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为遗产创建气候变化危害词汇
气候变化危害是可能导致损害或损失的自然事件或物理事件的潜在发生。他们目前因遗产而定义不明。相关术语危害，影响，威胁和驾驶员之间的区别并不总是清楚地绘制的，并且没有明确的气候危害列表与更改气候过程直接相关的遗产危害。该项目通过为遗产造成气候危害的标准化词汇来解决这些差距。它适应了政府间气候变化（IPCC）的方法和定义，将文化遗产与国际气候变化科学保持一致。最终危害列表发表在有关遗产（FISH）信息标准论坛上，作为受控词汇。创建这些标准化的术语使遗产专业人员能够始终如一地记录哪些处于风险的站点实际上有风险。这可以告知对气候变化对单个遗产和更广泛历史环境的影响的评估。
给编辑的信 - IU Indianapolis Scholarworks
重症监护室[PICU]入院），HCT后+100天和总体生存期。此外，我们将第二天+14等离子体SST2与PTDM的发展相关。在本研究开始之前获得了机构审查委员会的批准。55名HCT接受者，年龄≤21岁，预期累计，并在HCT后+14第14天收集等离子体样本。PTDM定义为没有预先存在的糖尿病，第一次禁食的血糖≥126mg/dl或在HCT前100天内随机血糖≥200mg/dl。1累积发病率的功能使用了第+14 SST2的同中中位数（23 ng/ml）作为将风险分类为高（上）和低（下）的截止。使用Akaike的信息标准（AIC）进行多变量选择。时间依赖的接收器操作特性（ROC）+14 SST2的曲线，以评估曲线下的面积（AUC），以在HCT后+30天和+100天开发PTDM的风险。死亡被用作竞争风险。
1 Hertfordshire和West Essex成人（年龄≥18岁...COVID-19治疗：临床医生的信息atogepant（Aquipta®）用于预防偏头痛
此规定支持文件的目的是确保提供足够的信息，使GPS有信心承担稳定患者处方的临床和法律责任。此信息不能替代产品特征（SPC）的摘要，应与之结合读取。有关全面信息，请参见BNF＆SPC。使用AtoGepant的背景和指示是降钙素基因相关的肽（CGRP）受体拮抗剂，可抑制CGRP的功能，从而防止偏头痛攻击。偏头痛可以归类为慢性（定义为每月15个或更多的头痛天，至少有8个具有偏头痛特征的人，至少在3个月内）或情节性（定义为每月超过4个偏头痛天，但小于15个头痛日，包括每月偏头痛[包括偏头痛]）。atogepant获得了每月至少4个偏头痛（1）至少4个偏头痛的成年人的偏头痛的许可，可用于预防慢性和情节性偏头痛。根据NICE和本地建议，支持患者选择的信息标准NICE TA 973（2）指出，建议在每月至少有4个偏头痛的成年人中预防偏头痛的一种选择，只有在至少3种预防药物失败的情况下，只有在至少有3种偏头痛。如果偏头痛的频率不减少：
人类发育中皮质微观结构的MRI特征与少突胶质细胞型表达
关键字：青春期，扩散MRI，神经发育，微结构，髓鞘，转录组学缩写：A1C，主要听觉皮层； AIC，Akaike信息标准； CSEA，细胞特异性表达分析，DLPFC，背外侧前额叶皮层； FDR，错误发现率； f细胞外，细胞外信号分数； f神经突信号分数； f soma，soma信号分数； V IC，细胞内体积分数； IPC，下顶皮层； ITC，下颞皮质； M1，一级运动皮层； MD，平均扩散率； MFC，内侧额叶皮层； MRI，磁共振成像； mRNA-SEQ，mRNA测序； NODDI，神经突导向分散和密度成像； ODI，方向分散指数； OFC，眶额皮质； OPC，少突胶质细胞前体细胞； RIN，RNA完整性数； RNA-seq，RNA测序； ROI，利益区域； rpkm，每千瓦的读数为每百万映射的读数； S1，主要感觉皮质； Sandi，Soma和神经突密度成像； STC，上等颞皮层； V1，主要视觉皮层； VLPFC，腹外侧前额叶皮层。
模块编号。 M1（新）低碳电力技术...
