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微生物农药：一种全面的生态方法 -
微生物农药为化学农药提供了可持续且环保的替代品，为管理害虫种群提供了有效的解决方案，同时最大程度地减少了环境伤害。随着其在农业，林业和公共卫生中的不断应用，微生物农药有可能彻底改变害虫控制实践。但是，必须解决诸如有限频谱和环境因素之类的挑战，以实现广泛采用。随着研究和发展的继续，微生物农药可能在可持续的有害生物管理和促进健康生态系统中发挥越来越重要的作用。
全面的作者意图和不对称的体裁区分
2 – 一个人写出追求真理的文本，就会部署一支隐喻和人际关系大军。但文本拥有一个视界，在这个视界中，文本与保证从文本中挖掘真理的解释者的视界进行批判性融合。文本以理解为前提。因此，对军队的批判性解释（理想理解）使得真理得以揭示。批判性视界的融合反映了文本所表达的愿望对象，即激励人们达到神化的地位。因为作者的意图和愿望是神化的隐喻大军，所以它是全面的。在给定的评价和解释背景下，作者是先行解释的仲裁者，这种仲裁者会自动适应真理，因为作者在写作文本的那一刻就只瞄准真理。
全面的专业药房药物清单
由CVS专业分发的专业产品以及成员的处方或医疗福利计划所涵盖的产品，可能会不时改变。此外，不管本文档上的外观如何，成员的特定福利计划设计都可能不涵盖某些产品或类别。致电1-800-237-2767致电CVS Specialty（TTY：711），以使用CVS Specialty提供的特定药物。清单可能会更改。本文档包含对不属于CVS Specialty的药品制造商的商标或注册商标的品牌处方药的引用。传真：1-800-323-2445;电子规定：CVS专业药房。*表示仅由CORAM®CVS专业输液服务分发的有限分销药物。†药物未库存©2025 CVS专业。保留所有权利。75-CTC14953d 2025 V12312024综合专业药房药物清单Page 1 of 10
全面的交通减排计划
当前的大多数减排计划都将大部分资源投入到电动汽车补贴上，尽管其潜在的好处很大，但几乎没有用于汽车旅行策略。效率低下和不公平。摘要许多司法管辖区具有雄心勃勃的温室气体排放目标，并正在制定实现目标的计划。其中包括采用干净的车辆（混合，电和氢），以及减少车辆旅行策略，例如运输需求管理（TDM）激励措施和智能增长发展政策。本研究确定了评估和优先级减少排放策略时应考虑的各种因素，并研究了它们是否在典型计划中被考虑。减少排放分析应考虑体现的排放，反弹效应，实施成本和补贴，现实的清洁车辆采用率，杠杆作用和协同效应，综合策略，间接成本和共同利益，成本效率，非AUTO旅行的潜在需求以及使用州的前所未有的预测模型。本评论发现，大多数计划以夸大清洁车辆福利的方式忽略或低估了许多这些因素，并且低估了汽车旅行减少策略。以前的出版物确定了其中一些偏见，但是这项研究更加全面和系统。本研究建议采用更全面的评估方法。得出的结论是，高效，公平的运输减排计划至少应该依靠降低车辆与清洁车辆相同，尤其强调“快速获胜”策略。
高级网络钓鱼检测：在全面的URL数据集上利用T-SNE功能提取和机器学习
