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减少了杜钦肌营养不良患者的脑灌注
divenne肌肉营养不良是由肌营养不良蛋白基因突变引起的，导致缺乏蛋白质肌营养不良蛋白。除了肌肉无力外，患有学习和行为障碍的患者中有很大的比例。我们以前已经表明，与健康对照组相比，这些患者的总脑和灰质体积较小，白质微观结构改变。具有更远端基因突变的患者，预计会影响肌营养不良蛋白同工型DP140和DP427，显示出更大的灰质减少。现在，我们研究了Duchenne肌肉营养不良患者的脑血流量是否改变，因为脑肌营养不良蛋白的脑表达也发生在与脑血管相关的血管内皮细胞和星形胶质细胞中。T1加权解剖学和伪连续的动脉自旋标记脑血流图像是从26例患者和19个Tesla MRI扫描仪上的26例患者和19个年龄匹配的对照组（8-18岁）中获得的。使用部分体积校正进行脑血流的组比较，并在不校正灰质体积的情况下进行。结果表明，患者的脑血流低于对照组（分别为40.0±6.4和47.8±6.3 ml/100 g/min，p = 0.0002）。这种还原与灰质体积无关，表明它们是病理生理学的两个不同方面。缺乏DP140的患者脑血流最低。 救护车和非肉眼患者之间的CBF没有差异。 只有三名患者显示左心室射血分数减少。 发现脑血流与年龄之间没有相关性。脑血流最低。救护车和非肉眼患者之间的CBF没有差异。只有三名患者显示左心室射血分数减少。发现脑血流与年龄之间没有相关性。我们的结果表明，与灰质体积减少无关，杜钦肌营养不良患者的脑灌注会减少。©2016 Elsevier B.V.保留所有权利。
NCCN：癌症和 COVID-19 疫苗接种 8.0 版
美国国家综合癌症网络® (NCCN®) COVID-19 疫苗接种咨询委员会的建议* ▪ 与 7.0 版相比的更新包括： ▪ 删除用于预防或治疗 COVID-19 的单克隆抗体 ▪ 更新图 1 和相关文本 ▪ 认识到疫苗供应（在感染风险的情况下）不再有限，并且删除了优先在普通人群中使用部分 ▪ 根据 FDA 批准的适应症或紧急使用授权 (EUA)，委员会支持为所有符合条件的人接种疫苗，包括正在接受治疗的癌症患者和 6 个月及以上的癌症幸存者。 ▪ 按照标准疫苗接种建议，委员会支持为癌症患者的家庭接触者和其他密切接触者接种疫苗（见第 9-10 页）。 ▪ 委员会倾向于在主要系列和加强剂中使用 mRNA 疫苗。 ▪ mRNA 疫苗是唯一适用于 6 个月至 11 岁人群的疫苗。 mRNA-1273 (Moderna) 疫苗是免疫抑制儿科患者首选的初级系列疫苗。▪ 目前（截至 2023 年 2 月 27 日），可用 EUA 下的额外剂量和加强剂建议因不同年龄组的疫苗而异（见图 1）。▪ 大多数癌症患者都应尽快接种 COVID-19 初级疫苗系列（包括获批的加强剂），无论其接受何种癌症治疗，但表 1 中需要考虑的例外情况除外。癌症患者的疫苗接种延迟还应包括 CDC 向普通公众推荐的疫苗接种延迟（例如最近接触过 COVID-19）。▪ 可以不考虑其他疫苗的接种时间接种 COVID-19 疫苗（接种正痘病毒疫苗 [例如 Jynneos 或 ACAM2000 疫苗] 的人除外）。每次注射都在不同的注射部位进行。 ▪ 如果患者在接受造血干细胞移植 (HCT) 或 CAR-T 细胞疗法之前接种过疫苗，建议在接受此类疗法 3 个月后重新接种疫苗（3 剂基础系列和加强剂）。 ▪ 接种单克隆抗体后无需推迟接种 COVID-19 疫苗。
调查问题.pdf
关于美国城市向 100% 可再生能源过渡的全国调查和访谈 关于本次调查 这是一项全国性调查，调查对象为已承诺或正在承诺 100% 可再生能源的城市的市政府雇员和非政府可持续发展领导人。因此，这个目标受众包括但不限于参与城市清洁能源计划的民选或任命人员和当地组织者。完成此调查大约需要 15 分钟，答案将保密。如果您想参加 100 美元礼品卡的抽奖，请务必填写调查末尾的人口统计问题。 调查目的 本次调查的主要目标是收集有关每个城市对实现 100% 可再生能源目标的反应和进展情况的信息。调查旨在确定城市在实现这一目标的过程中面临的共同途径和障碍。本次调查的数据将用于告知目前正在做出类似承诺或希望在未来做出承诺的城市领导人，他们了解向 100% 可再生能源过渡的潜在行动和已实践的行动。