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人类牛奶作为生物系统的证据和研究设计的建议 - ``母乳生态学：婴儿营养的起源''的报告（BEGIN）''工作组4
通讯作者：Klara R. Klein，医学博士，博士，内分泌学和代谢司，校园盒＃7172，8072 Burnett Womack，160 Dental Circle，Chapel Hill NC 27599，电话：（919）-966-0134，FAX（919），FAX（919）-966-66-66-66-66-66-6025，KLARA。†这些作者对这项工作作者的贡献也同样贡献了KRK和SCB参加了研究设计，数据收集，分析和手稿起草。JBB和JHP参与了研究设计，分析和数据收集。JLRF，ID，CD和CV参与了协议开发和分析。ID主要负责制定统计分析计划和报告的分析监督。所有作者均编辑并批准了提交和出版的最终手稿。cv是这项工作的保证人，因此，可以完全访问研究中的所有数据，并负责数据的完整性和数据分析的准确性。
酒精和其他药物戒断管理实践和途径
•一种移情和不受约束的方法•将患者视为一个人，具有自己的故事，旅程和需求•允许和协助患者选择最适合他们的需求和目标的管理选项，这些选择最适合他们的需求和目标•尊重患者及其选择，客观，开放的讨论•在消费者中考虑复杂的医疗或精神上的妇女和孕妇，年轻的妇女，年轻的妇女，年轻，年轻，年轻，年轻，年轻，年轻，年轻，年轻，年轻，年轻，年轻，年轻的妇女，年轻人，年轻的妇女，年轻人，年轻人，年轻的妇女，年轻人，尊重他们的选择。 •撤回后护理计划是成功撤回管理的重要组成部分。合作伙伴关系包括患者，他们的家人 /重要的其他人和社区服务提供商，这些服务提供者是共同的伙伴，从事治疗计划和所有方面。
撤回 2019 年救济政策声明 - USPTO
2 当专利持有者在参与 SDO 的标准制定活动时自愿承诺以 RAND 或 FRAND 条款提供专利许可时，专利将受到 RAND 或 FRAND 承诺的约束。SDO 成员可以承诺以 RAND 或 FRAND 条款许可其所有对 SDO 标准至关重要的专利。就本声明而言，F/RAND 指两种类型的许可承诺。评论者经常交替使用这些术语来表示同一种实质性的承诺类型。具体的 RAND 或 FRAND 义务是因 SDO 而异的合同义务。
![人工智能在预测整形外科皮瓣结果中的作用：系统评价方案 Sabreena Moosa，医学博士候选人 [1]*，Robert Dydynsky，医学博士候选人 [1] [1] 麦克马斯特大学 Michael G. DeGroote 医学院，汉密尔顿，ON L8S 4K1 *通讯作者：sabreena.moosa@medportal.ca 简介：游离皮瓣手术包括重建各种组织缺损。皮瓣失败和感染、缺血等并发症仍然是皮瓣手术后令人担忧的问题，目前的术后标准护理是频繁的床边监测。机器学习模型等人工智能可以帮助外科医生进行术后监测和预测并发症。本系统评价的目的是为分析使用人工智能评估皮瓣手术结果和预测术后并发症的现有文献提供框架。方法：将使用 EMBASE 和 MEDLINE（1974 年至 2021 年 10 月）进行系统评价以确定相关文献。这将包括研究皮瓣手术术后环境中使用的人工智能和机器学习模型。主要结果将包括评估基于这些模型评估皮瓣手术后结果的准确性，包括：皮瓣成功率、愈合情况和术后 1 个月内的并发症。次要结果包括效益分析](/simg/e/e9689b8e3c5cc5a4c1f68e573ab7a476c9a26886.png)
人工智能在预测整形外科皮瓣结果中的作用：系统评价方案 Sabreena Moosa，医学博士候选人 [1]*，Robert Dydynsky，医学博士候选人 [1] [1] 麦克马斯特大学 Michael G. DeGroote 医学院，汉密尔顿，ON L8S 4K1 *通讯作者：sabreena.moosa@medportal.ca 简介：游离皮瓣手术包括重建各种组织缺损。皮瓣失败和感染、缺血等并发症仍然是皮瓣手术后令人担忧的问题，目前的术后标准护理是频繁的床边监测。机器学习模型等人工智能可以帮助外科医生进行术后监测和预测并发症。本系统评价的目的是为分析使用人工智能评估皮瓣手术结果和预测术后并发症的现有文献提供框架。方法：将使用 EMBASE 和 MEDLINE（1974 年至 2021 年 10 月）进行系统评价以确定相关文献。这将包括研究皮瓣手术术后环境中使用的人工智能和机器学习模型。主要结果将包括评估基于这些模型评估皮瓣手术后结果的准确性，包括：皮瓣成功率、愈合情况和术后 1 个月内的并发症。次要结果包括效益分析
