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1 环境管理决策框架...
表 1：决策框架由一个模板支持，该模板记录并概述了每个阶段的结果或结论摘要。模板中嵌入了指南，描述了应包含的内容。该模板旨在成为一份摘要文档，其中包含指向所有支持信息的明确链接，以证明所做决策。
有关糖尿病周围神经病的筛查，诊断和管理的专家意见：一种多学科方法
拟议的专家意见旨在解决糖尿病周围神经病（DPN）的概念，临床和治疗方面的当前知识，并提供指导文件，以帮助临床医生在DPN护理中提供最佳实践。参与的专家认为临床医生对这种疾病的怀疑是早期识别和诊断的关键因素，强调了第一次入选或推荐医生对疾病的意识提高。提出的“筛查和诊断”算法涉及在患有神经性症状和/或神经病的迹象的患者中考虑DPN，并在dpn危险中谨慎地考虑远距离的Neuropthe neuropthe neuropth periper neurop，并排除其他详细的神经疗法，以排除AIRIPATH的NEUROP，并排除其他导致A的神经性症状和/或迹象。在非典型情况下对小神经功能障碍或大型神经功能障碍的结果测试。尽管目前，DPN的第一线干预措施由优化的血糖控制（主要用于1型糖尿病）和多因素干预措施（主要针对2型糖尿病）表示，但需要个性化的DPN发病机理治疗方法。alpha-脂肪酸（ALA）似乎是一条重要的第一线发病机理，因为它是一种直接和间接的抗氧化剂，可与直接针对活性氧的策略一起使用，并非上定义地支持内源性抗氧化剂的能力，以改善DPN条件。该专家意见文件有望增加在该领域的现有研究中仍然存在差距，需要具有敏感终点和标准化方案的精心设计，健壮，多中心临床试验，以通过简单有效的算法促进DPN的诊断，并跟踪疾病的进展和治疗反应。识别生物标志物/预测因子，从潜在的疾病调整角度可以允许个性化方法，这可能会为新型治疗的新疗法提供机会，这些疗法在DPN的早期阶段会有效，并且可能会改变这种疾病的自然病程。识别生物标志物/预测因子，从潜在的疾病调整角度可以允许个性化方法，这可能会为新型治疗的新疗法提供机会，这些疗法在DPN的早期阶段会有效，并且可能会改变这种疾病的自然病程。
飞机热管理：实践、技术、系统……
无论是军用飞机还是民用飞机，提供足够的热管理都变得越来越具有挑战性。这是由于机载热负荷的量级显著增加，也是由于其性质的变化，例如存在更多低品位、高热通量热源，以及一些废热无法作为发动机废气的一部分排出。复合材料使用的增加提出了另一个需要解决的问题，因为这些材料在将废热从飞机转移到周围大气方面不如金属材料有效。这些热管理挑战非常严峻，以至于它们正在成为提高飞机性能和效率的主要障碍之一。在这篇评论中，我们将阐述这些挑战，以及文献中可能的解决方案和机会。在介绍来自周围环境的相关因素后，对挑战和机遇的讨论将通过对热管理系统中涉及的元素进行简单分类来指导。这些元素包括热源、热获取机制、热传输系统、向散热器的散热以及能量转换和存储。热源包括来自推进系统和机身系统的热源。热获取机制是从热源获取热能的手段。热传输系统包括冷却回路和热力学循环，以及相关组件和流体，它们将热量从热源移动到散热器，可能经过很长的距离。终端飞机散热器包括大气、燃料和飞机结构。除了讨论热管理系统的这些不同元素外，还详细讨论了飞机热管理研究中几个特别优先的主题。这些主题包括电力推进飞机、超高涵道比齿轮传动涡扇发动机和高功率机载军用系统的热管理；环境控制系统；动力和热管理系统；超音速运输机的热管理；以及热管理的新型建模和仿真过程和工具。
引文 Pan J, Zheng H, Xu J 和 Pan S (2024) 使用托法替尼治疗类风湿关节炎局灶性肌炎的有效策略：
