Annapolis,MD。(2024年12月30日) - 审计长布鲁克·E·利尔曼(Brooke E.与会者和主持人于6月聚集在一起探讨政府和非营利组织可以更有效地为马里兰人服务的方式。桥接社区会议是由审计长办公室与健康负责人,马里兰州非营利组织,州长社区倡议办公室和中央马里兰州联合之路合作主持的,旨在为非营利组织提供主要依赖政府支持和慈善捐赠的非营利组织。会议集中于赠款写作,财务管理,组织可持续性和组织发展。
提交轨道 摘要 提交日期:2024 年 11 月 7 日 糖尿病是一种慢性代谢疾病,其特征是由于身体产生胰岛素的能力受损而导致血糖水平高(高血糖症)。根据国际糖尿病联合会 (IDF) 的数据,糖尿病患者的数量将在 2024 年迅速增加到 7 亿人。因此,我们需要找出感染糖尿病的诱因。其中之一是使用机器学习方法。机器学习用于对哪些因素可能导致感染糖尿病进行分类。进行这种分类的众所周知的方法之一是多层感知器 (MLP) 方法,它是一种由多层组成的人工神经网络 (ANN),其中每层都有相互连接的节点。它的优点是它能够处理复杂数据特征之间的非线性关系——包括患者数据和患者的疾病——因此据说这种方法与本研究非常相关。研究人员还将 MLP 的准确率与其他几种算法(如随机森林、支持向量机和 K-最近邻)进行了比较。这旨在评估 MLP 与其他方法相比在糖尿病分类中的有效性。此外,研究人员还希望克服传统方法在糖尿病分类中的弱点,并提供基于人工智能的解决方案,方法是利用 MLP 处理医疗数据并关注可能影响糖尿病患者的参数或特征。机器学习中的几种技术,如正则化和超参数优化可以防止过度拟合,数据规范化和降维可用于提高模型输入的质量,从而最大限度地提高准确率并使诊断过程更快、更准确。结果表明,与其他算法相比,MLP 在对该疾病进行分类方面具有良好的性能。MLP 获得更稳定、更高的结果。总体而言,可以说 MLP 的应用对改善糖尿病诊断系统做出了重大贡献,有望应用于医疗系统。
Hasanain Hayder Razzaq doi:https://doi.org/10.33545/2707661x.2024.v5.i2b.102抽象的皮肤癌源自构成皮肤主要成分的细胞。这些细胞生长,分裂形成新细胞,并随着老化和死亡而替换旧细胞。然而,这个过程有时会出现故障,导致产生不必要的新细胞或旧细胞死亡,从而导致大量被称为肿瘤的组织。在这项研究中,我们专注于使用公开可用的ISIC数据集中的皮肤图像诊断七种类型的皮肤病。作为一种创新,采用了一种称为Google Net的卷积神经网络体系结构,以进行最佳特征提取。随后,使用带有传输学习的三层感知器网络对特征进行了分类。在分类之前,使用BAT优化算法在单独的特征选择阶段选择有效特征。然后将这些优化的特征送入感知到的网络进行分类。所提出的方法的准确性为98%,与基线方法相比,提高了5%。关键字:皮肤疾病,感知到神经网络,蝙蝠优化算法1。引入匹配治疗方法以诊断速度和准确性对当今医学界患者的生活质量和治疗结果至关重要。由于皮肤癌和皮肤疾病中有分化模式和类似症状的错误的机会很高,因此诊断提出了挑战。dl辅助皮肤科医生以0.87的AUC实现了最佳性能。常规的诊断方法大部分时间都取决于专家的经验,有时结果是错误的且耗时的。因此,这种情况证明了在皮肤图像分析的这一领域中改进的技术的依赖性,以提高诊断精度[1]。在这种情况下,人工智能技术,尤其是神经网络,赋予医学成像中自动化和有效分析的可能性。仍然,挑战仍然存在于最佳特征选择和减少计算复杂性。这项工作提出了一个具有多层感知神经网络和BAT优化算法的模型,以有效地解决并为皮肤疾病诊断提供准确的解决方案[2,3],这些问题需要在现实生活中解决方案中解决方案。已经完成了各种工作以提高皮肤病诊断的性能。在研究中,黑色素瘤危险使用了在皮肤镜图像训练的DL模型。dl算法表现出很高的诊断精度,并证明它们可以与经验丰富的皮肤科医生达成平等。当前的研究的目的是批判性地评估DL在诊断黑色素瘤并探索其与皮肤科医生的相互作用方面的性能。通过多个数据库进行系统搜索确定了37项研究,其中27个具有足够的数据将其包括在荟萃分析中。结果:DL特异性的灵敏度为82%,为87%,AUC为0.92。与皮肤科医生相比,DL模型的表现更好,AUC为0.87,而皮肤科医生的AUC为0.83。这些发现表明,DL可以在黑色素瘤诊断中支持皮肤科医生,尽管进一步的大规模研究对于克服医学AI诊断的挑战是必要的。
