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审查草案感谢您对He
草稿进行审查，感谢您审查并对有关医疗保健道德顾问的ASBH核心竞争力的第三版草案的建设性批评。注意：我们提出了从“医疗保健道德咨询的核心能力”到“医疗保健道德顾问的核心能力”的标题更改，因为我们正在提议为医疗保健组织伦理学的工作增加能力（第3章），这不是咨询，但仍然是医疗保健道德顾问的工作。此外，由于格式化问题，我们无法将引文放在脚注中；因此，目前在脚注符号旁边的文本中列出了将包含在脚注中的引用（例如，“医疗保健伦理vii 2-11中出现的典型关注点”，其中VII是脚注，而2-11是脚注中的引用）。请提供“大图”反馈（不讨论的领域，应删除的区域，重要的想法/概念等）。如果您希望提供有关特定文本的反馈（例如，定义，过程，表），请包括章节和行编号以及针对特定词语更改的建议。虽然您可以自由包含任何类型的关注点，但在没有建设性建议的情况下提出的担忧对写作团队的帮助较小，并且不太可能将其纳入第三版。如果您想在卷中包含一些重新介绍，请提供完整的引用，包括您想要添加的任何文章的PubMed ID号（PMID）。如果您不提供包括PMID在内的完整引用，那么写作团队将很难找到参考，并减少包括参考文献的可能性。书籍或书籍部分的参考文献必须包括完整的引用，包括作者，标题，年份，版本，（编辑，书名和章节的书籍和部分页面），出版商，城市/州（或城市/国家（如果不是美国））（如果缺少任何一个，则不会添加参考文献）。未包含在此草案中：简介：稍后将添加简介。附录3：将添加另一个附录，详细介绍核心竞争力的第一，第二和第三版的历史和过程。
回顾人工智能和机器学习对增强物联网应用程序的影响
实时决策：AI和ML算法显着提高了IoT系统处理数据并自动制定决策的能力[6，15，16]。此外，深度学习技术，例如卷积神经网络（CNN），在分析来自IoT传感器的复杂数据流方面尤其有影响力[17，7]。能源效率：AI和ML模型使IoT设备能够动态优化能源消耗。例如，基于AI的预测模型允许物联网系统为基于需求的无效设备或规模处理能力提供动力，从而提高了整体能源效率[15，18]。数据管理：AI增强的物联网系统提高了数据处理的准确性和效率。此外，AI模型通过实时分类，存储和分析信息有效地处理大规模数据，从而减少了延迟[19，20]。安全：AI和ML算法在IoT网络中有助于高级威胁检测功能。因此，AI驱动的安全机制鉴定出异常行为，并且对潜在的安全漏洞的反应比传统方法更快[21，22]。
2025 摘要审查代码
审查代码 科/组 1200 眼科高级生物统计学 临床/流行病学研究 1210 高级成像：自适应光学 视觉心理物理学/生理光学 1220 高级成像：临床应用 视觉心理物理学/生理光学 1230 高级成像：功能成像 视觉心理物理学/生理光学 1240 高级成像：视网膜活动、视觉功能和性能 视觉心理物理学/生理光学 1250 人工智能和肿瘤学/病理学 解剖学和病理学/肿瘤学 1260 流行病学和临床研究中的人工智能 临床/流行病学研究 1270 现实世界中的人工智能 临床/流行病学研究 1280 视网膜中的人工智能 视网膜 1290 弱视眼球运动/斜视/弱视/神经眼科学 1300 AMD 抗 VEGF 视网膜1310 AMD 成像 视网膜 1320 AMD：生化和分子疾病机制 解剖学和病理学/肿瘤学 1330 AMD：细胞生物学 视网膜细胞生物学 1340 AMD：临床研究 视网膜 1350 AMD：流行病学 临床/流行病学研究 1360 AMD：新药、输送系统和作用机制 生理学/药理学 1370 AMD：病理学和临床前研究 视网膜细胞生物学 1380 AMD：转化研究 视网膜 1390 前节和眼表组学和遗传学 遗传学 横断面组 1400 抗炎药、抗生素和抗病毒药物 生理学/药理学 1410 房水动力学 生理学/药理学 1420 增强和虚拟现实 - 视觉和光学因素 视觉心理物理学/生理光学 1430 大数据和EHR 分析 临床/流行病学研究 1440 双眼视觉 - 视觉功能和建模 视觉心理物理学/生理光学 1450 青光眼中的生物化学、分子生物学、基因组学和蛋白质组学 生物化学/分子生物学 1460 生物信息学、生物统计学和多组学整合 遗传学 横断面组 1470 眼部的生物测量、发育和建模 视觉心理物理学/生理光学
