XiaoMi-AI文件搜索系统
World File Search System不充分的
深度学习辅助脑成像临床决策
验证和基准测试 关键词：深度学习、脑成像、神经系统疾病、实验机器学习、验证、统计 基于深度学习的脑成像数据分析对于协助脑部疾病（例如阿尔茨海默病、帕金森病……）的临床决策具有巨大的潜力。这是一个非常活跃的研究领域，每年都会发表很多论文（Colliot，2023 年）。然而，就转化为患者护理而言，其真正的医学影响迄今为止有限。研究论文中提出的实验结果通常不足以回答临床转化的两个关键问题：i）我们是否对所提出的方法的性能有坚实的保证？；ii）在不同的深度学习方法中，我们是否有强有力的证据来选择表现最好的方法？有几个潜在原因：i）不可重复的研究程序和结果；ii）不充分的实验设置没有考虑到脑成像的特殊性；iii）有偏见的验证程序；iv）推论统计数据不足或缺乏。
人工智能可改善患者治疗效果——实用的随机对照试验是秘诀
要理解这些研究为何存在缺陷，我们需要了解核心问题：由于评估结果不充分、非随机，两组患者（常规护理组和 AI 干预组）在影响结果的特征上存在系统性（非随机性）差异。要得出 AI 应用改善患者结果的因果结论，所有其他因素的差异都需要完全由偶然因素造成或经过充分调整。在观察性研究或不充分的研究设计（例如前后研究或计划不周的阶梯楔形设计）中，这种情况很少见。一个常见的误解是，调整潜在的混杂变量将解决这个问题，并消除治疗选择偏差和残留混杂。通常，情况并非如此，因为研究人员没有记录、无法获得或甚至不知道所需的变量。在大多数情况下，不应将残留混杂列为论文中的限制，然后继续使用该模型进行患者护理，而应将残留混杂视为致命缺陷，并在将模型用于患者护理之前对其进行随机测试。
捆绑信贷产品的商业模式 - CGSpace
撒哈拉以南非洲的农业部门主要由小农户组成，满足了 70% 1 的粮食需求。尽管新生产技术（如改良种子和机械）和创新产品（如融资、保险和数字推广服务）具有潜在优势，但该部门的特点是高度易受气候变化影响和农业生产力低下。虽然这些技术和产品从农民的角度来看已被证明是有利可图的，但由于需要初始资本支出和农民获得信贷的机会有限，它们的采用率仍然很低。生产力低下、易受气候变化影响、缺乏正式收入来源和担保进一步降低了小农户的信誉（金融包容性），导致生产力和收入低下的恶性循环。除了获得生产资源外，事实证明，小农户还面临着分散和不充分的市场准入以及难以获得农艺、市场和天气信息 2 ，所有这些挑战可以分为四大类：生产力低下、市场准入不佳、知识差距和金融排斥。气候变化的不利影响加剧了这四个方面。
瓦南布尔市应急管理计划 2023-26
4.7 后果管理 16 4.8 社区联系 17 4.9 紧急避难所选项 17 4.9.1 安全和避难所选项 18 4.9.2 提早离开 18 4.9.3 准备充分的物业 18 4.9.4 社区防火避难所 18 4.9.5 社区安全场所 – 丛林火灾最后避难所 (NSP-BPLR) 18 4.9.6 非正式避难所 19 4.9.7 躲在准备不充分的物业中并在面临威胁时逃跑 19 4.10 疏散 19 4.10.1 疏散建议 19 4.10.2 疏散流程 20 4.10.3 疏散中的角色和职责 20 4.11 交通管理 20 4.11.1 公共 TMP 通道20 4.12 弱势群体和设施 21 4.12.1 弱势群体登记册 (VPR) 21 4.12.2 弱势群体设施 21 4.13 集结区 21 4.14 财务考虑 21 4.14.1 市政委员会管理的补充资源 22 4.15 资源共享协议 22
天然气作为可持续可再生能源转型的关键替代能源：简要回顾
能源安全和可持续性无疑是应对气候变化的主要问题。尽管由于巨大的财政影响和不充分的能源支持结构，立即呼吁全绿色和可再生能源似乎是不可能的，但需要建立化石燃料的替代品。天然气是一种天然存在的化石气体，与煤炭、沥青和柴油等其他化石燃料相比，是一种更清洁的能源选择。天然气是全球任何国家可持续可再生能源转型的最佳选择，因为它与煤炭等其他化石燃料相比具有竞争力，并且能够帮助整合可再生能源。本评论重点介绍了利用天然气向可持续可再生能源系统过渡的技术途径，重点关注东盟成员国 (AMS) 的天然气成分和资源观点。还将审查支持将天然气作为可持续可再生能源转型中关键替代能源发展的政策。本评论旨在为研究人员、利益相关者和政策制定者提供全面的指导，利用丰富廉价的天然气构建和支持高效、可靠、经济、可持续且环保的能源系统。
姿势矫正心动过速综合征（POTS）
