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引用风扇J，Tao L，Zhan W，Li W，Kuang L，Zhao Y和Zhou W（2024）对比造影剂的定性和定量参数的诊断值
分化的甲状腺癌（DTC）（1）包括乳头状甲状腺癌（PTC），卵泡甲状腺癌（FTC）及其变异亚型（2），是最常见的内分泌恶性肿瘤，并且最近几年的发病率迅速增加。DTC通常具有良好的预后，碘131治疗和甲状腺抑制剂已被证明对10年生存率的患者有益，范围为80％至95％（3，4）。然而，大约5％-20％的病例可能由于基因突变引起的肿瘤生物学变异，导致不同的亚型和预后不良，这可能与高度浸润性肿瘤的生物学特征有关（5）。因此，甲状腺结节的鉴别诊断仍然很明显。对比增强超声（CEU）可以实时评估组织的微循环灌注（6），提供准确可靠的数据，并且可以避免由个体差异引起的诊断错误（7）。由于甲状腺正常组织中的微容器的丰度，它显示出造影剂后的快速和均匀增强。然而，甲状腺结节具有不同的血管生成模式，并且CEUS上的表现可能不同（8）。先前的研究报道了甲状腺结节的CEUS特征，但是，大多数是基于结节内部（9-11），而CEUS上甲状腺结节的增强模式仍然没有足够的能力来诊断甲状腺癌（12）。到目前为止，只有一项研究重点介绍了结节周围区的CEU特征（13）。这项研究的目的是通过研究甲状腺结节的内部和外围区域的定性和定量参数来评估CEU在DTC的鉴别诊断中的价值。
KCEC FFM更新2.11.25 -Taos
KCEC森林火灾缓解更新：2025年2月11日，新墨西哥州陶斯 - Kit Carson电气合作社（KCEC）正在积极实施2025年的森林防火措施。该地区在冬季缺乏降水会随着春季的临近而增加野火的风险。KCEC将系统地主动执行其树木修剪和维护计划，并建立缓解野火的微电网以减少火灾危害，以准备在接下来的几个月中进行准备。这项正在进行的工作对于我们社区的安全和福祉至关重要。KCEC正在与卡森国家森林服务局，陶斯县，陶斯基谷，圣十字医院，陶斯县商会和UNM-TAOS合作，以分发防火信息和资源。KCEC鼓励所有成员为该地区的潜在火灾威胁做准备。附带的是资源和疏散指南，成员可以用来采取积极措施以防止其特性发生火灾：如何为野火为野火野火降低风险的步骤做好准备，这些步骤可以使您的家在野火期间更安全https://www.emnrd.nm.gov/sfd/wpcontent/uploads/sites/4/firewisehowtoprepareyourhomehomeforwildfires.p df df准备，set，set，go！您的个人野外火灾动作指南https://www.emnrd.nm.gov/sfd/wp-content/uploads/sites/4/4/final-new-new-mexico-rsg-guide-2017_000.000.pdf，请采取必要的步骤，为这个春天的几个月做好准备，为自己和家人做好准备。KCEC工作人员正在努力工作，以通过检查和收紧我们的电力和互联网基础设施，并巡逻和监视我们的电动和光纤线路，以最大程度地减少服务中断。KCEC船员在2月在以下区域进行树木修剪和操作维护：•Costilla•牧场•缠绕•Ojo Caliente•iDlewild•Rodarte•Canon Plaza
愿景，需求，关键技术和测试床
在临床高的精神病风险中启动抗精神病药物和成年人的抗精神病药后的认知功能：一种使用基督教认识的自然sub群分析，即即将出版的儿童和青少年的精神病学和青少年的精神病学和精神健康（与T. Zhang，T。Zhang，Y. Y. Z. Wang，C。Li和J. Wang）。在临床高的精神病风险中启动抗精神病药物和成年人的抗精神病药后的认知功能：一种使用基督教认识的自然sub群分析，即即将出版的儿童和青少年的精神病学和青少年的精神病学和精神健康（与T. Zhang，T。Zhang，Y. Y. Z. Wang，C。Li和J. Wang）。
ng，Wee Yang和Taojun Xie，“大流行经济转变：亚洲主要城市的生活和购买力成本的比较研究”，Resear
