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自然保护SPD范围报告
本文档已准备好确定新兴自然保护SPD的范围，并提高对文档的认识和兴趣。对通过本文档和下面第5节中的问题列出的范围中寻求评论。已经创建了响应表，该表格允许对本文档中包含的问题以及任何其他评论（如果需要）进行评论和响应。这可以在https://sthelens.gov.uk/sdp-scoping-countation上找到，回答第5节中的问题是可选的，理事会还将接受其他形式的书面回应。您可以填写响应表，并通过电子邮件或发布将其返回：电子邮件：plancepolicy@sthelens.gov.uk帖子：计划政策团队，开发计划，圣海伦斯自治市镇理事会，邮政信箱512，圣海伦斯，圣海伦斯，wa10 9jx。该范围报告的所有评论应在2024年6月13日星期四之前提交。
ICU中的决策AIDS：范围审查
摘要目的本范围审查的目的是综合重症监护室（ICU）重症患者和家庭成员决策辅助的有效性和可接受性。方法对四个电子数据库和灰色文献进行了系统的搜索，以确定有关ICU在ICU中应用决策AIDS的相关研究，而无需出版日期限制，直到2023年。Arksey和O'Malley提出的方法论框架用于指导范围审查。结果最终在本评论中包括了14篇论文。但是，只有九个决策辅助工具可用，值得注意的是，其中许多研究集中于迭代性开发和测试个人决策辅助工具。在纳入的研究中，在北美开发了92％（n = 13），主要侧重于护理和维持生命的治疗目标。决策援助申请效果的摘要表明，最常见的指标是知识和代码状态的水平，在随机试验中，一些有希望的信号消失了。结论ICU中治疗决策的复杂性超出了现有决策艾滋病的当前功能。决策辅助工具的差距很明显，这些差距是针对不同文化背景的，强调了扩大其应用程序范围的需求。此外，严格的质量控制对于随机对照试验非常重要，并且需要进一步阐明评估决策艾滋病有效性的指标。
基于丹麦的治理范围界定声明...
当前全球气候变化、生物多样性丧失、水道污染和土地系统变化等危机需要深远的集体行动，对未来的人与景观关系具有重大影响。然而，尽管科学技术领域的绿色解决方案加速涌现，但人们对其社会融合和长期可持续性的关注却较少。基于丹麦大规模农业食品转型专家情景练习的经验，本评论为进一步研究如何加速具有社会敏感性的农业食品转型提出了思路，并为全新和可持续的人与景观关系和治理形式设定了明确的远见目标。我们认为，这应该是一个创造宜居景观、乡村空间和城市的过程，并且 1) 建立在信任、公众融入和共同创造的基础上；2) 将人类视为自然的一部分；3) 具有包容性和公平性——无论是在当地还是全球。
1 对消费级 EEG 使用范围的审查......
1 昆士兰大学心理学院，昆士兰州圣卢西亚，澳大利亚 4 2 西澳大利亚大学心理科学学院，西澳大利亚州珀斯，澳大利亚 5 6 3 麦考瑞大学认知科学系，新南威尔士州悉尼，澳大利亚 7 4 Emotiv Inc.，加利福尼亚州旧金山，美国 8 9
塞内加尔可再生能源范围研究
缩写 AEME 能源经济与监管局 AFD 法国开发署 ANER 国家可再生能源局 ANSD 国家统计和人口统计局 ASER 塞内加尔农村电气化局 ADB 非洲开发银行 EIB 欧洲投资银行 BT 低压 ECOWAS 西非国家经济共同体 CRSE 电力行业监管委员会 CMS 塞内加尔信贷互助 ECREEE 西非国家经济共同体可再生能源和能源效率中心 EE 能源效率 ERIL 地方倡议农村电气化项目 IRON 农村电气化基金 FONGIP 优先投资担保基金 FONSIS 主权战略投资基金 GHG 温室气体 GIZ 国际合作机构 GW 千兆瓦，106 千瓦，功率计量单位 GWh 千兆瓦时，相当于 106 千瓦时的能量计量单位 HT 高压 IPP 独立电力生产商 KFW 信贷公司für Wiederaufbau kV 千伏 LBC 低功耗灯 LED 发光二极管 LPDSE 能源行业发展政策信函 MT 中压 MW 兆瓦，103 千瓦，功率计量单位 OMVG 冈比亚河开发组织 OMVS 塞内加尔河开发组织 PERACOD 促进可再生能源、能源效率和能源服务获取的计划 SME 中小企业 PPER 优先农村电气化计划 PSE 新兴塞内加尔计划 RI 互联网络 RVO 荷兰企业发展署（经济部） SENELEC 塞内加尔国家电力公司
B&NES 可持续性评估范围界定报告和...
