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24-25教育计划（EDP）表格
1。在该州计划教授某些学生贷款和联邦工作研究资格的州基础或中学教师认证或重新认证所需的课程。（学生选择要参加专业认可或进步的可选课程，以及学校推荐的课程，但不需要认证。）2。课程作为入学学位课程或专业学位课程的先决条件要求（即） pmed，PDNT，PPOD，PPHY，POPT，PCHI，PPAS，PVET，POPM）有资格获得某些学生贷款和联邦工作研究。 （仅仅为了提高学生的GPA而花费的课程没有资格。） 在这种情况下，学生只能连续12个月有资格获得联邦经济援助。课程作为入学学位课程或专业学位课程的先决条件要求（即pmed，PDNT，PPOD，PPHY，POPT，PCHI，PPAS，PVET，POPM）有资格获得某些学生贷款和联邦工作研究。（仅仅为了提高学生的GPA而花费的课程没有资格。）在这种情况下，学生只能连续12个月有资格获得联邦经济援助。
带有锂电池的乘客指导文件
便携式医疗电子设备（PMED）是一种易于携带，可移动或不可移动的锂电池供电设备，用于医疗保健中用于监测，操作或管理医疗状况，例如心脏，血压，呼吸显示器，可穿戴智能设备，氧气集中器。电力库很容易携带电池，可为消费者设备（例如手机和平板电脑）充电。由乘客携带时，电力库被视为备用电池。小型车辆是一种可移动或不可拆卸的锂电池供电设备，用于个人运输，包括可骑行的行李箱。智能行李箱是可能包括集成锂电池，为其他电子设备充电的电力库，具有或没有GSM功能的GPS跟踪设备，蓝牙，RFID或WI-FI技术由锂电池提供动力。
人工智能与 COVID-19
医院（美国）于 2019 年 12 月 30 日拉响了第一批警报之一，比新发疾病监测计划 (PMED) 的一位科学家发出警报早了大约 30 分钟（参见 Naudé 2020 中的讨论）。然而，对于进一步跟踪和预测 COVID-19 将如何传播，AI 迄今为止并没有太大用处。这是出于多种原因。首先，AI 需要 COVID-19 数据进行训练。2015 年寨卡病毒就是一个可以做到这一点的例子，其传播是使用动态神经网络事后预测的（Akhtar 等人2019 ）。因为 COVID-19 与寨卡病毒或其他感染不同，而且在撰写本文时，仍然没有足够的数据来构建可以跟踪和预测其传播的 AI 模型。到目前为止，越来越多的关于使用 AI 进行诊断和预测的出版物大多倾向于使用小样本、可能有偏见的样本，而且大多是基于中国的样本，而且没有经过同行评审。然而，已经启动了许多有前途的举措来收集和共享数据 - 包括现有数据、新数据以及训练新的 AI 模型。其中包括世界卫生组织 (WHO) 的全球冠状病毒疾病研究数据库，该数据库还提供其他类似举措的链接。其中之一是 GISAID 倡议（以前称为全球共享所有流感数据倡议）的开放获取数据。在其他举措中，或许最雄心勃勃的是语义学者、艾伦人工智能研究所、微软、Facebook 等公司联合发起的一项举措，旨在公开提供
AML-Net：基于注意力机制的医疗物联网脑肿瘤分割多尺度轻量级模型
摘要 利用 MRI 图像进行脑肿瘤分割对于疾病诊断、监测和治疗计划非常重要。到目前为止，已经为此开发了许多编码器-解码器架构，其中 U-Net 的使用最为广泛。然而，这些架构需要大量参数来训练，并且存在语义差距。一些工作试图制作一个轻量级模型并进行通道修剪，但这会产生较小的感受野，从而影响准确性。为了克服上述问题，作者提出了一种基于注意机制的多尺度轻量级模型 AML-Net，用于医疗物联网。该模型由三个小型编码器-解码器架构组成，它们使用不同尺度的输入图像以及先前学习的特征进行训练以减少损失。此外，作者设计了一个注意力模块来取代传统的跳过连接。对于注意力模块，进行了六个不同的实验，其中具有空间注意力的扩张卷积表现良好。这个注意力模块有三个扩张卷积，它们形成了一个相对较大的感受野，然后是空间注意力，以从编码器低级特征中提取全局上下文。然后将这些精细特征与解码器同一层的高级特征相结合。作者在 Cancer Genome Atlas 提供的低级别胶质瘤数据集上进行实验，该数据集至少具有液体衰减反转恢复模态。与 Z-Net、U-Net、Double U-Net、BCDU-Net 和 CU-Net 相比，所提出的模型的参数分别少 1/43.4、1/30.3、1/28.5、1/20.2 和 1/16.7。此外，作者的模型给出的结果为 IoU = 0.834、F 1-score = 0.909 和灵敏度 = 0.939，大于 U-Net、CU-Net、RCA-IUnet 和 PMED-Net。