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季度通讯 | 2024 年 11 月跨部门严重精神疾病协调委员会 (ISMICC)
治疗和康复工作组：第 3 工作组一直致力于缩小有效措施与实际措施之间的差距。这包括围绕支持性住房开展强有力的跨部门合作，其中包括 ALL INside 计划，这是一项旨在解决全国无家可归问题的首创计划。此外，卫生和公共服务部和住房和城市发展部启动了住房和服务伙伴关系加速器，以帮助选定的州（包括亚利桑那州、加利福尼亚州和华盛顿州）利用医疗补助灵活性，为正在经历或面临无家可归风险且具有复杂医疗需求的人（例如残疾人、老年人、精神疾病患者和物质使用障碍患者）开发和扩展创新的住房相关支持和服务。
政府对预算责任办公室 (OBR) 对 2024 年 3 月部门支出限额 (DEL) 预测审查的回应
2.13 此外，2 月份，财政部的核心估计是公共部门员工的薪酬奖励平均为 3%，而财政部对各部门能够负担的薪酬的评估为 2%。到 3 月份，薪酬奖励的核心估计上升到 4%，而财政部对一些部门能够负担的薪酬的评估则降至 2% 以下。这些因素导致财政部对无资金支付压力的评估不断增加。这一评估是在薪酬审查机构 (PRB) 提出建议之前做出的。它反映了财政部基于更广泛的经济状况（包括私营部门的工资增长趋势）对这些建议的预期。
政府对预算责任办公室 (OBR) 对 2024 年 3 月部门支出限额 (DEL) 预测审查的回应
2.13 此外，2 月份，财政部的核心估计是公共部门员工的薪酬奖励平均为 3%，而财政部对各部门能够负担的薪酬的评估为 2%。到 3 月份，薪酬奖励的核心估计上升到 4%，而财政部对一些部门能够负担的薪酬的评估则降至 2% 以下。这些因素导致财政部对无资金支付压力的评估不断增加。这一评估是在薪酬审查机构 (PRB) 提出建议之前做出的。它反映了财政部基于更广泛的经济状况（包括私营部门的工资增长趋势）对这些建议的预期。
政府对预算责任办公室 (OBR) 对 2024 年 3 月部门支出限额 (DEL) 预测审查的回应
2.13 此外，2 月份，财政部的核心估计是公共部门员工的薪酬奖励平均为 3%，而财政部对各部门能够负担的薪酬的评估为 2%。到 3 月份，薪酬奖励的核心估计上升到 4%，而财政部对一些部门能够负担的薪酬的评估则降至 2% 以下。这些因素导致财政部对无资金支付压力的评估不断增加。这一评估是在薪酬审查机构 (PRB) 提出建议之前做出的。它反映了财政部基于更广泛的经济状况（包括私营部门的工资增长趋势）对这些建议的预期。
通过部门间协作对精度医学进行恢复术后疼痛管理，以增强恢复：narra
本叙事评论探讨了在手术后增强恢复（ERA）框架内术后疼痛管理的关键方面。它强调了有效和安全的疼痛管理的重要性，强调了其对患者福祉，手术结果和住院的影响。围手术期疼痛的不足增加了持续的术后疼痛的风险，强调需要挑战手术后预期疼痛的观念。术后疼痛管理的目标范围超出了单纯的缓解，包括舒适的睡眠，无痛的休息和在初次康复期间从疼痛中解放出来。疼痛管理不足会导致并发症，例如术后出血升高和血栓形成风险增加。审查会研究各种镇痛方法，它们的并发症和安全措施。时代计划，重点是减少并发症和医疗费用，强调了明智的术后疼痛管理和主动康复的重要性。审查讨论了与阿片类药物，硬膜外镇痛和辅助镇痛药等镇痛方法相关的并发症。围手术期管理团队内的合作对于有效的术后缓解疼痛至关重要。部门间协作对于评估外科手术程序，镇痛方法和危机管理策略至关重要。审查是通过将精度医学整合到术后疼痛管理中的结论，强调了遗传信息在评估疼痛敏感性方面的潜力。它强调了部门间协作和信息收集对于成功实施为每个设施的围手术期管理系统量身定制的精确医学的重要性。此外，还讨论了人工智能（AI）对术前风险评估和创新监测技术的影响，为术后疼痛管理中的精密医学促进铺平了道路。
医学研究中人工智能的报告指南 J. Peter Campbell, MD, MPH、Aaron Y Lee, MD, MSCI、Michael Abràmoff, MD、Pearse A. Keane, MD, FRCOphth、Daniel SW Ting, MD PhD 和 Michael F. Chiang, MD 资金支持：JPC 和 MFC 得到美国国立卫生研究院 (马里兰州贝塞斯达) 的 R01EY19474、R01EY031331、K12EY027720 和 P30EY10572 的支持；以及防盲研究 (JPC) 的无限制部门资金和职业发展奖的支持。AYL 得到 NIH/NEI K23EY029246、NIH P30EY10572 和防盲研究的无限制拨款的支持。赞助商/资助组织未参与本研究的设计或实施。财务披露：Michael D Abramoff，IDx（I、F、E、P、S）、Alimera（F）。J. Peter Campbell，Genentech（F）。Aaron Y Lee，美国 FDA（E）、Genentech（C）、Topcon（C）、Verana Health（C）、Santen（F）、Novartis（F）、Carl Zeiss Meditec（F）。Pearse A. Keane，DeepMind Technologies（C）、Roche（C）、Novartis（C）、Apellis（C）、Bayer（F）、Allergan（F）、Topcon（F）、Heidelberg Engineering（F）。Daniel Ting，EyRIS（IP）、Novartis（C）、Ocutrx（I、C）、Optomed（C）。通讯作者：Michael F Chiang 地址？联系方式？