京都,日本,2024年12月27日-Nippon Shinyaku Co.动脉高血压(PAH),以及针对小儿0.05 mg的UPTRAVI®片剂的新药物应用。 PAH是一种预后较差的疾病,其特征是肺动脉中血压异常高。它分为特发性PAH,可遗传的PAH和与各种疾病有关的PAH,例如结缔组织疾病和先天性心脏病。由于小儿和成人患者的疾病病理相似,因此还建议针对儿科PAH患者使用前列环素途径药物的联合治疗,内皮素受体受体拮抗剂和磷酸二酯酶5抑制剂。但是,日本的小儿PAH治疗方案受到限制。尤其是在前列环素途径药物的情况下,只有需要连续静脉输注的注射式配方。因此,对前列环蛋白途径药物的口服制剂的需求未满足。UPTRAVI®是一种口服前列环素受体(IP受体)激动剂,对前列环素途径药物中IP受体的选择性很高。UPTRAVI®被认为可以通过与血管平滑肌细胞上的IP受体结合并增加营地产生,从而降低肺动脉压,从而导致血管舒张和抑制血管平滑肌增殖。(右侧的图;下载图像单击此处)。通过剂量滴定确定每个患者的UPTRAVI®的最佳剂量。新的0.05 mg片剂可为儿科患者提供更好的给药,但是有些患者可能需要一次服用更多的片剂。为了支持服用和分配该药物的专利和医疗保健专业人员,我们制定了一个新的药丸案例,尤其是针对儿科配方。使用该案件的专用填充剂,医疗保健专业人员只需通过填充案件就可以分配正确数量的平板电脑。然后,患者每次服用药物时都可以通过单行将片剂分配到一行中,以获取正确的片剂。Nippon Shinyaku专注于稀有和顽固的疾病作为关键领域,并继续努力开发新疗法并提供产品信息。,随着UPTRAVI®最近批准儿科使用的批准,我们希望为患有PAH,家人和医疗保健提供者的小儿患者做出贡献。
“儿童保育不仅仅是一个育儿问题,它还是一个经济问题。获得负担得起、方便、优质的儿童保育服务使想要工作的父母能够继续工作,并为许多从事儿童工作的专业人士提供工作。这对许多家庭来说也是一笔巨大而必要的开支,”审计长 Lierman 说道。“解决儿童保育的可获得性和可负担性问题是一个复杂而长期的问题,没有简单或立即的解决方案。需要各级公共和私营部门之间的协调和合作来制定可持续的解决方案。我很高兴提供这些数据和分析,以进一步讨论如何提高该州的劳动力参与率,并制定解决方案,以增加对马里兰州家庭的支持。”
市记录员办公室聘用了多个职位来帮助履行其职能,包括市书记员、助理市记录员、工资和福利文员、主街主任和旅游主任。市记录员办公室内的员工通常会担任多个职位或担任临时职位,直到空缺职位被填补。2024 年 8 月 5 日,该市通过了第 1042 号法令,设立了一个市行政官职位,该职位保留了市记录员办公室的所有上述职能和员工。市记录员在该职位设立的同一天被任命为新市行政官。市政府于 2024 年 11 月 4 日任命助理市记录员担任市记录员职位。Sweetwater 商人和业主协会 (SMPOA) 是一个 501(c)3 组织,其使命是“共同努力改善整个 Sweetwater 社区的普遍福利、繁荣和共同利益”。SMPOA 成员包括“与我们有共同利益的当地专业人士、企业和个人”。 SMPOA 成立了 Sweetwater Main Street Board,目的是“……为 Main Street 项目或通过 Main Street 组织的特殊项目筹集资金,利用当地资源以及联邦和私人拨款和捐款……制定 Main Street 项目的目标;并管理 Main Street 基金的资金。”Sweetwater Main Street Board 章程规定:“尽管其预算部分由 Sweetwater 市资助,但董事会及其成员无权代表市政府支出资金或承担或承担义务,除非获得市政府的授权和批准。”市政府和 SMPOA 都为 Sweetwater Main Street Board 的预算做出贡献,但市政府决定如何使用分配给 Sweetwater Main Street Board 的预算。市政府还聘请了 Main Street 项目总监,该总监向市政府和 Sweetwater Main Street Board 汇报工作。
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Beaufort Sea(2024年3月8日)洛杉矶阶级攻击潜艇汉普顿号(SSN 767)在Beaufort Sea的冰室冰鲸中浮出水面,踢出2024年的Ice Camp。。Beaufort Sea(2024年3月8日)洛杉矶阶级攻击潜艇汉普顿号(SSN 767)在Beaufort Sea的冰室冰鲸中浮出水面,踢出2024年的Ice Camp。冰训练营是一个为期三周的行动,可让海军评估其在北极的运营准备,增加该地区的经验,提高对北极环境的了解,并继续与其他服务,盟友和合作伙伴组织建立关系。(美国海军照片由大众传播专家1级贾斯汀·雅伯勒(Justin Yarborough))
大数据分析[1,2]是当今的新兴技术之一,在许多应用系统中广泛使用。具体来说,由于其成本效益,有效的操作和数据质量,它对医疗保健领域产生了重大影响。心脏[3,4]是人体的重要器官,它是心血管系统的中心。根据最近的报道,由于这种可怕的疾病,近1790万人可能会丧生[5,6]。因此,预测心脏病是为患者提供早期治疗以挽救生命的问题更为必要的。通常,心脏病分为不同类型,例如心脏病,心律不齐,中风,心力衰竭等。与心脏病相关的不同类型的风险因素[7-9]如图1所示。