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CHA 2023-2025实施策略报告
CHA资源承诺和计划合作CHA的社区健康改善部（CHI）致力于通过协作关系，教育和临床服务来改善CHA服务区域社区的健康。 具体的目标是减少健康不平等，通过进行社区评估，作为社区召集人来更好地了解健康，并将我们的患者和员工与社区服务和CHA联系起来。 我们与公共卫生部门，其他医疗保健组织和社区合作伙伴合作，以确定潜在的合作，确定新兴问题，制定计划和计划，以减少健康差异，促进健康，改善整体社区健康并影响公共政策。 我们的努力是通过司法和卫生公平范围来改善健康不可或缺的一部分。CHA资源承诺和计划合作CHA的社区健康改善部（CHI）致力于通过协作关系，教育和临床服务来改善CHA服务区域社区的健康。具体的目标是减少健康不平等，通过进行社区评估，作为社区召集人来更好地了解健康，并将我们的患者和员工与社区服务和CHA联系起来。我们与公共卫生部门，其他医疗保健组织和社区合作伙伴合作，以确定潜在的合作，确定新兴问题，制定计划和计划，以减少健康差异，促进健康，改善整体社区健康并影响公共政策。我们的努力是通过司法和卫生公平范围来改善健康不可或缺的一部分。
投资者演示
本演示文稿包含有关HBL未来业务前景和业务盈利能力的某些前瞻性信息，这些信息遭受了许多风险和不确定性的影响，实际结果可能与此类前瞻性陈述中的结果有实质性的不同。The risks and uncertainties relating to these statements include, but are not limited to, risks and uncertainties, regarding fluctuations in earnings, our ability to manage growth, competition (both domestic and international), economic growth in India and the target countries for exports, ability to attract and retain highly skilled professionals, time and cost over runs on contracts, government policies and actions with respect to investments, factors, regulations, interest rates and other fiscal costs generally在经济中占上风。公司不承担任何公告，以防这些前瞻性陈述中的任何一个在将来发生实质性不正确，或者不时地更新公司或代表公司的任何前瞻性陈述。本演示文稿的任何部分都不得在未经公司事先明确同意的情况下复制，复制，转发给任何以电子形式印刷的第三方。
探索蔗糖发酵：微生物，生化途径和应用
蔗糖发酵是一个过程，涉及通过某些类型的微生物（例如酵母菌和细菌）将蔗糖转化为乙醇和二氧化碳的过程。此过程具有多种应用，从酒精饮料的生产到生物燃料和其他化学物质的工业生产。在本文中，我们将探讨蔗糖发酵背后的科学，包括所涉及的微生物，生化途径以及该过程的应用。蔗糖发酵通常由酵母和细菌等微生物进行。在蔗糖发酵中使用的最常见的酵母中是酿酒酵母和Zygosacchachomyces rouxii，而诸如Zymomonas mobilis和actobotobacter xylinum之类的细菌也能够执行此过程。酿酒酵母，也称为酿酒酵母，是一种单细胞的真菌，通常用于啤酒，葡萄酒和面包的生产中。它可以通过将蔗糖分解为葡萄糖和果糖来发酵，然后将其转化为乙醇和二氧化碳。在存在氧气的情况下，酿酒酵母也可以将乙醇转化为乙醛，该醛将进一步氧化为乙酸。Zygosaccharomyces rouxii是能够发酵的酵母。与酿酒酵母不同，它可以直接发酵蔗糖而不先将其分解成葡萄糖和果糖。Z. rouxii通常用于生产甜葡萄酒和强化葡萄酒，以及生产某些发酵食品（例如酱油和味oo）。它能够发酵Zymomonas mobilis是一种细菌，以其以非常高的速度发酵糖的能力而闻名。
tauvid™：第一个用于成像阿尔茨海默氏病tau病理学的FDA批准的宠物示踪剂
摘要 - 专门的深度学习（DL）加速器和神经形态处理器的出现为将深度和尖峰神经网络（SNN）算法应用于医疗保健和生物医学应用的新企业带来了新的机会。这可以促进医学互联网系统（IoT）系统和护理点（POC）设备的进步。在本文中，我们提供了一个教程，描述了如何使用各种技术，包括新兴的回忆设备，可编程的门阵列（FPGA）和互补的金属氧化物半导体（CMOS），可用于开发有效的DL加速器，以解决各种诊断诊断，模式识别的诊断，信号过程和信号过程中的各种问题。此外，我们探讨了尖峰神经形态处理器如何补充其DL对应物以处理生物医学信号。该教程通过应用于医疗保健领域的大量神经网络和神经形态硬件的大量文献进行了研究。我们通过执行将传感器融合信号处理任务与计算机视觉相结合的传感器融合信号处理任务来标记各种硬件平台。在推理潜伏期和能量方面进行了专用神经形态处理器和嵌入AI加速器的比较。最后，我们对领域的分析进行了分析，并分享了各种加速器和神经形态处理器引入医疗保健和生物医学领域的优势，缺点，挑战和机遇的观点。
夹子驱动的器官分割和肿瘤检测的通用模型
