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初始评估 - 核心概念
未经治疗的HIV引起了严重的疾病，从急性，自限的病毒综合征开始，最终发展为获得的免疫缺陷综合征（AIDS），其最初收购HIV和AIDS的发展之间的时间从几个月差异为几个月到10年以上（图1）。[1，2]早期诊断，与护理的联系，抗逆转录病毒疗法和保留率在保留HIV患者的健康以及防止HIV向他人前进的情况下都起着重要作用。最初的医疗访问为进行积极的互动提供了机会，并增强了参与护理的重要性。在长时间缺席后，也可能会发生类似的评估或随着护理转移或重新接触的重新接触。在这些最初的遭遇中的任何一个中，艾滋病毒和医疗提供者之间的相互作用可能会影响患者返回进一步医疗服务的可能性。
基于区块链的碳信用生态系统
2科学技术学院，Qaminis 3高级科学与技术研究院，Alqarayt摘要：人工智能（AI）和机器学习（ML）的迅速采用已经创造了对高质量标记数据的前所未有的需求。大规模数据标记是AI系统开发的关键组成部分，通常涉及来自不同人群的大量数据集，并使用自动化过程和人工劳动的结合进行了注释。但是，与这些实践相关的道德挑战引起了极大的关注。本文探讨了大规模数据标签和用法中的关键道德问题，重点关注四个关键领域：偏见，隐私，劳动实践和透明度。偏见是由注释者的固有主观性和许多数据集的不代表性产生的，这加剧了AI应用程序中不公平或歧视性结果的风险。侵犯隐私性侵犯敏感信息未经适当同意而使用，通常会挑战匿名技术的有效性。此外，对数据注释的众包劳动力的依赖引起了人们对工人剥削，低补偿和标记敏感或明确内容的心理损失的担忧。最后，数据收集和标签过程中缺乏透明度和问责制破坏了公共信任和道德标准。通过对现有实践的全面审查，本文重点介绍了现实世界中的案例研究和争议，包括偏见的数据集和侵犯隐私行为。当前的技术和政策驱动的解决方案（例如隐私的技术，劳动力改革和缓解偏见的算法）都经过了严格的研究。最后，本文讨论了按大规模实施这些解决方案并确定未来研究方向的挑战。通过解决这些问题，这项工作旨在在AI数据管理的生命周期中促进更公平，透明和道德实践。关键字：伦理AI，数据标记，机器学习中的偏见，AI隐私，众包数据注释，数据透明度，算法公平，负责任的AI实践，联邦学习，差异性学习，数据伦理，数据伦理，注释者，注释者，注释者单位，AI政，数据隐私法规，数据隐私规定，可持续的AI开发。
筛查心理健康状况 - 核心概念
患有艾滋病毒的人也可能遇到神经认知缺陷。尤其是，与HIV衰老的人相关的HIV相关神经精神障碍（Hand）越来越关注，并且手经常使对老年人（和一些年轻人）HIV的护理复杂化。艾滋病毒患者的衰老以及与艾滋病毒相关的许多合并症（例如使用物质使用和慢性丙型肝炎）相关的神经认知问题，有助于诊断和管理认知问题的复杂性。此外，严重的抑郁症和精神病本身与认知问题密切相关。因此，关心艾滋病毒个体的临床医生应意识到筛查，诊断和管理心理健康状况和神经认知缺陷所带来的许多挑战，并应帮助患者获得适当的，综合的神经精神治疗的机会。也要记住，患有艾滋病毒的人可能有多个精神科或神经精神诊断。
re：HB 6280，有关建立气候的法案
宗教团体出于各种原因采取行动，但主要原因是他们的信仰。每个信仰传统都在谈论成为地球的忠实管家和照顾所有居民的重要性。可悲的是，即使清洁空气，清洁水或干净的土地没有政治性，环境已经成为一个政治问题。将您的房屋失去洪水，飓风或野火没有任何政治性。IREJN支持HB 6280，因为它将创建超级基金，该超级基金将帮助康涅狄格州解决气候变化和补救，适应和缓解策略。
使用机器学习在乳房X线图数据上进行乳腺癌诊断的概念模型
乳腺癌数据的乳腺癌诊断越来越多地利用了先进的机器学习（ML）技术，以提高准确性，降低假阳性/负面因素，并支持放射科医生在临床决策中。本研究的重点是通过将多视图乳房X线照片分析与最先进的ML算法相结合，以开发用于乳腺癌诊断的概念模型。现代掌管通常强调深度学习（DL）体系结构，例如卷积神经网络（CNN），视觉变形金刚（VIT）和混合模型，这些模型结合了可靠分类的本地和全球特征外推。尤其是多视图方法，分析了颅底（CC）和中外侧倾斜（MLO）观点的互补信息，是提高诊断准确性的基础。变形金刚和基于注意力的机制有助于观看相关性学习，增强集成和解释性。同时，弱监督的技术，例如多个实例学习（MIL），可以使用有限的注释数据进行肿瘤定位和分类。解决与不平衡数据集和数据稀缺性，预处理方法（例如，增强，基于GAN的合成）和转移学习有关的挑战已成为关键工具。可解释的AI（XAI）方法，例如梯度加权类激活映射（Grad-CAM）和Shapley添加说明（SHAP），通过使模型输出与放射性专业知识相结合来改善临床信任。尽管有进步，但仍然存在诸如数据集多样性，模型通用性和建筑标准化之类的障碍。这项研究综合了多视图ML框架，弱监督和解释性中的关键创新，以提出一个稳健的，概念上综合的诊断模型。的发现旨在弥合AI进步和临床适用性之间的差距，为改善乳腺癌筛查结果提供基础。需要进一步的工作来阻止方法论并验证不同人群的模型。
