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北欧海洋中库盖海啸对8.2 ka寒冷气候记录的污染。
1.3使用培根的沉积物芯的年龄深度模型为沉积物核的年龄至深度模型，我们使用了程序培根，版本2.3.9.1 17在称为R 18的统计软件中安装为包装。对于每个核心，我们执行了两个模型：模型1包括所有或大多数日期（在下面的每种情况下指定），没有先前的假设。在模型2中，我们使用了选项hiatus.depths = 8.2 ka层的下边界和slump = 8.2 ka层的厚度，并在层中发现的丢弃日期可以重新沉积。我们将裂缝深度放在层下方的位置，使沉积物中有间隙或破裂，在层的深度处凹陷，允许给定深度之间的瞬时沉积。培根程序的文档可在（https://chrono.qub.ac.uk/blaauw/manualbacon_2.3.pdf，上一次访问2023/12/06）
军事一站式第三方记录发布请求
估计此次信息收集的公共报告负担平均为每份回应 15 分钟，包括审查说明、搜索现有数据源、收集和维护所需数据以及完成和审查信息收集的时间。请将关于此负担估计或本次信息收集任何其他方面的评论（包括减轻负担的建议）发送至国防部华盛顿总部服务处，地址为 whs.mc-alex.esd.mbx.dd-dod-informationcollections@mail.mil。受访者应注意，尽管法律有任何其他规定，但如果信息未显示当前有效的 OMB 控制编号，则任何人都不会因未遵守信息收集而受到任何处罚。请不要将填妥的表格寄回上述组织。
pmfl：针对异构任务的部分元元学习及其在现实世界病历上的应用
摘要 - 填充的机器学习是一种多功能且灵活的工具，可利用来自不同来源的分布式数据，尤其是当通信技术迅速发展并且可以在移动设备上收集空前的数据时。联合学习方法不仅利用了数据，还利用网络中所有设备的计算能力来实现更有效的模型培训。然而，尽管大多数传统的联合学习方法在同质数据和任务中都很好地工作，但将方法调整为杂项数据和任务分布既具有挑战性。此限制限制了联邦学习在现实世界中，尤其是在医疗环境中的应用。受到元学习的基本观念的启发，在本研究中，我们提出了一种新算法，该算法是联合学习和元学习的整合，以解决这个问题。此外，由于模型概括的转移学习的优势，我们通过引入部分参数共享以平衡全球和本地学习来进一步改善算法。我们将此方法命名为部分元元学习（PMFL）。最后，我们将算法将其应用于两个医疗数据集。我们表明，我们的算法可以获得最快的训练速度，并在处理异质医疗数据集时获得最佳性能。源代码可在https://github.com/destiny301/pmfl上找到。索引术语 - 填写学习，学习，转移学习，医学，自然语言处理
电子健康记录对患者护理和结果的影响：全面评论
电子健康记录（EHRS）已彻底改变了医疗保健服务，为患者护理和结果提供了许多好处。这篇全面的综述研究了EHR对患者护理和结果的影响，强调了现有文献的关键发现。EHR通过提高患者信息的可访问性和准确性可显着改善患者护理。使用EHRS，医疗保健提供者可以轻松访问患者记录，包括病史，药物和实验室结果，从而导致更明智的决策和改善的护理协调。EHR还促进了医疗保健提供者之间的沟通，从而可以更好地护理协调并减少医疗错误。此外，已经证明EHR可以通过支持循证实践和临床决策来改善患者的结果。EHR可以提供预防保健和筛查的警报和提醒，帮助医疗保健提供者遵守最佳实践和准则。此外，EHR可以实时监视患者数据，从而可以尽早发现潜在的健康问题和及时的干预措施。尽管有这些好处，但EHR的实施和使用仍存在挑战。需要解决诸如互操作性，数据安全性和提供商倦怠之类的问题，以充分意识到EHR在改善患者护理和结果方面的潜力。总而言之，EHR对患者护理和结果产生了变革性的影响，提高了护理的可及性，准确性和协调性。但是，需要进行持续的努力来应对挑战并确保在医疗保健提供中有效使用EHR。
验证变形金刚在现实世界医疗保健中从电子健康记录中重新编写文本
