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在澳大利亚建立国家疾病登记处的障碍是根据Chaanz先天性心脏病注册中心发展的障碍
目标。提供有关障碍的见解，这些障碍对澳大利亚任何国家注册中心的设立构成挑战。方法。分析我们在执行多机构协议（MIA）并获得道德和治理批准的经验，并于2020年6月获得大型医学研究期货基金赠款的后。结果。从2020年7月开始，尽管全职员工朝着这一目标努力，但我们与被处决的MIA的时间表为283天。随后，在Lead Site伦理批准后，批准现场治理的时间为9至291天。在MIA开发和签名期间，总共发送了214封电子邮件。有11-71封电子邮件发送给单个治理办公室，其他信息的请求点数范围为0到31个查询。结论。在执行国家联邦政府资助的注册机构项目的初始（研究前）阶段，需要大量时间和资源。我们报告了不同州和机构之间的要求的广泛差异。我们提出了几种策略，可以实施这些策略，以促进一种更简化的研究道德和治理方法。这种集中式方法将允许更好地利用资金，并促进医学研究的更好进步。
DAAMSIM：用于建立检测和避免系统要求的模拟框架
摘要：许多监管机构和标准组织正在制定遥控飞机系统 (RPAS) 的检测、警报和避让 (DAA) 系统的性能要求。DAA 系统可分解为三个功能：“检测”——态势感知；“警报”——确定可能存在冲突的交通、评估消除冲突的飞行路径并通知机长；“避让”——执行避让机动并确定“无冲突”。DAA 系统的“检测”功能取决于传感器、目标和环境特性（例如目标与背景的信噪比）。“警报”功能取决于冲突预测算法和人为因素要求。“避让”功能取决于 RPAS 机动性能、空域“规则”和保护范围的大小。上述因素会影响计算和执行避障操作所需的时间，从而保证规定的脱靶距离，并决定传感器的“检测”要求。本文介绍了 DAAMSim：一种公开可用的建模和仿真框架，由加拿大国家研究委员会开发，用于支持确定 DAA 系统要求和评估 DAA 系统性能。本文描述的框架结合了各种传感器、跟踪器和避障模型等功能组件；数据回放；可视化
服役期限和美国本土以外服役期 (OCONUS) A. 国防部服役成员。下表根据国防部指令 (DoDI) 1315.18“军事人员分配程序”规定了国防部服役成员的服役期限 OCONUS（以月为单位）。服役成员家属限制服役期在表中显示为无人陪同 (NA)。对于国家海洋和大气管理局 (NOAA) 服役成员，请参见 B 部分，对于国防部文职雇员，请参见 C 部分。1. 服役期限的确定。驻扎在 OCONUS 的国防部服役成员的标准服役期限为 36 个月（有陪同服役）和 24 个月（无人陪同服役）。夏威夷和阿拉斯加是例外，这两个地方的服役期限（有陪同服役和无人陪同服役）都是 36 个月。军事部门或作战司令部可能会提供确凿证据，证明特定服役必须是较短的服役。 DoDI 1315.18 中规定了确定海外服役时长的程序。2. 服役时长变更。按照 DoDI 1315.18 的规定提交服役时长变更提案。请勿向每日津贴、差旅和交通津贴委员会 (PDTATAC) 提交服役时长变更提案。3. 预备役例外。根据联合旅行条例第 030302 或 032301 段的规定，获得海外任务永久变更驻地 (PCS) 津贴的预备役成员无需在该国或更长时间服役既定的服役时长
服役期限和美国本土外服役期限 (OCONUS) A. 国防部服役人员。下表根据国防部指令 (DoDI) 1315.18“军事人员分配程序”规定了国防部服役人员的服役期限 OCONUS（以月为单位）。 受家属限制的服役人员服役期限在表中显示为无人陪同 (NA)。对于美国国家海洋和大气管理局 (NOAA) 服役人员，请参见 B 节，对于国防部文职雇员，请参见 C.1 节。服役期限的确定。驻扎在 OCONUS 的国防部服役人员的标准服役期限为 36 个月（有人陪同服役）和 24 个月（无人陪同服役）。夏威夷和阿拉斯加是例外，无论是有人陪同还是无人陪同，其服役期都是 36 个月。军事部门或作战司令部可能会提供确凿证据，证明特定服役期必须是较短的服役期。确定海外服役期的程序在 DoDI 1315.18 中有规定。2.服役期变更。按照 DoDI 1315.18 的规定提交服役期变更提案。请勿向每日津贴、差旅和交通津贴委员会 (PDTATAC) 提交服役期变更提案。3.预备役部队例外。预备役成员获准永久变更驻地 (PCS) 津贴，用于海外任务，如《联合旅行条例》第 030302 或 032301 段所述，无需在被分配的国家或海外地区服役既定的服役期限。参见 DoDI 1315.18 。4.关键岗位。有关关键岗位政策和分配程序，请参阅国防部 1315.18 和国防部副部长（人事和战备）备忘录《海外任职期限变化——阿拉伯半岛地点》，2020 年 6 月 2 日。
Kalpasar 项目或 Khambhat 湾开发项目计划在 Khambhat 湾上修建一条 60 公里长的堤坝，以建立一个巨大的