越来越多的公共数据集显示出对自动器官细分和图检测的显着影响。但是，由于每个数据集的大小和部分标记的问题，以及对各种肿瘤的有限侵入，因此所得的模型通常仅限于细分特定的器官/肿瘤，以及ig- ignore ignore ignore的解剖结构的语义，也可以将其扩展到新颖的Domains。为了解决这些问题，我们提出了剪辑驱动的通用模型，该模型结合了从对比的语言图像预训练（剪辑）到细分模型中学到的文本嵌入。这个基于夹子的标签编码捕获了解剖学关系，使模型能够学习结构化特征嵌入和段25个器官和6种类型的肿瘤。提出的模型是从14个数据集的组装中开发的，使用总共3,410张CT扫描进行培训，然后对3个附加数据集进行了6,162个外部CT扫描进行评估。我们首先在医疗细分十项全能（MSD）公共排行榜上排名第一，并在颅库（BTCV）之外实现最先进的结果。此外，与数据集特异性模型相比，大学模型在计算上更有效（更快6英制），从不同站点进行CT扫描更好，并且在新任务上表现出更强的传输学习绩效。
2010年沙门氏菌爆发与红色和黑胡椒/意大利风格的肉有关
环境临床文档（ACD）是一种利用人工智能（AI）来转录和解释患者 - 智利对话的技术。ACD平台利用高级语音识别和自然语言处理技术来生成临床医生审查的临床注释。这项技术通常是通过智能手机上的移动应用程序实施的，它利用该设备的麦克风来捕获对话（Tierney等，2024； Misurac等，2023； Albrecht等，Albrecht等，2024）。环境临床文档是生成AI在医疗保健中的主要应用，吸引了研究和开发的大量投资，以及在各种医疗保健环境中快速实施这些技术。为此目的设计了各种环境AI平台和工具，包括AWS HealthScribe，Nuance Dragon Ambient Experience（DAX），DeepScribe和3M M*Modal Fluengence Align。
Synergynet：弥合离散和连续表示之间的差距，以进行精确的医学图像分割
近年来，已经提出了连续的潜在空间（CLS）和DISCRETE潜在空间（DLS）深度学习模型，以改善医学图像分析。但是，这些模型遇到了不同的挑战。cls模型捕获了复杂的细节，但由于其强调低级特征，因此在结构表示和易男性方面通常缺乏解释性。尤其是，DLS模型提供了可解释性，鲁棒性以及由于其结构性潜在空间而捕获粗粒度信息的能力。但是，DLS模型在捕获细粒细节方面的功效有限。为了确定DLS和CLS模型的局限性，我们采用了Synergynet，这是一种新型的瓶颈体系结构，旨在增强现有的编码器 - 核编码器分割框架。Synergynet无缝地将离散和连续的表示形式整合到利用互补信息中，并成功保留了细学的表示的细节。我们对多器官分割和CAR-DIAC数据集进行的实验实验表明，SynergyNet的表现优于包括Transunet：Transunet：DICE评分提高2.16％的其他最新方法，而Hausdorff分别分别提高了11.13％。在评估皮肤病变和脑肿瘤分割数据集时，我们观察到皮肤病变分割的交互分数的1.71％的重新提高，脑肿瘤分割的增长率为8.58％。我们的创新方法为增强医学图像分析关键领域中深度学习模型的整体性能和能力铺平了道路。
实施状态和结果报告
该项目继续加强疾病监测系统，公共卫生实验室和流行病学能力。报告期间的关键成就是完成非LAB员工在COVID-19测试中的培训，并加强实验室商品供应链管理，通过采购设备的采购，基础设施的翻新以及为各种医疗设备采购的准备工作，提高了实验室的能力和服务提供的能力。所有医疗设备的技术规格和维护服务合同，包括氧气厂，磁共振成像（MRI），数字X射线，超声扫描机，Zomba Central Hospital Hospital Hospital（平板电脑）和计算机扫描（CT）扫描仪的一个数据中心，也已开发。该项目支持的Covid-19-19-19疫苗的采购已经完成，通过联合国儿童基金会采购的药物和用品中有35％已在国家提供。卫生部已与世界卫生组织（WHO）合作进行采购和交付
互相抓挠：通过类别意识群体自我支持学习
尽管磁共振成像（MRI）对脑肿瘤分割和发现非常有帮助，但它在临床实践中缺乏某些方式。作为一种态度，预测绩效的退化是不可避免的。根据当前的实现，在模态特征的训练过程中，不同的模式被认为是独立的，彼此之间是独立的，但是它们是互补的。在本文中，考虑到不同方式对各种肿瘤区域的敏感性，我们提出了一种意识到类别的G组大量学习框架（称为GSS），以弥补本性模态模态提取阶段的信息。确切地说，在每个预测类别中，所有模态的预测构成了一个组，其中选择了最出色的灵敏度的预测作为组领导者。小组领导者与成员之间的合作努力以高的一致性和确定性为基础。作为我们的次要贡献，我们引入了一个随机面具，以减少可能的偏见。GSS采用标准培训策略而无需具体的建筑选择，因此可以轻松地插入现有的全模式内脑肿瘤分段中。在BRATS2020，BRATS2018和BRATS2015数据集上进行了明显的，广泛的实验表明，GSS可以平均证明现有的SOTA算法的性能平均为1.27-3.20％。该代码在https://github.com/qysgithubopen/gss上发布。
RBHSD 实施计划 2024-2025.docx
此加州社区学校合作计划 (CCSPP) 实施计划模板由州社区学校转型援助中心 (S-TAC) 与加州教育部 (CDE) 合作创建。此模板旨在支持实施申请人提交实施计划（每个站点）作为其申请请求的一部分，并更广泛地支持 CCSPP 受助者实施社区学校。它应被视为一份动态文档，定期更新以反映您的社区学校的进展和需求、立法更新以及由您的持续改进和学校社区参与流程所形成的课程修正。整个模板都引用了地方教育机构 (LEA)，以鼓励 LEA 和站点在实施 CCSPP 方面进行合作。