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个人数据名称：Brenda Douglass，DNP，APRN，FNP-C，CDCES，CNE，CTTS办公室地址：Johns Hopkins University，护理学院525 N. Wolf
荣誉和奖项2024学术护士教育学证书（ANEC）奖（提名/院长）来自约翰·霍普金斯大学（Johns Hopkins University）的马里兰州高等教育委员会（MHEC）。获奖者，$ 5,000 2023新的护理学院奖学金（提名/院长）来自约翰·霍普金斯大学的马里兰州高等教育委员会（MHEC）。获奖者，50,000美元（5年以上）2021教学卓越奖提名人，护理与健康教授学院，德雷克塞尔大学2019年学术级别晋升，德雷克塞尔大学副教授，Drexel University 2018-2019新兴教育管理员研究所，Scholar，Scholar School（九年级学者中的教学培训;德雷克塞尔大学护理与健康学院的获得者2017年教学卓越奖提名人，护理与健康教授学院，德雷克斯尔大学2011学术区别，查塔姆大学，萨米·劳德（Summa cum Laude），查塔姆大学（Chatham University）| Sigma Theta Tau国际荣誉学会归纳，Chi Zeta荣誉学会归纳2006年学术区别，Summa Cum Laude，Thomas Jefferson University | Sigma Theta Tau国际荣誉学会，Delta Rho Honor Society归纳2005-2006奖获得者全能奖学金，独立蓝十字和Blue Shield，宾夕法尼亚州高等教育奖学金2004-2005奖学金获得者奖学金获得全能奖学金，独立蓝十字和Blue Cross＆Blue Shield，PA高等教育奖学金，PA高等教育奖学金，2004年学术奖学金，2004年cuma cumaude cumaude laude，Imbacaculata commaculata commaculata commaculata commaculata commaculata compis | Sigma Theta Tau国际荣誉学会归纳，Alpha Sigma Lambda分会资助的研究/授予
在子宫内电穿孔中，多d缩的基因组 -
位于小鼠大脑皮层中的原生质星形胶质细胞（PRA）紧密并置，在成人阶段形成了明显连续的三维基质。到目前为止，没有免疫染色策略可以将它们单一单一的策略和在成熟动物和皮质生成过程中的形态进行分割。皮质PRA起源于背胸膜中的祖细胞，可以轻松地使用整合载体的子宫电穿孔来靶向。这里提出了一项方案，该方案将这些细胞用可抑制基因组融合的颜色（魔术）标记策略标记，该策略依赖于PiggyBac/ tol2换位和CRE/ LOX重组以随机表达明显的荧光蛋白（蓝色，氰基，黄色和红色），以特定于特异性的亚细胞界面。这种多色命运映射策略使在胶片发生开始之前与颜色标记物的结合可以标记附近的皮质祖细胞，并跟踪其后代，包括星形胶质细胞，从胚胎到各个细胞水平的成人阶段。半parse标记通过调整电穿孔矢量的浓度和颜色对比度的浓度，该颜色可通过多种基因组整合的颜色标记（魔术标记或MM）提供，使星体胶质细胞个性化并将其领土和复杂的形态单一单一单一单一单独化。是一个全面的实验工作流程，包括电穿孔程序的详细信息，通过共聚焦显微镜进行多通道图像堆栈以及计算机辅助的三维分割，这将使实验者能够评估单个PRA的体积和形态。总而言之，魔术标记的电穿孔提供了一种方便的方法，可以单独标记许多星形胶质细胞并在不同的发育阶段访问其解剖特征。该技术对于分析各种小鼠模型中的皮质星形胶质细胞形态特性将是有用的，而无需诉诸于具有转基因报告基因的复杂杂交。
Vipan Kakkar学校/地址
研究兴趣主要包括基本上在芯片设计领域的应用工程技术。针对复杂芯片设计的研究作品包括超低功率VLSI技术，片上电力电子和控制，超低功率模拟和混合信号设计，微电机械系统（MEMS）设计，实验室芯片和植入设备。在同行评审中发表了几篇研究文章，审查了高影响力期刊和国际会议。撰写了一本关于芯片设计系统的书。ieTe的终身会员，曾是印度IEEE的执行成员。他曾担任一些期刊的编辑委员会成员。评估了瑞士国家科学基金会（SNSF）和瑞士创新局的研究项目。从事几个学术和研发项目，包括与国际组织的合作。学术/研究项目
解决阿尔及利亚的缺水和荒漠化
5。讨论虽然AI具有巨大的潜力，但几个障碍阻碍了其在阿尔及利亚的采用。缺乏基础设施，包括农村地区可靠的电力和互联网连接，提出了重大挑战。此外，AI技术的高成本限制了其对小型农民的可及性。对新技术的文化抵抗以及AI发展中当地专业知识的有限可用性进一步加剧了这些挑战。解决这些障碍需要针对基础设施发展的有针对性投资，政府采用AI的补贴以及与国际组织的合作伙伴关系，以降低成本和转移知识（Karim等，2021）。此外，建立公私伙伴关系可以加速农业和环境管理中的AI技术。5.1比较分析与面临类似挑战的其他国家的比较分析显示，阿尔及利亚的有价值的教训。例如，突尼斯采用AI进行水管理的水效率提高了20％，而摩洛哥将机器学习用于荒漠化监测使得成功地造林了退化的土地。这些例子强调了政府支持，国际合作和公众意识运动在确保基于AI的解决方案成功方面的重要性。5.2次数通过从这些经验中学习，阿尔及利亚可以开发一个强大的框架来实施AI，以打击缺水和荒漠化。但是，实现这些结果将需要克服经济，技术和文化障碍。该框架应包括明确的政策，能力建设计划和经济激励措施，以鼓励采用AI技术。结果表明，AI有可能大大减少水浪费，优化农业实践并改善阿尔及利亚的土地恢复工作。