1243.3800 审查、准备和路由某些 (A)NADA 的批准包
5.FD&C 法案第 502(w)(3) 8 条要求，已获批准的新动物药品和仿制新动物药品的标签（代表性（Blue Bird）标签除外）上必须分别包含“根据 NADA # XXX-XXX 获得 FDA 批准”或“根据 ANADA # XXX-XXX 获得 FDA 批准”的声明，否则该药品将被视为贴错标签。我们鼓励赞助商在 Blue Bird 标签中添加声明，但这是他们自愿的。有关更多信息，请参阅 ONADE 政策“在已获批准的新动物药品和缩写（仿制）新动物药品的标签中添加 FDA 批准声明”（在 ONADE 政策 SharePoint 上）。如果申请中的任何标签组件（蓝鸟标签、兽医饲料指令 (VFD) 或 ONADE 政策中确定的豁免除外）不包含适用的标签声明，则必须使用包括声明在内的更新标签对申请进行修改，然后才能批准申请。
成人和儿童的动机访谈...
2014什么是动机面试？in：德国心理学家专业协会（BDP）E.V.康复的工作组临床心理学（ed。）;五月，布里塔（Britta）； Mariolakou，Andigoni；里斯，克里斯蒂娜；马丁·斯普伦德堡（Spreen-Ledebur）； Tuchscheerer，Jana（编辑），康复的优化 - 心理学的贡献。对33。2014年2月26日至2014年2月26日在Erfner教育中心（第123-132页）的康复临床心理学年度会议。波恩：德国心理学家Verlag，2014年
戒烟聊天机器人的有效性和用户经验：混合方法研究比较动机访谈和对抗性咨询
背景：吸烟构成主要的公共卫生风险。聊天机器人可以作为一种可访问且有用的工具来促进停止，因为它们的高可访问性和促进长期个性化互动的潜力。为了提高有效性和可接受性，仍然需要识别和评估这些聊天机器人的咨询策略，这一方面在先前的研究中尚未全面解决。目的：本研究旨在确定此类聊天机器人支持戒烟的有效咨询策略。此外，我们试图深入了解吸烟者对聊天机器人的期望和经验。方法：这项混合方法研究结合了基于网络的实验和半结构化访谈。吸烟者（n = 229）与动机访谈（MI） - 式（n = 112，48.9％）或对抗性咨询 - 风格（n = 117，51.1％）聊天机器人相互作用。评估了与戒烟相关的（即退出和自我效能的意图）和与用户经验相关的结果（即，参与，敬业，治疗联盟，感知的移情和互动满意度）。对16名参与者进行了半结构化访谈，每个条件的8个（50％），并使用主题分析分析了数据。结果：多元ANOVA的结果表明，参与者的MI（VS对抗咨询）聊天机器人的总体评级明显更高。后续判别分析表明，对MI Chatbot的更好看法主要是用用户体验与相关的结果来解释的，与戒烟相关的结果扮演了较少的角色。探索性分析表明，在这两种情况下吸烟者都报告说，聊天机器人相互作用后戒烟和自我效能的意图增加。访谈结果说明了几种构造（例如情感态度和参与），解释了人们以前的期望以及聊天机器人的及时和回顾性经验。结论：结果证实聊天机器人是激励戒烟的有前途的工具，使用MI可以改善用户体验。我们没有为MI提供额外的支持来激励停止并讨论了可能的原因。吸烟者在退出过程中表达了关系和工具需求。讨论了对未来研究和实践的影响。
“企业对企业对大脑？”使用 TCCM 分析回顾 B2B 营销中的神经科学研究
