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这封信承认了美国核能研究所 (NEI) 于 2024 年 7 月 31 日致美国核管理委员会 (NRC) 的信，信中题为“Regulat
本信函确认了美国核能研究所 (NEI) 于 2024 年 7 月 31 日致美国核管理委员会 (NRC) 的信函，该信函标题为“远程应用中快速大容量部署反应堆 (RHDRA) 和其他先进反应堆的监管规定”（机构范围文件访问和管理系统接入号 ML24213A337）。NEI 信函及其相关附件包含潜在监管方法的提案，这些方法将支持大规模、快速部署先进反应堆，并满足 2024 年《加速部署多功能、先进核能用于清洁能源 (ADVANCE) 法案》第 208 节的要求。NRC 工作人员同意您在信函中概述的高级概念，工作人员没有发现 NRC 正在进行和计划的活动存在任何根本差距，这些差距会阻碍实施与微反应堆部署相关的计划商业模式。此外，工作人员支持 NEI 的立场，即为支持微反应堆部署而制定的策略和指导可以分阶段应用于其他先进反应堆设计。
科学学院AI.IO工作参考：REQ241094职称：AI/ML运动表现分析科学家（KTP副学士）期间：30个月薪水：
科学学院ai.io工作参考：REQ241094职称：AI/ML运动表现分析科学家（KTP副助理）期间：30个月薪水：38,000英镑 - 每年44,000英镑，包括伦敦的重量（包括启动薪水）（从事的开始薪水）分析，动作质量评估，机器视觉，体育AI。申请截止日期：2025年1月12日，星期日，项目标题：AI驱动的人才侦察：革新有关项目愿景的自动化足球运动员绩效评估：传统的足球侦察方法昂贵且效率低下，依靠人类的投入和主观判断力。ai.io旨在通过利用AI技术来使足球人才识别和发展民主化，从而使玩家可以通过简单的基于移动相机的沟通和公平，一致的评估过程与更多的侦察员建立联系。目标：ai.io已经开发了一个由AI驱动的平台，该平台可以自动化侦察过程，使足球组织能够与全球数百万球员联系，试用，分析，参与，评估，开发，开发和侦察数百万球员。这个KTP项目将开发AI驱动的技术，用于分析通过移动摄像机捕获的足球录像中的场景，对象和相关球员运动，从而评估性能质量并了解环境因素如何影响玩家的成果。KTP助理角色：知识转移伙伴关系（KTP）是企业与大学之间独特的合作伙伴关系，以创造积极的影响并推动创新。KTP合伙人使用通过学术培训获得的知识和专业知识来实施创新的解决方案，以确定业务挑战。学术合作伙伴（拉夫堡大学）在整个项目中支持并指导KTP合伙人。对于AI及其在体育科学技术领域的应用中，这是一个令人兴奋的机会，该专业人士加入AI.IO，这是一家致力于开发解决方案的技术公司，用于开发用于分析业余和专业体育数据的解决方案，并为核心产品服务提供实时见解。
预防结核病和处理医护人员结核病暴露 作者：Hilary Winch 作者头衔：工作场所健康主管
如果他们在发生这种情况之前确实出行，则违反了 WHWB 对该组织的建议。如果他们的胸部 X 光检查报告表明需要进一步检查的区域，WHWB 将建议他们不被批准进行面向患者的活动，并且工作人员将被要求通过初级保健提供者寻求医疗干预，并向 WHWB 提交必要的报告，以表明已进行适当的调查和治疗。在满足这些要求之前，WHWB 将不会进一步处理此案，并且在满足这些要求之前，WHWB 不会负责任何主动监控、跟进或支持。工作人员有责任在预安置过程恢复之前向 WHWB 提供此信息，并且假设未发现其他问题，则将获得面向患者的活动的许可。
编号合着者文章标题关键字卷，第，pp。Doi引文
Guno，Y.，Rezaldi，M.Y。，Triputra，F.R。，Suhud，R.，Febraandirza，A.，Rustany，A. Arahan，Wickakson，G. 。，f .. Fuady，A.P.，Heidia，A.，Wibowo，M.，Depara，Y.P.D.S，Raharjo，D.，Rudino。（2024）。图像处理无人机（UAV）的图像用于大麻识别。Tratement确实发出信号，第1卷。41，不。 3，1473-1483。 ttps：//do.org/10.18280/ts.41033541，不。3，1473-1483。 ttps：//do.org/10.18280/ts.410335
