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负责生成AI使用的指南
北阿拉巴马大学承认，教师在其课程中可以完全酌情确立可接受的生成AI（和其他辅助工具）的使用，只要使用符合现有的大学政策，例如教师手册政策，学术诚实政策，它就可以接受的使用政策和隐私政策。大学提供了以下有关制定教学大纲政策的指南：教职员工应明确定义并解释在课程，任务，作业和主题/分级指南中对AI的可接受使用。样本语言将以简单的教学大纲提供，可以自定义。使用AI来创建课程计划，作业，专栏，阅读列表和其他班级文档的教职员工应承认使用AI来模拟学术完整性实践。使用生成AI时，用户必须通过正确援引AI生成的内容在学术工作中并确保AI生成的内容不违反学术完整性政策来确认使用AI生成的内容。教师应审查适当的程序，以记录与学生的有关内容。下面的参考列表包括指向现代语言协会，美国心理协会和芝加哥风格手册的链接，用于记录AI生成的内容。
成人服务患者使用的决奈达隆
血清肌酐水平应在治疗前进行测量。如果血清肌酐水平继续升高，则应考虑进一步研究并停止治疗。由于使用决奈达隆治疗后肾小管肌酐分泌减少，血浆肌酐水平可能升高（平均升高 10 μmol/l）。这种升高通常在治疗开始后不久发生，并在 7 天后达到稳定水平。如果在 7 天后观察到肌酐升高，则应在 7 天后重新测量血清肌酐水平。如果没有观察到肌酐进一步升高，则应将此值用作新的参考基线，同时考虑到使用决奈达隆可能会出现这种情况。
SFGP 2007：在空气处理设备中使用的过滤介质上的微生物生长
这项工作涉及过滤媒体上的微生物增长，并着重于微生物群落扩散到过滤器培养基上的能力。研究了两种微生物类型：来自废水处理厂（SM）活性污泥的微生物（SM）和甲苯特定联盟（TSC）。该研究所考虑的过滤器培养基包含活性碳纤维（ACF），挥发性有机化合物（VOC），颗粒治疗目的，活化的碳纤维感觉（ACFF）以及活化的碳和纤维素纤维感觉（AC 2 F 2）。使用静态生长程序在100％的相对湿度下使用静态生长程序，将人工污染的过滤器提交给微生物定植。根据过滤器蛋白质含量测定法，已经使用实验室中开发的方法评估了每克过滤器的微生物的最终浓度。测量插入和过滤器的平均表面电荷以评估微生物对污染的影响。烟灰颗粒对TSC增殖的影响，然后研究AC 2 F 2滤波器。zeta测量能够评估微生物在过滤纤维上粘附的烟灰的刺激。微生物污染对过滤器通透性和下游颗粒的后果已在填充装置中评估。结果表明，AC 2 F 2与微生物定殖的更好分析。但是，SM在ACFF上比TSC有更多的困难，而SM与TSC相比，SM定居更容易AC 2 F 2。电荷表面测定已定义了TSC和AC 2 F 2的最佳静电兼容性，而SM和ACFF的最小静电兼容性。当在引入AC 2 F 2之前将烟灰添加到TSC上时，观察到高污染形状，而仅发生烟灰的情况下只有一小段污染形状。Zeta电位措施显示出有利的电荷条件，可在AC 2 F 2纤维上粘附于烟灰颗粒上的TSC。因此，烟灰可能已经在微生物广告中扮演了界面角色。这意味着颗粒之间的静电兼容性是评估微生物粘附到过滤器上的良好方法，但无法解释微生物增殖的整个机制。其他参数，例如营养
seladelpar胶囊（livdelzi）在2025年1月使用的原发性胆管炎标准
代偿性肝硬化（例如Child-pugh B类或C）或先前的代偿性事件，包括肝烯综合征，梅尔德≥12，肝细胞癌，肝性脑病，肝性脑病，国际正常化比率（INR）> 1.3，Platlet Count Count Count Count <150 x 10 3 /microl。^1补偿性肝硬化，并具有门静脉高压的证据（例如腹水，胃血管差异，持续性血小板减少症）完全胆道阻塞严重高级初级胆管炎（PBC）定义为正常（ULN）和白蛋白较低（ULN）和白蛋白（ULN）的总胆红素和蛋白质较低（ULN）和白蛋白（ULN）和白蛋白（uln）较低的（ULN）的总limin（uln）和白蛋白（ULN）较低的（ULN）和白蛋白（ULN）较低（ULN）和白蛋白（ULN）较低（ULN）或蛋白质较低（ULN）。天冬氨酸氨基转移酶（AST）> 3倍ULN其他慢性肝脏疾病，例如原发性硬化性胆管炎，自身免疫性肝炎，代谢功能障碍 - 相关脂肪性肝炎（MASH）和alpha-1抗抗胰蛋白酶缺乏症，抗抗抑制剂抗抑制剂，或抗抑制剂的抗抑制剂
