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CAIRS：用于数字心理健康的因果人工智能推荐系统 Mathew Varidel，博士 a；Victor An a，Ian B. Hickie a，医学博士，Sally Cripps b，c，博士，Roman Marchant b，c，博士，Jan Scott d，博士，Jacob J. Crouse a，博士，Adam Poulsen a，博士，Bridianne O'Dea e，博士，Frank Iorfino a，博士 a 悉尼大学大脑与思维中心，澳大利亚新南威尔士州。 b 悉尼科技大学人类技术研究所，澳大利亚新南威尔士州。 c 悉尼科技大学数学与物理科学学院，澳大利亚新南威尔士州悉尼。 d 纽卡斯尔大学神经科学研究所学术精神病学，英国纽卡斯尔。 e 弗林德斯大学心理健康与福祉研究所，弗林德斯大学，南澳大利亚阿德莱德，澳大利亚。 * 通讯作者：Mathew Varidel，5 楼，1 King Street，Newtown，新南威尔士州 2042，mathew.varidel@sydney.edu.au 摘要 数字心理健康工具有望增强和扩大有需要的人获得医疗服务的机会。一些工具向个人提供干预建议，通常使用简单的静态规则系统（例如，if-else 语句）或结合预测性人工智能。然而，干预建议需要基于对不同干预措施下未来结果的比较来做出决定，这需要考虑因果关系。在这里，我们开发了 CAIRS，这是一个因果人工智能推荐系统，它使用个人的当前表现和领域之间学习到的动态来提供个性化的干预建议，以识别和排名对未来结果影响最大的干预目标。我们的方法应用于从数字心理健康工具收集的两个时间点（从基线开始 1 周 - 6 个月）的多个心理健康和相关领域的纵向数据。在我们的例子中，心理困扰被发现是影响多个领域（例如个人功能、社会联系）的关键影响领域，因此在多个领域不健康的复杂情况下，心理困扰通常是首选目标。我们的方法广泛适用于因果关系很重要的推荐环境，并且该框架可以纳入实时应用程序中以增强数字心理健康工具。关键词：因果关系；人工智能；决策理论；幸福感；心理困扰；功能；睡眠；社会支持
CAIRS：用于数字心理健康的因果人工智能推荐系统 Mathew Varidel，博士 a；Victor An a，Ian B. Hickie a，医学博士，Sally Cripps b，c，博士，Roman Marchant b，c，博士，Jan Scott d，博士，Jacob J. Crouse a，博士，Adam Poulsen a，博士，Bridianne O'Dea e，博士，Frank Iorfino a，博士 a 悉尼大学大脑与思维中心，澳大利亚新南威尔士州。 b 悉尼科技大学人类技术研究所，澳大利亚新南威尔士州。 c 悉尼科技大学数学与物理科学学院，澳大利亚新南威尔士州悉尼。 d 纽卡斯尔大学神经科学研究所学术精神病学，英国纽卡斯尔。 e 弗林德斯大学心理健康与福祉研究所，弗林德斯大学，南澳大利亚阿德莱德，澳大利亚。 * 通讯作者：Mathew Varidel，5 楼，1 King Street，Newtown，新南威尔士州 2042，mathew.varidel@sydney.edu.au 摘要 数字心理健康工具有望增强和扩大有需要的人获得医疗服务的机会。一些工具向个人提供干预建议，通常使用简单的静态规则系统（例如，if-else 语句）或结合预测性人工智能。然而，干预建议需要基于对不同干预措施下未来结果的比较来做出决定，这需要考虑因果关系。在这里，我们开发了 CAIRS，这是一个因果人工智能推荐系统，它使用个人的当前表现和领域之间学习到的动态来提供个性化的干预建议，以识别和排名对未来结果影响最大的干预目标。我们的方法应用于从数字心理健康工具收集的两个时间点（从基线开始 1 周 - 6 个月）的多个心理健康和相关领域的纵向数据。在我们的例子中，心理困扰被发现是影响多个领域（例如个人功能、社会联系）的关键影响领域，因此在多个领域不健康的复杂情况下，心理困扰通常是首选目标。我们的方法广泛适用于因果关系很重要的推荐环境，并且该框架可以纳入实时应用程序中以增强数字心理健康工具。关键词：因果关系；人工智能；决策理论；幸福感；心理困扰；功能；睡眠；社会支持