本次调查的结果将予以公布，并供您这样的参与者参考。保密性我们向您保证，您的回答是完全匿名的。匿名调查的回答无法追溯到受访者。除非您在任何评论栏中自愿提供个人或联系信息，否则不会获取任何个人身份信息。此外，您的回答将与其他许多人的回答合并，并汇总在一份报告中，以进一步保护您的匿名性。本次调查的幕后推手本次调查由密歇根大学环境与可持续发展学院的研究生团队在一名教员顾问的协助下，与地方自力更生研究所合作进行。该团队开展本次调查是出于对城市内公平的可再生能源转型的兴趣。如果您对本研究还有其他疑问，请通过 seas.ilsr@umich.edu 或 Tony Reames 博士（treames@umich.edu 或 (734) 647-3916）与我们联系。感谢您的参与！注意：我们不能使用部分回复。请务必填写所有问题。
量子网络安全
我们既考虑离散变量系统，比如量子比特或其他具有有限维希尔伯特空间的量子系统，也考虑 CV 系统，比如用无限维希尔伯特空间描述的电磁场的玻色子模式。关于这两个一般领域有许多评论和书籍（例如，参见参考文献 [1, 2]）。下面重复了一些概念。通用的“准备和测量” QKD 协议可以分为两个主要步骤：量子通信和经典后处理。在量子通信期间，发送者（Alice）将随机经典变量 α 的实例编码为非正交量子态。这些状态通过量子信道（光纤、自由空间链路）发送，窃听者（Eve）试图窃取编码信息。量子力学的线性不允许进行完美的克隆 [3, 4]，因此 Eve 在扰乱量子信号时只能获取部分信息。在通信信道的输出端，接收者（Bob）测量传入信号并获得一个随机经典变量β。在多次使用该信道之后，Alice 和 Bob 共享由两个相关变量α和β描述的原始数据。远程方使用部分原始数据来估计信道的参数，例如其透射率和噪声。这个参数估计阶段非常重要，因为它可以评估从剩余数据中提取私人共享密钥的后处理量。根据这些信息，他们实际上执行了一个错误校正（EC）阶段，这使他们能够检测和消除错误，然后是隐私放大（PA）阶段，这使他们可以将 Eve 被盗的信息减少到可以忽略不计的数量。最终结果就是密钥。根据猜测的变量，我们可以进行直接或反向协调。在直接协调（DR）中，Bob 对其结果进行后处理以推断 Alice 的编码。这一过程通常借助于从爱丽丝到鲍勃的前向经典通信（CC）来实现。相反，在反向协调（RR）中，爱丽丝会对其编码变量进行后处理，以推断鲍勃的结果。这一过程通常借助于从鲍勃到爱丽丝的最后一轮反向通信来实现。当然，人们可以更普遍地考虑两种方式：
人工智能
课程代码：CSE2351 学分：03 课程目标：开发基于语义和上下文感知的系统，以获取、组织流程、共享和使用嵌入在多媒体内容中的知识。研究旨在最大限度地实现整个知识生命周期的自动化，并实现 Web 资源和服务之间的语义互操作性。机器人领域是一个多学科领域，因为机器人是一个极其复杂的系统，包括机械、电气、电子硬件和软件以及与所有这些相关的问题。模块-I 人工智能问题、人工智能基础和人工智能智能代理的历史：代理和环境、理性概念、环境性质、代理结构、问题解决代理、问题表述。模块-II 搜索- 搜索解决方案，统一搜索策略 - 广度优先搜索、深度优先搜索。使用部分信息进行搜索（启发式搜索）爬山法、A*、AO* 算法、问题简化、游戏对抗搜索、游戏、极小-最大算法、多人游戏中的最佳决策、游戏中的问题、Alpha-Beta 剪枝、评估函数。模块 III 知识表示问题、谓词逻辑-逻辑编程、语义网络-框架和继承、约束传播、使用规则表示知识、基于规则的推理系统。不确定性下的推理、概率回顾、贝叶斯概率干扰和邓普斯特沙弗理论。模块 IV 一阶逻辑。一阶逻辑中的推理，命题与一阶推理，统一与提升，前向链接，后向链接，解析，从观察中学习，归纳学习，决策树，基于解释的学习，统计学习方法，强化学习。模块-V 专家系统：- 简介，基本概念，专家系统的结构，专家系统中的人为因素，专家系统的工作原理，专家系统解决的问题领域，专家系统的成功因素，专家系统的类型，专家系统与互联网交互，知识工程，知识范围，困难，知识获取方法，机器学习，智能代理，选择合适的知识获取方法，人工智能中的社会影响推理，规则推理，框架：基于模型的推理，基于案例的推理，解释和元知识推理，不确定性表示不确定性。
热绝缘材料的新兴趋势和...