摘要：本研究旨在评估大流行引起的破坏对四个亚洲城市的生活和购买力成本的影响。利用ACI的生活和购买力指数，我们分析了四个城市的大流行后排名转变，以及对价格和支出权重的详细检查，以识别与大流行有关的冲击。流行后的价格分析表明，基本商品的通货膨胀趋势，主要是由全球供应链中断驱动的。支出权重的变化突出了消费者的重点转移，食物支出的增加以及对运输的重视下降，可能会受到商品价格上涨以及不断发展的流动性偏好的影响。新加坡由于工资的大量增长而改善了购买力排名，从而减轻了价格冲击。我们发现以工资为中心的政策在维持购买力中起着至关重要的作用。这些发现为政策制定者提供了关键的见解，从而导致经济复苏和城市生活成本。
推荐引用 推荐引用 罗云芳;杨涛；李庆安；刘强；以及崔希玲，“利用生成人工智能揭露 ESG 夸大之词”（2024 年）。 ICEB 2024 会议论文集（中国珠海）。 7. https://aisel.aisnet.org/iceb2024/7
引言近年来，金融业遇到了一种普遍存在的挑战，即漂绿行为。漂绿行为是一种夸大或歪曲公司对环境影响的做法，以给人留下公司比实际更注重环保的印象 (Huang & Chen, 2015)。当环境、社会和治理 (ESG) 报告等正式公共信息加剧信息不对称并增加市场混乱的风险时，就会发生这种情况 (Liu et al., 2024)。夸大其词是漂绿行为的一种常见形式，事实证明，它通过扭曲可持续发展目标的实现和评估来阻碍可持续发展目标的实现 (Cojoianu et al., 2020)。这通常表现为使用过于积极的语言来描述公司的环境、社会或治理绩效，而没有提供足够的支持数据或证据。因此，检测和解决 ESG 报告中的夸大其词至关重要。人工智能 (AI) 正在塑造世界，尤其是像 ChatGPT 这样的生成式人工智能 (GenAI) 的快速发展。金融领域的一些研究已经开始利用人工智能来解决 ESG 报告中的问题。例如，一些研究比较了传统和人工智能驱动的 ESG 评级 (Hughes 等人，2021)。一些研究调查了人工智能对漂绿和可持续发展报告的影响 (Moodaley & Telukdarie, 2023)。Yang 等人 (2021) 发现 ESG 披露降低了公司债券信用利差，降低了风险并增强了投资者信心，而 Biju 等人 (2023) 使用 MAXQDA 软件将 ESG 的情绪得分与漂绿的看法联系起来。这些研究表明了在分析 ESG 报告中应用人工智能的可能性和潜力。因此，本研究受到启发，充分利用人工智能，尤其是 GenAI，来评估 ESG 报告中的夸大行为 (Jain 等人，2023)。尽管先前的研究已经研究了审查和评估 ESG 报告的各种技术，但识别夸大断言的难度仍然没有得到充分研究，尤其是在使用最先进的人工智能技术时。此外，即使公司可能在其 ESG 报告中使用“极端”、“完整”或“最高”等形容词，但这并不总是意味着他们夸大了他们的成就；事实上，一些公司可能在这方面表现出色。因此，仅依靠 ESG 报告中的术语无法彻底确定公司是否夸大了他们的主张。GenAI 的优势在于能够通过分析上下文细节来辨别是否有合理的理由怀疑夸大。本研究旨在通过利用 GenAI 来检测 ESG 报告中的夸大描述，从而弥补这一差距，从而更准确、更稳健地评估企业可持续发展绩效。我们采用三种不同的即时工程策略，即零样本、少量样本和思路链 (COT) 来分析一组 ESG 报告。此外，我们还将该方法与传统文本分析技术和人类智能进行交叉验证。这
![医学生对人工智能 (AI) 的知识、态度和实践：霹雳州怡保的一项横断面研究 邮箱：xoongqin.kam@qiu.edu.my [ ORCID ] 2 Nameera Ahmad [ ORCID](/simg/e/efcb27143c551af64a624ccedc033b91c306c12a.png)
医学生对人工智能 (AI) 的知识、态度和实践：霹雳州怡保的一项横断面研究 邮箱：xoongqin.kam@qiu.edu.my [ ORCID ] 2 Nameera Ahmad [ ORCID