卡尔帕萨项目有望在古吉拉特邦中心地带打造一个可持续发展的区域，具有增强的发展潜力，包括：（1）对索拉什特拉缺水地区进行水资源管理和灌溉。 （2）可再生能源发电； （3）由于坎巴特地区常见的潮汐变化趋于稳定，海湾地区土地增多； （4）改善巴鲁奇和巴夫那加尔之间的连通性，从而与艾哈迈达巴德形成“金三角”，旅行距离从 240 公里缩短到 60.13 公里，这也将直接有助于减少燃料消耗和温室气体排放。
建立可再生能源伙伴关系的指南
绿色能源园区：太阳能电力生产商和电池系统运营商 Flux50：电池系统的所有者/投资者，以平衡生产和消费 数据中心：电力的主要消费者和废热的提供者 当地公司：成为未来电力和热力的生产消费者 住宅区开发商：成为废热的潜在客户 区域供热系统的（潜在）运营商：负责运行供热网络 大学：模拟（未来）能源共享流和点对点交易 弗拉芒地区配电系统运营商 (DSO)：实现基础设施的再利用 阿瑟市政府：负责建筑许可证，例如供热网络 弗拉芒监管机构 VREG：负责阻碍成本效益能源共享的关税结构 律师事务所：提供实施当地能源社区机会的见解
建立 - 易感性 - 敏感性 -
引言在医疗保健和农业中，抗生素的广泛使用导致了抗生素耐药性的生产力的出现，从而降低了我们有效治疗常见感染的能力。通过预测抗生素耐药性达到了临界点，我们必须开发新的，抗生素的药物，以避免由于可治疗的常见常见感染而导致死亡率增加的未来。在美国，预先描述了15％的抗生素治疗尿路感染（UTIS）（1）每年影响数百万妇女。对于那些患有急性UTI的人，25％的经历了复发性UTI（RUTIS）（1），每年涉及多种感染，需要多种抗生素课程。UTI的近期历史是RUTI的已知危险因素（2），但是导致复发的机制大多未知。加上抗生素的耐药性使UTI更难治疗，并且通常需要使用广谱抗生素。具有讽刺意味的是，抗生物使用也是UTI的重要危险因素（3），这可能是由于对肠道微生物群的相关删除作用，其中大多数尿道病均居住。大约50％的rutis是由引起初始感染的相同菌株引起的（4），主张与当前处理没有充分清除的宿主相关的疗程。因此，迫切需要更好地理解与宿主相关的储层中的尿路病动力学，以开发限制发病率和抗生素消耗的治疗方案。此过程utis最常见的是肝病大肠杆菌（UPEC）引起的，它位于肠道中，可以升高尿路以引起感染。
未来：重建豚鼠体内哮喘模型
目前，使用哮喘动物模型的研究以小鼠模型为主。这是由于对小鼠炎症和免疫反应的全面了解以及生产转基因小鼠的工具所致。然而，许多已确定的治疗靶点会影响小鼠模型中的气道高反应性和炎症，但在哮喘的临床测试中却令人失望。因此，迫切需要更接近人类哮喘的新动物模型。几十年来，豚鼠一直用于哮喘研究，并提供了哮喘模型不同方案的综合表格。这些研究主要集中在该疾病的药理学方面，豚鼠无疑优于小鼠。进一步的原因是，与小鼠相比，人类和豚鼠气道在解剖学和生理学上相似，特别是在气道分支、神经生理学、肺循环和平滑肌分布以及肥大细胞定位和介质分泌方面。然而，由于缺乏试剂和特定的分子工具来研究豚鼠的炎症和免疫反应，其在哮喘研究中的应用大大减少。本立场文件的目的是回顾和总结我们对使用豚鼠体内模型进行哮喘研究的不同方面的了解。相关目的是强调未来必须解决的未满足需求。
肾小球病理学发现的分类 UP LEARNING 和肾病专家 - AI 集体 ENGROCTIVE 方法 Eiichiro Uchino #A,B Yugami C , Sachiko Minamiguchi f , Hironi Haga f , Motoko Yanagita B,g , Yasushi Ono D,HA) 京都大学医学院医学智能系统系，日本京都 B) 日本京都肾脏病学系，日本京都，京都，京都，京都，京都，京都，京都，日本 D) 京都大学医学院生物医学数据智能系，日本京都 E) 京都大学医院医学信息学和管理规划部，日本京都 F) 京都大学医学院诊断病理学系，日本京都 H) Rise，药物开发数据智能平台小组，日本横滨 # 这些作者贡献者对这项工作做出贡献。 Running title: Glomeruli classification by deep learning Keywords: renal pathology, artificial intelligence, deep learning, collective intelligence Corresponding authors: Yasushi Okuno, Department of Biomedical Data Intelligence, Kyoto University, 53 Shogoin-Kawahara-cho, Sakyo-ku, Kyoto 881, FAX: +81-75-751-4881, E-mail: okuno.yasushi.4c@kyoto-u.ac.jp and Motoko Yanagita, Department