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新冠肺炎疫情产生的生物医疗废物的处置...
1. 背景 2020 年 5 月 20 日，国家绿色法庭以 2020 年第 72 号 OA 案审理了“Covid-19 治疗产生的生物医疗废物的科学处置——遵守 BMWM 规则 2016”相关事宜。在上述听证会上，法庭与成员秘书进行了交流，并仔细阅读了 CPCB 为“处理、处理和处置 COVID-19 患者治疗/诊断/隔离期间产生的废物”制定的指南。在听证会上，法庭强调需要解决废物处理人员的安全、埋坑监控、个人/公民的担忧以及修订指南的必要性。在其于 2020 年 4 月 20 日发布的临时命令中，尊敬的法庭指出：“……我们认为，在上述范围内，PCB 和 CPCB 的任务是 COVID-19 基本卫生服务的一部分。CPCB 可以将此传达给所有相关人员。”尊敬的法庭在 2020 年 4 月 24 日发布的命令中指示的具体行动要点如下；“9. 似乎需要进一步修订指南，以涵盖所有方面，不仅包括机构，还包括个人家庭，并处理没有焚化炉等科学处置设施的情况，任何缺乏适当保障措施的粗心深埋都会对地下水产生不利影响并对人们的健康和安全构成危险。将 COVID-19 废物作为城市垃圾处理到普通垃圾箱中或在没有保障措施的情况下不科学地处理污水和其他液体废物也可能很危险。除了持续监督和监测、汇编在线数据、使用电子/数字清单系统跟踪和记录来自所有来源的新冠肺炎废物、防止废物意外泄漏、分析数据以进行战略规划和通过开发必要的软件获得反馈之外，还需要根据进一步的经验和不时出现的新想法纳入最佳做法。还需要提高所有处理人员、工人和公民对预防措施和应采取的步骤的认识，制定一个示范计划，由 Panchayat、分区、区和邦当局在当地采用，并根据当地情况进行必要的进一步修改。所有操作人员的健康都得到了保护，预防措施也已采取。除了为地方机构和卫生部门的合规负责人提供足够的防护装备外，还需要通过在线机制对他们进行指导/培训。CPCB 必须发挥带头作用，并与媒体以及有关的中央/邦部门进行协调。让各邦/直辖区的首席秘书通过协调城市发展、卫生、灌溉和公共卫生等邦有关部门的活动，密切监督科学储存、运输、处理、管理和处置 COVID-19 废物，因为不科学的处理对环境和人民健康构成严重威胁。在国家层面，让环境和气候变化部、卫生 UD、水力教育、国防部和 CPCB 组成的高级别工作组按照指南监督 COVID-19 废物的处理和科学处置。让各邦环境部和 PCB/PCC 确保遵守《2016 年生物医学废物管理规则》，并向 CPCB 提交行动报告，CPCB 采取进一步措施，并向本法庭提交截至 2020 年 5 月 31 日已采取的措施和基本情况的综合报告。” 2020 年 4 月 21 日和 2020 年 4 月 24 日命令的副本分别见附件 I 和附件 II。
脑图像数据结构 (BIDS) 的过去、现在和未来
Poldrack，Russell A. 1，Markiewicz，Christopher J. 1，Appelhoff，Stefan 2，Ashar，Yoni K. 3，Auer，Tibor 4,5，Baillet，Sylvain，Sylvain 6，Bansal，Bansal，Shashank 7，Shashank 7，Beltrachini，Beltrachini，Beltrachini，Leanar，Leanar，Benar，Christian G. 9，Bertazzoli，bertazzoli，bertazzoli，bertazzoli，10,11,11,11,11,11,11,11,11,11,11,11,11,11,11,11,11,11,11,11,11,11,1111 ,, ，Blair，Ross W. 1，Bortoletto，Marta 10，Boudreau，Mathieu 16，Brooks，Teon L. 1，Teon L. 1，Calhoun，Vince D. 17，Castelli，Castelli，Filippo Maria 18,19，Clement，Clement，Patricia 20,21，Cohen，Cohen，Cohen，Cohen，Alexander L.22 23,24，吉尔斯（De Hollander），吉尔斯（De Hollander），25，de la iglesia-vayá，玛丽亚26，de la vega，Alejandro 27，Delorme，Arnaud，28，Devinsky，Orrin 29，Draschkow，Draschkow，Dejan，Dejan 30，Duff，Duff，Eugene Paul 31，Dupre，Dupre，Elizabeth 1，Earlin，Erlin，Erlind 32 