[1] Abbasian Arani AA，Sadripour S，Kermani S.纳米颗粒形状对正正弦波和可变波长的Sinusoid-Wavy微型通道中的Boehmite氧化铝纳米流体的热液压性能。Int J Mech Sci 2017; 128-129：550-563。[CrossRef] [2] Ali MM，Alim A，Ahmed SS。在纳米流体填充的凹槽通道中的水磁混合对流的有限元溶液。J ther 2021; 7：91-108。[CrossRef] [3]GüllüceH，ÖzdemirK。旋转再生热交换器的设计和操作条件优化。Appl Therm Eng 2020; 177：115341。[CrossRef] [4] Ahmadpour V，Rezazadeh S，Mirzaei I，Mosaffa Ah。水平磁场对垂直环中填充的凝胶流量的数值研究。J ther Eng 2021; 7：984-999。[CrossRef] [5] Sadripour S.大气 - 气溶胶/碳黑纳米流体的3D数值分析，位于伊朗Shiraz的太阳能空气加热器内。Int J Numer方法热流量2019; 29：1378-1402。[6] Sobamowo MG，Adesina AO。使用部分Noether方法在存在均匀磁场的情况下，对流辐射鳍具有与温度相关的热导率的热性能分析。J ther Eng 2018; 4：2287-2302。[CrossRef] [7] Bayareh M，Nourbakhsh A.的数值模拟和分析双管热交换器中瓦楞纸不同几何形状的热传递。J ther Eng 2019; 5：293-301。[CrossRef] [8]TokgözN，Aksoy MM，sahin B.J ther Eng 2016; 2：754-760。Therm Sci 2014; 18：283-300。使用PIV对波纹通道流动流量的流动特性进行了实验研究。[CrossRef] [9] Mahmoodi M，Arani AAA，Mazrouei S，Nazari S，AkbariM。平方腔中纳米流体的自由对流，底部壁上有热源，并部分冷却。[10] Behzadmehr A，Saffar-Avval M，Galanis N.使用两相方法，在带有均匀热通量的管中的纳米流体的湍流强制对流预测。INT J热流动流2007； 28：211-219。
产品放置有效性的比较...