医学研究中人工智能的报告指南 J. Peter Campbell, MD, MPH、Aaron Y Lee, MD, MSCI、Michael Abràmoff, MD、Pearse A. Keane, MD, FRCOphth、Daniel SW Ting, MD PhD 和 Michael F. Chiang, MD 资金支持：JPC 和 MFC 得到美国国立卫生研究院 (马里兰州贝塞斯达) 的 R01EY19474、R01EY031331、K12EY027720 和 P30EY10572 的支持；以及防盲研究 (JPC) 的无限制部门资金和职业发展奖的支持。AYL 得到 NIH/NEI K23EY029246、NIH P30EY10572 和防盲研究的无限制拨款的支持。赞助商/资助组织未参与本研究的设计或实施。财务披露：Michael D Abramoff，IDx（I、F、E、P、S）、Alimera（F）。J. Peter Campbell，Genentech（F）。Aaron Y Lee，美国 FDA（E）、Genentech（C）、Topcon（C）、Verana Health（C）、Santen（F）、Novartis（F）、Carl Zeiss Meditec（F）。Pearse A. Keane，DeepMind Technologies（C）、Roche（C）、Novartis（C）、Apellis（C）、Bayer（F）、Allergan（F）、Topcon（F）、Heidelberg Engineering（F）。Daniel Ting，EyRIS（IP）、Novartis（C）、Ocutrx（I、C）、Optomed（C）。通讯作者：Michael F Chiang 地址？联系方式？
人工智能在土木/建筑/建筑工程教育中的应用 Mohammed E. Haque 建筑科学系 德克萨斯 A&M 大学 Vikram Karandikar 建筑科学系 德克萨斯 A&M 大学 摘要 对于某些科学和工程教育领域来说，超越传统的院系课程界限变得越来越重要。人工智能 (AI) 就是这样一个领域；它的应用非常广泛且跨学科。应特别鼓励研究生学习当代计算技术的各种应用，包括人工神经网络 (ANN)、遗传算法 (GA) 等。土木/建筑/建筑工程对神经启发计算技术的应用兴趣日益浓厚。这种兴趣的动机是某些信息处理特性与人脑相似。软计算 (SC) 是一种新兴的计算方法，它与人类思维在确定性和精确性的环境中推理和学习的非凡能力相似。本文重点介绍了人工智能在土木/建筑/建筑工程尤其是 SC 领域的各种应用。作为毕业项目的一个例子，本文展示了一个基于 ANN 和 GA 的知识模型，其中研究了客户对大型多层公寓住宅方案的舒适性和安全性问题的偏好。建筑/工程是一门应用科学，可以从现有结构及其成功和失败中吸取许多教训，并将它们结合起来以找出更好的结构的新技术。这意味着设计师应该能够从每个以前的设计中得出一些定性值，特别是用户对建筑安全性和舒适度质量的认可，以确保设计成功。建筑师/设计工程师经常面临软数据的挑战，这些数据本质上是语言定性的，需要解释并融入他们的设计决策过程。他们应该非常了解客户的愿望和要求，尤其是客户在具体设计问题上的偏好。因此，后期
人工智能在土木/建筑/建筑工程教育中的应用 Mohammed E. Haque 建筑科学系 德克萨斯 A&M 大学 Vikram Karandikar 建筑科学系 德克萨斯 A&M 大学 摘要 对于某些科学和工程教育领域来说，超越传统的院系课程界限变得越来越重要。人工智能 (AI) 就是这样一个领域；它的应用非常广泛且跨学科。应特别鼓励研究生学习当代计算技术的各种应用，包括人工神经网络 (ANN)、遗传算法 (GA) 等。土木/建筑/建筑工程对神经启发计算技术的应用兴趣日益浓厚。这种兴趣的动机是某些信息处理特性与人脑相似。软计算 (SC) 是一种新兴的计算方法，它与人类思维在确定性和精确性的环境中推理和学习的非凡能力相似。本文重点介绍了人工智能在土木/建筑/建筑工程尤其是 SC 领域的各种应用。作为毕业项目的一个例子，本文展示了一个基于 ANN 和 GA 的知识模型，其中研究了客户对大型多层公寓住宅方案的舒适性和安全性问题的偏好。建筑/工程是一门应用科学，可以从现有结构及其成功和失败中吸取许多教训，并将它们结合起来以找出更好的结构的新技术。这意味着设计师应该能够从每个以前的设计中得出一些定性值，特别是用户对建筑安全性和舒适度质量的认可，以确保设计成功。建筑师/设计工程师经常面临软数据的挑战，这些数据本质上是语言定性的，需要解释并融入他们的设计决策过程。他们应该非常了解客户的愿望和要求，尤其是客户在具体设计问题上的偏好。因此，后期