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利用基因驱动工具应对生物多样性丧失
*IPBES（2023 年）。生物多样性和生态系统服务政府间科学政策平台《外来入侵物种及其控制专题评估报告》决策者摘要。Roy, HE、Pauchard, A.、Stoett, P.、Renard Truong, T.、Bacher, S.、Galil, BS、Hulme, PE、Ikeda, T.、Sankaran, KV、McGeoch, MA、Meyerson, LA、Nuñez, MA、Ordonez, A.、Rahlao, SJ、Schwindt, E.、Seebens, H.、Sheppard, AW 和 Vandvik, V.（编）。IPBES 秘书处，德国波恩。
2025年2月20日课程董事会会议议程
•企业家保险服务所有者/商业策略师贾尼斯·格雷厄姆•桑德拉·莫里亚蒂（Sandra Moriarty），联合保单持有人，恢复项目协调员•彼得·希夫林（Peter Schifrin），史基夫林（Schifrin），加格农（Gagnon）和迪克基公司（Gagnon＆Dickey Inc.
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∗ Brough：加利福尼亚大学戴维斯大学（电子邮件：rjbrough@ucdavis.edu）。弗里德曼：加利福尼亚大学 - 艾尔文大学（电子邮件：matthew.freedman@uci.edu）。菲利普斯：巴黎大学（Notre Dame）（电子邮件：David.phillips.184@nd.edu）。这项研究得到了金县地铁，巴黎圣母院的威尔逊·希恩·希恩实验室的经济机会（LEO），贫困研究所和国家经济研究局（NBER）的支持，并在金县地铁交通和华盛顿社会和保健服务部的协助下进行。威斯康星大学调查中心进行了电话调查。此RCT被注册为AEARCTR-0005538（Brough，Freedman和Phillips，2020年）。这项研究得到了圣母大学IRB（18-08-4821）和华盛顿州IRB（2021-020）的批准。特别感谢Carrie Cihak，Taylor Danielson，Lindsey Greto，Truong Hoang，Maria Jimenez-Zepeda，Silvia Khammixay，Mark Konecny，Rich Lee和Lori Mimms。Katherine Fugate，Matthew Green和Charles Hanzel提供了出色的研究帮助。感谢King County Metro，华盛顿大学，加州大学伯克利分校，NBER，WMATA和LAB@DC的观众，以获取有用的评论。这里表达的观点是作者的观点，不一定代表金县或华盛顿州的观点。
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批准的继续教育课程 - 更新于2024年12月13日
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摘要
筛选和器官特异性的成像检查对关键解剖和生理特征的敏感性。我们建议通过开发高级MR技术来改善HHT护理。目标1。针对可能有可能或特征性HHT的新患者开发有效的多阶段筛查3T MRI/MRA检查。我们将结合从头部到肝脏的多氧基增强4D流量和结构成像。将将结果与同一患者的标准临床成像进行比较。目标2。开发7T脑MRI/MRA技术来评估脑AVM的详细血管结构。7T考试，包括高分辨率7T非对比度MRA，敏感性加权成像（SWI），铁氧基增强的4D流MRA和对比后结构图像，将与当前最新的临床最新3T MRI/MRI/MRA和DSA进行比较。成功：7T非对比度MRA将检测到比3T对比增强的MRI的大脑AVMS 2 mm，而7T SWI将检测到比3T SWI的微型出血更多，并且7T图像的组合将检测到静脉流出的流失膨胀和Nidus Aneurysms具有80％的敏感性和特定效果。根据批准的IRB协议招募了使用HHT的方法，并提供了知情同意。，他们在3T头 - 整个腹部筛查扫描之前或在7T头部仅高分辨率高分辨率扫描期间接受了护理站的静脉注射费莫西托尔输注。结果，入学的前13名患者已经证明，可以在腹部直通肺部3T筛查研究中鉴定出外周肺和大脑的AVM小至2 mm。在这项筛查研究中也测量了肝动脉。