维多利亚州糖尿病研究人员的新资金
另外两个维多利亚州的研究项目将由副教授科斯坦·马格努森（贝克心脏和糖尿病研究所）和玛格达琳·蒙哥马利博士（墨尔本大学）领导。马格努森副教授的项目将研究预测成年后患 2 型糖尿病的早期因素，而蒙哥马利博士将寻找调节肝脏葡萄糖代谢的新方法。
巴黎和悉尼，2024 年 12 月 4 日和 5 日 Neoen 以 9.5 亿澳元的价格将维多利亚投资组合出售给澳大利亚的 HMC Capital
Neoen (ISIN: FR0011675362，股票代码：NEOEN) 是全球领先的可再生能源生产商之一，该公司宣布已与 HMC Capital 达成交易，出售其维多利亚州可再生能源组合，包括其现有的发电和存储资产以及 2.8 GW 的开发项目。此次交易的企业价值为 9.5 亿澳元。HMC Capital (ASX: HMC) 是一家领先的澳大利亚证券交易所 (ASX) 上市多元化另类资产管理公司，管理着 190 亿澳元的资产。此次撤资是 Brookfield 为获得澳大利亚竞争和消费者委员会 (ACCC) 的监管批准而做出的承诺的一部分，Brookfield 需要获得该批准才能从 Impala 和其他 Neoen 股东手中收购 Neoen 的多数股权。 N eoen 的 652 MW 多元化运营资产组合包括 Bulgana 绿色能源中心（204 MW 风电场和 20 MW/34 MWh 电池）、Numurkah 太阳能发电场（128 MWp）和维多利亚大电池（300 MW/450 MWh）。2.8 GW 的开发项目包括超过 1.5 GW 的风电和 1.3 GW 的储能。这些项目处于不同的开发阶段，包括 Bulgana 电池扩展、Kentbruck 电池、Kentbruck 绿色能源中心、Loy Yang 风电场、Moorabool 电池和 Navarre 绿色能源中心。交易完成后，Neoen 在澳大利亚运营或在建的风电、太阳能和储能资产将达到 3.7 GW 容量，继续保持其作为澳大利亚最大可再生能源公司的地位。Neoen 在澳大利亚其他地区拥有强大的开发项目，并计划到 2030 年在该国运营或在建的风电、太阳能和储能资产达到 10 GW。
最终报告 - 正式回复 - ininto-Victorian-Governent- ...
将预认证证书申请的门槛从直接合同的300万美元降低，分包合同的1000万美元降至所有合同的100万美元。此外，对法规进行了更改，以提高透明度，并确保维多利亚州政府资助的项目符合预期标准。其中包括要求董事识别与申请人相关的所有董事的识别号，以及申请人持有相关许可和注册的其他要求，以提供相关的就业，劳资关系和工作场所健康与安全法。
北部地区糖尿病患者的死亡率 Janice Barbieri Costa¹、Renan Rocha Diniz Virgínio²、João Victor de Matos Yamada³、Pris
摘要 糖尿病死亡率是全球公共卫生面临的一个挑战，因为它会引起并发症。目的：分析 2018 年至 2022 年北部地区糖尿病死亡率状况。方法：这是一项描述性生态学研究，采用时间序列数据，使用从 SUS 信息技术部 (DATASUS) 获得的二手数据，变量包括 2018 年至 2022 年时间范围内的发生年份、性别和年龄组，特别是在北部地区。据观察，在北部地区，2021 年（5,262 人）和 2022 年（4,951 人）之间占主导地位。在所分析的年龄组中，70 至 79 岁年龄组最为突出，病例数为 7,111 例，其次是 60 至 69 岁年龄组，病例数为 6,424 例，是该国北部地区因糖尿病死亡人数第二多的年龄组。因此，女性糖尿病死亡人数较高，为 13,146 人。因此，实施更有效的预防和管理策略以减少糖尿病死亡至关重要。投资健康教育项目和扩大预防保健服务覆盖面至关重要。关键词：糖尿病、流行病学、死亡率、公共卫生