提交的14-09-2024审查了06-11-2024修订的12-11-2024接受了18-11-2024发表的19-02-2025摘要：这项研究旨在分析对人类和虚拟影响者对产品态度和品牌态度的态度的影响。该研究采用了未经对照组的测试后实验设计，涉及287名参与者：136名参与者是人类，而151名参与者是虚拟影响者。通过问卷调查收集数据，并使用部分最小二乘结构方程建模（PLS-SEM）和部分最小二乘多组分析（PLS-MGA）进行分析。本研究中的治疗方法涉及人类影响者和虚拟影响者的Instagram内容。结果表明，对人和虚拟影响者的态度对品牌的态度产生了积极影响。然而，在虚拟影响者的情况下，对影响者的态度只会对产品放置的态度产生积极影响。尽管人类和虚拟影响者在影响品牌的态度方面的有效性没有差异，但虚拟影响者在影响对产品放置的态度方面更有效。关键词：人类影响者；虚拟影响者；对影响者的态度；对产品放置的态度；对品牌的态度。Abltrak：Penelitian Ini Bertujuan Untuk Manganalisis Pengaruh Sikap Kepada人类影响者Dan虚拟影响者Terhadap Sikap Sikap Sikap Sikap Kepada kepada kepada penempatan pernempatan produk dan Merek。数据Dikumpulkan Melalui Kuesioner Dan Dianalisis Menggunakan部分最小二乘结构方程建模（PLS-SEM）DAN DAN部分最小二乘Multigroup分析（PLS-MGA）。本研究使用测试后的实验设计，而没有涉及287名参与者的对照组，由136名参与者组成人类影响力组，而虚拟影响组的151名参与者组成。这项研究中的治疗方法是由人类影响力和虚拟影响的Instagram含量的形式。结果表明，对人类影响力和虚拟影响的态度对品牌的态度具有积极影响。但是，对影响的态度对对产品对虚拟影响的态度产生积极影响。尽管人类影响力与虚拟影响在影响品牌的态度方面没有差异，但虚拟影响在影响对产品放置的态度方面更有效。关键词：人类影响力；虚拟影响；对影响的态度；对产品放置的态度；对品牌的态度。简介
经济与地点委员会
Tom VanderWoude 在经济与地点委员会 (EPC) 上发言。经济与地点委员会专注于土地使用和地方政府援助。2019 年，美国经济发展局 (EDA) 指定 NIRPC 为莱克县、波特县和拉波特县的经济发展区 (EDD)。NIRPC 维护并与合作伙伴合作实施综合经济发展战略 (CEDS)，这是一项为期五年的区域经济发展战略驱动计划。经济与地点委员会 (EPC) 的作用是充当综合经济发展战略 (CEDS) 委员会。它负责为规划组织 (NIRPC 全体委员会/执行委员会) 制定、实施、修订或更换 CEDS。它负责审查并向全体委员会/执行委员会提供关于采用和增加 CEDS 修正案的建议。CEDS 委员会还负责直接或通过指定人员评估 EDA 资金申请，以确保与 CEDS 一致并提供支持信。EPC 还充当土地使用和社区规划专题委员会。 EPC 将向成员传授与土地使用、智能增长、经济发展和公共交通导向型发展 (TOD) 相关的主题、政策、计划和法规。EPC 的作用是就与土地使用、智能增长、经济发展和公共交通导向型发展 (TOD) 相关的政策和计划向 NIRPC 提供建议。该委员会将监督制定并向交通委员会提供关于大都市交通计划的土地使用部分通过和修订的建议；监督由工作人员、委员会或在交通委员会的指导下发起的与土地使用、智能增长、经济发展和公共交通导向型发展 (TOD) 相关的计划、计划和政策的制定；监督年度 LPA 规划援助计划的制定和实施，并向交通委员会推荐项目计划。EPC 还将为地方政府官员、经济发展官员、开发商和附属行业代表提供有关可持续发展、智能增长、土地使用、宜居社区和相关主题的最佳实践的培训。 EPC 的成员将由 12 名委员组成（每县 4 名，包括主席）。委员可以任命一名合格的员工代表作为代理人，该代表必须对规划、重建或经济发展有直接影响。一名 NWI 论坛代表、一名劳动力发展代表、一名高等教育代表、两名少数族裔代表（其中至少一名代表少数族裔企业）、一名劳工团体代表、一名房地产经纪人协会代表、一名私人代表，以及另外两名能够为该地区经济发展做出贡献并从中受益的代表。三名投票委员会成员构成法定人数，并需要通过动议。会议安排是每季度在每月第二个星期三举行。然而，
国家能源安全计划指导