GAO-25-107244，海岸警卫队：应对海上运输系统的网络安全风险所需的额外努力
为了帮助解决这些风险，海岸警卫队通过提供直接技术援助，提供自愿执行网络安全实践的自愿指南以及共享网络威胁信息，为MTS所有者和运营商提供帮助。该服务还通过设施和船只检查提供监督，包括与网络安全相关的缺陷的识别和记录。但是，海岸警卫队无法轻松从其记录系统（用于安全和执法部门的海洋信息）中获取有关网络安全特定检查结果的完整信息。更新其系统，以便可以访问所有与网络安全相关的缺陷的完整信息，这将有助于海岸警卫队更好地提供对业主和运营商的监督，并帮助定位服务以防止网络攻击可能影响MTS的网络攻击。
解决产妇心理健康问题
Trost, SL、Beaurard, JL、Smoots, AN、Ko, JY、Haight SC、Moore Simas AS、Byatt N、Madni SA、Goodman, D.《预防妊娠相关精神健康死亡：来自 14 个美国孕产妇死亡率审查委员会的见解，2008-17 年》。《健康事务》第 40 卷，第 10 期。
总统西里尔·拉马福萨发表国情咨文
2025 年 2 月 6 日 开普敦市政厅 国民议会议长 Thoko Didiza 女士、全国省级事务委员会主席 Refilwe Mtshweni-Tsipane 女士、副总统 Shipokosa Paulus Mashatile、首席大法官 Mandisa Maya 和法官主席、前总统 Thabo Mbeki、前总统 Kgalema Motlanthe、前副总统 David Mabuza、前国民议会议长 Baleka Mbete 女士、前国民议会议长 Lechesa Tsenoli 先生、前全国省级事务委员会主席 Amos Masondo 先生、开普敦市市长 Geordin Hill-Lewis 先生、外交使团团长、地区团长和使团团长 国会议员、南非同胞们，我们在这里聚集，因为我们的国家正在哀悼 14 名南非士兵的悲惨和毁灭性损失，他们是执行任务的一部分为刚果民主共和国东部带来和平。我们向以下人士致敬：
为应对外国安全威胁、不当外国干涉、
国防部长建立一项计划，与从事国防研究和工程活动的高等教育机构合作，并任命一名学术联络员。还要求国防部公布中国机构名单。这项要求在2020财年国防授权法第1281节中做了进一步修改和更新，以支持保护国家安全学术研究人员免受不当影响和其他安全威胁。2024财年国防授权法第1223和1224节还做了其他修改，要求在2025年7月之前提交关于第1286节政策和程序以及NSPM-33实施情况的报告。新增内容还要求国防部通知涉嫌故意与第1286节名单上确定的实体接触的个人，建立上诉程序和年度合规认证要求。 《2025 财政年度国防授权法》第 226 条和第 238 条增加了对国防部定期审查研究奖项的要求，以确保符合国防部当前的研究安全政策，并禁止国防部向与第 1286 条清单中确定的实体合作开展基础研究的高等教育机构提供资金。•《2020 财政年度国防授权法》第 1746 条要求
2025夏季学校课程列表备忘录到sboe.docx
对于詹妮弗·伯克（Jennifer Berk）来说，认可和行动呼吁的月份提醒您，对ra的测试不受任何特定季节或日历日期的约束 - 全年对公共健康和安全至关重要。Berk是印第安纳州卫生部（IDOH）负责人和健康家庭部门的环境经理，他与Radon计划经理Katie Etter兼部门总监Paul Krivins一起工作，担任IDOH的Radon Testers的首选团队以及任何想了解如何保护自己免受暴露侵害的人。Berk说，IDOH的角色是作为众多住宅ra测试人员和缓解仪的参考，所有这些人都必须获得国家和全国认证的许可，以确保他们意识到国家标准并建立一致性和连续性。
AI在护理中的集成：解决当前的申请，挑战和未来方向
人工智能越来越影响医疗保健，为护理实践提供了变革的机会和挑战。本次审查批判性地评估了AI在护理中的整合，重点关注其当前的应用，局限性和需要进一步调查的领域。对最近的研究的全面分析强调了AI在临床决策支持系统，患者监测和护理教育中的使用。但是，确定成功实施的几个障碍，包括技术限制，道德困境以及对劳动力适应的需求。文献中的显着差距也很明显，例如，护理特定的工具的发展有限，不可能有效的长期影响评估以及缺乏针对护理环境量身定制的全面道德框架。深入探讨了人工智能重塑个性化护理，在护理中提高机器人技术的潜力，并深入探讨了全球健康挑战。本综述将现有知识融为一体，并确定未来研究的关键领域，强调了将AI进步与护理的特定需求保持一致的必要性。解决这些差距对于充分利用AI的潜力是必不可少的，同时降低相关风险，最终增强护理实践并改善患者的结果。