一名 58 岁女性，有 10 年稳定性 RA 病史，每日服用来氟米特 (20 mg) 治疗，出现左腰椎、臀部和腿部疼痛，持续一个月，并在过去十天内恶化。患者自诉近期无疾病、受伤或旅行史，也没有肌炎家族史。她的 RA 病情稳定，无明显关节肿胀或疼痛。体格检查时，发现左髂和腰部有压痛，可触及皮下肿块，左下肢活动受限。实验室检查显示炎症标志物升高，包括 CRP（172.6 mg/ L）、血清淀粉样蛋白 A（>320.0 mg/L）、丙氨酸氨基转移酶（60 U/L）、天冬氨酸氨基转移酶（115 U/L）、CK（2408 U/L）和乳酸脱氢酶（428 U/L）。抗核抗体、抗中性粒细胞胞浆抗体、抗肌炎谱抗体、结核感染T细胞、肿瘤标志物等检查均为阴性。磁共振成像（MRI）显示左侧髂腰肌、腰大肌、竖脊肌弥漫性肿胀，怀疑感染（图1）。超声引导下穿刺活检显示横纹肌局部成纤维细胞增生及炎性细胞浸润（图2）。初始治疗使用左旋沙星和塞来昔布无效，进一步使用头孢曲松和莫西沙星治疗也无效，并伴有反复低烧。风湿病科会诊提示可能为RA相关肌炎。静脉注射甲基强的松龙（每日 40 毫克）治疗可显著改善疼痛和发烧，并降低炎症标志物。然而，患者不愿继续接受类固醇治疗，并被转至传染病科。在另一家医院的重新评估和肌肉活检显示胶原纤维增生和慢性
优化农作物管理策略，以提高产量，水生产率和藜麦的可持续性，在浅层玄武岩半干旱地区
结果和讨论：结果表明，随着温度与最佳生长条件紧密对齐，11月1日的播种产生了1446 kg ha -1的最高种子产量。藜麦的干旱耐受性意味着灌溉能够维持农作物的生长和产量。虽然农作物对更高的n剂量做出了积极反应，但研究发现，考虑到浅层底层土壤条件和潜在的住宿问题，使用100 kg n ha -1是最佳的。此外，水生产率，蛋白质和皂苷含量反映了与种子产量相似的趋势。结果表明，早期播种，40％ET C和100 kg N HA -1的灌溉产生的种子产量为1446 kg ha -1，表现出较高的碳效率和可持续性，同时最小化n 2 O发射。但是，这些策略应针对特定的生态条件量身定制。总体而言，该发现证实了印度2600万公顷浅层玄武岩穆拉姆土壤中藜麦的耕种潜力，在那里其他作物可能不会在经济上繁衍生息。
银行中风险管理的演变
银行面临的主要挑战之一是数据的管理和存储，尤其是从非结构化历史数据转变为促进机器学习分析的格式。自动化已成为必不可少的工具，不仅用于常规报告，而且用于衡量风险。但是，自动化的有效性通常受到弱数据治理框架的阻碍。此外，尽管中央银行对加密货币保持谨慎和怀疑，但银行越来越多地利用分析和机器学习来改善信用风险预测和管理，同时还解决了网络和数字风险。
推进精度流风湿病：机器学习在类风湿关节炎管理
类风湿关节炎（RA）是一种自身免疫性疾病，导致进行性关节损害。早期诊断和治疗至关重要，但由于RA的复杂性和异质性，仍然具有挑战性。机器学习（ML）技术可以通过识别多维生物医学数据中的模式来增强RA管理，以改善分类，诊断和治疗预测。在这篇评论中，我们总结了ML在RA管理中的应用。新兴研究或应用为RA开发了诊断和预测模型，这些模型利用了各种数据模式，包括电子健康记录，成像和多摩学数据。高性能监督的学习模型已证明曲线下的一个面积超过0.85，用于识别RA患者并预测治疗反应。无监督的学习揭示了潜在的RA亚型。正在进行的研究是将多模式数据与深度学习相结合，以进一步提高性能。然而，关于模型过度拟合，可推广性，临床环境中的验证和可解释性的关键挑战。少量样本量和缺乏多样化的人口测试风险高估了模型性能。缺乏评估现实世界临床实用程序的前瞻性研究。增强模型可解释性对于临床医生接受至关重要。总而言之，尽管ML表现出通过早期诊断和优化治疗，更大规模的多站点数据，可解释模型的前瞻性临床验证以及对不同人群进行测试的前瞻性临床验证的有望。由于解决了这些差距，ML可能会为RA中的精密医学铺平道路。