通过自动机器学习从超广角图像中对可转诊糖尿病视网膜病变图像进行分类 Leandro Victor L. Arcena，医学博士-MBA 1，P
糖尿病视网膜病变 (DR) 是一种普遍存在且可能导致失明的眼部病变。由于该病通常无症状进展，因此定期筛查至关重要。视网膜成像技术的进步，例如标准 45° 视网膜摄影和超广角 (UWF) 成像，已显著改善了 DR 的检测和管理。人工智能 (AI) 在眼科领域的整合，特别是通过深度学习系统进行 DR 检测，已显示出令人欣喜的结果。无代码 AI 平台（如 Google AutoML（Google，加利福尼亚州，美国））旨在让没有编程专业知识的用户也能使用，从而使临床医生更容易开发和实施 AI 驱动的诊断工具。本研究探索了将 Google AutoML 应用于菲律宾当地三级医院图像数据集中的 UWF 视网膜图像，以创建和评估用于检测可转诊糖尿病视网膜病变 (refDR) 的机器学习模型。
VCP24事实说明书 - 维多利亚时代的气候预测2024与维多利亚州先前的气候预测相比如何？
以及来自广泛的GCM的报告，VCP19包括6个GCM的区域缩减结果。csiro将这些GCMS缩小为VCP19的维多利亚州约5公里。vcp24结合了来自更广泛的全球和区域模型的更多GCM的区域缩小，每种排放场景总共有32个区域缩小的模拟。这包括〜4公里的决议，从新南威尔士州政府的Narclim2.0项目6上进行了澳大利亚东南部的区域缩减。它还包括来自昆士兰州政府和澳大利亚气候服务局的国家规模〜10-20公里，这是气象局，CSIRO局之间的合作伙伴关系，澳大利亚统计局和地球科学局澳大利亚澳大利亚7。这种多模型方法与澳大利亚政府出版的澳大利亚气候预测路线图的目标保持一致。8，它允许与新兴的国家和州预测更大的可比性，这些预测利用了一些相同的建模。
基于CMOS的小型多传感器平台，用于分析和诊断，Alexander Hofmann 1，FlorianKögler1，Elisa Hilbrecht 1，Victoria Dimo
图1：具有标准钝化为离子敏感层的CMOS ISFET，信号转换的扩展门电极和下方的MOSFET，对氢离子（H +）敏感。H +的吸附或释放改变了闸门的电池，这会改变源和排水之间的电流。因此，可以测量与与表面结合的H +离子成正比的电信号变化。与可自定义的特殊过程相比，标准CMOS流程中的ISFET可以开发和制造更具成本效益。，这也面临着几个挑战：首先，作为离子敏感层的标准钝化会引起对最大斜率的敏感性，因为在25°C时NERNST的59 mV/pH值和信号漂移中的59 mV/pH值。此外，ISFET的操作点移动和
未建模的期货和维多利亚时代的气候预测2024
鉴于建模方面的挑战，我们目前不能自信地说，在维多利亚州或州内的任何地区，将来将来有极大的风在将来变得更有可能。那么，如果极端风和风暴构成风险，决策者应该如何考虑这些风险？即使我们对评估暴风雨的变化或进行定量预测有信心，也有可靠的证据表明，随着气候变化，各种类型的极端风暴可能会变得更加破坏。鉴于它们即使没有气候变化的合理的超级收费，它们也会造成损害和影响，这是有意义的，可以提高对这种危害特别容易受到这种危害的系统的弹性，这是对雷暴和电网3的建议。
