充电会话记录的实际数据集对模型进行验证。与基准模型相比，性能的改进证明了该模型的功效。索引 - 电动汽车，充电会话，分类技术，优化的电池充电，机器学习。