管理中的定量模型和方法II
CB1。 学生在研究领域中表现出对知识的财产和理解，该研究领域以中等教育的基础为基础，并且通常处于依靠高级教科书的同时，还包括一些涉及研究CB2领域尖端的知识的方面。 学生能够以专业的方式将自己的知识应用于他们的工作或职业，并拥有通过在学习领域内的论点和解决问题解决的能力。 CB3。 学生有能力收集和解释相关数据（通常在其研究领域），以做出判断，包括反思相关的社会，科学或道德问题。 CB5。 学生将发展具有高度自治的进一步学习所需的学习技能。 cg1。 能够通过主动，决策，创造力，关键推理解决问题，并在工业工程领域进行知识，技能和能力传达和传递知识，技能和能力。 CG3。 能够在工业技术领域设计系统，组件或过程以满足所需规范CG4的能力。 知识和应用当前立法以及工业工程领域的规格，法规和强制性标准的能力。 CG5。 对公司的概念，机构和法律框架的概念充分了解。 公司的组织和管理。 CG6。 应用公司组织的知识。CB1。学生在研究领域中表现出对知识的财产和理解，该研究领域以中等教育的基础为基础，并且通常处于依靠高级教科书的同时，还包括一些涉及研究CB2领域尖端的知识的方面。学生能够以专业的方式将自己的知识应用于他们的工作或职业，并拥有通过在学习领域内的论点和解决问题解决的能力。CB3。 学生有能力收集和解释相关数据（通常在其研究领域），以做出判断，包括反思相关的社会，科学或道德问题。 CB5。 学生将发展具有高度自治的进一步学习所需的学习技能。 cg1。 能够通过主动，决策，创造力，关键推理解决问题，并在工业工程领域进行知识，技能和能力传达和传递知识，技能和能力。 CG3。 能够在工业技术领域设计系统，组件或过程以满足所需规范CG4的能力。 知识和应用当前立法以及工业工程领域的规格，法规和强制性标准的能力。 CG5。 对公司的概念，机构和法律框架的概念充分了解。 公司的组织和管理。 CG6。 应用公司组织的知识。CB3。学生有能力收集和解释相关数据（通常在其研究领域），以做出判断，包括反思相关的社会，科学或道德问题。CB5。 学生将发展具有高度自治的进一步学习所需的学习技能。 cg1。 能够通过主动，决策，创造力，关键推理解决问题，并在工业工程领域进行知识，技能和能力传达和传递知识，技能和能力。 CG3。 能够在工业技术领域设计系统，组件或过程以满足所需规范CG4的能力。 知识和应用当前立法以及工业工程领域的规格，法规和强制性标准的能力。 CG5。 对公司的概念，机构和法律框架的概念充分了解。 公司的组织和管理。 CG6。 应用公司组织的知识。CB5。学生将发展具有高度自治的进一步学习所需的学习技能。cg1。能够通过主动，决策，创造力，关键推理解决问题，并在工业工程领域进行知识，技能和能力传达和传递知识，技能和能力。CG3。 能够在工业技术领域设计系统，组件或过程以满足所需规范CG4的能力。 知识和应用当前立法以及工业工程领域的规格，法规和强制性标准的能力。 CG5。 对公司的概念，机构和法律框架的概念充分了解。 公司的组织和管理。 CG6。 应用公司组织的知识。CG3。能够在工业技术领域设计系统，组件或过程以满足所需规范CG4的能力。知识和应用当前立法以及工业工程领域的规格，法规和强制性标准的能力。CG5。 对公司的概念，机构和法律框架的概念充分了解。 公司的组织和管理。 CG6。 应用公司组织的知识。CG5。对公司的概念，机构和法律框架的概念充分了解。公司的组织和管理。CG6。 应用公司组织的知识。CG6。