b'\ xef \ x81 \ xb1 HSE患者安全法实施工作组\ xef \ x81 \ xb1 hse HID HID HIDS HIDS工作组\ Xe2 \ X80 \ X93 IHI，EIRCODE \ eircode \ eircode \ XEF \ x81策略\ XEF \ X81 \ XB1 HSE数据策略\ XEF \ x81 \ XB1 HSE DSMP-数据集管理过程\ XEF \ x81 \ XB1 HSE HSE慢性病数据管理组-Daiabetes/diabetes/renal/renal/hsss \ XEF \ XEF \ x81 \ x81 \ x81 \ xb1 hse hpe hpo -xb1 hpo -x hpo -x hpo -x hpo -x hpo -x hpo -x hpo -x hpo -x hpo -x hpo -x \ x \ x \ x \ x \ x \ x \ x \ x \ x \ x \ x HSE NCCA \ XE2 \ X80 \ X93临床审核的国家指导小组\ XEF \ X81 \ XB1 DOH CSO数据联络组\ XEF \ X81 \ XB1 DOH NHQRS NHQRS \ XE2 \ XE2 \ X80国家临床有效性委员会HIQA-咨询小组信息标准RCPI \ XE2 \ X80 \ X93国家SQI指导委员会未来的审计与注册工作组未来（FORT）'
嵌入开源放射信息系统的通用 AI 助手
摘要。在研究环境或 Kaggle 竞赛中开发的大多数 AI 模型都无法转化为临床应用，因为它们难以验证或嵌入到现实世界的临床实践中。放射学 AI 模型在接近或超越人类表现方面取得了重大进展。然而，由于缺乏健康信息标准、上下文和工作流程差异以及数据标签变化，AI 模型与人类放射科医生的合作仍然是一个尚未探索的挑战。为了克服这些挑战，我们将使用 DICOM 标准 SR 注释的 AI 模型服务集成到开源 LibreHealth 放射学信息系统 (RIS) 中的 OHIF 查看器中。在本文中，我们描述了该平台新颖的人机合作能力，包括少量学习和群体学习方法，以持续重新训练 AI 模型。基于机器学习的概念，我们在 RIS 中开发了一种主动学习策略，以便人类放射科医生可以启用/禁用 AI 注释以及“修复”/重新标记 AI 注释。然后使用这些注释重新训练模型。这有助于在放射科医生用户和用户特定的 AI 模型之间建立合作关系。然后，这些用户特定模型的权重最终在群体学习方法中在多个模型之间共享。我们通过将 AI 模型集成到临床工作流程中来讨论这种组合学习的潜在优势和缺陷。
结核分枝杆菌复合物的估算的祖先参考基因组更好地捕获了基于参考的ALI
收到2023年8月31日； 2023年12月7日接受；于2024年1月4日出版了作者分支：1麦吉尔大学医学系，蒙特利尔，魁北克H4A 3J1，加拿大； 2个细菌共生体进化，加拿大魁北克H7V 1B7，Inrs-Centre-Centre Armand-FrappierSantéBiotechnologie； 3宾夕法尼亚州立大学宾夕法尼亚州立大学动物科学系16802-3500； 4 McGill International TB Center，McGill University，蒙特利尔，魁北克H4A 3S5，加拿大。*信件：路加·哈里森（Luke B.基于参考的对齐；参考基因组。缩写：AIC，Akaike的信息标准； ATCC，美国类型文化收藏；床，浏览器可扩展数据； GATK，基因组分析工具包； Hal，分层对齐； IGV，综合基因组观众； MRCA，最终的共同祖先； MTBC，结核分枝杆菌复合物； NCBI，国家生物技术信息中心； NGS，下一代测序； PGAP，原核基因组注释管道； PHAST，具有空间/时间模型的系统发育分析； Rd，差异区域； RVD，[H37] RV-DETEATION; SNP，单核苷酸多态性； SRA，序列阅读档案； TBD1，结核分枝杆菌 - 特异性缺失1。数据语句：文章或通过补充数据文件中提供了所有支持数据，代码和协议。本文的在线版本可以使用五个补充表和三个补充数据。001165©2024作者
![机器学习[R17A0534]讲义](/simg/b\b04497115176d4bfc8e822e2e357b3b536e9ea6c.webp)
机器学习[R17A0534]讲义