摘要 - 在医疗保健记录中保护患者隐私是重中之重，并且修订是一种常用的方法，用于模糊文本中直接识别信息。基于规则的方法已被广泛使用，但是它们的精度通常较低，导致文本过度偿还，并且常常不足以适应不可遵循的人民健康信息的非标准化或非常规结构。深度学习技术已成为一种有前途的解决方案，但由于在不同部门，医院和国家 /地区的患者记录结构和语言的差异，在现实世界中实施它们引起了挑战。在这项研究中，我们介绍了基于变压器的模型Anoncat，以及如何在现实世界中将其部署在现实医疗保健中的蓝图。anoncat通过一个过程进行了培训，该过程涉及来自三家具有不同电子健康记录系统和3116个文档的英国医院的手动注释的现实文档的修订。该模型在所有三家医院中均达到了高性能，召回0.99、0.99和0.96。我们的发现证明了深度学习技术提高全球医疗保健数据中修复的效率和准确性的潜力，并强调了不仅使用这些模型的建筑工作流程的重要性，但也能够不断微调和审核这些算法的性能，以确保在现实世界中持续有效性。这种方法为通过微调和
被分配到 NSA Souda Bay 的无人陪伴成员被授权在希腊海关记录中拥有一辆私人车辆 (POV)，费用由政府承担。
被分配到 NSA Souda Bay 的无人陪同成员被授权在希腊海关记录中携带一辆私人车辆 (POV)，费用由政府承担。但是，如果您参加陪同旅行，则您有权自费进口第二辆免税车辆。抵达后，请前往个人财产运输办公室 (PPSO) 的生活质量车辆处理中心办理登记手续，以启动 POV 提货流程。您必须在车辆抵达希腊后 45 天内认领您的车辆。查看您需要的文件以及在 NSA Souda Bay 领取 POV 并进行登记所需的步骤，请参阅入境 POV 清单。如果您自费运送车辆，则必须通过报关行安排入境口岸的海关清关。入境口岸是比雷埃夫斯，位于希腊大陆，因此您还必须安排将您的车辆通过渡轮运送到克里特岛。您的车辆抵达时，您必须持有有效的州驾驶执照、纸质车辆所有权证、车辆登记和在希腊有效的保险。目前，希腊海关不会接受您的电子所有权证明，除非您出示实际车辆所有权的硬拷贝，否则不会将车辆交给您。如果车辆上有留置权人，您必须在出发前向银行申请纸质所有权证明。如果您没有任何这些文件，您的车辆将在入境口岸被希腊海关扣留。 *注意* 希腊法律通常不承认婚姻财产的概念，因此请确保您运往希腊的车辆的所有权属于您，而不是仅属于您受抚养人的名下。 *注意* 目前，希腊要求的最低车辆保险范围为 100,000 欧元（财产损失）和 500,000 欧元（人身伤害）。希腊政府将摩托车、轻便摩托车和迷你自行车视为 POV。确保您将这些物品作为 POV 运输。您可以将摩托车作为家庭用品运输，但首先要获得 PPSO 的许可。希腊当局在批准通关前会仔细检查所有个人财产货物。如果您计划运输摩托车、轻便摩托车或迷你摩托车，军人和平民均需持有有效的州驾照（含摩托车认可）并成功完成当前摩托车安全基金会 (MSF) 培训。NSA Souda Bay 可能并不总是提供课程，因此骑手最好在美国完成培训。请联系 NSA Souda Bay Safety 办公室了解详情。Quality of Life 车辆处理中心位于 49A 号楼。客户服务时间为周一至周五，上午 8 点至下午 3 点。如有任何问题，请发送电子邮件至：Souda Bay 车辆处理中心
电子健康记录对医疗服务和患者结果的影响：综述
本综述探讨了电子健康记录 (EHR) 对医疗服务和患者结果的影响，强调了使用电子健康记录的好处和挑战。EHR 提高了医疗效率，通过临床决策支持提高了护理质量，并促进了医疗服务提供者之间的更好协作。它们还有助于提高患者安全性、参与度和改善健康结果，包括降低医院再入院率和改善慢性病管理。然而，数据隐私问题、互操作性问题和数字鸿沟构成了重大障碍。本综述强调了正在进行的健康信息学研究和创新在应对这些挑战方面的关键作用，确保 EHR 继续积极发展。本分析旨在全面概述 EHR 的现状，深入了解其改变医疗服务和结果的潜力。
图标网页指南：如何将疫苗接种记录输入ICON
5。通过输入孩子的安大略省健康卡号（OHCN）以及其他详细信息（包括姓名和出生日期）或您的孩子的安大略省免疫ID（OIID）编号来验证患者。输入信息后，选择“验证ID”或“验证患者”。如果您收到了多伦多公共卫生（TPH）的来信，则OIID号是一个10位数字，可以在右上角找到。如果您没有OIID号码，请致电416-338-7600“选择免疫的选项2”。