比较医学概念表示和患者轨迹预测的神经语言模型
医学概念的有效表示对于电子健康记录的次要分析至关重要。神经语言模型在自动从临床数据中得出医学概念表示方面已显示出希望。但是，尚未对不同语言模型的比较性能，用于创建这些经验表示形式及其编码医学语义的程度，尚未得到广泛的研究。本研究旨在通过评估三种流行语言模型的有效性 - word2vec，fastText和手套 - 在创建捕获其语义含义的医学概念嵌入中的有效性。通过使用大量的数字健康记录数据集，我们创建了患者轨迹，并用它们来训练语言模型。然后，我们通过与生物医学术语进行明确比较来评估学到的嵌入式编码语义的能力，并通过预测具有不同级别可用信息的患者结果和轨迹来隐含。我们的定性分析表明，FastText学到的嵌入的经验簇与从生物医学术语获得的理论聚类模式表现出最高的相似性，分别在0.88、0.80和0.92的经验簇和0.92之间的诊断，过程和医疗代码分别为0.88、0.80和0.92之间。相反，为了预测，Word2Vec和Glove倾向于优于快速文本，而前者的AUROC分别高达0.78、0.62和0.85，分别用于现场长度，再入院和死亡率预测。在预测患者轨迹中的医疗法规时，手套在诊断和药物代码（分别为0.45和0.81）的最高级别上达到了语义层次结构的最高性能（AUPRC分别为0.45和0.81），而FastText优于其他模型的过程代码（AUPRC为0.66）。我们的研究表明，子词信息对于学习医学概念表示至关重要，但是全球嵌入向量更适合于更高级别的下游任务，例如轨迹预测。因此，可以利用这些模型来学习传达临床意义的表示形式，而我们的见解突出了使用机器学习技术来编码医学数据的潜力。
血浆载脂蛋白浓度和糖尿病患者的入射糖尿病
抽象背景：鉴定与2型糖尿病风险（T2D）相关的循环生物标志物（T2D）可用于改善最高风险患者的当前预防策略。在这里，我们旨在研究糖尿病前受试者血浆载脂蛋白浓度的关联，并在随访期间与新发作T2D的发生率有关。方法：在IT-DIAB前瞻性研究中，每年遵循5年的空腹葡萄糖水平受损的参与者（禁食等离子体葡萄糖[FPG]：110–125 mg/dl）。随访期间，T2D的发作定义为第一个FPG值≥126mg/dl。载脂蛋白（APO）A-I，A-II，A-IV，B100，C-I，C-II，C-III，C-III，C-II，C-IV，D，E，E，F，H，H，J，J，L1，M和（A）质量浓度由质谱测定。相关性。Kaplan – Meier曲线是使用基于Terciles和Iddist T2D的三元方法来绘制的。使用COX比例危害模型确定血浆载脂蛋白浓度与T2D的发生之间的关联。结果：在5年的中位随访期间，有115名参与者（37.5％）发展了T2D。在调整了年龄，性别，体重指数，FPG，HBA 1C和他汀类药物的使用后，APOC-I，APOC-II，APOC-II，APOC-III，APOE-III，APOE，APOE，APOF，APOF，APOH，APOJ和APOL1的血浆水平与T2D的高风险呈正相关。kaplan – Meier存活曲线还表明，与中部和上部相比，血浆APOE水平的下三分之一（<5.97 mg/dl）与较低的T2D转化风险（对数秩检验，p = 0.002）显着相关。After further adjustment for plasma triglycerides, only apoE (1 SD natural-log-transformed hazard ratio: 1.28 [95% confidence interval: 1.06; 1.54]; p = 0.010), apoF (1.22 [1.01; 1.48]; p = 0.037), apoJ (1.24 [1.03; 1.49]; p = 0.024), and apoL1 （1.26 [1.05; 1.52]; P = 0.014）与T2D的发作显着相关。结论：血浆APOE水平与糖尿病前受试者的T2D风险呈正相关，这是传统危险因素的独立。APOF，APOJ和APOL1与T2D风险的可能关联也为进一步的研究铺平了道路。试验注册此试验在clinicaltrials.gov上注册为NCT01218061和NCT01432509