对于剂量范围的7T研究，相对较低剂量的铁氧托醇可为脑AVM Nidus中小血管提供最大的结构细节（图1）。结论早期结果表明，铁氧基二醇增强了MRI/ MRA可以提供多站，多器官血管筛查检查，该检查与HHT患者接受的多个熟型临床成像研究相比有利。7T处的高分辨率图像可能能够辨别成像特征当前仅在侵入性挖掘式减法血管造影上始终可识别。 披露S. Hetts：1; c;国家卫生研究院国防部，西门子，第92号公路。 2; c; Stryker，不完美。 4; c; Filtro，血栓。 5; c; UCSF。 6; c; penumbra。 M. Ohliger：无。 Y. Lee：无。 D. Langston：无。 T. Lomax Truong：无。 A. Gill：无。 y。 公园：无。 J. Liu：无。 J. Lupo：无。 M. Conrad：无。 D.沙龙：无。7T处的高分辨率图像可能能够辨别成像特征当前仅在侵入性挖掘式减法血管造影上始终可识别。披露S. Hetts：1; c;国家卫生研究院国防部，西门子，第92号公路。2; c; Stryker，不完美。4; c; Filtro，血栓。5; c; UCSF。6; c; penumbra。M. Ohliger：无。Y. Lee：无。 D. Langston：无。 T. Lomax Truong：无。 A. Gill：无。 y。 公园：无。 J. Liu：无。 J. Lupo：无。 M. Conrad：无。 D.沙龙：无。Y. Lee：无。D. Langston：无。T. Lomax Truong：无。A. Gill：无。y。公园：无。J. Liu：无。 J. Lupo：无。 M. Conrad：无。 D.沙龙：无。J. Liu：无。J. Lupo：无。M. Conrad：无。 D.沙龙：无。M. Conrad：无。D.沙龙：无。
执行全面的小儿经胸膜超声心动图的指南：美国超声心动图学会的建议
Leo Lopez, MD, FASE (Chair), Daniel L. Saurers, RCS, RDCS, FASE (Co-Chair), Piers C. A. Barker, MD, FASE, Meryl S. Cohen, MD, MSEd, FASE, Steven D. Colan, MD, FASE, Jeanine Dwyer, BS, RDCS, FASE, Daniel Forsha, MD, MHS，Fase，Mark K. Friedberg，医学博士，博士，Fase，Wyman W. Lai，MD，MPH，MBA，MBA，Fase，Fase，Beth F. F. MSCI，Fase，Luciana T. Young，医学博士，Fase和Carolyn A. Altman，医学博士，Fase（联合主席），Palo Alto，Irvine，Orange，Orange和加利福尼亚州圣地亚哥；田纳西州纳什维尔；北卡罗来纳州达勒姆；宾夕法尼亚州费城；马萨诸塞州波士顿；科罗拉多州的奥罗拉；密苏里州堪萨斯城；加拿大安大略省多伦多；佐治亚州亚特兰大；俄亥俄州克利夫兰；犹他州盐湖城；华盛顿西雅图；德克萨斯州休斯顿
执法清理行动中人机与无人机和无人机群的互动
执法清理行动中人机与无人机和无人机群的交互 Richard T. Stone 1、Thomas M. Schnieders 1、Kevin A. Push 1、Stephen Terry 2、Mary Truong 3、Inshira Seshie 4 和 Kathryn Socha 1 1 爱荷华州立大学 2 宾夕法尼亚州立大学 3 西北大学 4 马里兰大学巴尔的摩分校 警察通常必须单独进行清理行动，这一程序涉及调查建筑物中的威胁并做出适当反应。无人机群和警察之间的合作有可能在这些高压力行动中提高警察和平民的安全性，并降低敌对人员伤害的风险。这项由两部分组成的研究探讨了使用单个无人机或无人机群进行执法建筑清理行动过程中的信任、态势感知、心理需求、性能和人机交互等方面。结果表明，单架无人机的使用可以增加操作时间，但清理的准确性和安全性会得到提高。单架无人机的使用提高了态势感知能力，减少了未击中目标的数量，并获得了中等程度的信任。对于无人机群，结果表明，与单架无人机相比，群数据馈送的心理工作量存在显著差异，但发现目标的准确性没有显著差异。引言美国联邦航空管理局将无人机定义为无人驾驶飞机系统 (UAS) (FAA，2018)。最早的实际用途
在AI时期揭示隐私：
