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World File Search System不佳且
2019 - 2029 年残疾人司法战略
这些法律问题通常是由于残疾人所经历的多重不利因素而发生的，这些不利因素包括：贫困、教育成果不佳、孤立、人脉关系不佳、健康状况不佳、预期寿命缩短以及遭受暴力和犯罪的风险增加。ACT 政府正在制定或实施一系列战略，旨在尽早解决其中一些不利因素。这些举措包括：《2012-22 年青少年司法蓝图》（修订版）；《设计早期支持》；《教育的未来：未来十年的 ACT 教育战略》；《犯罪受害者权利宪章》；《早期儿童战略》；《住房战略》；《家庭安全中心》；《司法再投资》；以及《建设社区，而不是监狱》。
PCSK9 抑制剂数量限制预先授权计划摘要
1. 患者患有广泛或活动性 ASCVD（即多血管 ASCVD，影响所有 3 个血管床 - 冠状动脉、脑血管和外周动脉；除冠状动脉和/或脑血管疾病外，还有临床外周动脉疾病；多支冠状动脉疾病的临床 ASCVD 事件，定义为 2 条以上大血管的狭窄程度大于或等于 40%；或在初次事件后 2 年内复发性心肌梗死），且存在不良或控制不佳的心脏代谢危险因素，或 2. 心脏代谢因素极高危升高，但 ASCVD 范围较短（即糖尿病、LDL-C 大于或等于 100 mg/dL、他汀类药物治疗强度不足、慢性肾病、高血压控制不佳、高敏 C 反应蛋白大于 3 mg/L 或代谢综合征，通常与其他极高危或极高风险特征），通常伴有其他不良或控制不佳的心脏代谢风险因素。或 3. 患有 ASCVD 且 LDL-C 大于或等于 220 mg/dL 的患者，尽管接受他汀类药物治疗，10 年 ASCVD 风险仍大于或等于 45％ 或 2. 患者 10 年 ASCVD 风险为 30-39％ 并且符合以下所有情况：
8-K - 2025 年 2 月 4 日
Mineralys Therapeutics 首席医疗官 David Rodman 医学博士表示：“我们很高兴完成了 Explore-CKD 的招募，并有望在 2025 年第二季度分享顶线数据。这是我们最近完成招募的第三次试验，我们感谢所有研究参与者、研究人员和我们的工作人员，是他们让这一切成为可能。”“与我们的 Target-HTN、Advance-HTN 和最近宣布的 Explore-OSA 试验相结合，Explore-CKD 扩大了高血压控制不佳的高危患者范围，这些患者可能受益于这种新型治疗方式。控制不佳的高血压和高血压性肾病是美国肾衰竭的主要原因，也是重大不良心血管事件和过早死亡的有力预测因素。”
我的优质睡眠计划
_________________________________ 为了睡个好觉，我会： 1. _____________________________________ 2. _____________________________________ 3. _____________________________________ 4. _____________________________________ 5. _____________________________________ 本周我将按照计划行事，并汇报进展情况。我会留意哪些措施奏效，哪些措施效果不佳。
人工智能时代的责任制度：用例驱动的举证责任分析
• 机器学习中的独立同分布 (i.i.d) 假设 (Schölkopf 等人，2021) à 当实际操作与训练中的统计分布不同时，模型性能不佳，例如对抗性攻击。
PDF - 工程经济学
随着通用航空企业数量的增多、飞行时间的延长以及通用航空事故引发的公共安全事件频发，通用航空飞行员不安全行为防控成为通用航空安全管理的重点。如何识别影响通用航空飞行员不安全行为的因素并明确因素间的演变机理是通用航空领域的热点问题。为准确识别影响通用航空飞行员不安全行为的关键因素并明确因素间的相互作用机制，利用2015—2019年全球200起通用航空事故中飞行员的不安全行为，利用关联规则方法对人为因素分析与分类系统（HFACS）模型的底层因素进行分析，并计算HFACS模型中影响因素的影响度、影响度、中心性和因果关系，基于综合决策试验与评估实验室（DEMATEL）和模糊理论确定各层风险转移路径。研究发现，个体准备状态不佳与技能错误、决策错误、习惯性违规行为存在较强的相关性，而物理环境不佳、体能/智力限制、技术环境不佳等11个因素构成飞行员失控原因群的因素
AI 团队合作：重新定义数字时代的协作
摘要 将人工智能 (AI) 融入人类团队，形成人机协作团队 (HAT)，是一个快速发展的领域。本概述考察了团队组合和动态的复杂性、对 AI 队友的信任以及 HAT 内的共享认知。添加 AI 队友通常会减少协调、沟通和信任。此外，由于最初对能力的估计过高，对 AI 的信任往往会随着时间的推移而下降，从而损害团队合作。尽管 AI 有可能在国际象棋和医学等领域提高表现，但由于团队认知不佳和相互理解不足，HAT 经常表现不佳。未来的研究必须通过计算机科学和心理学之间的跨学科合作来解决这些问题，并推进强大的理论框架，以充分发挥人机协作的潜力。