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i | 威斯康星州自行车/行人铁路交叉口安全行动计划
自行车/行人 SAP 采用的数据驱动方法利用创新的数据收集和聚合方法，利用多个数据集，包括历史事件数据、多式联运交通量、基础设施库存记录、几何设计和当地人口统计数据，为每个交叉口和交叉口群形成详细的安全概况。使用这些数据集表征每个交叉口的几何和操作因素，这些因素会增加非机动道路使用者的危险，估算每个交叉口处非机动道路使用者与火车之间的互动次数，并确定交叉口附近的弱势群体，然后为每个交叉口计算出估计风险分数。然后确定风险最高的交叉口并将其分组为高优先级走廊。
jpmorgan 1 - 5年的公司交叉战略
到期的收益率（YTM）：如果履行义务直到到期义务，以及按计划进行所有付款，则预期的债券或其他义务的总回报是。最差（YTW）的收益率是债券的下部或其他义务的收益率（YTM），并收益（YTC）。总YTW是通过按市场加权的情况下平均在投资组合中持有的每项义务的YTW计算得出的，而不会扣除费用和支出。ytm的计算如ytm图所述。YTC的计算方式与YTM相同，但假设发行人在其成熟日期（通常是下一个呼叫日期）之前将债券或其他义务拨打或回购，并且在呼叫日期将付款给拨打电话（通常为当时的义务义务面值的百分比）。gross YTW，YTM和YTC并不保证，也不一定表明未来的绩效或收入产生。
在放射学中实现公平性的道德要求：交叉性和社会嵌入方式
哈佛医学院通过机器学习（ML）系统的攻击性诊断系统通常被认为是客观且公平的。但是，它可能对某些患者亚组表现出偏见。造成这种情况的典型原因是ML系统筛查的疾病特征的选择，ML系统从人类临床判断中学习，这些判断通常是有偏见的，并且ML中的公平性通常被不当概念化为“平等”。具有此类参数的ML系统无法准确诊断并满足患者的实际健康需求以及他们如何依赖患者的社会身份（即交叉性）和更广泛的社会条件（即嵌入）。本文探讨了鉴于患者的交叉性和健康的社会嵌入性，以确保ML系统的公平性的道德义务。本文提出了一组干预措施来解决这些问题。它建议对ML系统的发展进行范式转移，使他们能够筛查内源性疾病原因和患者相关潜在的健康影响（例如社会经济的情况。本文提出了一个道德要求的框架，以建立这一转变并进一步确保公平。关键字：机器学习；公平正义;道德要求；放射学I型机器学习（ML）系统在临床护理环境中发现了在医疗保健监测，诊断和风险管理中的应用（Bates＆Zimlichman，2015; Chen等，2024; Obermeyer等，2019）。但是，此光环可能没有完全合理。需求集中患者的交叉性和健康的社会嵌入性，最值得注意的是（i）通过（i）整合到ML系统中，适用于患者情况对健康影响的可测量医学指标，（ii）在道德上，多样性，代表性和正确的患者数据，与相关的疾病特征和（III）相关的社会敏感性和（III）涉及的疾病以及（III）的敏感性和（iii）涉及的数据，以及涉及的研究，并涉及社会敏感的系统，并将其涉及互联网互动，并将其涉及互联网效果。利益相关者。在放射学中，ML系统用于协助或增强临床医生在各种图像获取，分析，解释，诊断和决策支持任务中的工作（Hanneman等，2024； Yu等，2024）。这种更广泛采用的主要驱动力似乎是ML系统在图像解释和精确方面的表现（Pot等，2021; Satariano等，2023; Yu等，2024）。所谓的“自动化偏见” - 人类对自动化系统产生的信息的有效性和预测能力的倾向”（Pot等，2021，p。7） - 赋予了ML ML系统，具有对象和公平性的AURA（Pot等，20211）。对实现这些高希望的主要挑战已被证明是ML偏见系统和相关不公平结果的流行（Gichoya等，2022，2023; Hanneman等，2024; Pot et al。，2021）。ML偏见的医疗保健访问和治疗不足，引起了ML系统引起或永久存在的整体不公平性的道德问题。实证研究已系统地记录了ML偏见系统的持久性和对历史上服务不足的患者人群的不公平治疗，包括放射学（Obermeyer等，2019; Gichoya et al。，2023; Seyyed-Kalantari-Kalantari-Kalantari-Kalantari et al。等，2022； Mukherjee等人，2022年）。