应用公司组织的知识。CG8。 知识和应用质量原则和方法的能力。 CG9。 知识和应用计算和实验工具的能力来分析和量化工业工程问题。 ra1。 知识和理解：在工业领域内具有对科学，数学和工程学的基本知识和理解，以及对力学，固体和结构力学，固体和结构力学，热工程，流体力学，生产系统，电气和自动化，工业组织和电气工程的知识和理解。 ra2。 工程分析：为了确定工业领域内的工程问题，识别规格，建立不同的分辨率方法并选择最适合其解决方案的方法。 研究与创新：能够使用适当的方法进行研究并在工业工程领域做出创新贡献。 ra5。 工程应用程序：能够根据成本，质量，安全性，效率和对环境的尊重的标准，将其知识和理解应用于工业工程领域的问题，设计设备或流程。 ra6。 横向技能：在当今社会中具有必要的技能来实践工程。CG8。知识和应用质量原则和方法的能力。CG9。 知识和应用计算和实验工具的能力来分析和量化工业工程问题。 ra1。 知识和理解：在工业领域内具有对科学，数学和工程学的基本知识和理解，以及对力学，固体和结构力学，固体和结构力学，热工程，流体力学，生产系统，电气和自动化，工业组织和电气工程的知识和理解。 ra2。 工程分析：为了确定工业领域内的工程问题，识别规格，建立不同的分辨率方法并选择最适合其解决方案的方法。 研究与创新：能够使用适当的方法进行研究并在工业工程领域做出创新贡献。 ra5。 工程应用程序：能够根据成本，质量，安全性，效率和对环境的尊重的标准，将其知识和理解应用于工业工程领域的问题，设计设备或流程。 ra6。 横向技能：在当今社会中具有必要的技能来实践工程。CG9。知识和应用计算和实验工具的能力来分析和量化工业工程问题。ra1。知识和理解：在工业领域内具有对科学，数学和工程学的基本知识和理解，以及对力学，固体和结构力学，固体和结构力学，热工程，流体力学，生产系统，电气和自动化，工业组织和电气工程的知识和理解。ra2。工程分析：为了确定工业领域内的工程问题，识别规格，建立不同的分辨率方法并选择最适合其解决方案的方法。研究与创新：能够使用适当的方法进行研究并在工业工程领域做出创新贡献。ra5。工程应用程序：能够根据成本，质量，安全性，效率和对环境的尊重的标准，将其知识和理解应用于工业工程领域的问题，设计设备或流程。ra6。横向技能：在当今社会中具有必要的技能来实践工程。
用人工智能重新想象类别管理
监督和无监督的机器学习（ML）在增强支出细分精度方面起着关键作用。无监督的ML简化了数据分类和清洁，而受监管的ML改善了用户输入和错误识别。监督机器学习的一个常见例子是PA；这使组织能够分析历史支出，同时合并来自各种来源的实时数据以预测未来的支出模式。这有助于在内部分析过程中更敏捷的决策。此外，NLP可以从非结构化的数据源（例如合同，数量和电子邮件清单）中提取有价值的见解，从而提高了支出分析的信誉和准确性。与NLP类似，大型语言模型（LLMS）可以通过标准化数据库中使用的文本来对数据进行分类非常有用。换句话说，LLM可以将花费转换为统一的语言，修复错别字和完全缺失的句子，这将使细分过程变得更加困难。
责任驱动的投资组合中的气候变化风险管理
最近在APRA的气候风险自我评估调查2024 1中强调了保险公司气候变化风险管理方法之间的某些差异。对受监管的金融机构的调查显示，与其他金融机构（例如银行和退休金资金）相比，在其气候风险评估中，保险公司的总成绩不那么成熟。在承保类型中，普通保险公司被认为是最成熟的，私人保险公司最少。这种差异部分是因为一般保险公司的承销业务，尤其是在家庭和内容保险中，更直接地暴露于气候变化的影响。正如APRA所承认的那样，对于保险公司而言，气候风险可以并且将影响其承销业务及其投资组合。