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卷宗编号 3720-22 参考：签名日期发件人：海军记录更正委员会主席致：海军部长主题：审查前美国海军陆战队成员 XXX XX 的海军记录参考：(a) 10 USC 1552 附件：(1) DD 表格 149 (2) 海军记录（摘录）1. 根据参考 (a) 的规定，主体，以下称为请愿人，向海军记录更正委员会（委员会）提交了附件 (1)，请求将其 DD 表格 214 上的服役定性更改为光荣。附件 (1) 和 (2) 适用。2. 委员会由 、 和 组成，于 2023 年 1 月 6 日审查了请愿人的错误指控，并根据其规定，确定应根据现有的记录证据采取以下指示的纠正措施。委员会审议的文件材料包括附件、其海军服役记录的相关部分以及适用的法令、法规和政策。3. 委员会审查了与申诉人的错误指控有关的所有记录事实，发现如下：a. 在向委员会提出申请之前，申诉人已用尽海军部现行法律和法规规定的所有行政补救措施。b. 尽管附件 (1) 未及时提交，但审查申请的是非曲直符合司法公正的利益。c. 申诉人加入海军陆战队并于 1989 年 5 月 1 日开始服现役。d. 1989 年 5 月 15 日，体检委员会认定申诉人未达到入伍的常规身体标准。委员会认定申诉人不知道该缺陷，并且 MEPS 未发现或放弃该缺陷。因此，他于 1989 年 5 月 26 日退伍，并签发了一份 DD 表格 214，其中列出了他的服役性质为“入门级离职”。 e. 请愿人要求更正他的 DD 表格 214 的第 24 部分，以反映光荣服役特征。
卷宗编号 3720-22 参考：签名日期发件人：海军记录更正委员会主席致：海军部长主题：审查前美国海军陆战队成员 XXX XX 的海军记录参考：(a) 10 USC 1552 附件：(1) DD 表格 149 (2) 海军记录（摘录）1. 根据参考 (a) 的规定，主体，以下称为请愿人，向海军记录更正委员会（委员会）提交了附件 (1)，请求将其 DD 表格 214 上的服役定性更改为光荣。附件 (1) 和 (2) 适用。2. 委员会由 、 和 组成，于 2023 年 1 月 6 日审查了请愿人的错误指控，并根据其规定，确定应根据现有的记录证据采取以下指示的纠正措施。委员会审议的文件材料包括附件、其海军服役记录的相关部分以及适用的法令、法规和政策。3. 委员会审查了与申诉人错误指控有关的所有记录事实，发现如下：a. 在向委员会提出申请之前，申诉人已用尽海军部现行法律和法规规定的所有行政补救措施。b. 尽管附件 (1) 未及时提交，但审查申请的是非曲直符合司法公正的利益。c. 申诉人加入海军陆战队并于 1989 年 5 月 1 日开始服现役。d. 1989 年 5 月 15 日，体检委员会认定申诉人未达到入伍的常规身体标准。委员会认定申诉人不知道该缺陷，并且 MEPS 未发现或放弃该缺陷。因此，他于 1989 年 5 月 26 日退伍，并签发了一份 DD 表格 214，其中列出了他的服役性质为“入门级离职”。 e. 请愿人要求更正他的 DD 表格 214 的第 24 部分，以反映光荣服役特征。
胰岛素抵抗在健康体检者血浆黄嘌呤氧化还原酶激活中的可能作用
我们之前在一项横断面研究中发现胰岛素抵抗 (IR) 与血浆黄嘌呤氧化还原酶 (XOR) 活性相关。然而，IR 是否会诱导 XOR 活性增加尚未阐明。这项回顾性纵向观察研究包括 347 名参与者（173 名男性，174 名女性），他们每年接受健康检查并且未接受过药物治疗。在基线时确定了稳态模型评估 IR (HOMA-IR) 指数以及身体和实验室测量值。在基线和 12 个月的随访检查中，使用我们基于 [ 13 C 2 , 15 N 2 ] 黄嘌呤和液相色谱/三重四极杆质谱的新型检测方法测定血浆 XOR 活性。 