人工智能在预测整形外科皮瓣结果中的作用：系统评价方案 Sabreena Moosa，医学博士候选人 [1]*，Robert Dydynsky，医学博士候选人 [1] [1] Michael G. DeGroote 医学院，麦克马斯特大学，汉密尔顿，ON L8S 4K1 *通讯作者：sabreena.moosa@medportal.ca 简介：游离皮瓣手术包括重建各种组织缺损。皮瓣失败和感染、缺血等并发症仍然是皮瓣手术后令人担忧的问题，目前的术后护理标准是频繁的床边监测。机器学习模型等人工智能可以帮助外科医生进行术后监测和预测并发症。本系统评价的目的是提供一个框架，用于分析使用人工智能评估皮瓣手术结果和预测术后并发症的现有文献。方法：将使用 EMBASE 和 MEDLINE（1974 年至 2021 年 10 月）进行系统回顾，以确定相关文献。这将包括研究皮瓣手术术后环境中使用的人工智能和机器学习模型的研究。主要结果将包括评估基于这些模型评估皮瓣手术后结果的准确性，包括：皮瓣成功率、愈合和术后长达 1 个月的并发症。次要结果包括分析使用机器学习模型评估皮瓣手术后结果的利弊。研究将由两名独立审阅者筛选；将使用 Cochrane 偏倚风险工具评估偏倚风险，并使用 QUADAS-2 工具评估方法学质量。讨论：该协议将提供综述框架，总结当前探索人工智能对皮瓣手术结果的作用的文献。结果将有助于为外科医生提供当前应用的概述，并确定潜在的进一步研究和开发领域。结论：由于目前的临床实践是定期的床边监测，整合人工智能可以使该过程对患者更高效、更准确、更安全，并减少劳动力负担或医疗保健系统成本。本综述有助于确定潜在和改进的领域，从而进一步帮助实现皮瓣手术后的成功结果。关键词：人工智能；机器学习；皮瓣手术；结果；并发症；术后；监测；皮瓣成功介绍皮瓣手术
自 2022 年 5 月 4 日起生效的 31A-4-115 有序撤离计划。（...
(a) 一般保险业务；(b) 一般保险业务；(c) 有限保险业务；(d) 根据第 31A-22-618.6(5)(e) 款停止所有小型雇主健康福利计划时，小型雇主团体健康福利计划市场；(e) 根据第 31A-22-618.6(5)(e) 款停止所有大型雇主健康福利计划时，大型雇主团体健康福利市场；或 (f) 根据第 31A-22-618.7(3)(e) 款停止所有个人健康福利计划时，个人健康福利计划市场。(2) 当保险公司打算退出本州的保险业务或将其年度总保费减少 75% 或更多时，保险公司应向保险专员提交有序退出计划。(3) 保险公司的有序退出计划应：
Chedrawi 和 Haddad：人工智能驱动的组织中准人类的崛起，终极
人工智能 (AI) 技术正在彻底改变每个行业，旨在复制人类的能力，包括学习和适应能力、感官理解和交互、推理和规划、程序和参数优化、自主性、创造力以及从大量多样化数字数据中创造知识的能力 (Yeung, 2018)。今天，人工智能 (AI) 在组织中的应用已显著增长 (Zaza et al., 2019)，学术界和工业界也越来越多地对其进行探索 (Riera & Ijimia, 2019)。事实上，我们正在目睹无数新数字技术不断取代正在使用的技术的例子，这种现象被称为技术转型和定制信息系统 (IS) (Doolin & McLeod, 2017 ; Tarhini et al., 2018; Thakurta et al., 2018)；然而，许多公司仍在努力实现“数字化转型” (Barthel & Hess, 2020)。
使用人工智能进行训练的机遇和缺点