能源部门至关重要，因为所有其他关键基础设施部门都依赖电力和/或燃料来运营。对关键能源基础设施的影响会直接影响其他关键基础设施部门内部和跨部门的安全性和弹性——威胁公共安全、经济和国家安全。能源安全规划通过努力识别、评估和减轻能源基础设施的风险，以及规划、应对和恢复中断能源供应的事件，确保可靠和有弹性的能源供应。我们国家的能源基础设施和输送系统容易受到各种威胁和危害，包括恶劣天气（因气候变化而加剧）、网络攻击、系统故障、流行病和蓄意物理攻击。由于国家大部分关键基础设施由私营公司拥有和运营，政府和私营部门都有共同的动机来降低关键基础设施中断的风险。州和地方官员有责任与能源供应商、政府机构和相关利益相关者合作，以降低能源中断或紧急情况的风险、脆弱性和后果，并提供快速恢复。州能源安全计划 (SESP) 是能源安全规划的重要组成部分。SESP 描述了州的能源格局、人员、流程以及州建设能源弹性的战略。更具体地说，这些计划详细说明了州如何与能源合作伙伴合作，保护其能源基础设施免受所有物理和网络安全威胁；减轻州能源供应中断的风险；增强对能源中断的响应和恢复能力；并确保州拥有安全、可靠和有弹性的能源基础设施。本指南的目的是澄清和详细说明两党基础设施投资和就业法案 (IIJA) 第 40108 节中概述的六个要素（以下简称“BIL”）。美国能源部 (DOE) 的目标是支持各州并提供超出 BIL 文本的更多澄清。以下指南是 DOE 对如何满足这六个要素的解释——它并不详尽。满足这六个要素的其他方法也是可以接受的。以下示例计划布局提供了合乎逻辑的信息流，将六个要素组织成可减少冗余的实际部分。能源部了解各州正在根据现有的能源安全计划开展工作，并且每个计划都不同。能源部预计各州将使用不同的方法来解决 BIL 中描述的六个要素。各州不必遵循下面列出的确切格式或流程。这旨在提供示例并仅供参考。该指南还引用了网络安全、能源安全和应急响应办公室 (CESER) 将于 2022 年 5 月初提供的临时资源。这些资源的使用是可选的。各州可以使用部分或全部“临时资源”，并根据其州的需求进行定制。这些资源旨在帮助各州满足 BIL 中概述的要素。
已发布版本的引用 (APA)：Ploug, T.、Sundby, A.、Moeslund, TB 和 Holm, S. (2021)。人口对医疗保健领域人工智能性能和可解释性的偏好：基于选择的联合调查。医学互联网研究杂志，23 (12)，文章 e26611。https://doi.org/10.2196/26611
背景：某些类型的人工智能 (AI)，即深度学习模型，在某些领域可以胜过医疗保健专业人员。此类模型对改善诊断、治疗和预防以及提高医疗保健成本效益具有巨大潜力。然而，它们是不透明的，因为它们的确切推理无法完全解释。不同的利益相关者强调了人工智能决策透明度/可解释性的重要性。透明度/可解释性可能会以牺牲性能为代价。需要制定一项公共政策来规范人工智能在医疗保健中的使用，以平衡社会对高性能和透明度/可解释性的利益。公共政策应该考虑公众对人工智能这些特征的广泛兴趣。目标：本研究调查了公众对人工智能决策在医疗保健中的表现和可解释性的偏好，并确定这些偏好是否取决于受访者的特征，包括对健康和技术的信任以及对人工智能的恐惧和希望。方法：我们在丹麦成年人口代表样本中进行了一项基于选择的联合调查，调查公众对医疗保健领域人工智能决策属性的偏好。初步焦点小组访谈得出了 6 个属性，这些属性影响了受访者对医疗保健领域使用人工智能决策支持的看法：（1）人工智能决策的类型，（2）解释水平，（3）性能/准确性，（4）最终决策的责任，（5）歧视的可能性，以及（6）应用人工智能的疾病的严重程度。总共使用部分因子设计开发了 100 个独特的选择集。在一项包含 12 个任务的调查中，受访者被问及他们对医院使用人工智能系统的偏好，涉及 3 种不同的场景。结果：在 1678 名潜在受访者中，有 1027 人（61.2%）参与了调查。受访者认为医生对治疗决策负有最终责任是最重要的属性，占总属性权重的 46.8%，其次是决策的可解释性（27.3%）和系统是否经过歧视测试（14.8%）。其他因素，例如性别、年龄、教育水平、受访者居住在农村还是城镇、受访者对健康和技术的信任以及受访者对人工智能的恐惧和希望，在大多数情况下并不发挥重要作用。结论：对公众最重要的三个因素按重要性降序排列为：（1）医生最终负责诊断和治疗计划，（2）人工智能决策支持是可解释的，以及（3）人工智能系统已经过歧视测试。关于医疗保健领域人工智能系统使用的公共政策应优先考虑此类人工智能系统的使用，并确保向患者提供信息。