关于Web Summit 2024:Web Summit将于2024年返回,有70,000多名与会者,包括1,000多名投资者和3,000家创业公司的历史记录。该活动将重新集中在通过Summit Engine(Web Summit的专有软件)提供的聚会上促进有意义的联系和社区。“这将是我们最大的,但也是我们迄今为止最小的活动”,Web Summit创始人兼首席执行官Paddy Cosgrave解释说。Web Summit将根据他们的兴趣和背景邀请与会者参加至少一个策划的聚会。将在今年的活动中合作和发言的公司包括Meta,Alibaba.com,Amazon Web Services,Adobe,Visa,Wiz,kpmg,Zoom,Zoom,LVMH,Salesforce,Salesforce,Qualcomm等。Web Summit还将举办乌克兰技术生态系统计划,并欢迎Ozempic创建者和欧洲最有价值的公司Novo Nordisk首次参加该活动。
电话:262.366.0397 (c) 电子邮件:tracieschnell@gmail.com 自 1995 年以来,我一直从事文化资源管理工作,其中 23 年在 Heritage Research, Ltd. (HRL) 工作,该公司专门从事第 106 条合规性的各个方面,以及环境历史、国家登记提名、社区规划服务、一般历史研究和 HABS/HAER 文档。 2018 年,我成立了自己的历史咨询公司,继续完成社区调查、国家登记提名以及其他类型的历史资源审查/评估。我以独资有限责任公司的形式经营业务,因此,我将全权负责完成与该项目相关的所有工作。背景/工作经历:• 威斯康星大学密尔沃基分校艺术史与批评(建筑史重点)学士和硕士学位• 作为历史资源顾问,在文化资源管理领域拥有近三十年的全职经验• 多年来一直担任由 Historic Milwaukee, Inc.、沃瓦托萨历史学会以及弗兰克·劳埃德·赖特威斯康星州/赖特威斯康星州举办的年度住宅参观活动的研究主席或委员会成员,我曾是这些董事会的成员• 2003 年至 2014 年,担任密尔沃基公共(中央)图书馆举办的两年一度的住宅历史项目的唯一非图书馆工作人员讲师;此后每年举行一次,直到 2016 年。在 HRL 工作期间,我担任以下威斯康星州社区历史资源规划调查(或重新调查)的首席研究员,在某些情况下,还是唯一作者:阿什兰(2000-2001 年以及 2017 年);穆克沃纳戈(2001 年);蒂恩斯维尔(2003 年);尼纳(2005 年);西阿利斯(2007 年);梅纳沙(2009 年);丰迪拉克(2011 年);新荷尔斯泰因(2013 年);
,我们面临着迅速发生的巨大困难的时刻,在这些时刻中,每月记录最热门的时刻,或者每年是创纪录的温度最温暖的时刻(1)。有更多证据表明气候变化是人为的,并且通过在全球温度上提高(2)来影响全球天气和气候。这些影响发生在现象强度和频率增加(例如热浪,沉淀,干旱和热带气旋)等现象的频率上。随着温度的上升,这些现象对地球造成了“生存威胁”(3),以至于“全球沸腾的时代已经到来”(4)。2015年《巴黎协定》设定的1.5摄氏度限制是必要的集合,因为超出了这个阈值,对许多人来说,存在的威胁变得真实,例如居住在Paciifind的马歇尔群岛的人(5)。他们的现在和未来受到海平面上升的威胁,将它们置于极大的脆弱性,就像海洋一样是其景观的一部分,就像土地本身一样。国家适应计划是一项生存计划,旨在通过减少脆弱性和整合适应策略来应对气候变化(6)来解决这一威胁(6)。有必要计划我们的生存,并为未来的气候事件做准备,认识到有必要防止和适应此类事件和气候变化。马歇尔群岛正在发生的事情可以看作是我们所有人最终都会面对的警报。升高的温度流量需要在我们的参考系统中进行调整。我们正在目睹系统的转变,在这种情况下,有新兴的需求扩大了我们的框架,以适应气候变化带来的变化和新场景。例如,紫色已被合并到警告条纹中,该警告条纹是数据可视化图形,该图形使用了一系列在时间顺序上排列的有色条纹,以视觉上表示长期的温度趋势。此添加补充了用于以视觉方式表示温度变化的二分蓝色和红色(7)。此外,还讨论了将类别6引入旋风强度和速度的分类的必要性(8)。在像星球这样的复杂系统中,每个人类和非人类元素都相互联系,预测未来。气候和生物圈形成了一种非线性系统,其中链反应和多米诺骨骼效应很容易破坏行星平衡。随着温度升高以上,我们正在迅速接近临界点(9)。全球环境的人为扰动通常被视为单独的问题,例如气候变化,生物多样性丧失或污染。但是,这种方法忽略了这些扰动及其对地球系统整体状态的总体影响之间的非线性相互作用。相反,我们必须考虑整个地球系统的状态(10)。例如,旋风对电气基础设施的破坏会导致不卫生的条件或破坏我们需要将这些事件作为“复合危害”,在那里分析气候危害与驱动因素之间的相互作用至关重要,因为现实世界中的各个方面相互影响并相交。