社会和经济因素已被纳入计划的制定之中。本范围界定报告列出了 SA 框架，该框架将用于测试该计划并将有助于确定最具可持续性的可用选项。SA 是在实施计划或方案之前对其潜在可持续性影响进行系统识别和评估。尽管规划当局旨在解决这些问题，但很容易错过更好地支持社会、经济和环境目标以及减少冲突的机会。SA 提供了一种合理且强大的方法来检查和改进正在制定的计划。理想情况下，评估的结果是消除与可持续性目标的冲突，但这并不总是可能的。必须在 SA 报告中解释冲突和所做的决定，这样公众和其他利益相关者将更容易理解该计划的影响以及当地规划当局做出决定的原因。
AI范围研究简要草稿
机器学习（ML） - 专注于算法和模型，指示计算机从大数据中学习并做出预测或决策，而无需对特定任务进行编程。非生成AI-分析和重组，而无需生成任何新内容。生成AI-能够从现有信息中创建新内容的系统。这包括文本，图像，语音或其他形式的数据。自然语言处理（NLP） - 使用ML技术使计算机能够以有意义的方式理解，解释和生成语言。NLP执行诸如翻译，情感分析，文本摘要之类的任务。nlps本质上可以具有生成性和非生成性。大语言模型（LLMS） - NLP，LLM模型的子集通常在大量数据集上训练，这使他们能够理解信息并生成类似人类的文本。
范围审查间充质茎和...
f Eline间充质干细胞（MSC；有时称为间充质基质细胞）在2002年的文献中首次提到。1对MSC和相关动物细胞和基于组织的产品（ACTP）的潜力提出了重大兴趣，以满足兽医和人类医学中未满足的治疗需求。尽管有这种紧迫的需求和兴趣，但在美国仍然没有可用于使用的兽医干细胞产品，并且使用再生疗法的未经证实和不安全的做法导致了负面结果和错误信息。因此，兽医需要了解有关这些产品的当前信息，政策和调节。2–7干细胞。它们是通过分化为专业细胞和自我更新的能力来定义的。干细胞有几种类型，包括MSC。MSC主要源自成人tiss，其中包括出生相关组织，例如
范围审查间充质茎和...
对间充质干细胞（MSC）和相关的动物细胞和基于组织的产品（ACTP）的稳定兴趣， smainiake的兴趣已被放置在兽医和人类医学中未满足的治疗需求。 尽管有希望，并且有未经效果治疗的猫科疾病的数量很大，但目前尚无批准的兽医干细胞产品可在美国使用。 本文的同伴评论指出，已发表的文献仅包括有关迄今为止使用MSC和MSC产品处理的215只猫的信息。 1只有26个（46.2％）中的12个发表的研究描述了对猫的MSC产品的给药，其中包括对照组，这些实验 - TAL和临床试验使用了7个细胞来源，9条管理途径，12辆送货车辆，12辆送货车辆，以及在健康的猫和猫中进行300倍范围的剂量，用于自然和诱导的猫的驾驶员研究。 1尽管有关猫科学家的出版物在过去的10年中有所增加，但使用MSC和MSC 的大量研究和少量研究smainiake的兴趣已被放置在兽医和人类医学中未满足的治疗需求。尽管有希望，并且有未经效果治疗的猫科疾病的数量很大，但目前尚无批准的兽医干细胞产品可在美国使用。本文的同伴评论指出，已发表的文献仅包括有关迄今为止使用MSC和MSC产品处理的215只猫的信息。1只有26个（46.2％）中的12个发表的研究描述了对猫的MSC产品的给药，其中包括对照组，这些实验 - TAL和临床试验使用了7个细胞来源，9条管理途径，12辆送货车辆，12辆送货车辆，以及在健康的猫和猫中进行300倍范围的剂量，用于自然和诱导的猫的驾驶员研究。 1尽管有关猫科学家的出版物在过去的10年中有所增加，但使用MSC和MSC 的大量研究和少量研究1只有26个（46.2％）中的12个发表的研究描述了对猫的MSC产品的给药，其中包括对照组，这些实验 - TAL和临床试验使用了7个细胞来源，9条管理途径，12辆送货车辆，12辆送货车辆，以及在健康的猫和猫中进行300倍范围的剂量，用于自然和诱导的猫的驾驶员研究。1尽管有关猫科学家的出版物在过去的10年中有所增加，但使用MSC和MSC
人工智能算法的范围审查......
摘要 目的 基于人工智能 (AI) 的临床决策支持系统 (CDSS) 已被开发用于解决医疗问题和加强医疗保健管理。我们旨在回顾文献以确定 AI 算法在内科专科 CDSS 中的趋势和应用。方法 在 PubMed、IEEE Xplore 和 Scopus 中进行了范围界定审查，以确定使用深度学习、机器学习和模式识别的 AI 算法的 CDSS 相关文章。本综述综合了 CDSS 的主要目的、AI 算法的类型和算法的整体准确性。我们搜索了 2009 年至 2019 年期间以英文发表的原始研究。结果 鉴于符合纳入标准的文章数量，本综述分析并展示了 3,467 篇文章中的 218 篇的结果。这 218 篇文章与基于人工智能的内科专科 CDSS 相关：神经重症监护（n = 89）、心血管疾病（n = 79）和肿瘤内科（n = 50）。我们发现 CDSS 的主要目的是预测（48.4%）和诊断（47.1%）。最常见的五种算法包括：支持向量机（20.9%）、神经网络（14.6%）、随机森林（10.5%）、深度学习（9.2%）和决策树（8.8%）。算法的准确率范围在神经重症监护中为 61.8% 到 100%，在心血管疾病中为 61.6% 到 100%，在肿瘤内科中为 54% 到 100%。其中只有 20.1% 的算法具有人工智能的可解释性，即提供人类可以理解的解决方案的结果。结论 更多的人工智能算法应用于 CDSS，对改善临床实践具有重要意义。监督学习仍占内科 AI 应用的大多数。本研究确定了四个潜在差距：对 AI 可解释性的需求、CDSS 的普及性不足、CDSS 的目标用户范围狭窄以及医疗报告标准对 AI 的需求。