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疾病修饰抗毒药[DMARDS]在Srinagarind Hospital
结果：平均发病年龄为45（SD+12.8）年，中位疾病持续时间为12.4（IQR 7.3至17.5）年。338（94.1％）的总RA患者接受了常规的合成DMARDS [CSDMARD]，同时基于报销类型，202（4.45％）中有9名接受了生物DMARDS [BDMARDS]。最常用的dmard是甲氨蝶呤[MTX]。目前，在359个中，有155名（43.2％）用2个DMARD治疗，而148（41.2％）进行了DMARD单一疗法。患者的疾病活性仅接受Csdmard（s）为低（<3.2），中度（> 3.2至5.1）和高（> 5.1），分别为44.4、45.8和8.2％的比例。接受和收到BDMARD的患者人数很小（21例）。其中，有76.2％的响应者是50％的治疗靶标，而（25％）具有无药物缓解。只有4.5％的长期BDMARD，其中38.1％的疾病活性低[LDA]和61.9％的DAS中等DA。低剂量皮质类固醇[LDC]总体处方为63.5％。在CSDMARDS组中，其使用与较高的DA有关；低，中度和高DA的患者中的52.3、69.7和82.1％。在达到治疗靶标的患者中，有61.8％的缓解率/LDA> 1年。与实现目标相关的因素是缓解，诱导MTX和DMARDS启动后的早期缓解的历史。
SpotlessMind - 引出分享神经反馈态度的设计探索
通过分享和解读内心状态实现相互理解具有社会意义。先前的研究表明，人们认为脑机接口 (BCI) 是一种隐性交流认知状态的合适工具。在本文中，我们进行了一项在线调查（N=43），以确定隐性共享认知状态的系统的设计参数。为了实现这一目标，我们设计了一个名为“SpotlessMind”的研究探测器，以艺术的方式与他人分享大脑占用情况，同时考虑旁观者的体验来引出用户反应。结果显示，98% 的人希望看到该装置。人们会将其用作一种开放的姿态和一种沟通的媒介。抽象视觉、听觉和体感描述是在可理解性和用户隐私保护之间的良好权衡。我们的工作支持设计引人入胜的原型，以促进个人之间的同理心、认知意识和融合。
CIO 7000.3B 内部 GSA 工作场所信息技术标准
8. 工作场所、工作站和视听 (A/V) 配置的 IT 标准。GSA IT 制定标准 IT 配置。标准配置可能会随着技术和设备型号的变化而变化。当前的 GSA IT 配置标准可在会议室、工作场所、工作站配置标准（仅适用于 GSA 网络上的用户）中找到。GSA IT 可能会根据经批准的合理安排或通过上文第 7. e. 节中所述的批准豁免程序批准例外情况。
“逆变器资源标准开发和集成工作现状座谈会”摘要
• Dominion Energy Virginia 正在将短路比与相互作用因子 (SCRIF) 的伪实时计算构建到自动化运营规划工具应用程序中，该应用程序每 10 分钟检索一次能源管理系统 (EMS) 快照。它与 EMS 是分开的，但它使用节点断路器实时模型。目标是了解 SCRIF 是否实际上是预测控制器/逆变器不稳定问题的有效指标，这些问题在实时同步相量数据中已经出现。如果是，SCRIF 研究将在停电前纳入运营规划时间范围。目前，Dominion Energy Virginia 并未系统地开展 EMT 研究，但它会根据需要进行研究，并正在探索运营和规划范围内对 EMT 研究的进一步要求。功率流和相量域动态研究都是作为设施互连过程的一部分进行的。
半导体和微电子标准
这份由标准政策跨部门委员会 (ICSP) 半导体和微电子工作组编写的报告概述了联邦政府半导体和微电子标准活动，并推荐了 ICSP 考虑的标准重点领域和优先事项。报告的“向 ICSP 提出的战略标准重点领域的建议”部分列出了联邦政府目前参与的与半导体和微电子相关的标准制定组织，确定了五个重点领域和优先事项，并确定了未来可能产生影响的差距和机会。概况回顾部分概述了每个参与机构的相关半导体和微电子标准活动，包括其使命、半导体和微电子目标、参与标准制定组织、半导体和微电子重点领域和优先事项以及半导体和微电子差距和机会。国家关键新兴技术标准战略表明了半导体和微电子工作组如何与国家关键新兴技术标准战略保持一致。
朝着大脑数据的治理框架
分析仅限于临床领域和生物医学，心理或行为研究。如今，通过越来越多的Conumer级神经技术设备，大脑数据也越来越多地用于就业，教育和军事环境以及个人使用。在消费者空间中，信息技术公司正在开发用于用于消费者目的的大脑数据的设备和应用程序，例如认知监测，神经反馈，设备控制或其他形式的脑部计算机接口。例如，在2017年至2021年之间，Facebook开发了脑部计算机界面（BCI）研究计划，旨在构建可穿戴的BCI，使用户可以通过简单地想象语音来键入。Microsoft正在为普通人群的非侵入性交互式BCIS并行工作，而神经技术公司（例如Neuralink，Emotiv和Nemiv和kernel）的整个生态系统正在迅速出现。消费者神经技术，电子学习，数字表型，情感计算，心理学和神经元素是利用大脑数据作为商品的某些应用领域[1，2]。在教育和工作环境中，已经尝试收集和处理大脑数据以进行诸如改善学习和重新设计工作流程之类的内容。例如，去年，在中国，小学生被录取了一项试验，在该试验中，在认知任务期间记录了电脑图（EEG）数据以评估他们的注意力跨度[3]。
ND 的学习空间设计标准指南
在本文件中，我们提出了一套原则，以确保更新资金得到最佳利用并为新建筑提供指导。学术空间管理部门和大学建筑师办公室的代表表示，他们欢迎一套原则来指导未来的项目。这里提出的原则是在与全国各地的同事进行磋商和对学习空间文献的了解的基础上提出的，并且是基于我们对其他北美机构类似努力的研究。在最终达成一致意见后，我们将起草流程和指南，这些流程和指南将以这些原则为指导，并用于指导未来的学习空间项目。
利用超薄硅像素探测器实现皮秒计时
https://upload.wikimedia.org/wikipedia/commons/6/62/CERN_LHC_Proton_Source.JPG https://cdn.zmescience.com/wp-content/uploads/2015/05/cern-lhc-aerial.jpg H t tp://sites.uci.edu/energyobserver/files/2012/11/lhc-aerial.jpg
迈向可解释人工智能的统一框架
可解释人工智能 (XAI) 领域已迅速成为一个蓬勃发展且成果丰硕的社区。然而，该领域一个不为人知、反复出现且公认的问题是缺乏对其术语的共识。特别是，每一项新贡献似乎都依赖于其自己的（通常是直观的）术语版本，例如“解释”和“阐释”。这种混乱阻碍了该领域进步的巩固，无法满足科学和监管要求，例如在比较方法或确定其对偏见和公平约束的遵从性时。我们提出了一个理论框架，它不仅为这些术语提供了具体的定义，而且还概述了产生解释和阐释所需的所有步骤。该框架还允许重新语境化现有贡献，以便可以衡量其范围，从而使它们与其他方法具有可比性。我们表明，该框架符合对解释、可解释性和评估指标的要求。我们提供了一个用例，展示了如何使用该框架来比较 LIME、SHAP 和 MDNet，确定它们的优点和缺点。最后，我们从我们的框架的角度讨论了 XAI 的相关趋势以及对未来工作的建议。