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商业发展计划 Wood Lane 球场和俱乐部会所项目
BTHC 已在 2022/23 和 2023/24 赛季开展了三个标志性社区项目，这些项目在未来几年还有大幅扩展的空间。在最近的 BTHC 青少年冰球节上，150 名 U8、U10 和 U12 级别的学龄儿童参加了比赛，这对许多当地儿童来说是第一次。该项目得到了与俱乐部长期合作关系的当地企业的慷慨支持。BTHC 志向计划是一项旨在为有才华的当地球员提供高性能培训和发展的计划，由现任男子一队（“M1s”）成员提供，是俱乐部与当地社区互动的另一个支柱。这些项目在萨顿科尔菲尔德的英联邦运动会遗产设施内开展，让这群青少年有机会感受在最高水平上比赛的感觉。 BTHC 奖学金计划为当地学童提供资金，使他们能够获得所有运动装备，包括鞋子、护腿板、护齿套和曲棍球棍，以确保资金不会成为该市低收入地区学生参与运动的障碍。
综述晚期前列腺癌的骨骼健康和治疗药物
1 托莱多大学医院放射肿瘤科，45007 托莱多，西班牙 2 拉蒙与卡哈尔大学医院放射肿瘤科，28034 马德里，西班牙 3 克鲁塞斯大学医院放射肿瘤科，48903 巴拉卡尔多，西班牙 4 瓦伦西亚大学总医院 ASCIRES 放射肿瘤科，46014 瓦伦西亚，西班牙 5 瓦勒德赫布伦医院放射肿瘤科，08035 巴塞罗那，西班牙 6 圣母维多利亚大学医院放射肿瘤科，29010 马拉加，西班牙 7 皇家马斯登医院及癌症研究所放射肿瘤科，SM2 5PT 萨顿，英国 8 根特大学医院放射肿瘤科，9000比利时根特 9 贝尔戈尼研究所放射肿瘤科，33000 Bordeaux, France 10 铱星网络放射肿瘤科，2610 安特卫普，比利时 11 凯龙萨鲁大学医院放射肿瘤科，拉鲁兹医院，马德里欧洲大学，28223 西班牙 *通讯地址： flcampos@salud.madrid.org（费尔南多·洛佩斯-坎波斯）
与黑色素瘤免疫治疗相关的皮肤事件：综述
免疫系统在黑色素瘤病程中的作用已得到充分证实。免疫检查点抑制剂在增强免疫系统对抗癌细胞方面显示出良好的前景，并且比过去使用的化疗有更高的反应率 [ 1 , 2 ]。肿瘤细胞通过表达免疫检查点通路的配体来灭活免疫监视过程。免疫检查点抑制剂 (ICI) 是针对两种免疫检查点通路的单克隆抗体：(1) 细胞毒性 T 淋巴细胞抗原 4 (CTLA-4)，由活化的 T 细胞表达，在免疫反应期间向 T 细胞活化传递抑制信号，以及 (2) 程序性死亡-1 蛋白 (PD-1)，促进淋巴结中 T 细胞凋亡并减少调节性 T 细胞凋亡。T 细胞的这种激活也可能是影响不同器官和系统的免疫相关不良反应 (AE) 发生的原因；尤其是接受 ICI 治疗的患者中，多达 30%–50% 的患者报告出现皮肤相关不良反应 [ 3 ]。在此，我们回顾了 ICI 引起的主要色素沉着变化：白癜风的出现、萨顿现象、黑变病以及头发和指甲毒性。
淡水鱼
参考•Dallas H，Shelton J，Sutton T，Ciputra DT，Kajee M＆Job N，2022年。淡水生物多样性信息系统（FBI） - 动员数据以评估南非河流的长期变化。AFR。 J. Aquat。 SCI。 47：3，291-306，https：//doi.org/10.2 989/16085914.2021.1982672•Kajee M，Dallas HF，Griffiths CL，Kleynhans C.J＆Shelton JM，2023。 南非淡水鱼动物区系的地位：对多样性，威胁，入侵和保护的空间分析。 Fishes 2023, 8, 571. https://doi.org/10.3390/fishes8120571 • Kajee M, Henry DAW, Dallas HF, Griffiths CL, Pegg J, Van der Colff D, Impson D, Chakona A, Raimondo DC, Job NM, Paxton BR, Jordaan MS, Bills R, Roux F, Zengeya TA，Hoffman A，Rivers-Moore N＆Shelton JM，2023年。 淡水生物多样性信息系统（FBIS）如何支持南非国家淡水鱼保护决策。 正面。 环境。 SCI。 11：1122223。 https://doi.org/10.3389/fenvs.2023.1122223AFR。J. Aquat。 SCI。 47：3，291-306，https：//doi.org/10.2 989/16085914.2021.1982672•Kajee M，Dallas HF，Griffiths CL，Kleynhans C.J＆Shelton JM，2023。 南非淡水鱼动物区系的地位：对多样性，威胁，入侵和保护的空间分析。 