IR 受试者（定义为 HOMA-IR 指数 ≥ 1.7（n = 92））的血浆 XOR 活性水平显著（p < 0.001）高于无 IR 的受试者（n = 255），12 个月后，180 人（51.9%）的血浆 XOR 活性增加。多变量线性和逻辑回归分析表明，基线时的 IR（而不是 BMI 或腰围）与血浆 XOR 活性显著相关（β = 0.094，p = 0.033），并且经过调整各种临床参数（包括基线时的血浆 XOR 活性）后，12 个月期间血浆 XOR 活性增加（比值比，1.986；95% 置信区间，1.048–3.761；p = 0.035）。这些结果表明，IR 以与肥胖无关的方式诱导血浆 XOR 活性增加。
扩大食源性病原体检测范围
1。食品标准机构，进一步的Kinder产品在2022年5月9日爆发沙门氏菌后召回。https：//www.food.gov.uk/news-alerts/news/news/efore-kinder-products-products-products-recalled-following-following-an- and an-爆发 - 爆发2。ESHA研究，安全价格：了解食物回忆的真实成本，2023年2月24日。https：//esha.com/blog/true-cost-cost-cost-ost-of-a-food-- remebood--回忆/＃：〜：text = as％20A％20A％20 result％2c％20％20％20％20％20％，尽管％2C％20do 20do 20do 20do tode dive < Bartlett A，Padfield D，Lear L等。 全面的细菌病原体感染了人类。 微生物学168。DOI：10.1099/MIC.0.001269（2022）4。 Demirev PA，Ho Y-P，Ryzhov V，Fenselau C.（1999）通过质谱和蛋白质数据库搜索鉴定微生物。 肛门。 化学。 71，2732–2738。 5。 CuénodA，Aerni M，Bagutti C.等。 ESGMD研究小组，常规诊断中MALDI-TOF质谱的质量：来自国际外部质量评估的结果，包括Bartlett A，Padfield D，Lear L等。全面的细菌病原体感染了人类。微生物学168。DOI：10.1099/MIC.0.001269（2022）4。Demirev PA，Ho Y-P，Ryzhov V，Fenselau C.（1999）通过质谱和蛋白质数据库搜索鉴定微生物。肛门。化学。71，2732–2738。5。CuénodA，Aerni M，Bagutti C.等。 ESGMD研究小组，常规诊断中MALDI-TOF质谱的质量：来自国际外部质量评估的结果，包括CuénodA，Aerni M，Bagutti C.等。ESGMD研究小组，常规诊断中MALDI-TOF质谱的质量：来自国际外部质量评估的结果，包括
通过GPU和机器学习加速结构变体检测
结构变异（SV）是重大的基因组改变，在包括癌症在内的遗传多样性，进化和各种疾病中起着至关重要的作用。检测SVS的传统方法通常在计算效率，准确性和可扩展性方面面临挑战，尤其是在处理大型基因组数据时。近年来，图形处理单元（GPU）和机器学习（ML）的出现已经开发了解决这些挑战的新途径。本文探讨了GPU加速度和ML技术的整合，以增强结构变体的检测和分析。我们提出了一个全面的框架，该框架利用深度学习模型（用于在GPU上并行处理）以高精度实现实时SV检测。我们的方法不仅减轻了计算负担，而且还提高了与常规方法相比，SV检测的敏感性和特异性。通过在各种基因组数据集上进行广泛的基准测试，我们在速度，准确性和可扩展性方面证明了我们的GPU加速ML框架的出色性能。这些发现强调了将GPU和ML技术相结合以革新基因组研究的潜力，并为在临床和研究环境中更有效，更精确的结构变体分析铺平道路。
在医学，社交媒体中推进多媒体检索...