单元I：机器学习介绍，学习模型，几何模型，概率模型，逻辑模型，分组和分级，设计学习系统，学习类型，学习，监督，无监督，增强，观点和问题，版本空间，PAC学习，PAC学习，VC尺寸。单元II：有监督和无监督的学习决策树：ID3，分类和回归树，回归：线性回归，多线性回归，逻辑回归，神经网络：简介，感知，多层感知，支持向量机：线性和非线性，线性和非线性，内核功能，K最近的邻居。聚类简介，K-均值聚类，K-Mode聚类。单元III：合奏和概率学习模型组合方案，投票，错误纠正输出代码，包装：随机林木，增强：Adaboost：堆叠，堆叠。高斯混合模型 - 期望 - 最大化（EM）算法，信息标准，最近的邻居方法 - 最近的邻居平滑，有效的距离计算：KD -Tree，距离测量。第四单元：加强学习和评估假设的介绍，学习任务，Q学习，非确定性奖励和行动，时间差异学习，与动态编程的关系，主动的加强学习，在增强学习中的概括。动机，抽样理论的基础：误差估计和估计二项式比例，二项式分布，估计器，偏见和差异单位V：遗传算法：动机，遗传算法：代表假设，遗传操作员，遗传操作员，适应性和选择，示例性的探索，遗传探索，遗传学探索，遗传学的探索，模型：效果，并行化遗传算法。
遗传和子宫环境对胎盘中DNA甲基化变化的贡献
遗传和产前环境因素塑造了后来的胎儿发育和心脏代谢健康。遗传和产前环境因素的关键靶标是胎盘的表观组，这是一种与胎儿生长和以后疾病有关的器官。这项研究有两个目的：（1）识别和功能表征胎盘可变区域（VMR），它们是表观基因组中具有高个体间甲基化变异性的区域； （2）研究胎儿遗传基因座和12个产前环境因素（母体心脏代谢，心理社会，人口统计学和与产科相关）对甲基化的贡献。akaike的信息标准用于选择四个模型中的最佳模型[仅产前环境，仅基因型，基因型和产前环境（G + E）的添加效应以及它们的相互作用效果（G×E）]。我们在胎盘中确定了5850 VMR。在70％的VMR中甲基化最好用G×E解释，其次是基因型（17.7％）和G + E（12.3％）。单独的产前环境最好仅解释了0.03％的VMR。我们观察到95.4％的G×E模型和93.9％的G + E模型包括孕妇年龄，均衡，递送模式，孕产妇抑郁症或妊娠体重增加。VMR甲基化位点及其调节性遗传变异含量（p <0.05），对于已知与调节功能和复杂性状联系的基因组区域。这项研究提供了胎盘中VMR的全基因组目录，并强调指出，通过整合遗传和产前环境因素，最好阐明胎盘DNA甲基化的胎盘DNA甲基化的变化，而仅通过环境因素而言，可以最好地阐明胎盘DNA甲基化的变化。
描述性和禁令的社会规范在促进能量保护方面的相互作用
提供有关他人行动或信念的信息的大型信息计划是广泛使用的干预措施，以促进几个领域1 - 4的行为改变，其中包括住宅资源保护5-12。 这些程序通常具有两种形式的反馈形式：描述性和置换性。 在住宅能源的情况下，描述性反馈通常采用其他家庭平均能源消耗的信息形式，而禁令反馈则提供了节能的社会认可。 在社会信息标准设计中的描述性反馈和禁令反馈的结合是受到这样的启发的灵感，即仅描述性信息会导致那些使用较少能量的人（低能源用户）增加其消费，并且增加了禁令反馈以支持能量保存规范，从而阻止了这种繁荣效应13。 禁令信息因此反平衡描述性信息。 然而，关于描述性和禁令对行为的影响时的影响和禁令的影响的实验证据混合在一起，主要集中于短期或自我报告的结果14、15。 鉴于依赖社会信息来促进政策制定者和私人公司之间行为变化的广泛采用，因此了解不同的程序特征如何在现实世界中的环境中相互作用16。 的确，对类似计划的影响评估发现它们有效地促进节能，但是在环境和个人之间，效果大小差异很大17。提供有关他人行动或信念的信息的大型信息计划是广泛使用的干预措施，以促进几个领域1 - 4的行为改变，其中包括住宅资源保护5-12。这些程序通常具有两种形式的反馈形式：描述性和置换性。在住宅能源的情况下，描述性反馈通常采用其他家庭平均能源消耗的信息形式，而禁令反馈则提供了节能的社会认可。在社会信息标准设计中的描述性反馈和禁令反馈的结合是受到这样的启发的灵感，即仅描述性信息会导致那些使用较少能量的人（低能源用户）增加其消费，并且增加了禁令反馈以支持能量保存规范，从而阻止了这种繁荣效应13。禁令信息因此反平衡描述性信息。然而，关于描述性和禁令对行为的影响时的影响和禁令的影响的实验证据混合在一起，主要集中于短期或自我报告的结果14、15。鉴于依赖社会信息来促进政策制定者和私人公司之间行为变化的广泛采用，因此了解不同的程序特征如何在现实世界中的环境中相互作用16。的确，对类似计划的影响评估发现它们有效地促进节能，但是在环境和个人之间，效果大小差异很大17。对这种不同反应的突出解释取决于消费者特征的异质性，例如信念18、19，误解了一个人遵守社会规范20或个人价值观21、22。在这里，我们关注这些消息的特定特征的不同效果，尤其是它们所包含的反馈的显着性，力量和同意性如何有所不同，从而在用户之间对行为有所不同。这可以为更有效的设计和靶向消息提供信息，并提供更具体和细微的指导，以防止类似的信息活动向后射击16。首先，我们利用了家庭能源报告标准设计的特征，并隔离了禁令变化的影响