简介：人工智能 (AI) 复制了人类智能，在高等教育中越来越受到关注，以应对传统的教育挑战。人工智能在病理学、心脏病学、放射学和皮肤病学方面具有巨大的应用潜力。它有可能彻底改变这些领域的现有医疗实践。本研究旨在探索马来西亚奎斯特国际大学医学生对人工智能的知识、态度和实践 (KAP)。方法：2024 年 1 月至 2024 年 3 月在奎斯特国际大学 (QIU) 医学院进行了一项横断面描述性研究。在 QIU 的医学生中分发了一份结构化问卷，其中 53 名学生回答了问卷并参与了这项研究。结果：所有学生都对人工智能有所了解，但只有 54.7% 的人知道人工智能的亚型分类。关于人工智能在医学领域、放射学和病理学中的应用，绝大多数人分别不知道 73.6%、71.7% 和 73.6%。印度人的知识水平明显高于其他种族 [ Chi(df) = 12.95 (4), P 值 = 0.005 ]。大多数学生同意人工智能的重要性 48(90.6%)、将人工智能纳入医学课程和专业培训 44(83%)、早期诊断和疾病评估 40(75.5%)、人工智能在放射学中的重要性 36(67.9%)、病理学 38(71.7%)。结论：需要对人工智能进行培训，这将提高人们对人工智能的认识，并影响他们对在医学中使用人工智能的态度。实现人工智能在医学领域的广泛和完美应用具有挑战性，但教育机构和政府组织之间的合作努力可能有助于改善这一状况。关键词人工智能、教育、医学生、病理学、放射学
新墨西哥州陶斯市普韦布洛部落土地上——美国能源部清洁能源示范办公室宣布提供 1000 万美元配套资金
普韦布洛部落土地上新墨西哥州陶斯 - 美国能源部清洁能源示范办公室宣布向陶斯普韦布洛、基特卡森电力合作社 (KCEC) 和国际适用与可持续技术中心 (ICAST) 提供 1000 万美元配套资金，作为联邦政府承诺资助全美 17 个项目的一部分，以扩大美洲原住民保留地和其他农村地区使用可再生能源的机会。普韦布洛部落土地上的太阳能和电池存储系统奖项旨在降低部落能源成本并产生积极的经济影响。完整的能源部公告可以在这里查看。这个重要的奖项围绕一个部落拥有的项目展开，该项目将直接将利益转嫁给部落成员，并使经济多样化，而不仅仅是旅游业。此外，这笔配套资金将降低能源成本，并提高陶斯普韦布洛部落成员在限电期间的能源弹性。最后，该奖项将使这些实体能够利用当地资源提供学徒机会并培训当地劳动力。该项目旨在安装位于新墨西哥州陶斯普韦布洛土地上的 5 兆瓦太阳能光伏 (PV) 和 10 兆瓦时电池存储系统，并力争在其 25 年的使用寿命内每年减少约 279,210 公吨的温室气体排放，并为 2,500 名农村陶斯普韦布洛部落成员减少 33% 的能源成本。陶斯普韦布洛作为项目资产的所有者，将在项目的发电寿命内获得收入，预计将通过每年每户约 700 美元的直接信贷将这些收入转嫁给普韦布洛公民。
机器辅助证明| Terry Tao
数学家一直依靠计算机（Human，机械或电子）和机器在研究中（甚至是Milllennia）在他们的研究中进行依靠，如果有人考虑了诸如算盘之类的早期计算工具）。例如，自从纳皮尔（Napier）和其他人的早期对数表以来，数学家就知道构建大型数学对象数据集以执行计算并做出猜想的价值。Legendre和Gauss使用了人类计算机编制的大量质数表来猜测现在称为质数定理的内容；一个半世纪后，Birch和Swinnerton-Dyer类似地使用了早期电子计算机在有限领域的电气曲线上生成足够的数据，以提出自己对这些物体的著名猜想。和许多读者毫无疑问地利用了全部最广泛的数学数据集之一，即整数序列的在线百科全书，它已经获得了许多猜想和数学领域之间的意外联系和意外联系整数。在二十一世纪，如此大的数据库也是机器学习算法的关键培训数据，该算法有望自动化或至少极大地促进了在数学中产生综合和联系的过程。除了数据生成，另一种古老的用途
2022 年年度报告 - Taos
