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寄养护理的统一：父母指南
随着统一越来越近，请考虑哪些资源可以帮助您和您的家人为您的孩子蓬勃发展并为潜在的困难时刻做准备。可能通过家庭团体会议或家庭团队会议与您的案例工作者合作，以确定孩子回家时所需的服务。为您的家人（例如在过渡期间可以为您的家人提供支持）的社区和自然支持（例如社区和社区中心，育儿团体以及家人和朋友）。在这种情况下，许多父母谈论成为一个知道自己正在经历的事情以及自己经历过的人的重要性。现在是考虑您认识的人的好时机，当您的孩子回家时可能会提供支持或建议。
跨模式可塑性和技能采集的统一模型
结果，早期失明的经历提供了可以在人脑中观察到的最戏剧性的可塑性例子之一：通常主要由视觉输入驱动的大型皮质区域对各种各样的听觉和触觉任务响应（Fine and Park，2018年）。直到最近，这种跨模具可塑性主要是从感觉剥夺的角度研究的。假定驱动皮质组织的主要因素是视力丧失，而在贫困的环境中被黑暗饲养的大鼠被认为是早期盲人人类的密切模型系统。过去十年左右的观点发生了转变：认识到，跨模式的大部分可塑性可能不是由于剥夺本身而引起的，而是可能反映出盲目构成的明显不同的感知和认知需求。
培训卫生部门劳动力的机会
●在美国，NACCHO在2022年对当地卫生部门（LHD）进行了调查。需要培训的前两个领域是全购计划（32％）和灾难心理健康/韧性（28％），这两者都与气候变化密切相关。
tumordetnet：一种用于脑肿瘤检测和分类的统一深度学习模型
在较早阶段对脑肿瘤类型的准确诊断对于治疗过程至关重要，并有助于挽救全球大量人的生命。因为他们是无创和备用的患者，因此经常使用磁共振成像（MRI）扫描来识别肿瘤。肿瘤的手动识别很困难，由于大量的三二次图像，需要大量时间，这是一个患者大脑从各个角度产生的MRI扫描。进一步，脑肿瘤的位置，大小和形状的变化也使检测和对不同类型的肿瘤进行分类的挑战。因此，已经提出了计算机辅助诊断系统（CAD）系统以检测脑肿瘤。在本文中，我们提出了一种新型的统一端到端深度学习模型，称为肿瘤肿瘤检测和分类。我们的Tumordetnet框架采用了48个带有漏水（LRELU）和RELU激活功能的卷积层来计算最独特的深度特征图。此外，平均合并和辍学层也用于学习区分模式并减少过度拟合。最后，使用一个完全连接的和软层层来检测并将脑肿瘤分为多种类型。我们在六个标准的kaggle脑肿瘤MRI数据集上评估了我们方法的表现，以将脑肿瘤检测和分类为（恶性和良性），以及（神经胶质瘤，垂体和脑膜瘤）。我们的模型成功地鉴定出了99.83％的明显精度，分类的良性和恶性脑肿瘤，理想的精度为100％，而脑膜化，垂体和胶质瘤肿瘤的精度为99.27％。这些结果揭示了对可靠鉴定和分类脑肿瘤的建议方法的效力。
安全规划路线图；对齐统一的愿景
安全计划；6.Buildvisionofprocessforfamily7.Buildinformednetworkwithfamily8.Createexplanationforchildren(andeveryoneelse)9.BuildSafetyPlanwithparentsandnetworkSuccessive process where family demonstrate over time theycanmakechildrensafe,regularreview—honouringsuccessandutilising struggles.所有参与者均应在每次遇到theSafetyScales上对安全性进行评分。需要挖掘关键问题 - 贫民，触发器和压力fulltimesthatmakeabuse/nevelectmorelikelikely.thefamilymusteithercome comport或完全拥有所有规则。必须拒绝
DEL0.1 – 健康人工智能中的通用统一术语