17 Shaik Mohammed Zahid，T。NashiyaNajesh，Salman。K，Shaik Ruhul Ameen和Anooja Ali。 “使用CNN进行对象和面部检测的多阶段方法。” 2023第8届国际通信和电子系统会议（ICCES）（2023）：798-803。 https：// doi。 org/10.1109/icces57224.2023.10192823。 2024年8月26日访问。 18 A. Mhalla，T。Chateau，S。Gazzah和N. Amara。 “用于Traf c c监视中多对象检测的嵌入式compoter-vision系统。” IEEE智能运输系统的交易，20（2019）：4006-4018。 https://doi.org/10.1109/tits.2018.2876614。 2024年8月26日访问。 19 D. N. L. Prasanna，Ch Janaki Annapurna，G。Yeshwanth，G。S。Shabina和Prema Tejalingam。 “实时对象检测。”国际食品和营养科学杂志（2023）。 https：// doi。 org/10.48047/ijfans/v11/i12/207。 2024年8月26日访问。 20 Latika Kharb和Deepak Chahal。 “面部基于认可的身份验证中的隐私威胁。”国际科学，传播和技术高级研究杂志（2023）。 https：//doi.org/10.48175/ijarsct-1686。 2024年8月26日访问。 21 Huu-Thanh Duong，越野越和Vinh Truong Hoang。 “视频监视中基于深度学习的异常检测：一项调查。”传感器（瑞士巴塞尔），23（2023）。 https://doi.org/10.3390/ s23115024。 2024年8月26日访问。 22 Paria Sarzaeim，Q。Mahmoud，Akramul Azim，Gary Bauer和Ian Bowles。 https：//doi.org/10.3390/computers12120255。K，Shaik Ruhul Ameen和Anooja Ali。“使用CNN进行对象和面部检测的多阶段方法。” 2023第8届国际通信和电子系统会议（ICCES）（2023）：798-803。 https：// doi。org/10.1109/icces57224.2023.10192823。2024年8月26日访问。18 A. Mhalla，T。Chateau，S。Gazzah和N. Amara。 “用于Traf c c监视中多对象检测的嵌入式compoter-vision系统。” IEEE智能运输系统的交易，20（2019）：4006-4018。 https://doi.org/10.1109/tits.2018.2876614。 2024年8月26日访问。 19 D. N. L. Prasanna，Ch Janaki Annapurna，G。Yeshwanth，G。S。Shabina和Prema Tejalingam。 “实时对象检测。”国际食品和营养科学杂志（2023）。 https：// doi。 org/10.48047/ijfans/v11/i12/207。 2024年8月26日访问。 20 Latika Kharb和Deepak Chahal。 “面部基于认可的身份验证中的隐私威胁。”国际科学，传播和技术高级研究杂志（2023）。 https：//doi.org/10.48175/ijarsct-1686。 2024年8月26日访问。 21 Huu-Thanh Duong，越野越和Vinh Truong Hoang。 “视频监视中基于深度学习的异常检测：一项调查。”传感器（瑞士巴塞尔），23（2023）。 https://doi.org/10.3390/ s23115024。 2024年8月26日访问。 22 Paria Sarzaeim，Q。Mahmoud，Akramul Azim，Gary Bauer和Ian Bowles。 https：//doi.org/10.3390/computers12120255。18 A. Mhalla，T。Chateau，S。Gazzah和N. Amara。“用于Traf c c监视中多对象检测的嵌入式compoter-vision系统。” IEEE智能运输系统的交易，20（2019）：4006-4018。 