极低剂量餐前乳清蛋白微凝胶可降低 2 型糖尿病患者的餐后血糖：一项随机、安慰剂对照交叉研究
D. 筛选时肝转氨酶升高 > 3 倍正常值上限。E. 正在或近期（即 < 3 个月）使用二甲双胍以外的任何口服或注射降糖药物治疗。F. 正在或近期（即 < 3 个月）接受减肥干预（如饮食减肥计划）或有减肥手术史或有记录显示过去 6 个月内体重减轻 > 5%。G. 正在或近期（即 < 3 个月）使用厌食药物、全身性类固醇、已知影响胃动力的药物或任何已知影响胃肠道完整性和食物吸收的疾病。H. 过去 3 个月内发生过需要住院治疗的重大医疗/外科事件。I. 筛选前 8 周内献血或大量失血。患者还必须同意在最后一次就诊后 8 周内不献血。
煤炭成本交叉 3.0：本地可再生能源加上储能创造新的经济和可靠性机会
• 监管机构应：o 鼓励公用事业公司利用能源部和农业部的 IRA 融资计划。o 实现竞争性资源采购。o 要求重新评估 IRA 之前完成的任何公用事业投资计划，包括综合资源计划和基于市场的可再生能源供应招标，因为可再生能源成本将过时。• 州立法机构和能源办公室应规划和资助煤炭社区经济转型，其中本地清洁能源资源应成为更广泛的经济转型计划的基础。• 监管机构和系统运营商应：o 改进评估可靠性和资源充足性的方法，以反映可再生能源组合的可靠性价值并重视高可再生电网的可靠性属性。o 更新互连研究规则，利用现有的燃煤电厂互连权来加快本地可再生替代资源的电网连接流程。
煤炭成本交叉 3.0：本地可再生能源加上储能为客户储蓄和社区再投资创造新机会
2019 年，Energy Innovation Policy & Technology LLC® 与 Vibrant Clean Energy 合作，汇编并分析了 2018 年煤炭、风能和太阳能的资本、运营和维护以及燃料成本数据集。我们的第一份《煤炭成本交叉》报告发现，与使用新的本地风能或太阳能生产相同数量的能源相比，62% 的现有煤炭产能是不经济的。为了进行这种比较，我们评估了运行每个煤电厂的边际成本与新风能和太阳能的平准化成本，其中平准化能源成本 (LCOE) 是建造和运营新资源的成本除以其生命周期内的能源产量。分析预测，到 2025 年，即使没有联邦激励措施，超过 80% 的煤炭发电厂也将无法与新的可再生能源竞争或将被淘汰。2
Rahul Rauny 已获得印度尼赫鲁大学的博士学位，专门研究社会、健康和生物技术的交叉领域。
Rahul Rauny 在印度尼赫鲁大学获得博士学位，专攻社会、健康和生物技术的交叉领域。Rahul 拥有社会科学健康硕士学位和生物技术硕士学位，在研究中采用多学科方法。他目前的研究重点是转基因食品和基因编辑技术，探索它们的科学潜力和更广泛的社会影响。Rahul 特别感兴趣的是这些技术如何塑造公众观念并影响不同文化背景下的政策决策，尤其是在印度和奥地利。他的工作旨在弥合科学创新与社会责任之间的差距，为全球粮食安全、气候适应力和健康公平对话做出贡献。Rahul 致力于跨学科研究，倡导包容性政策框架，将生物技术进步与不同社区的需求相结合。IAS-STS 项目：引导接受和监管：对奥地利和印度可持续粮食系统的基因编辑和转基因食品的定性探索
制药科学与...的交叉点
药学和生物医学是两个密切相关的领域，在推动医疗保健发展方面发挥着关键作用。药学专注于药物的开发、生产和监管，而生物医学则研究潜在的生物过程和疾病，以指导药物开发和治疗策略。这些学科的整合对于将科学发现转化为有效的治疗方法和改善患者预后至关重要 [1]。本文探讨了药学和生物医学之间的相互作用，重点介绍了它们之间的合作如何促进创新并应对当代医疗保健挑战。药学概述药学涵盖了涉及药物发现、开发和递送的广泛学科。关键领域包括药理学 [2]。
关于MeropeNem交叉污染的重大研究...