of Nephrology, Graduate School of Medicine, Kyoto University, 54 Shogoin-Kawahara-cho, Sakyo-ku, Kyoto 606-8507, Japan Phone: +81-75-751-3860, FAX: +81-75-751-3859, E-mail: motoy@kuhp.kyoto-u.ac.jp Abstract Background Automated classification of glomerular pathological findings is potentially beneficial in establishing an efficient and objective diagnosis in renal pathology.虽然先前的研究已经验证了用于对整体硬化和肾小球细胞增殖进行分类的人工智能（AI）模型，但诊断还需要其他一些肾小球病理学发现。这些人工智能模型与临床医生之间的合作是否能提高诊断性能还不得而知。在这里，我们开发了人工智能模型来对肾小球图像进行分类，以获得病理诊断所需的主要发现，并研究这些模型是否可以提高肾病科医生的诊断能力。方法
肾小球病理学发现的分类 UP LEARNING 和肾病专家 - AI 集体 ENGROCTIVE 方法 Eiichiro Uchino #A,B Yugami C , Sachiko Minamiguchi f , Hironi Haga f , Motoko Yanagita B,g , Yasushi Ono D,HA) 京都大学医学院医学智能系统系，日本京都 B) 日本京都肾脏病学系，日本京都，京都，京都，京都，京都，京都，京都，日本 D) 京都大学医学院生物医学数据智能系，日本京都 E) 京都大学医院医学信息学和管理规划部，日本京都 F) 京都大学医学院诊断病理学系，日本京都 H) Rise，药物开发数据智能平台小组，日本横滨 # 这些作者贡献者对这项工作做出贡献。 Running title: Glomeruli classification by deep learning Keywords: renal pathology, artificial intelligence, deep learning, collective intelligence Corresponding authors: Yasushi Okuno, Department of Biomedical Data Intelligence, Kyoto University, 53 Shogoin-Kawahara-cho, Sakyo-ku, Kyoto 881, FAX: +81-75-751-4881, E-mail: okuno.yasushi.4c@kyoto-u.ac.jp and Motoko Yanagita, Department of Nephrology, Graduate School of Medicine, Kyoto University, 54 Shogoin-Kawahara-cho, Sakyo-ku, Kyoto 606-8507, Japan Phone: +81-75-751-3860, FAX: +81-75-751-3859, E-mail: motoy@kuhp.kyoto-u.ac.jp Abstract Background Automated classification of glomerular pathological findings is potentially beneficial in establishing an efficient and objective diagnosis in renal pathology.虽然先前的研究已经验证了用于对整体硬化和肾小球细胞增殖进行分类的人工智能（AI）模型，但诊断还需要其他一些肾小球病理学发现。这些人工智能模型与临床医生之间的合作是否能提高诊断性能还不得而知。在这里，我们开发了人工智能模型来对肾小球图像进行分类，以获得病理诊断所需的主要发现，并研究这些模型是否可以提高肾病科医生的诊断能力。方法
建立可靠性和有效性的证据以使用...
头盔是冰球运动中使用的主要头部保护形式。然而，脑震荡仍然对冰球运动员构成重大健康威胁。虽然研究人员已经使用气动冲击器来模拟导致脑震荡的冰上头部撞击损伤机制，但需要使用这些冲击器的加速度测量的可靠性和有效性证据来准确模拟头部撞击损伤。本研究的目的是为使用新型气动头盔水平冲击系统测量线性加速度提供可靠性和有效性证据。结果提供了使用新型冲击器测量施加到头模上的线性加速度时的可靠性（ICC=.787-.875，p < .0001）和并发相关有效性（ICC=.852-.949，p < .0001）证据。这些结果表明新型冲击器符合头盔测试标准。