具有20多年的传统，ImageClef基准测试仪为科学界提供了研究活动和评估多模式数据的注释，索引，分类和检索方法。Imageclef 2024与评估论坛（CLEF）[18,19]的会议和实验室集成在一起，第二版由法国格伦诺布尔大学（University of Grenoble Alpes）托管，2024年9月9日至12日，2024年9月20日。考虑到最后四个成功版的经验，Imageclef 2024将处理四个基准测试任务中的多样性，以接近单语言和跨语言信息检索系统的不同方面[14,18,19] [14,18,19] 很少。广告系列目标是多模式数据注释和检索社区以及计算机视觉，图像信息检索和数字图像处理字段的研究人员。从其成立开始，Imageclef却产生了有意义的学术影响，目前，有420个出版物对Web of Science（WOS）有3792篇引用。本文介绍了计划于2024年计划的四个任务，即：ImageClefmedical，ImageCleFrecommeding，参数的图像检索/生成和ImageCleftopicto（图1）。
分析系统通过CRISPR技术增强了病原体检测
LIFT-CM POCT分析系统，其中包括一个加热平台，离心模块和实时荧光检测。它是紧凑的，易于使用的，并且由智能手机应用程序控制，从而减少了对多个实验室仪器的需求。这使CRISPR-DX技术在资源有限的设置中更加实用。
Imageclef 2024的概述：医疗应用中的多媒体检索
Bigdan Ionescu 1，Henning M£2，Maria Drold 1，JohannesRèuckert3，Asma Ben Abacha 4，Ahmad Idrisssi-Yagir 3，Schaltic 8，Schaltic 8，System Schmidt 7，Tabea M.G.Pakull 8 , Hendrik 3 , Benjamin Bracke 3 , Christoph M. Friedrich Benjamin 11 , Benjamin 11 , Emmanuelle Esperan 11 11 , Yeuan Fu 12 , Steven A. Hicks 11 , Michael A. Riegler 13 , Andrea Stor, Andrea 13, P˚al Halvorsen 13, Maximilian Heinrich 14,
使用基于图像的机器学习和流量接近信息的结构变体检测
图2。为各种结构重排显示了简化的图，模拟的托管矩阵和HG002 / NA24385的示例。每个子图的最左侧图显示了每个bin对的托管计数，矩阵下方的盒子代表基因组箱排序，由矩阵指示。中心托管图显示了指定结构重排的模拟纯合示例，最右边的图显示了HG002 / NA24385中重排的示例，该示例是杂合子或纯合子。反转不是来自HG002。A：无SV； B：杂合插入； C：纯合删除； D：杂合串联复制； E：杂合反转。
CPCPLAB 045 - 病原体检测
如果临床付款和编码政策与会员有权享受承保服务的任何计划文件之间发生冲突，则以计划文件为准。如果 CPCP 与任何提供商合同（提供商根据该合同参与和/或向符合条件的会员和/或计划提供承保服务）之间发生冲突，则以提供商合同为准。“计划文件”包括但不限于医疗保健福利证书、福利手册、计划摘要说明和其他承保文件。新墨西哥州蓝十字蓝盾可以合理地自行解释和应用本政策，以将其应用于特定情况下提供的服务。BCBSNM 在任何适用计划文件规定的范围内对其解释和应用拥有完全和最终的自由裁量权。
物体检测可改善罕见脑肿瘤 MR 图像中的肿瘤分割
摘要：肿瘤病变分割是从 MR 神经放射图像中研究和描述癌症的关键步骤。目前，许多深度学习分割架构已被证明在它们所训练的特定肿瘤类型上表现良好（例如，大脑半球的胶质母细胞瘤）。然而，在给定肿瘤类型上进行大量训练的高性能网络可能在没有标记病例允许训练或迁移学习的罕见肿瘤类型上表现不佳。然而，由于常见肿瘤和罕见肿瘤在病变内和周围存在一些视觉相似性，因此可以将问题分为两个步骤：物体检测和分割。对于每个步骤，在常见病变上训练过的网络可以按照域自适应方案用于罕见病变，而无需额外的微调。这项工作提出了一种弹性肿瘤病变描绘策略，该策略基于实现检测和分割的已建立的基本网络的组合。我们的策略使我们能够在训练期间对位于未见肿瘤背景区域中的罕见肿瘤实现稳健的分割推断。以弥漫性内生性脑桥胶质瘤 (DIPG) 为例，我们无需进一步训练或网络架构调整即可实现 0.62 的平均骰子分数。