无题 - 澳门认知与脑科学研讨会
光声 (PA) 成像是一种新兴的混合成像技术，可以在增加穿透深度的情况下以高特异性和微米级分辨率非侵入性地识别组织。它采用脉冲激光作为激发源，并收集超声波响应以重建光吸收图，以反映组织区域的结构和功能细节。根据激发光和接收声音的排列方式，光声成像可以是多尺度的，从人体器官和小动物全身到单细胞等微观精细结构。PA 成像的血管特异性允许神经血管耦合神经电压成像，但迄今为止大多数工作都是通过血管和血氧波动而不是直接测量来询问神经元电压活动。在这里，我们提出了一种新颖的策略，该策略采用全场光声脑检测平台，该平台配有光稳定的电压敏感染料，可直接监测完整的癫痫小鼠脑中长时间的电压动态。通过研究大脑区域之间的连通性，可以揭示电传导通路及其方向性，这些方向性通过快速时间可视化来指示。所提供的证据突出了所提出的方法对癫痫和其他电压相关疾病的诊断和映射的潜力。
滚动广告编号 2024-11-02 项目标题
职位：高级研究员 (SRF) = 01 必备条件： (i) 拥有公认大学或同等院校颁发的生物科学硕士学位或技术或医学学士学位。 (ii) 在工业和学术机构或科技组织拥有两年研发经验。 期望：具有处理 BSL2/BSL3 类微生物的经验。 年龄上限（岁）- 35 属于 SC/ST/PwBD/Women 类别的候选人和 OBC 类别的候选人年龄限制分别放宽至 05 岁和 03 岁。
项目标题：心脏数字双胞胎中的公平性
数字双胞胎的患者心脏有可能实现个性化治疗并改善患者预后。只有可以从患者数据（例如图像）中有效地创建数字双胞胎的方法，才能充分实现这种潜力。已经在使用最先进的人工智能（AI）技术实现这一目标的努力。但是，最近的工作表明，在接受人口统计学不平衡数据集训练时，用于图像分析的AI工具可能会遭受隐藏的偏见，即他们可能是“不公平的”。例如，根据模型的训练数据中这些受保护组的分布，AI心脏图像分割模型可以表现出不同性别和种族的不同水平的性能。尚未研究基于数字双胞胎的基于AI的偏见，这依赖于这种技术。该项目将进行第一次此类调查，并将重点放在心脏病学领域。项目描述
标题页 1 完整标题：2 使用人工智能在心电图上检测肥厚型心肌病 3 4 简称：5 使用人工智能在心电图上检测肥厚型心肌病 6 7 作者： 8 James M Hillis，MBBS DPhil 1,2,3 9 Bernardo C Bizzo，MD PhD 1,3,4 10 Sarah F Mercaldo，PhD 1,3,4 11 Ankita Ghatak，MSc 1 12 Ashley L MacDonald，BSc 1 13 Madeleine A Halle，BSc 1 14 Alexander S Schultz 1 15 Eric L'Italien 1 16 Victor Tam 1 17 Nicole K Bart，MBBS DPhil 3,5 18 Filipe A Moura，MD PhD 3,5 19 Amine M Awad，BMBCh 2,3,6 20 David Bargiela，MBBS PhD 2,3,6 21 Sarajune Dagen，RN 7 22 Danielle Toland，RN BSN 6 23 Alexander J Blood，MD MSc 3,5 24 David A Gross，MD PhD 3,5 25 Karola S Jering，MD 3,5 26 Mathew S Lopes，MD MPH 3,5 27 Nicholas A Marston，MD MPH 3,5 28 Victor D Nauffal，MD 3,5 29 Keith J Dreyer，DO PhD 1,3,4 30 Benjamin M Scirica，MD* 1,3,5 31 Carolyn Y Ho，MD* 3,5 32 33 * 这些作者对这项工作的贡献相同。 34 35 作者所属： 36 1 美国马萨诸塞州波士顿麻省总医院布莱根医院，美国马萨诸塞州波士顿 37 2 美国马萨诸塞州波士顿麻省总医院神经内科 38 3 美国马萨诸塞州波士顿哈佛医学院 39 4 美国马萨诸塞州波士顿麻省总医院放射科 40 5 美国马萨诸塞州波士顿布莱根妇女医院心血管医学科 41 6 美国马萨诸塞州波士顿布莱根妇女医院神经内科 42 7 美国马萨诸塞州波士顿布莱根妇女医院神经外科 43