对机器学习算法，GIS和遥感技术的综合使用的综述进行了预测，以预测降雨模式和洪水
本文系统地回顾了机器学习算法，地理信息系统（GIS）和遥感（RS）技术的综合使用，以预测美国的降雨模式和洪水事件，气候变化的越来越高，降雨量的准确预测和洪水风险的准确预测变得至关重要。GIS可以实现易洪水区域的空间分析和映射，支持风险评估和灾难准备。rs贡献实时卫星图像和环境数据，对于跟踪降雨模式和评估表面条件至关重要。机器学习算法通过提供预测性建模功能来增强这些技术，从而可以更准确地预测降雨强度和洪水潜力。本文探讨了GIS，RS和机器学习之间的协同作用，强调了它们对提高灾难管理中洪水预测准确性和决策的综合影响。的关键挑战，包括数据异质性，计算需求和不同数据集的集成。此外，本文还审查了有关数据共享和技术采用的当前政策，强调了对支持创新的监管框架的需求，同时确保数据隐私和准确性。通过对最近的研究的分析，本文介绍了将这些集成技术用于洪水预测的优势和限制的全面概述，从而提供了对未来方向的见解，并提出了增强洪水管理系统的建议。审查得出的结论是，综合的GIS，RS和机器学习应用程序将需要解决与数据相关的挑战，并促进整个机构之间的协作努力，以增强美国的洪水预测和弹性能力
有关在全球金融服务中使用面向消费者的AI使用的关键见解
在整个2024年，GFIN AI项目探索了AI在全球市场的金融服务中面向消费者的应用程序，重点关注用例，例如机器人优惠，个性化财务以及提供消费者教育和信息的提供。GFIN成员和分支机构分享了他们支持AI在金融服务中安全和有益采用的经验，并分享了采取的监管方法的例子。参与者还检查并讨论了支持金融服务中负责任的AI使用的监管挑战和策略。
dostarlimab 单独或与...联合使用的 II 期随机研究
背景：复发性妇科透明细胞癌 (rGCCC) 对化疗的客观缓解率 (ORR) 较低。先前的临床前和临床数据表明，免疫检查点抑制剂和贝伐单抗在 rGCCC 中可能存在协同作用。Dostarlimab 是一种针对程序性细胞死亡蛋白 1 (PD-1) 的人源化单克隆抗体，与抗血管生成贝伐单抗联合使用，提供了一种新的治疗方法。本研究将调查 dostarlimab +/− 贝伐单抗在 rGCCC 中的疗效。方法：DOVE 是一项全球性、多中心、国际性、开放标签、随机 2 期研究，研究 dostarlimab +/− 贝伐单抗与 rGCCC 标准化疗的联合作用。我们将招募 198 名 rGCCC 患者，并按 1:1:1 的比例将他们分配到三组中的一组：A 组（dostarlimab 单药治疗）、B 组（dostarlimab + 贝伐单抗）和 C 组（研究者选择的化疗 [每周紫杉醇、聚乙二醇化脂质体阿霉素、阿霉素或吉西他滨]）。A 组或 C 组中疾病进展的患者将被允许交叉到 B 组。分层因素包括之前使用贝伐单抗、之前的治疗线（1 线 vs. >1 线）和原发部位（卵巢 vs. 非卵巢）。关键纳入标准是组织学证实
NASA咨询委员会技术，创新和工程委员会议程草案 空间中的洗衣机和干衣机 通过签名日期（截至2024年12月31日）进行主动国际协议 项目生命周期评论 太空运输系统Haer No. TX-116 飞行机会时事通讯2024年10月 v。固体火箭助推/可重复使用的固体火箭电机 太空飞行意识2025要求提名 代理商绩效报告2024财政年度
伞/框架协议（UM/FW）：NASA中心：提到不同的NASA安装。NASA与西班牙技术工业发展中心（CDTI）之间的广泛共识，该中心预计在空间运营，太空科学，地球科学，航空科学研究和勘探系统中，NASA与西班牙机构之间未来协议的谈判进行了谈判。该协议特别提到了太空车辆着陆设施以及科学技术开发计划。它还呼吁建立一个小组讨论潜在的合作项目。该协议每年自动延长。选择了2100的到期日期，因为它在将来很远。CDTI目前（2008年8月）是工业技术发展中心（CDTI）。