Illaume 34，Galassi，Anthony 32，Gallitto，Giuseppe 35,36，Ganz，Melanie 37,38，Gau，Rémi39，Gholam 39，Gholam，James 40，Ghosh，Satrajit S. 41，Giacomel，Giacomel，Giacomel，Alessio，Alessio，Alessio 42 44 , Gramfort, Alexandre 45 , Guay, Samuel 46 , Guidali, Giacomo 47 , Halchenko, Yaroslav O. 48 , Handwerker, Daniel A. 32 , Hardcastle, Nell 1 , Herholz, Peer 49 , Hermes, Dora 50 , Honey, Christopher J. 51 , Innis, Robert B. 32 , Ioanas, Horea-Ioan 48 , Jahn, Andrew 52 , Karakuzu, Agah 16 , Keator, David B. 53,54,55 , Kiar, Gregory 56 , Kincses, Balint 35,36 , Laird, Angela R. 57 , Lau, Jonathan C. 58 , Lazari, Alberto 59 , Legarreta, Jon Haitz 60 , Li, Adam 61 , Li, Xiangrui 62 ，Love，Bradley C. 63，Lu，Hanzhang 64，Marcantoni，Eleonora 65，Maumet，Camille 66，Mazzamuto，Giacomo67，Meisler 67，Meisler，Steven L. 68，Mikkelsen，Mikkelsen，Mark 69 4,75，Niso，Guiomar 76，Norgaard，Martin 32,37，Okell，Thomas W. 59，Oostenveld，Robert 77,78，Ort，Ort，Eduard 79，Park J. 80，Patrick J. 80，Pawlik，Pallik，Pallik，Mateusz，Mateusz 81，Pernet，Pernet，Pernet，Cyril R.38，Pestilli，Pestilli，Pestilli，Petilli，franco，Petr，Petr，Petr，Jan，Jan 272菲利普斯（Phillips），克里斯托夫（Christophe），83，派恩，让·巴蒂斯特（Jean-Baptiste）84，波罗尼尼（Pollonini），卢卡（Luca）85,86，拉马纳（Raamana），普拉德普·雷迪（Pradeep Reddy），里特（Ritter），佩特拉（Ritter），佩特拉（Petra）88,89,90,91,92，里佐（Rizzo） 99，Routier，Alexandre 100，Saborit-Torres，Jose Manuel 26，Salo，Taylor 101，Schirner，Michael 88,89,90,91,92，Smith，Smith，Robert E. 102,103，Spisak，Spisak，Spisak，Spisak，Tamas，Tamas 35,104，Sprenger，Sprenger，Julia，Julia 105，Swann，Swann，Swann，Swann，Nicole C. C. C. Nicole C. 106 , Szinte, Martin 105 , Takerkart, Sylvain 105 , Thirion, Bertrand 45 , Thomas, Adam G. 32 , Torabian, Sajjad 107 , Varoquaux, Gael 108 , Voytek, Bradley 109 , Welzel, Julius 110 , Wilson, Martin 111 , Yarkoni, Tal 112 , Gorgolewski, Krzysztof J. 1
生成AI大师班 - 模型风险管理-H2O.AI
大型语言模型的最新进展也在模型可解释性方面带来了新的挑战。生成模型产生新颖的内容，通常与单个正确的答案不符，因此仅确定结果的准确性比监督机器学习更为复杂。此外，可以根据语气，毒性，准确性，公平性，隐私保存以及其他可能在监督学习中具有模拟的指标来量化文本输出。我将比较监督学习的模型可解释性与可用于理解大语言模型的方法。
神经塑性和Teseo船的悖论... div>
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关于替代燃料基础设施的立场文件...