一份包含医疗人工智能领域公认术语的词汇表可以为这一跨学科领域的许多参与者提供巨大帮助。通用的统一术语和定义可以促进不同专业背景的专家之间的对话，例如临床医生、开发人员、机器学习科学家、监管者、伦理学家和公共卫生官员。本文件包含选定术语和定义的初始集合，以后将根据需要进行扩展。该文件采用了科学文献和权威来源中的术语和定义（如有），并在医疗人工智能背景下提供了新的定义。该文件还提供了该领域常见的首字母缩略词和缩写的集合，以及包含所有参考文献的参考书目。
一个统一的平台，使用 1250 种癌细胞系的转录组数据对 1562 种药物进行生物标志物排序和验证
简介：体外细胞系模型为研究可用于癌症全身化疗的化合物提供了宝贵的资源。然而，由于数据分散在几个不同的数据库中，这些资源的利用受到限制。在这里，我们的目标是建立一个平台，能够验证化学耐药性相关基因并对可用的细胞系模型进行排序。方法：我们处理了四个独立的数据库，DepMap、GDSC1、GDSC2 和 CTRP。对基因表达数据进行分位数归一化，并分配 HUGO 基因名称以明确识别基因。导出所有药物的耐药性值。使用 ROC 检验计算基因表达与治疗耐药性之间的相关性。结果：我们将四个数据集与 1562 种药物的化学敏感性数据和 1250 种癌细胞系的转录组水平基因表达相结合。我们已利用该数据库建立了一个在线工具，以便在统一的分析流程中关联可用的细胞系敏感性数据和治疗反应 ( www.roc- plot.com/cells )。我们利用已建立的流程对与阿法替尼和拉帕替尼（两种 ERBB2 酪氨酸激酶结构域抑制剂）耐药性相关的基因进行排序。讨论：该计算工具可用于 1) 将基因表达与耐药性关联起来，2) 识别和排序耐药和敏感细胞系，以及 3) 排序耐药相关基因、癌症标志和基因本体途径。该平台将通过验证基因-耐药性相关性和为新实验选择最佳细胞系模型，为加速癌症研究提供宝贵支持。2022 作者。由 Elsevier BV 代表计算和结构生物技术研究网络出版。这是一篇根据 CC BY 许可 ( http://creativecommons. org/licenses/by/4.0/ ) 开放获取的文章。
人类大脑微观结构和 MRI 的统一 3D 地图
我们展示了人类大脑细胞和纤维结构的第一张三维 (3D) 一致性图，结合了组织学、免疫组织化学和 7-T 定量磁共振成像 (MRI)，涵盖两个个体标本。这些 3D 图整合了每个大脑大约 800 个显微镜切片的数据，显示了神经元和神经胶质细胞体、神经纤维和神经元间群以及超高场定量 MRI，所有这些都以 200 m 的比例与切片过程中获得的堆叠块面图像对齐。这些前所未有的 3D 多模态数据集可以不受任何限制地共享，并为联合研究大脑细胞和纤维结构、详细解剖图谱或 MRI 对比微观基础建模提供了独特的资源。
用于可扩展模型推理的统一神经数据接口
随着最近高通量多通道神经生理学和神经成像技术产生的神经数据的复杂性和数量级不断增加，数据存储和处理的标准化是促进神经科学可重复性和协作的重要因素。尽管“无边界神经数据”计划等项目在神经科学数据标准化方面取得了长足进步，但仍存在一些悬而未决的挑战：（1）鉴于元信息的组合数量不断增加，高效存储和快速检索之间的矛盾越来越难以调和；（2）单细胞和多通道技术的空间和时间分辨率的高维性阻碍了本地机器和硬盘上可行的分析流程；（3）分析流程正在采用深度学习等资源密集型模型，这会带来额外的带宽和计算限制。在认知神经科学中尤其如此，其中神经反应的记录通常伴随着高维刺激输入、分层元信息和用于神经生物学推断的精细认知模型架构。在这项工作中，我们提出了一种解决所有三个挑战的新数据格式，并提供了一个名为 Xneuro 的开源 Python 工具箱，作为统一的神经数据接口，以促进可扩展的数据导入、标准化、搜索和检索。我们在几个高通量数据集上对 Xneuro 进行了基准测试，这些数据集以不同的方式在各种刺激类型和行为任务下收集，而传统的分析管道很难整理这些数据集。我们通过以快速且可扩展的方式将这些数据集与一系列认知模型进行比较，证明了我们框架的有效性和可扩展性，这是首次可以执行这种规模的神经模型推理。