Fishes 2023, 8, 571. https://doi.org/10.3390/fishes8120571 • Kajee M, Henry DAW, Dallas HF, Griffiths CL, Pegg J, Van der Colff D, Impson D, Chakona A, Raimondo DC, Job NM, Paxton BR, Jordaan MS, Bills R, Roux F, Zengeya TA，Hoffman A，Rivers-Moore N＆Shelton JM，2023年。 淡水生物多样性信息系统（FBIS）如何支持南非国家淡水鱼保护决策。 正面。 环境。 SCI。 11：1122223。 https://doi.org/10.3389/fenvs.2023.1122223J. Aquat。SCI。 47：3，291-306，https：//doi.org/10.2 989/16085914.2021.1982672•Kajee M，Dallas HF，Griffiths CL，Kleynhans C.J＆Shelton JM，2023。 南非淡水鱼动物区系的地位：对多样性，威胁，入侵和保护的空间分析。 Fishes 2023, 8, 571. https://doi.org/10.3390/fishes8120571 • Kajee M, Henry DAW, Dallas HF, Griffiths CL, Pegg J, Van der Colff D, Impson D, Chakona A, Raimondo DC, Job NM, Paxton BR, Jordaan MS, Bills R, Roux F, Zengeya TA，Hoffman A，Rivers-Moore N＆Shelton JM，2023年。 淡水生物多样性信息系统（FBIS）如何支持南非国家淡水鱼保护决策。 正面。 环境。 SCI。 11：1122223。 https://doi.org/10.3389/fenvs.2023.1122223SCI。47：3，291-306，https：//doi.org/10.2 989/16085914.2021.1982672•Kajee M，Dallas HF，Griffiths CL，Kleynhans C.J＆Shelton JM，2023。南非淡水鱼动物区系的地位：对多样性，威胁，入侵和保护的空间分析。Fishes 2023, 8, 571. https://doi.org/10.3390/fishes8120571 • Kajee M, Henry DAW, Dallas HF, Griffiths CL, Pegg J, Van der Colff D, Impson D, Chakona A, Raimondo DC, Job NM, Paxton BR, Jordaan MS, Bills R, Roux F, Zengeya TA，Hoffman A，Rivers-Moore N＆Shelton JM，2023年。淡水生物多样性信息系统（FBIS）如何支持南非国家淡水鱼保护决策。正面。环境。SCI。 11：1122223。 https://doi.org/10.3389/fenvs.2023.1122223SCI。11：1122223。 https://doi.org/10.3389/fenvs.2023.1122223
人工智能与机器学习辅修
单元 1 机器学习简介 – 数据和特征 – 机器学习流程：数据预处理：标准化、规范化、缺失数据问题、数据不平衡问题 – 数据可视化 - 设置训练、开发和测试集 – 交叉验证 – 过度拟合问题、偏差与方差 - 评估措施 – 不同类型的机器学习：监督学习、无监督学习。单元 2 监督学习 - 回归：线性回归、逻辑回归 – 分类：K-最近邻、朴素贝叶斯、决策树、随机森林、支持向量机、感知器。单元 3 无监督学习 – 聚类：K-均值、分层、谱、子空间聚类、降维技术、主成分分析、线性判别分析。教科书：Andrew Ng，机器学习 yearning，网址：http://www.mlyearning。org/(96) 139 (2017)。Kevin P. Murphey。机器学习，概率视角。麻省理工学院出版社，马萨诸塞州剑桥，2012 年。Christopher M Bishop。模式识别和机器学习。Springer 2010 参考书：Richard O. Duda、Peter E. Hart、David G. Stork。模式分类。Wiley，第二版；2007 年 Sutton，Richard S. 和 Andrew G. Barto。强化学习：简介。麻省理工学院出版社，2018 年。评估模式
st-Georges-University-hospitals-nhs-foundation-trust-v- ...
