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已发布版本的引用 (APA)：Piri, R., Edenbrandt, L., Larsson, M., Enqvist, O., Nøddeskou-Fink, A. H., Gerke, O., & Høilund-Carlsen, P. F. (2022)。18F-氟化钠 PET/CT 扫描中的主动脉壁分割：基于人工智能与手动分割的头对头比较。《核心脏病学杂志》：美国核心脏病学会官方出版物，29(4)，2001-2010。 https://doi.org/10.1007/s12350-021-02649-z
作者完整列表： Piri, Reza；奥登斯大学医院，核医学系；南丹麦大学，临床研究 Edenbrandt, Lars；哥德堡大学，分子与临床医学系，医学研究所，萨尔格伦斯卡学院 Larsson, Måns；Eigenvision AB Enqvist, Olof；Eigenvision AB；查尔姆斯理工大学，电气工程系 Nøddeskou-Fink , Amalie；奥登斯大学医院，核医学系 Gerke, Oke；奥登斯大学医院，系。核医学；南丹麦大学，系。临床研究 Høilund-Carlsen, Poul；奥登斯大学医院，核医学系
升高的温度，融化收入：气候场景的特定国家特定宏观经济影响Kamiar Mohaddes剑桥大学，IMF
气候变化 - 平均温度升高，降水模式转移以及更频繁，更激烈的极端天气事件的标志 - 对全球经济构成了关键的挑战。虽然气候变化的物理表现显然令人震惊，但其宏观经济含义同样重要，但很难量化。1本文估计了基于Kahn等人的方法论，全球变暖中特定于国家的每年GDP年度GDP损失。（2021a），但使用不同的缓解措施（即减少温室气体排放），适应性（即适应气候变化影响）和气候变异性（即，在天气模式）的假设。我们专注于缓慢移动，高于历史规范的长期变化的累积宏观经济影响，但从量化了极端天气事件的GDP影响方面抽象。我们将收入损失估计与使用常见基线情景中的文献中的部分论文进行了比较。气候变化具有广泛的影响，在气候和突然的极端天气事件的逐渐变化中都表现出来。虽然了解升高温度的经济影响对于政策设计至关重要，但文献中最常用的估计值通过数量级的顺序差异。这一广泛的范围是由于温度升高是否会影响GDP水平或GDP增长率（图1 A）以及不同的模型规范（包括气候变化和适应方式如何确定）。2，3除Kahn等人外。大多数将温度与GDP水平相关的论文产生相对较小的收入损失估计值。最近的研究将温度与GDP生长（可能是非线性）相关的研究表明，与“没有进一步的热量”基线相比，转向较高（非降低）温度的转移显着降低了人均输出生长的显着降低（随着时间的推移而产生复合水平的影响）。（2021a），当前的面板模式未明确评估气候变异性在估计温度升高的收入损失中的作用。了解年际和跨际自然气候变化对于GDP影响评估至关重要，这尤其是因为气候变化显着改变了气候变异性的频率，强度和模式。4我们区分
scions of -dark女神
Chaosium Inc. Cthulhu和Chaosium徽标的呼吁是Chaosium Inc.的注册商标。保留所有权利。这是小说的作品。本书包括描述和描绘真实的地方，真实事件和真实的人；这些地方，人和事件的现实性质可能不准确，并且不符合这些地方，人和事件的现实性质，并且可以通过克索胡（Cthulhu Mythos）的镜头以及Cthulhu Game的召唤来重新诠释。对居住或死亡的任何人或这些地方任何一个地方的居民都没有犯罪。该材料受到美利坚合众国版权法的保护。在未经Chaosium Inc.书面许可的情况下，通过任何方式复制这项工作，除了使用简短摘录以进行审查目的，并明确禁止使用角色表和副本的复制角色表和讲义。Chaosium认识到，Cthulhu神话的信用和版权可能很难识别，并且神话的某些要素可能在公共领域中。如果您对此处给出的任何积分有更正或补充，请通过mythos@chaosium.com与我们联系。
对心脏病预测的机器学习技术的评论Chilkaragi Shankar Chaithra *，Shivarudraswamy Siddesha，V.N。男人
心脏病是全世界死亡的主要原因，其早期预测对于有效的患者管理和减少医疗支出至关重要。在这种情况下，机器学习（ML）已成为医疗保健领域中的一种变革性工具，证明了辨别复杂数据模式并提供准确的预后评估的深远能力。ML在心脏病学中的应用对风险预测，早期检测和治疗方案的自定义具有重要作用。当前的研究系统地回顾了用于心脏病预测的ML方法的频谱，涵盖了受监督，无监督，加强和转移学习方法。来自Kaggle和UCI机器学习存储库等著名存储库的数据被用来评估各种ML算法的性能，包括关键指标，包括准确性，灵敏度以及接收器操作特征曲线（AUC-ROC）下的面积。有影响力的预测因素，即年龄，性别，胆固醇水平，血压和生活方式因素，是这些预测模型发展的组成部分。特别关注集合方法和深度学习框架的探索，这些框架已显示出超出传统模型的预测准确性。这项研究描述了与心脏病相关的基本危险因素，并强调了预测分析在医疗保健领域的重要性。侧重于异质数据集和分析技术，该评论旨在为公共卫生策略提供信息，并为减轻医疗保健负担做出贡献。阐明的发现突出了ML的希望，尤其是通过合奏和深度学习方法的利用，在心脏病的预测中。这些进步使医疗保健专业人员能够做出更明智的决定，采取预防性干预措施，并减轻对医疗保健系统的总体影响。这项详尽的审查还综合了各种ML算法的功效和实用性，为未来的研究计划提供了宝贵的汇编，并促进了尖端技术在心脏健康管理中的整合。
Rye House Power Station，Hoddesdon，Hertfordshire，EN11 0RF 入门清单
陈述于2021年9月6日开始，并于2021年11月29日关闭。尽管仍在考虑咨询答复，而国家政策声明则以草稿形式，但尚未指定，但国务卿认为它们是相关和重要的事项，以考虑第36条同意的申请申请。因此，他曾考虑到确定申请的能源国家政策声明草案，但并未认为相关国家政策声明文件的草案中包含任何内容，这些文件将使他对申请做出不同的决定。的确，“总体国家能源政策声明草案”第3.3.35段指出：“在过渡到零净的净净净的净净碳替代方案期间，将继续需要从未减弱的天然气产生的电力，以复制其在电力系统中的作用。这将确保系统保持可靠和负担得起”。
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