遥感和机器学习的技术和方法论进步为推进野生动植物调查创造了新的机会。我们组建了一个实践社区(COP),以利用这些发展,以探索从管理层的角度来提高空中野生动植物监测的效率和有效性。COP的核心目标是组织遥感和机器学习方法的开发和测试,以改善支持管理决策的空中野生动植物种群调查。从2020年开始,COP合作确定了由野生动植物调查数据所告知的自然资源管理决策,重点是水鸟和海洋野生动植物。我们调查了我们的会员资格以建立1)他们使用野生动植物数量数据的管理决定; 2)在遥感/机器学习方法出现之前,如何收集这些计数数据; 3)过渡到遥感/机器学习方法学框架的动力; 4)从业者过渡到此框架时面临的挑战。本文记录了这些发现,并确定了朝着基于遥感的野生动植物调查迈向野生动植物管理方面的研究优先级。
在NICE指南中脱离建议。他们强调说,自《 NICE指南》中有关HFREF的建议以来,引入了新药类别,结合了更广泛的临床实践的变化,内容涉及开处方第一线药理治疗的时机,这意味着这些建议可能会过时。有人强调,与NICE指南相关的治疗算法特别有可能越来越多地过时,因为没有提到最近发布的NICE技术评估指南。尤其是该主题专家强调了ESC在2021年发表的急性和慢性心力衰竭的诊断和治疗指南,这是实践如何改变的一个例子,并强调了有关新药物类别的关键出版物。
方法:从Shanxi Cancer Hospital收集的晚期非小细胞肺癌的462例患者被随机分配(以7:3的比例)与训练队列和内部验证队列分配。筛选影响患者3年生存的独立因素,并通过使用单因素,然后进行多因素COX回归分析创建预测模型。 使用一致性指数(C-指数),校准曲线,接收器操作特征曲线(ROC)和决策曲线分析(DCA)评估模型的性能。 单独接受化学疗法的收集的患者,以及接受化学疗法与免疫疗法结合的患者使用两组之间的倾向得分匹配,并在筛选的变量中进行了亚组分析。筛选影响患者3年生存的独立因素,并通过使用单因素,然后进行多因素COX回归分析创建预测模型。使用一致性指数(C-指数),校准曲线,接收器操作特征曲线(ROC)和决策曲线分析(DCA)评估模型的性能。单独接受化学疗法的收集的患者,以及接受化学疗法与免疫疗法结合的患者使用两组之间的倾向得分匹配,并在筛选的变量中进行了亚组分析。
摘要目的:这项研究的目的是探索和描述美国方法中肌萎缩性侧面硬化症(PALS)的人的增强和替代性交流(AAC)的使用和服务交付经验:横截面数据:通过2021年的匿名在线调查表从216个PAL中收集的横截面数据。结果:超过70%的参与者至少报告了一些可检测的语音扰动,并且在面对面互动期间大约一半使用了辅助通信。在严重语音障碍的受访者中,有超过90%的人使用语音生成设备报告,而刚刚报告了使用低技术AAC的一半。大多数参与者都会与SLP讨论语音和交流,但在初始干预的时间和持续干预频率的时机上都有不同。不到一半的人报告说,他们的家庭成员或其他重要人物接受了与朋友交流有关的教育或支持。参与者还分享了他们对电话和视频通话,访问方法,安装系统,单词预测和存储短语以及消息和语音银行的使用和经验。结论:结果强调了早期推荐对于AAC干预,正在进行的重新审查和治疗,沟通伙伴的参与以及对多模式沟通的支持以及适应不断变化的需求的重要性。
方法:组装了255名被诊断为晚期G/ GEJ腺癌的成年患者的数据集。将影响整体生存(OS)至显着程度的IRAE识别为候选变量,并将其整合为候选变量,以及其他12个候选变量。These included gender, age, Eastern cooperative oncology group performance status (ECOG PS) score, tumor stage, human epidermal growth factor receptor 2 (HER2) expression status, presence of peritoneal and liver metastases, year and line of anti-PD-1 treatment, neutrophil-to-lymphocyte ratio (NLR), controlling nutritional status (CONUT) score, and Charlson comorbidity index (CCI)。为了减轻与伊拉斯有关的时机偏见,采用了具有里程碑意义的分析。使用最小绝对收缩和选择算子(LASSO)回归进行了变量选择以查明明显的预测因子,并应用了方差障碍因子来解决多重共线性。随后,使用正向似然比方法进行了COX回归分析来开发生存预测模型,排除未能满足比例危害(PH)假设的变量。该模型是使用整个数据集开发的,然后通过Bootstrap重新采样进行内部验证,并通过另一家医院的同类进行外部验证。此外,创建了一个列图来描述预测模型。
同样,为80岁以上的人和肾脏疾病的人设定BP目标的方法也有所不同(如尿白蛋白与促偶联氨酸的比率[ACR]为70 mg/ mmol或更多)。在NICE的CKD指南中,在老年患者(80岁以上)的情况下,这证明了这一点,其中BP靶标在ACR <70和70+ mg/mmol的ACR范围内有所不同,而对于具有1型糖尿病的老年患者(80岁以上),血压靶标(80岁以上)与同一ACR率相对相同的ACR压力差异(NICE对1型糖尿病的指南没有差异(NICE)。有关详细信息,请参见表1,第3列,行(a),(b),(e)和(f)。