2。按照2023年8月23日的摩尔J命令，凯西先生被加入这些诉讼的第一名被告，并被任命为诉讼朋友的正式律师。官方律师认为，在她尚未同意担任诉讼朋友的情况下，该命令无效。我接受了提交的原因，原因是我在下面的详细说明。但是，出于原因，我也将进入下面，我邀请官方律师担任法院的倡导者，她接受的邀请。官方律师指示金的律师艾玛·萨顿女士。凯西先生的母亲萨曼莎·约翰逊（Samantha Johnson）是第二被告。出于可理解的原因，她无法参加这次听证会，也没有代表。在听证会开始时，我加入了凯西先生的姐姐克里斯汀·玛丽·凯西（Christine Marie Casey）和他的兄弟乔·马丁·凯西（Joe Martin Casey），作为诉讼程序的第三和第四受访者。我听到了克里斯汀·凯西（Christine Casey）和乔·凯西（Joe Casey）的伙伴梅西·乔·菲兰（Macy Jo Phelan）的口头证据。第三和第四受访者由詹姆斯·博格尔先生和律师保罗·戴蒙德先生代表。
医疗保健领域的人工智能 - AIS 电子图书馆
医疗保健中的人工智能 Keng Siau siauk@mst.edu；Linrui Han lhvpc@mst.edu；Ru Lian rlnbw@mst.edu；Yitian Luo ylcb5@mst.edu；Zhihui Ruan zrr8p@mst.edu 我们生活在信息时代。人工智能 (AI) 和大数据极大地影响了我们的日常生活。近年来，医疗保健行业受益于技术的快速发展 (Siau & Shen, 2002, 2006)。人工智能技术也已应用于医疗保健的许多领域，例如临床实践、支持医院工作和疾病预防 (Wang & Siau, 2019; Stephanidis, 2019)。例如，临床决策支持系统 (CDSS) 可以通过多种方式协助医疗保健，包括诊断、治疗 (Lysaght、Lim、Xafis 和 Ngiam，2019 年)、警报系统、处方和药物控制 (Sutton 等人，2020 年)。此外，还开发了一些基于人工智能的机器人来执行常规任务，以支持医院专业人员 (Blechar 和 Zalewska，2019 年)。但在医疗保健中使用人工智能仍面临许多挑战。例如，道德挑战、隐私挑战以及无法解释的人工智能（即黑匣子）的问题 (Siau 和 Wang，2020 年)。这些挑战影响信任建立。本研究将研究人工智能在医疗保健行业的应用，并确定由道德和隐私挑战引起的问题。研究涉及访谈和调查。将进行定性案例研究，以研究如何在医疗保健行业中使用 AI 并提高医疗保健专业人员的工作效率。将对在医疗保健领域实施 AI 技术的 IT 和医疗保健公司的高管进行访谈。将使用调查对定性数据进行三角测量。研究 AI 在医疗保健中的应用对医疗保健行业至关重要，尤其是在我们正面临 COVID-19 造成的严重大流行的时候。这项研究的结果将使学者和专业人士受益。参考文献 Blechar, L., & Zalewska, P. (2019).机器人在改善护士工作中的作用。Pielegniarstwo XXI Wieku / Nursing in the 21st Century, 18(3), 174-182。Lysaght, T., Lim, H. Y., Xafis, V., & Ngiam, K. Y.(2019)。医疗保健中的人工智能辅助决策。亚洲生物伦理评论，11(3)，299-314。Siau, K. & Shen, Z.(2002)。供应链管理中的移动商务应用。互联网商务杂志，1(3)，3-14。Siau, K. & Shen, Z.(2006)。移动医疗信息学。医学信息学和医学互联网，31(2)，89-99。Siau, K. & Wang, W. (2020)。人工智能 (AI) 伦理：AI 伦理和道德 AI。数据库管理杂志，31(2)，74-87。Stephanidis, C. 等人。(2019)。七大 HCI 挑战。国际人机交互杂志 35(14)，1229-1269。Sutton, R. T.、Pincock, D.、Baumgart, D. C.、Sadowski, D. C.、Fedorak, R. N. 和 Kroeker, K. I.(2020)。临床决策支持系统概述：优势、风险和成功策略。Npj Digital Medicine，3(1)。Wang, W. 和 Siau, K. (2019)。人工智能、机器学习、自动化、机器人、工作的未来和人类的未来——回顾和研究议程。数据库管理杂志，30(1)，61-79。
基于多目标增强学习的同时主题和预测模型...