氢能技术是实现交通领域脱碳的重要推动因素。它们保持了与传统发动机相同的运行灵活性：长续航里程、短加油时间。氢气特别适合重载、高能耗和恶劣的操作条件。车辆可以在所有气候条件下全天候运行而不会产生能量损失。氢动力汽车已在各种运输应用中投入使用或正在开发中：轻型商用车、乘用车、公共汽车、长途客车、卡车（包括矿车和垃圾车）、半挂车、物料搬运设备、正面吊、无人机（UAV）、自动导引车（AGV）、建筑设备（如挖掘机）、火车（区域旅客列车、调车机、机车）、自行车或场内拖拉机。在海运领域，目前正在考虑基于氢的解决方案（如氨、甲醇、液态有机氢载体 (LOHC) 和合成甲烷）以及液态氢或压缩氢。
Trop-2靶向抗体-药物偶联物治疗乳腺癌的进展：机制、临床应用及未来发展方向
乳腺癌仍然是全球女性癌症相关死亡的主要原因，凸显了对新治疗策略的需求。滋养层细胞表面抗原 2 (Trop-2) 是一种 I 型跨膜糖蛋白，在包括所有乳腺癌亚型在内的各种实体瘤中高度表达，已成为癌症治疗的一个有希望的靶点。本综述重点介绍用于治疗乳腺癌的 Trop-2 靶向抗体-药物偶联物 (ADC) 的最新进展。我们全面分析了 ADC 的结构和作用机制，以及 Trop-2 在乳腺癌进展和预后中的作用。几种 Trop-2 靶向 ADC，如 Sacituzumab Govitecan (SG) 和 Datopotamab Deruxtecan (Dato-DXd)，在三阴性乳腺癌 (TNBC) 和激素受体阳性/HER2 阴性 (HR+/HER2-) 乳腺癌的临床试验中均表现出显着的抗肿瘤活性。我们系统地回顾了这些 ADC 正在进行的临床研究，重点介绍了它们的疗效和安全性。此外，我们还探索了将 Trop-2 靶向 ADC 与其他治疗方式（包括免疫疗法、靶向疗法和小分子抑制剂）相结合的潜力。值得注意的是，Trop-2 靶向 ADC 已显示出通过多种信号通路重新编程肿瘤微环境的前景，有可能增强抗肿瘤免疫力。本综述旨在为创新乳腺癌疗法的开发提供新的见解和研究方向，为改善乳腺癌患者的治疗结果和生活质量提供潜在的解决方案。
三阴性乳腺癌的异质性
摘要简介：三阴性乳腺癌 (TNBC) 被认为是最具侵袭性的乳腺癌亚型，且预后最差。然而，最近的研究工作增进了人们对该疾病生物学的了解，并对支撑 TNBC 的多方面生态系统提供了新的、更全面的理解。涵盖的领域：在这篇综述中，作者说明了 TNBC 的主要生物学特征、分子驱动改变、可靶向基因以及在 TNBC 亚组中已确定的免疫参与生物标志物。因此，作者总结了从该疾病独特的生物学基础中出现的创新和研究性生物标志物驱动的 TNBC 治疗方案的概况。专家意见：TNBC 的治疗环境正在迅速发展。深入了解这种复杂疾病的肿瘤空间和时间异质性及其周围微环境可以有效地支持开发新的和有针对性的治疗机会。
5 md.devendran@gmail.com 摘要：压力已成为当今快节奏世界的一个重要问题，影响着个人的身心健康。
5 md.devendran@gmail.com 摘要：压力已成为当今快节奏世界的一个重要问题，影响着人们的身心健康。这个项目名为“使用机器学习算法根据睡眠习惯检测人体压力”，旨在通过利用数据驱动的洞察力来识别压力水平来解决这一问题。所提出的系统分析睡眠模式，包括睡眠时间、中断和质量，以有效地对压力水平进行分类。通过利用决策树、随机森林、逻辑回归和支持向量机等先进的机器学习算法，该模型处理来自可穿戴设备或睡眠监测应用程序的数据以提取相关特征。分析睡眠潜伏期、效率和干扰等关键参数以及年龄、生活方式和身体活动等其他影响因素。该项目采用强大的数据集进行训练和测试，确保预测压力水平的高准确性和可靠性。该系统不仅可以识别压力水平，还可以提供可行的见解和建议，以改善睡眠质量和整体幸福感。采用准确度、精确度、召回率和 F1 分数等评估指标来衡量模型的性能。该项目的成果展示了机器学习在增强医疗保健应用方面的潜力。它提供了一种可扩展且高效的压力检测工具，促进了压力相关疾病的早期干预和更好的管理。