a b s t r a c t快速，简单和敏感的高性能液相色谱法，二极管阵列检测（HPLC-dad）技术是从注射填充机的接触部分中定量确定MeropeNem残基的。这涉及清洁后收集的拭子采样。该方法还解决了共享头孢菌素生产设施中MeropeNem交叉污染的管理。交叉污染是产品的混合，通过该混合物可以在其他产品中存在痕量的抗生素，这些抗生素无法阻止感染，但可以促进抗生素耐药病原体中的人类微生物。较差的β-内酰胺污染物对照可能会以不同剂型的形式引起残留的梅罗皮青烯，从而导致人类肠道菌群中的Meropenem残基，败血症期间的血液或环境废物。在制造过程中，应进行经过验证的科学控制，并正确监测MeropeNem污染。清洁后使用从表面收集的拭子采样在生产机器的接触部门上确定 MeropeNem残留物。与乙腈组成的流动相：20％四氧化氢铵氢氧化物的流动相，Xterra rp18列的pH 6.5±0.05（30:70，v/v）以流量为1.0 ml min -1，注射量为1.0 ml，注射量为20μL和UV（290 nm）。HPLC -DAD方法是线性的（R2≥0.999），灵敏，精确（RSD <2.7％），准确（恢复在97％和109％之间），分别在0.05和0.05和0.10 mg l -1时获得了LOD和LOQ。六个重复注射LOQ的区域RSD（％）为7.6。这项研究验证了药物制造商的Meropenem污染物控制程序。
摘要 人工智能与制药领域的交叉代表着一场根本性的变革，通过提高治疗方式的精确度，为加速药物设计和开发时间表提供了新的可能性。我们专注于这两个领域的融合，从战略角度出发，通过克服传统配方方法引发的挑战，挖掘出有潜力的精准候选药物。我们的目标是彻底分析人工智能的各种应用，从其对目标识别的重大贡献到其对临床试验优化的影响的认证。作为一本智力指南，本系统评价引导读者探索人工智能与制药科学合作的未知领域。通过从各种研究和方法中获取所需的信息，我们的系统评价不仅致力于对人工智能的影响进行回顾性分析，而且还致力于提供关于其变革可能性的前瞻性视角。 关键词：人工智能、药物发现、机器学习。国际药品质量保证杂志 (2024)； DOI：10.25258/ijpqa.15.3.08 如何引用本文：Sahoo DK、Sarangi RR、Nayak SK、Rajeshwar V、Sayeed M。发现新视野：人工智能在药物发现和开发中的应用系统评价。国际药品质量保证杂志。2024；15（3）：1151-1157。支持来源：无。利益冲突：无
摘要 人工智能与制药领域的交叉代表着一场根本性的变革，通过提高治疗方式的精确度，为加速药物设计和开发时间表提供了新的可能性。我们专注于这两个领域的融合，从战略角度出发，通过克服传统配方方法引发的挑战，挖掘出有潜力的精准候选药物。我们的目标是彻底分析人工智能的各种应用，从其对目标识别的重大贡献到其对临床试验优化的影响的认证。作为一本智力指南，本系统评价引导读者探索人工智能与制药科学合作的未知领域。通过从各种研究和方法中获取所需的信息，我们的系统评价不仅致力于对人工智能的影响进行回顾性分析，而且还致力于提供关于其变革可能性的前瞻性视角。 关键词：人工智能、药物发现、机器学习。国际药品质量保证杂志 (2024)； DOI：10.25258/ijpqa.15.3.08 如何引用本文：Sahoo DK、Sarangi RR、Nayak SK、Rajeshwar V、Sayeed M。发现新视野：人工智能在药物发现和开发中的应用系统评价。国际药品质量保证杂志。2024；15（3）：1151-1157。支持来源：无。利益冲突：无