HB 5004，有关保护环境和
保护保护负载管理基金，并支持绝缘和热建筑物信封项目。IREJN支持第23节，该节将为低收入个人提供障碍补救和能源效率和清洁能源项目的资金。我们建议将空气密封和绝缘材料视为减少能源使用和排放的成本效益措施，因为CT中的许多房屋都缺乏适当的绝缘层和热边界密封。空气密封和绝缘材料仍然是降低冬季和夏季空调成本的最具成本效益的方式。总体而言，它们可以将能源需求减少30％，同时还可以提供良好的当地工作。irejn希望看到CLM资金的直接服务和住宅服务投资的一部分。，如果联邦政府放弃对能源效率和清洁能源的承诺，这将变得更加重要，并且它将有助于支持已经为完成这项关键工作的劳动力。iREJN还支持对该计划增加洪水减轻的工作。
行星保护：国际关注和责任
1 Laboratire d'Etudes d'Etudes et d'Astrophysique，巴黎观察家，PSL大学，PSL大学中心，法国巴黎大学，巴黎大学，巴黎，法国，法国，外在空间事务，联合国外部空间事务，oftii ofvienna ofvienna，维也纳，维也纳，奥地利，橄榄油，3岁，louiana and liisiana and louisiana and louisiana，louisiana，Unitery，Unitery Arogy and batona，Unitery Arogy and batona，Unitery Ariana，Unitery Arya，Unitery Arya，Unitery Aron A.阿联酋航天局，阿布扎比，阿拉伯联合酋长国，意大利航天局，罗马，意大利，6日本航空航天勘探局，太空和宇航员研究所。Science (ISAS), Sagamihara, Kanagawa, Japan, 7 Laboratoire de planétologie et Géosciences, Nantes Université, Nantes, France, 8 National Aeronautics and Space Administration, NASA Headquarters, Washington, DC, United States, 9 Cornell Center for Astrophysics and Planetary Science, Astronomy Department, Cornell University, Ithaca, NY, United States, 10 Russian Federation State Research Center Institute for Biomedical Programs, Russian Academy of Sciences, Moscow, Russia, 11 Indian Space Research Organisation, Bangalore, India, 12 Canadian Space Agency, Route de l ' Aéroport Saint-Hubert, Longueuil, QC, Canada, 13 Centre National d ' Etudes Spatiales, Paris, France, 14 AstrobiologyOU, Faculty of Science Technology, Engineering and Mathematics, The Open University, Milton Keynes, United Kingdom, 15 China National Space Administration, Beijing, China, 16 Department of Planetology and Habitability, Centro de Astrobiologia (CSIC-INTA), Torrejon de Ardoz, Madrid, Spain, 17 Laboratoire Interuniversitaire des Systémes Atmosphériques, Université Paris-Est Créteil and Université Paris Cité, CNRS,法国克雷蒂尔，法国，德国航空航天中心（DLR），航空航天医学研究所18号，辐射生物学系，研究小组天体生物学，德国科隆，德国，19欧洲航天局，ESTEC，NOORDWIJK，NOORDWIJK，荷兰，荷兰20号，地球和行星科学系20中国太空技术学院，北京，中国，22行星物理系，俄罗斯科学院太空研究所，俄罗斯，俄罗斯