摘要 目的：神经科学的研究结果似乎对 B2B 营销研究的几个心理学基础提出了质疑。神经科学最近也被提议作为跨学科研究的重要领域，有可能导致 B2B 研究中出现原创、大胆的想法。神经科学的应用、指导方针和未来的研究方向已在各个领域进行了讨论。在 B2B 营销中，有人呼吁进一步采用神经科学进行研究，并介绍 B2B 营销可以从中学到什么。 方法：我们在 Scopus 上进行了结构化文献综述，搜索结果为 2,336 条，确定了 67 篇相关出版物，并使用理论-背景-特征-方法 (TCCM) 框架对其进行了分析。 原创性：缺少对连接两个学科（神经科学和 B2B 营销）的研究现状和未来将神经科学应用于 B2B 的研究方向的概述。通过这篇文章，我们弥补了这一空白 发现：B2B 中的神经科学尚处于起步阶段，大多数出版物都是概念性的。一些根植于 B2C 的发现可以转移到 B2B。通过反思 B2B 营销研究重点，我们概述了神经科学在 B2B 中应用的五个主要未来研究方向：1. 决策，2. 营销刺激和反应，3. 数字化，4. 研究方法和测量，5. 推进现有知识。我们希望借此帮助进一步改善 B2B 营销的主要心理基础。
审查金融服务监管机构如何考虑投诉
过去一年很重要。案例工作翻了一番（我的办公室处理的案件从421到861个案件）。此外，复杂和小组调查的数量增加。总体而言，我继承了我正在进步的许多复杂的政策问题，但它们对我们希望确定受影响案件的能力产生了影响。期待，我们预计下一个财政年度第一季度会有大量集体投诉。在此背景下，我将继续与寻求就其余政策事项达成协议的监管机构（请参阅本报告的政策考虑部分）并进行重组，以便它有能力提供有效的服务，鉴于消费者和企业的需求增加。
回顾碳捕获和存储的生物能源的作用
2 Independent Researcher, UK 3 Department of Mechanical Engineering, Redeemer's University, Ede, Osun-State, Nigeria ___________________________________________________________________________ *Corresponding Author: Jephta Mensah Kwakye Corresponding Author Email: jephkmens@gmail.com Article Received: 28-01-24 Accepted: 01-06-24 Published: 24-07-24 Licensing详细信息：作者保留本文的权利。本文根据创意共享属性 - 商业4.0许可（http://www.creativecommons.org/licences/by-nc/4.0/）发行，允许工作，无需进一步的工作，可以将工作归因于本期刊的开放式访问页面，从而可以进行非商业用途，再现和分发。___________________________________________________________________________
熟悉感可以增强自然观看过程中大脑视觉和非视觉区域之间的功能连接
我们使用自然主义观看范式探索了对人和地方熟悉度的神经相关性。在参与者观看《权力的游戏》电影时，使用功能性磁共振成像测量神经反应。我们比较了熟悉或不熟悉电视剧的参与者的受试者间相关性和功能连接。在视觉大脑以外的区域（通常与语义、情景和情感信息的处理有关），熟悉的参与者之间的受试者间相关性更高。然而，熟悉度也增加了视觉大脑中面部和场景区域与熟悉度网络的非视觉区域之间的功能连接。为了确定这些区域是否在面部识别中发挥重要作用，我们测量了患有发育性面部失认症 (DP) 的参与者的反应。与面部识别缺陷一致，DP 中熟悉度在整个熟悉度网络中的影响显著减弱。熟悉度对面部区域和熟悉度网络之间功能连接的影响在 DP 中也减弱了。这些结果表明，对熟悉感的神经反应涉及大脑区域的扩展网络，并且大脑的视觉区域和非视觉区域之间的功能连接在自然观看过程中对人和地点的识别中起着重要作用。