[1] Shuo Xu，Liyuan Hao，Guancan Yang，Kun Lu和Xin An。基于主题模型的框架，用于检测和预测新兴技术。技术预测和社会变革，第1卷。162，p。 120366，2021。[2] Xing Yi和James Allan。信息检索的Uti-Lizing主题模型的比较研究。在Mohand Boughanem，Catherine Berrut，Josiane Mothe和Chantal Soule-Dupuy，编辑中，信息检索的进步，pp。29–41，柏林，海德堡，2009年。Springer Berlin Heidel-Berg。[3] Shixia Liu，Michelle X. Zhou，Shimei Pan，Yangqiu Song，Weihong Qian，Weijia Cai和Xiaoxiao Lian。tiara：主动，基于主题的视觉文本摘要和分析。acm trans。Intell。 Syst。 技术。 ，卷。 3，编号 2，2012年2月。 [4] David Blei，Andrew Ng和Michael Jordan。 潜在的dirich-让分配。 在T. Dietterich，S。Becker和Z. Ghahra mani中，编辑，《神经信息处理系统的进步》，第1卷。 14。 MIT出版社，2001。 [5] Yishu Miao，Edward Grefenstette和Phil Blunsom。 涵盖神经变异性推断的离散潜在主题，2017年。 [6] Akash Srivastava和Charles Sutton。 主题模型的自动编码变量推断，2017年。 [7] Maarten Grootendorst。 bertopic：基于类的TF-IDF程序的神经主题建模，2022。 [8] David M. Blei和John D. La效应。 动态主题模式。Intell。Syst。技术。，卷。3，编号2，2012年2月。[4] David Blei，Andrew Ng和Michael Jordan。潜在的dirich-让分配。在T. Dietterich，S。Becker和Z. Ghahra mani中，编辑，《神经信息处理系统的进步》，第1卷。14。MIT出版社，2001。[5] Yishu Miao，Edward Grefenstette和Phil Blunsom。涵盖神经变异性推断的离散潜在主题，2017年。[6] Akash Srivastava和Charles Sutton。主题模型的自动编码变量推断，2017年。[7] Maarten Grootendorst。bertopic：基于类的TF-IDF程序的神经主题建模，2022。[8] David M. Blei和John D. La效应。动态主题模式。在第23届机器学习国际会议论文集中，ICML '06，p。 113–120，纽约，纽约，美国，2006年。计算机协会。[9] c´edric f´evotte和j´erˆome idier。算法，用于beta-Divergence，2011年。 [10] Silvia Terragni，Elisabetta Fersini，Bruno Giovanni Galuzzi，Pietro Tropeano和Antonio Candelieri。 八八张：对主题模型进行组合和优化很简单！ 在Dimitra Gkatzia和Djam´e Seddah中，编辑，第16届会议论文集算法，用于beta-Divergence，2011年。[10] Silvia Terragni，Elisabetta Fersini，Bruno Giovanni Galuzzi，Pietro Tropeano和Antonio Candelieri。八八张：对主题模型进行组合和优化很简单！在Dimitra Gkatzia和Djam´e Seddah中，编辑，第16届会议论文集
用于火星快速运输的裂变碎片火箭发动机
自 20 世纪 50 年代以来，核火箭主要由洛斯阿拉莫斯国家实验室研发，以提供更快的太空旅行方法。（Bussard 和 DeLauer，1958 年；Dewar，1974 年；Borowski，1987 年；Dewar，2007 年）。这些技术利用核设计，以传统方式将热量从密封核心传输到液氢膨胀器或热电子转换器。从 20 世纪 80 年代开始，一种更有效的核能转换设计出现在火箭中（Haslett，1995 年；Lieberman，1992 年），当火箭远离地球大气层时，核心就会暴露在外，直接使用核碎片推力。从 2011 财年到 2014 财年，NASA 先进概念研究所研究了裂变碎片火箭发动机 (FFRE)。 （Werka 等人，2012 年；Chapline，1988 年；Chapline 等人，1988 年；Chapline 和 Matsuda，1991 年）。FFRE 会以极高的比冲（I SP）将裂变碎片的动量直接转化为航天器动量。I SP 是衡量发动机使用燃料产生推力的效率的指标。对于火箭技术，I SP 定义为每单位重量（地球上）推进剂在时间内的积分推力。（Benson，2008 年；Sutton 和 Biblarz，2016 年）。I SP 由公式 1 给出
MDPS中的LTL和Omega-Remagular目标的PAC学习算法
强化学习（RL）（Sutton和Barto 2018）是一种基于抽样的学习控制器的方法。受动物行为模型的启发，RL代理与环境相互作用，并在数值奖励方面收到其性能的反馈，这些奖励会加强或惩罚某些行为。近年来，这种学习方法取得了令人印象深刻的结果（Mnih等人2015; Silver等。2016）。但是，无法精确捕获设计师在奖励信号中的意图可能会导致代理学习意外行为（Amodei等人。2016）。作为一种响应，正式语言（尤其是线性时间逻辑（LTL）和ω-规范语言）已被提出明确捕获学习目标。尽管这些语言取得了实际的成功（Hahn等人2019; Bozkurt等。2020），它们的理论复杂性是相互疏忽的。在本文中，我们提出并研究了一种基于模型的LTL和ω-型语言的近似RL算法。大概是正确的（PAC）学习（Valiant 1984）是一种正式化学习算法保证的框架：用户选择两个参数，ε> 0和δ> 0。学习算法是（有效的）PAC如果将其转换为ε接近最佳的溶液，使用多项式样本数量至少为1-δ。在RL中，已经提出了许多PAC学习算法的折扣和平均奖励（Kakade 2003； Brafman和