人工智能：欧洲和罗马尼亚初创企业格局概览及其决定其成功的因素 Adina SĂNIUȚĂ 国立政治研究和公共管理大学 6-8 Povernei St., Sector 1, 012104 布加勒斯特，罗马尼亚 adina.saniuta@facultateademanagement.ro Sorana-Oana FILIP 罗马尼亚 sorana.filip@gmail.com 摘要 人工智能 (AI) 已融入我们生活的许多方面；在科技驱动的时代，企业使用 AI 来提高生产力、更好地了解消费者行为或通过机器人提供服务。该研究基于 Filip (2021) 为论文进行的在线桌面和试点研究，概述了欧洲和罗马尼亚初创企业的格局以及决定其成功的因素，如产品开发核心团队专业知识、核心团队承诺和商业战略。该研究旨在为进一步研究罗马尼亚人工智能初创企业环境的论文创建一个框架，因为经济期刊预测，鉴于罗马尼亚在这一领域的潜力以及 IT、技术和机器人领域的人才库，市场将在不久的将来增长。关键词人工智能；初创企业；成功因素。介绍人工智能的一般性讨论人工智能 (AI) 有多种形式，从人脸检测和识别系统、搜索和推荐算法到数字助理、聊天机器人，
人工智能：欧洲和罗马尼亚初创企业格局概述及其决定其成功的因素 Adina SĂNIUȚĂ 国立政治研究和公共管理大学 6-8 Povernei St., Sector 1, 012104 布加勒斯特，罗马尼亚 adina.saniuta@facultateademanagement.ro Sorana-Oana FILIP 罗马尼亚 sorana.filip@gmail.com 摘要 人工智能 (AI) 已融入我们生活的许多方面；在技术驱动的时代，企业使用人工智能来提高生产力，更好地了解消费者行为或通过机器人提供服务。基于 Filip (2021) 为论文进行的在线桌面和试点研究，该研究概述了欧洲和罗马尼亚初创企业的格局以及决定其成功的因素，如产品开发核心团队专业知识、核心团队承诺和业务战略。该研究旨在为进一步的论文创建一个框架，该论文将深入研究罗马尼亚的人工智能初创环境，因为经济期刊预测，鉴于罗马尼亚在这一领域的潜力以及 IT、技术和机器人领域的人才库，该市场将在不久的将来增长。关键词人工智能；初创企业；成功因素。介绍人工智能的一般性讨论人工智能 (AI) 有多种形式，从人脸检测和识别系统、搜索和推荐算法到数字助理、聊天机器人或社交媒体。它的复杂性和动态性很难用一个定义来概括 (Zbuchea、Vidu 和 Pinzaru，2019)。据统计，到 2024 年，全球人工智能市场规模预计将达到 5000 亿美元（Statista，2021a），预计人工智能软件市场收入将达到 3275 亿美元（Statista，2021b）。尽管人工智能在过去几年似乎发展迅速，普及度不断提高，但人工智能的历史可以追溯到 20 世纪 50 年代，当时这一概念诞生于科学家、数学家和哲学家的头脑中。艾伦·图灵是第一个对这一主题进行广泛研究的人，他在他的论文“计算机器和智能”中描述了人工智能一词，以及它的构建和测试（Anyoha，2017，第 1 页）。随着图灵测试的引入，他