标题页 1 完整标题：2 使用人工智能在心电图上检测肥厚型心肌病 3 4 简称：5 使用人工智能在心电图上检测肥厚型心肌病 6 7 作者： 8 James M Hillis，MBBS DPhil 1,2,3 9 Bernardo C Bizzo，MD PhD 1,3,4 10 Sarah F Mercaldo，PhD 1,3,4 11 Ankita Ghatak，MSc 1 12 Ashley L MacDonald，BSc 1 13 Madeleine A Halle，BSc 1 14 Alexander S Schultz 1 15 Eric L'Italien 1 16 Victor Tam 1 17 Nicole K Bart，MBBS DPhil 3,5 18 Filipe A Moura，MD PhD 3,5 19 Amine M Awad，BMBCh 2,3,6 20 David Bargiela，MBBS PhD 2,3,6 21 Sarajune Dagen，RN 7 22 Danielle Toland，RN BSN 6 23 Alexander J Blood，MD MSc 3,5 24 David A Gross，MD PhD 3,5 25 Karola S Jering，MD 3,5 26 Mathew S Lopes，MD MPH 3,5 27 Nicholas A Marston，MD MPH 3,5 28 Victor D Nauffal，MD 3,5 29 Keith J Dreyer，DO PhD 1,3,4 30 Benjamin M Scirica，MD* 1,3,5 31 Carolyn Y Ho，MD* 3,5 32 33 * 这些作者对这项工作的贡献相同。34 35 作者所属： 36 1 美国马萨诸塞州波士顿麻省总医院布莱根医院 37 2 美国马萨诸塞州波士顿麻省总医院神经内科 38 3 美国马萨诸塞州波士顿哈佛医学院 39 4 美国马萨诸塞州波士顿麻省总医院放射科 40 5 美国马萨诸塞州波士顿布莱根妇女医院心血管医学科 41 6 美国马萨诸塞州波士顿布莱根妇女医院神经内科 42 7 美国马萨诸塞州波士顿布莱根妇女医院神经外科 43
项目标题：通过综合数据科学划定实体瘤中的免疫信号传导
缺乏针对皮肤癌，黑色素瘤等肿瘤中描述免疫特征的全面计算建模和数据集成管道。尽管免疫疗法成功，免疫反应也有所不同，并且没有预后或预测工具可用。该项目旨在剖析肿瘤微环境中的免疫细胞类型，细胞动力学，信号传导谱和细胞相互作用，并表明患者预后和对治疗的反应。通过在单细胞分辨率下组装大量的转录组数据，并与来自癌症患者的免疫细胞的信号通路和离体培养的资源集成，我们将开发分子特征和涉及免疫细胞激活和癌症环境中分化的信号通路模型。该项目的性质将是多学科的，是从高级ML/AI方法中得出的，用于数据表示和预测性推断，并解决与癌症免疫学和免疫疗法相关的数据领域。项目描述
项目名称：用于管理瓣膜心脏病的心血管数字双胞胎
瓣膜心脏病是一种威胁生命的疾病，会影响老年人口的份额增加。在过去十年中，临床界内的新事态发展意味着现在可以用最少的侵入性进行病患心脏瓣膜的修复或更换。另一方面，接受这些手术的200K+患者中，多达50％的心脏功能没有改善。恢复过程中涉及的过程是复杂且多因素的，呈现心血管血流动力学和心肌力学。该项目旨在使用患者心血管系统的数字双（DT）来预测对介入阀程序的反应。我们将建立一个新的DT框架，结合深度学习，多尺度生物物理建模和图像分析技术。将此模型应用于多模式患者数据集，我们将优化预测准确性并在看不见的数据集上进行测试。项目描述