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Jun Young Park
plus，D.，Lee，H.，Herrmann，J.F.，Greek，J.，Anselri，V.，Borit，J.，Stockowski，H。Shaeimodi，Sant，Sant，Lu，Lu，H.，McQuade，P。
方案 - knametine治疗 - 抑制 - 抑郁症 -
患者在开始阶段的静脉注射氯胺酮6周内延长了3周，即每周2次输注。 在6中进行输液进行回应评估，该评估将与精神病学负责的顾问进行讨论和质量保证。 在此基础上，为患者提供6个维护输注或课程已完成。 维护输注开始在上次开始输注后一个月开始。 一般而言，维护输注之间的间隔应为四个星期。 通常，该课程在6次启动后和6次维护输注后结束，即共12次输注后。 基于个人评估，启动和维护输注的数量和间隔可能与标准布局不同。 在这种情况下，在此过程中进行更多响应评估可能是适当的。每周2次输注。在6中进行输液进行回应评估，该评估将与精神病学负责的顾问进行讨论和质量保证。在此基础上，为患者提供6个维护输注或课程已完成。维护输注开始在上次开始输注后一个月开始。一般而言，维护输注之间的间隔应为四个星期。通常，该课程在6次启动后和6次维护输注后结束，即共12次输注后。基于个人评估，启动和维护输注的数量和间隔可能与标准布局不同。在这种情况下，在此过程中进行更多响应评估可能是适当的。
会议纪要 09.01.2024 - Ida Zetterström (ÅMK)
ÅI 为员工提供法定意外保险和团体人寿保险（在适用国家集体协议的行业中是必需的），并且自 2023 年 1 月 1 日起，为 Åland Mutual Insurance Company 的员工提供团体休闲意外保险。 2023 年，ÅI 还签署了 Ömsen Hälsa företagen（针对员工的全面医疗和意外保险），作为职业健康的补充。
协议已在单个演示文稿中介绍
3.2宣传和披露。Åland承认并同意，心脏可能会使用Åland的名称和/或确定标记，以公开宣布当事方进入该谅解备忘录，而Heart承认并同意Åland可以将Heart的名称和/或徽标用于相同的目的。执行此谅解备忘录后，Åland应提供书面证明，以阐述Åland签署此谅解备忘录和/或同意以心心合作以促进目的的原因。Åland承认并同意，可以在不限制地支持营销活动和事件的情况下公开复制和使用此证词。各方在此向另一方授予有限的，非排他性的许可，以使用该党的知识产权，而无权分散统一，包括姓名，商标和版权，这与本节中授予的权利有关。
路由协议-LMS -Apada印度尼西亚
使用身份验证，提供以下HOP信息（Next Hop）和多播，对RIP进行了一些改进，即支持VLSM。在每个路由中添加子网掩码信息使路由器不必假设该路由具有与使用的子网掩码相同的子网掩码。
肾小球病理学发现的分类 UP LEARNING 和肾病专家 - AI 集体 ENGROCTIVE 方法 Eiichiro Uchino #A,B Yugami C , Sachiko Minamiguchi f , Hironi Haga f , Motoko Yanagita B,g , Yasushi Ono D,HA) 京都大学医学院医学智能系统系，日本京都 B) 日本京都肾脏病学系，日本京都，京都，京都，京都，京都，京都，京都，日本 D) 京都大学医学院生物医学数据智能系，日本京都 E) 京都大学医院医学信息学和管理规划部，日本京都 F) 京都大学医学院诊断病理学系，日本京都 H) Rise，药物开发数据智能平台小组，日本横滨 # 这些作者贡献者对这项工作做出贡献。 Running title: Glomeruli classification by deep learning Keywords: renal pathology, artificial intelligence, deep learning, collective intelligence Corresponding authors: Yasushi Okuno, Department of Biomedical Data Intelligence, Kyoto University, 53 Shogoin-Kawahara-cho, Sakyo-ku, Kyoto 881, FAX: +81-75-751-4881, E-mail: okuno.yasushi.4c@kyoto-u.ac.jp and Motoko Yanagita, Department of Nephrology, Graduate School of Medicine, Kyoto University, 54 Shogoin-Kawahara-cho, Sakyo-ku, Kyoto 606-8507, Japan Phone: +81-75-751-3860, FAX: +81-75-751-3859, E-mail: motoy@kuhp.kyoto-u.ac.jp Abstract Background Automated classification of glomerular pathological findings is potentially beneficial in establishing an efficient and objective diagnosis in renal pathology.虽然先前的研究已经验证了用于对整体硬化和肾小球细胞增殖进行分类的人工智能（AI）模型，但诊断还需要其他一些肾小球病理学发现。这些人工智能模型与临床医生之间的合作是否能提高诊断性能还不得而知。在这里，我们开发了人工智能模型来对肾小球图像进行分类，以获得病理诊断所需的主要发现，并研究这些模型是否可以提高肾病科医生的诊断能力。方法
肾小球病理学发现的分类 UP LEARNING 和肾病专家 - AI 集体 ENGROCTIVE 方法 Eiichiro Uchino #A,B Yugami C , Sachiko Minamiguchi f , Hironi Haga f , Motoko Yanagita B,g , Yasushi Ono D,HA) 京都大学医学院医学智能系统系，日本京都 B) 日本京都肾脏病学系，日本京都，京都，京都，京都，京都，京都，京都，日本 D) 京都大学医学院生物医学数据智能系，日本京都 E) 京都大学医院医学信息学和管理规划部，日本京都 F) 京都大学医学院诊断病理学系，日本京都 H) Rise，药物开发数据智能平台小组，日本横滨 # 这些作者贡献者对这项工作做出贡献。 Running title: Glomeruli classification by deep learning Keywords: renal pathology, artificial intelligence, deep learning, collective intelligence Corresponding authors: Yasushi Okuno, Department of Biomedical Data Intelligence, Kyoto University, 53 Shogoin-Kawahara-cho, Sakyo-ku, Kyoto 881, FAX: +81-75-751-4881, E-mail: okuno.yasushi.4c@kyoto-u.ac.jp and Motoko Yanagita, Department of Nephrology, Graduate School of Medicine, Kyoto University, 54 Shogoin-Kawahara-cho, Sakyo-ku, Kyoto 606-8507, Japan Phone: +81-75-751-3860, FAX: +81-75-751-3859, E-mail: motoy@kuhp.kyoto-u.ac.jp Abstract Background Automated classification of glomerular pathological findings is potentially beneficial in establishing an efficient and objective diagnosis in renal pathology.虽然先前的研究已经验证了用于对整体硬化和肾小球细胞增殖进行分类的人工智能（AI）模型，但诊断还需要其他一些肾小球病理学发现。这些人工智能模型与临床医生之间的合作是否能提高诊断性能还不得而知。在这里，我们开发了人工智能模型来对肾小球图像进行分类，以获得病理诊断所需的主要发现，并研究这些模型是否可以提高肾病科医生的诊断能力。方法