如果没有人工智能和人工智能培训专家的投入，这份报告是不可能完成的，其中包括人工智能培训工具的开发者、雇主、工会、学者、官员和教育机构。非常感谢圆桌会议、小组讨论和后续访谈的参与者付出的时间和宝贵见解：David Barnes（IBM 公司）、Tibor Borbely-Pecze（匈牙利教育和技术部）、Anna Byhovskaya（经合组织工会咨询委员会）、Justine Cassell（巴黎人工智能研究所）、Giovana Chimantão Punhagui（Sistema Fiep）、Florian Dautil（Bayes Impact）、Arthur Fioravente Chiba（SkillLab）、Marie Christine Fregin（教育和劳动力市场研究中心）、Frank Gaiser（荷兰国防部）、Soon Joo Gog（SkillsFuture 新加坡）、Stephan Heuke（德国联邦就业局）、Martina Hofmann（德国联邦就业局）、Rita Kirkliauskinė（立陶宛就业服务局）、Rose Luckin（伦敦大学学院）、Tim Majchrzak（阿格德大学）、Sophie Thompson（VirtualSpeech）， Armand Vincentie（荷兰国防部）和 Tamsin Vine（索迪斯）。
利用单细胞基因组学绘制肿瘤抗原图谱
一个多世纪以前，德国化学家、诺贝尔奖获得者保罗·埃尔利希 (Paul Ehrlich) 认为，如果我们能够设计出一种选择性靶向致病因子的化合物，我们就应该能够杀死病原体而不伤害宿主 (Strebhardt 和 Ullrich，2008 年)。从那时起，埃尔利希的魔球或“魔法子弹”的概念就吸引了研究人员的想象力，他们寻求一种有效且特异性治疗疾病的可行疗法。尽管他的实验室取得了许多非凡的成就，但埃尔利希仍在努力寻找一种有效且有选择性的癌症治疗方法。他曾数十次使用苯胺染料和烷化剂进行化疗的实验都失败了。最后，埃尔利希在自己的癌症研究实验室外挂了一块牌子，上面写着：“进来的人放弃一切希望吧。”精准肿瘤学的概念——针对癌症而不影响身体其他部位的疗法——虽然很诱人，但似乎更多的是想象而不是现实。在埃尔利希提出这一概念后的几十年里，新兴的治疗方式重新激发了人们使用灵丹妙药对抗癌症的可能性。除了极少数例外，开发针对癌症特定靶点的化疗药物或其他靶向小分子疗法一直具有挑战性（伊马替尼用于治疗慢性粒细胞白血病是少数几个值得注意的例外之一）。具体而言，这些药物往往会调节全身多个组织中表达的靶点，而药物
系列/编号 NIST 特别出版物 800-53 Rev. 4 标题 联邦信息系统和组织的安全和隐私控制 出版日期 2013 年 4 月（包括截至 2015 年 1 月 22 日的更新） 撤回日期 2021 年 9 月 23 日 撤回说明 SP 800-53 Rev. 4 已被 SP 800-53 Rev. 5（2020 年 9 月，包括截至 20 年 12 月 10 日的更新）全部取代。
本出版物由 NIST 制定，旨在进一步履行其根据《联邦信息安全管理法》（FISMA）、公法（PL）107-347 所承担的法定职责。NIST 负责制定信息安全标准和指南，包括联邦信息系统的最低要求，但未经对此类系统行使政策权的适当联邦官员的明确批准，此类标准和指南不适用于国家安全系统。本指南符合管理和预算办公室 (OMB) 通告 A-130 第 8b(3) 节“保护机构信息系统”的要求，如通告 A-130 附录 IV：关键章节分析中所述。补充信息见通告 A-130 附录 III“联邦自动化信息资源的安全性”。
通过迁移学习和轮廓检测进行手绘逆向材料搜索和合成验证
摘要：各种形貌和化学性质的纳米材料广泛用于光子装置、高级催化剂、水净化吸附剂、农用化学品、药物输送平台以及成像系统等等。然而，寻找满足特定需求、具有所需结构、形状和尺寸的定制纳米材料的合成路线仍然是一个挑战，而且通常通过手动筛选研究文章来实现。在这里，我们首次通过迁移学习 (TL) 开发了扫描和透射电子显微镜 (SEM/TEM) 反向图像搜索和基于手绘的搜索，即 VGG16 卷积神经网络 (CNN) 重新用于图像特征提取和随后的图像相似性确定。此外，我们展示了该平台在碳酸钙系统上的案例使用，其中通过随机高通量多参数合成获得了足够量的数据，以及从文章中提取的金纳米颗粒 (NPs) 数据。该方法不仅可用于先进纳米材料的搜索和合成程序验证，还可以进一步与机器学习（ML）解决方案相结合，提供数据驱动的新型纳米材料发现。