显着的功能和经济后果，尽管其基本机制只是部分理解。许多盆栽患者由于对盆栽病因的了解有限，缺乏循证治疗选择以及医生在识别和管理盆中的最少培训，因此获得了不充分的护理。这项综述的目的是提供盆栽的全面概述，包括其病因，相关的合并症，诊断挑战和诊断方法，以及潜在的药理和非药理治疗方案。材料和方法的文献搜索方法涉及使用关键字“盆”以及诸如“病因”，“治疗”，“诊断”，“症状”，“ Long covid-19”，“ long covid-19”和“运动”等术语结合使用。在PubMed和Google Scholar数据库中进行了搜索，主要关注审查文章和临床试验。得出的结论提高了医生对盆栽的认识，对于为患者提供最佳医疗保健至关重要。尽管花盆的普遍性及其对患者生活的重大影响，但研究资金仍然不成比例。加强研究基础设施对于了解花盆的病理生理和标准化评估工具，结果指标和患者护理至关重要。
人工智能治理应集中化吗？历史的设计教训
有效的人工智能国际治理能否保持碎片化，还是需要一个集中化的人工智能国际组织？我们借鉴了其他国际制度的历史，以确定集中化人工智能治理的优缺点。效率和政治权力等一些考虑因素有利于集中化。相反，建立一个缓慢而脆弱的机构的风险以及在制定严格规则的同时确保参与的难度不利于集中化。其他考虑因素取决于集中化机构的具体设计。一个设计良好的机构可能能够阻止择地审判并确保政策协调。然而，择地审判可能是有益的，而分散的机构格局可以自我组织。集中化需要权衡，细节很重要。我们最后提出了两个核心建议。首先，结果将取决于中央机构的具体设计。一个设计良好的、涵盖一系列连贯问题的集中化制度可能是有益的。但锁定一个不充分的结构可能会带来比碎片化更糟糕的命运。其次，目前碎片化可能会持续存在。应该对此进行密切监控，以了解它是否是自我组织的，还是仅仅不够充分。
具身人工智能中的多样性、公平性和包容性
然而，表达和实施这些思考是困难的，特别是在机器人和人工智能 (AI) 等新的复杂领域。为了这个目的，本书收集了体现人工智能的多样性、公平性和包容性 (DEI4EAI) 项目的思考、见解和工具。本书面向从事体现人工智能工作并有兴趣为更公平和公正的未来做出贡献的学生、研究人员、设计师、开发人员和社会利益相关者。所有那些被称为普通的东西实际上都是文化性的：它们代表着价值观、信仰和叙述，影响我们如何收集和使用数据、如何设计算法、如何定义代理、如何塑造人工智能体现、如何设计交互以及我们如何定义体现人工智能干预。尽管角色和能力不同，设计师、研究人员和更广泛的利益相关者（如政策制定者和社区）都有责任反思他们的价值观、观点、偏见和刻板印象如何影响具体化的人工智能技术。这很重要，因为孤立的实践会影响我们评估行为风险和危害的能力。为了防止设计有害和不充分的技术，需要以反思和开放的态度审视叙述、实践和方法，以转变思维方式。
人工智能治理应集中化吗？历史的设计教训
有效的人工智能国际治理能否保持碎片化，还是需要一个集中化的人工智能国际组织？我们借鉴了其他国际制度的历史，以确定集中化人工智能治理的优缺点。效率和政治权力等一些考虑因素有利于集中化。相反，建立一个缓慢而脆弱的机构的风险以及在制定严格规则的同时确保参与的难度不利于集中化。其他考虑因素取决于集中化机构的具体设计。一个设计良好的机构可能能够阻止择地审判并确保政策协调。然而，择地审判可能是有益的，而分散的机构格局可以自我组织。集中化需要权衡，细节很重要。我们最后提出了两个核心建议。首先，结果将取决于中央机构的具体设计。一个设计良好的、涵盖一系列连贯问题的集中化制度可能是有益的。但锁定一个不充分的结构可能会带来比碎片化更糟糕的命运。其次，目前碎片化可能会持续存在。应该对此进行密切监控，以了解它是否是自我组织的，还是仅仅不够充分。
生活方式因素，糖尿病护理中的自我管理和赋予患者能力
摘要尽管糖尿病的管理正在改善，但仍存在不充分的管理病例。预防糖尿病需要基于疾病起源的整体综合方法。在欧洲，只有一半被诊断出的糖尿病患者具有良好的血糖控制。血糖控制不足正在显着增加医疗资源，医疗成本和死亡率的使用。进行了审查，以总结和讨论预防中心主题。在2010年1月至5月在2019年1月之间，对数据库，Cinahl，Cochrane和Google Scholar进行了搜索。以下关键字：“糖尿病”，“心血管疾病”，“授权”，“自我管理教育”和“生活方式因素”用于不同的组合，以识别合格的文章。预防糖尿病及其并发症的重要变量是糖尿病的自我管理和危险因素的管理。在照顾糖尿病等慢性疾病的人时，教育和对自我管理的支持是基本的。为了获得有效的自我管理，包括生活方式修改，这对于激励人们也至关重要。在这篇综述中，确定并讨论了三个主要支柱在糖尿病护理中的作用；糖尿病患者管理中的患者赋权，自我管理教育和生活方式的改变。