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关于整合 LGBTQI+ 的行业指导......
1 在本报告中，我们使用首字母缩略词 LGBQTI+ 来反映具有不同性取向、性别认同、性别表达和性别特征的人群。在讨论仅针对更广泛人群中的特定子群体的研究或计划时，我们可能会使用略有不同的首字母缩略词（例如 LGBT）。 2 本行业指导意见广泛指 LGBTQI+ 经济包容。我们理解这种背景下的经济包容性是确保社会所有成员，特别是 LGBTQI+ 人士，都能充分、公平、平等地获得就业、创业、金融和市场等经济机会，以创建一个每个人都能参与并从增长中受益的经济体系。因此，我们交替提到促进“经济包容”、“经济赋权”和“经济增长”的活动和干预措施。
整合 FNIRS 与机器学习
本研究的目的是介绍一种辅助诊断帕金森病 (PD) 的方法，即将功能性近红外光谱 (fNIRS) 研究分类为 PD 阳性或阴性。fNIRS 是一种非侵入性光信号模式，可传达大脑的血液动力学反应，特别是大脑皮层血氧变化；与其他神经成像模式相比，它是一种非侵入性且具有成本效益的方法，因此值得探索其作为辅助 PD 检测工具的潜力。除了将 fNIRS 与机器学习相结合之外，这项工作的贡献还在于实施和测试了各种方法，以找到实现最高性能的实现。所有实现都使用逻辑回归模型进行分类。从每个参与者的 fNIRS 研究中提取了一组 792 个时间和光谱特征。在两个表现最佳的实现中，使用了一组特征排序技术来选择精简的特征子集，然后使用遗传算法对其进行精简。为了实现最佳检测性能，我们的方法达到了 100% 的准确率、精确率和召回率，F1 得分和曲线下面积 (AUC) 为 1，使用了 14 个特征。这大大推进了 PD 诊断，凸显了将 fNIRS 和机器学习相结合用于非侵入性 PD 检测的潜力。关键词：帕金森病、功能性近红外光谱、机器学习、特征子集选择、遗传算法
在放射治疗中整合人工智能
放射疗法对于癌症治疗至关重要，但是由于基础设施和劳动力短缺，通道仍然有限。在放射学工作流程中人工智能（AI）的整合具有提高效率并提高患者结果的潜力。本综述分析了AI应用在放射肿瘤学中的当前格局，重点是治疗过程的各个阶段，包括决策，治疗计划和质量保护和质量评估。我们评估了AI技术的功能，尤其是深度学习算法，在自动化任务（例如图像分割和剂量优化）中。调查结果表明，通过促进自动肿瘤描述并增强图像注册过程，AI可以显着提高治疗计划的准确性和一致性。此外，AI驱动的预测模型在预测治疗反应和优化针对单个患者解剖学的辐射剂量方面显示出了希望。然而，这些技术的临床采用受到挑战的阻碍，包括AI算法的黑盒性质，对广泛验证的需求以及对数据隐私的担忧。当AI革新辐射肿瘤学的潜力是显而易见的，但在发生广泛实施之前，必须解决重大的障碍。未来的努力应着重于开发可解释的AI系统，建立强大的验证框架，并将AI工具集成到现有的临床工作流程中，以提高全球癌症护理的质量。
将CCS整合在探索策略
在追求可持续能源解决方案和增强能源安全时，将碳捕获和储存（CC）的整合到勘探策略中是至关重要的。地球科学家在这项努力中发挥了核心作用，利用他们的专业知识来浏览CCS在勘探框架内实施的复杂性。本文深入研究了CCS集成的多方面景观，阐明了其在减轻温室气体排放和加强可持续性工作的重要性。通过对传统勘探策略的全面分析，强调了结合CCS方法来强化可持续性目标的迫切需求。地球科学家配备了专业技能，在推动CCS集成方面扮演着关键的角色。他们在数据分析方面的熟练程度，再加上对地质形成的天生理解，使他们能够为有效的CCS部署绘制途径。地球科学家与不同利益相关者之间的合作努力进一步扩大了CCS计划的影响，促进了能源领域内的创新和知识交流。借助照明案例研究，本文研究了CCS集成在勘探项目中的成功实例，从传统的离岸企业到非常规资源探索。这些案例研究提供了对地球科学原则在塑造可持续能源期货的实际应用的宝贵见解。本文强调了地球科学家在能源安全和可持续性的先锋队中必不可少的作用。此外，本文还探讨了旨在促进CCS在勘探策略中采用有利环境的新兴趋势，未来方向和政策考虑因素。通过率先将CC的整合在勘探策略中，地球科学家为更具弹性和对环境负责的能源景观铺平了道路。