标题页 1 完整标题：2 使用人工智能在心电图上检测肥厚型心肌病 3 4 简称：5 使用人工智能在心电图上检测肥厚型心肌病 6 7 作者： 8 James M Hillis，MBBS DPhil 1,2,3 9 Bernardo C Bizzo，MD PhD 1,3,4 10 Sarah F Mercaldo，PhD 1,3,4 11 Ankita Ghatak，MSc 1 12 Ashley L MacDonald，BSc 1 13 Madeleine A Halle，BSc 1 14 Alexander S Schultz 1 15 Eric L'Italien 1 16 Victor Tam 1 17 Nicole K Bart，MBBS DPhil 3,5 18 Filipe A Moura，MD PhD 3,5 19 Amine M Awad，BMBCh 2,3,6 20 David Bargiela，MBBS PhD 2,3,6 21 Sarajune Dagen，RN 7 22 Danielle Toland，RN BSN 6 23 Alexander J Blood，MD MSc 3,5 24 David A Gross，MD PhD 3,5 25 Karola S Jering，MD 3,5 26 Mathew S Lopes，MD MPH 3,5 27 Nicholas A Marston，MD MPH 3,5 28 Victor D Nauffal，MD 3,5 29 Keith J Dreyer，DO PhD 1,3,4 30 Benjamin M Scirica，MD* 1,3,5 31 Carolyn Y Ho，MD* 3,5 32 33 * 这些作者对这项工作的贡献相同。 34 35 作者所属： 36 1 美国马萨诸塞州波士顿麻省总医院布莱根医院，美国马萨诸塞州波士顿 37 2 美国马萨诸塞州波士顿麻省总医院神经内科 38 3 美国马萨诸塞州波士顿哈佛医学院 39 4 美国马萨诸塞州波士顿麻省总医院放射科 40 5 美国马萨诸塞州波士顿布莱根妇女医院心血管医学科 41 6 美国马萨诸塞州波士顿布莱根妇女医院神经内科 42 7 美国马萨诸塞州波士顿布莱根妇女医院神经外科 43
标题页 1 完整标题：2 使用人工智能在心电图上检测肥厚型心肌病 3 4 简称：5 使用人工智能在心电图上检测肥厚型心肌病 6 7 作者： 8 James M Hillis，MBBS DPhil 1,2,3 9 Bernardo C Bizzo，MD PhD 1,3,4 10 Sarah F Mercaldo，PhD 1,3,4 11 Ankita Ghatak，MSc 1 12 Ashley L MacDonald，BSc 1 13 Madeleine A Halle，BSc 1 14 Alexander S Schultz 1 15 Eric L'Italien 1 16 Victor Tam 1 17 Nicole K Bart，MBBS DPhil 3,5 18 Filipe A Moura，MD PhD 3,5 19 Amine M Awad，BMBCh 2,3,6 20 David Bargiela，MBBS PhD 2,3,6 21 Sarajune Dagen，RN 7 22 Danielle Toland，RN BSN 6 23 Alexander J Blood，MD MSc 3,5 24 David A Gross，MD PhD 3,5 25 Karola S Jering，MD 3,5 26 Mathew S Lopes，MD MPH 3,5 27 Nicholas A Marston，MD MPH 3,5 28 Victor D Nauffal，MD 3,5 29 Keith J Dreyer，DO PhD 1,3,4 30 Benjamin M Scirica，MD* 1,3,5 31 Carolyn Y Ho，MD* 3,5 32 33 * 这些作者对这项工作的贡献相同。34 35 作者所属： 36 1 美国马萨诸塞州波士顿麻省总医院布莱根医院 37 2 美国马萨诸塞州波士顿麻省总医院神经内科 38 3 美国马萨诸塞州波士顿哈佛医学院 39 4 美国马萨诸塞州波士顿麻省总医院放射科 40 5 美国马萨诸塞州波士顿布莱根妇女医院心血管医学科 41 6 美国马萨诸塞州波士顿布莱根妇女医院神经内科 42 7 美国马萨诸塞州波士顿布莱根妇女医院神经外科 43