https://doi.org/10.1109/tits.2018.2876614。2024年8月26日访问。19 D. N. L. Prasanna，Ch Janaki Annapurna，G。Yeshwanth，G。S。Shabina和Prema Tejalingam。 “实时对象检测。”国际食品和营养科学杂志（2023）。 https：// doi。 org/10.48047/ijfans/v11/i12/207。 2024年8月26日访问。 20 Latika Kharb和Deepak Chahal。 “面部基于认可的身份验证中的隐私威胁。”国际科学，传播和技术高级研究杂志（2023）。 https：//doi.org/10.48175/ijarsct-1686。 2024年8月26日访问。 21 Huu-Thanh Duong，越野越和Vinh Truong Hoang。 “视频监视中基于深度学习的异常检测：一项调查。”传感器（瑞士巴塞尔），23（2023）。 https://doi.org/10.3390/ s23115024。 2024年8月26日访问。 22 Paria Sarzaeim，Q。Mahmoud，Akramul Azim，Gary Bauer和Ian Bowles。 https：//doi.org/10.3390/computers12120255。19 D. N. L. Prasanna，Ch Janaki Annapurna，G。Yeshwanth，G。S。Shabina和Prema Tejalingam。“实时对象检测。”国际食品和营养科学杂志（2023）。https：// doi。org/10.48047/ijfans/v11/i12/207。2024年8月26日访问。20 Latika Kharb和Deepak Chahal。“面部基于认可的身份验证中的隐私威胁。”国际科学，传播和技术高级研究杂志（2023）。https：//doi.org/10.48175/ijarsct-1686。2024年8月26日访问。21 Huu-Thanh Duong，越野越和Vinh Truong Hoang。“视频监视中基于深度学习的异常检测：一项调查。”传感器（瑞士巴塞尔），23（2023）。https://doi.org/10.3390/ s23115024。 2024年8月26日访问。 22 Paria Sarzaeim，Q。Mahmoud，Akramul Azim，Gary Bauer和Ian Bowles。 https：//doi.org/10.3390/computers12120255。https://doi.org/10.3390/ s23115024。2024年8月26日访问。22 Paria Sarzaeim，Q。Mahmoud，Akramul Azim，Gary Bauer和Ian Bowles。https：//doi.org/10.3390/computers12120255。“在智能警务中使用机器学习和自然语言处理的系统评价。”计算机（2023）。2024年8月26日访问。
迈向长期监测：通过减少脑电图通道检测癫痫发作
1 标题：走向长期监测：通过减少脑电图通道检测癫痫发作 作者：Christina Maher 1,2,3*、Yikai Yang 1,2、Nhan Duy Truong 1,2、Chenyu Wang 3,5、Armin Nikpour 4,5,†、Omid Kavehei 1,2,†* 1. 悉尼大学工程学院生物医学工程学院，新南威尔士州 2006，澳大利亚。 2. 澳大利亚研究委员会创新生物工程培训中心，悉尼大学工程学院，新南威尔士州 2006，澳大利亚。 3. 悉尼大学大脑与思维中心，新南威尔士州 2006，澳大利亚。 4. 皇家阿尔弗雷德王子医院综合癫痫服务和神经内科，新南威尔士州 2050，澳大利亚。 5. 悉尼大学医学与健康学院，中央临床学院，新南威尔士州 2006，澳大利亚。 † 这些作者对这项工作的贡献相同 通信：christina.maher@sydney.edu.au；电话：+61-2-8627-6812 第一作者的 ORCID ID：https://orcid.org/0000-0002-6023-9457 最后一位作者的 ORCID ID：https://orcid.org/0000-0002-2753-5553 手稿文本页数：11 字数：3178 参考文献数量：66 图表数量：7 表格数量：1