尊敬的 Kit Carson 会员，Kit Carson 电力合作社 (KCEC) 不仅仅是一家普通的电力合作社。KCEC 在实施可再生能源、电动汽车充电站、积极参与森林火灾缓解、网络安全、绿色氢能、社区参与、人人享有高速宽带以及整个服务区负担得起的丙烷价格方面处于领先地位。回顾 2022 年，KCEC 和我们的社区面临许多挑战；通货膨胀、冬季风暴、供应链问题、劳动力短缺、致命的野火以及 COVID-19 的后果。尽管我们面临许多挑战，但 2022 年也取得了许多成功。KCEC 董事会和管理团队设定了为其成员实现具体且可实现的目标：• 实现批发电价稳定 • 从 KCEC 自己的可再生能源中获得更低成本的电价 • 对其电力组合及其发电方式拥有更大的本地控制权 • 提高本地可再生能源发电水平。 KCEC 设定了从 2022 年开始实现夏季白天 100% 使用太阳能的目标 2016 年，在与另外四个投标人的提案进行竞争性 RFP 后，KCEC 与新的批发电力供应商 Guzman Energy 签订了合同。作为与 KCEC 新合作的一部分，Guzman Energy 同意代表 KCEC 支付欠 Tri-State 的 3700 万美元退出费。新的批发电力供应合同为期十年，3700 万美元的退出费将摊销并计入前六年的购电付款中。2022 年 6 月，KCEC 支付了 3700 万美元的 Tri-State 退出费。KCEC 的电价比任何 Tri-State 成员合作社都要低，并且实现了 100% 的白天太阳能发电。自 6 月以来，KCEC 拥有约 43 MW 的太阳能和 16.25 MW 的电池储能。与 Guzman Energy 签订的批发电力合同预计将在整个合同期内为 KCEC 节省 1.5 亿至 1.7 亿美元。通过燃料调整项目，KCEC 成员的电费有所下降，节省了 11,475,795 美元（25%）。KCEC 可以自由地扩大本地可再生能源的发电量。目前，KCEC 正在开发额外的 41 兆瓦太阳能和 15 兆瓦储能，以使 KCEC 能够从太阳能中产生 100% 的全年日间电力供应。KCEC 正在探索开发和使用绿色氢、压缩空气储能和其他长时储能选项等新技术，以降低成本并提高系统弹性。
季度经济摘要 - 陶斯县
行业 FY22 - Q3 FY23 - Q3 增长 同比变化 住宿和餐饮服务 38,456,948 美元 41,359,518 美元 2,902,570 美元 7.5% 行政/支持和废物管理/补救 4,053,748 美元 4,992,001 美元 938,253 美元 23.1% 农业、林业、渔业和狩猎 366,896 美元 387,854 美元 20,958 美元 5.7% 艺术、娱乐和休闲 3,472,612 美元 3,611,244 美元 138,633 美元 4.0% 建筑 57,786,103 美元 64,211,887 美元 6,425,784 美元 11.1% 教育服务676,044 $ 720,016 $ 43,972 $ 6.5% 金融和保险 734,652 $ 714,664 $ (19,988) $ -2.7% 医疗保健和社会援助 8,031,967 $ 8,534,810 $ 502,842 $ 6.3% 信息 6,643,852 $ 7,396,784 $ 752,932 $ 11.3% 公司和企业管理 (2,343,896) $ 30,112 $ 2,374,008 $ N/A 制造业 6,751,119 $ 6,822,102 $ 70,983 $ 1.1% 采矿、采石和石油和天然气开采 17,230 $ - $ (17,230) $ -100.0% 其他服务（公共管理除外） 14,413,871 $ 14,716,128 $ 302,257 $ 2.1% 专业、科学和技术服务 14,477,438 $ 15,351,438 $ 874,000 $ 6.0% 公共管理 2,116 $ - $ (2,116) $ -100.0% 房地产和租赁 9,474,432 $ 9,592,113 $ 117,681 $ 1.2% 零售贸易 69,395,020 $ 75,355,131 $ 5,960,111 $ 8.6% 运输和仓储 297,544 $ 335,489 $ 37,945 $ 12.8% 未分类机构 4,768,706 $ 4,071,527 $ (697,179) $ -14.6% 公用事业 18,354,158 $ 18,171,598 $ (182,560) $ -1.0% 批发贸易 5,975,203 $ 5,883,651 $ (91,553) $ -1.5% 所有行业 261,858,901 $ 282,266,159 $ 20,407,259 $ 7.8%