抽象的网络钓鱼攻击在当今的数字世界中继续构成重大挑战。因此，需要复杂的检测技术来解决不断变化的策略。在本文中，我们提出了一种创新的方法，可以使用广泛的Phiusiil数据集识别网络钓鱼尝试。提议的数据集包括134,850个合法URL和100,945个网络钓鱼URL，为分析提供了强大的基础。我们将T-SNE技术应用于特征提取，将原始51个特征缩合为2，同时保留了高检测精度。我们评估了完整和减少数据集的几种机器学习算法，包括逻辑回归，天真的贝叶斯，k-nearest邻居（KNN），决策树和随机森林。决策树算法在原始数据集上显示出最佳性能，精度达到99.7％。有趣的是，所提出的KNN在功能提取的数据上表现出了显着的结果，其精度达到了99.2％。使用特征提取的数据集时，我们观察到逻辑回归和随机森林性能的显着改善。提出的方法在计算效率方面提供了可观的好处。功能提取的数据集需要更少的处理能力；因此，它非常适合资源有限的系统。这些发现为开发更强大，更灵活的网络钓鱼检测系统铺平了道路，这些系统可以在实时场景中识别和中和新兴威胁。
目前对基于人工智能的医疗器械的临床研究是否足够全面，能够支持全面的卫生技术评估？系统评价
简介：基于人工智能的医疗设备 (AI-based MDs) 在医疗保健领域正呈指数级增长。本研究旨在调查当前评估 AI 的研究是否包含 HTA 机构进行健康技术评估 (HTA) 所需的信息。方法：我们根据系统评价和荟萃分析的首选报告项目方法进行了系统文献综述，以提取 2016 年至 2021 年期间发表的与基于 AI 的 MDs 评估相关的文章。数据提取侧重于研究特征、技术、算法、比较器和结果。计算 AI 质量评估和 HTA 分数以评估纳入研究中存在的项目是否符合 HTA 要求。我们对 HTA 和 AI 分数进行了线性回归，解释变量为影响因子、出版日期和医学专业。我们对 HTA 分数进行了单变量分析，对 AI 分数进行了多变量分析，alpha 风险为 5%。结果：在检索到的 5578 条记录中，包括 56 条。平均 AI 质量评估得分为 67%；32% 的文章的 AI 质量得分 ≥ 70%，50% 的文章得分在 50% 到 70% 之间，18% 的文章得分低于 50%。研究设计（82%）和优化（69%）类别的质量得分最高，而临床实践类别的得分最低（23%）。所有七个领域的平均 HTA 得分为 52%。100% 的研究评估了临床效果，而只有 9% 的研究评估了安全性，20% 的研究评估了经济问题。影响因子与 HTA 和 AI 得分之间存在统计学上的显著关系（均为 p = 0.046）。讨论：基于 AI 的 MD 的临床研究有局限性，而且往往缺乏适应性强、稳健和完整的证据。还需要高质量的数据集，因为只有输入可靠，输出数据才可信。现有的评估框架并非专门为评估基于人工智能的医疗器械而设计的。从监管机构的角度来看，我们建议应调整这些框架以评估持续更新的可解释性、可解释性、网络安全性和安全性。从 HTA 机构的角度来看，我们强调，实施这些设备需要透明度、专业和患者接受度、道德问题和组织变革。人工智能的经济评估应依靠稳健的方法（业务影响或健康经济模型），为决策者提供更可靠的证据。
人工智能：IEEE-USA 董事会通过的教育渠道和劳动力协调以提高国家竞争力（2024 年 11 月）IEEE-USA 支持公私合作努力，以确保美国劳动力能够应对新兴技术对我们经济的挑战和影响。IEEE-USA 认为，政府、私营部门和非政府机构在最大限度地为新兴人工智能经济中的学生和工人提供机会方面发挥着至关重要的作用；并减轻广泛人工智能部署对个人造成的负面影响。我们认为全面的教育渠道——涵盖小学、中学、大专、技术和社区大学教育——是培养人工智能劳动力的基本基石，而人工智能劳动力对于人工智能驱动的经济成功至关重要。我们主张为现有工人提供技能提升机会，以满足人工智能增强型工作场所的新兴需求。我们认为，对生计受到人工智能系统负面影响的工人的支持至关重要。我们主张为失业工人提供安全网计划，帮助他们再培训并重新融入劳动力市场；满足需求的工作岗位；保持经济活力。为此，IEEE-USA 建议美国政府：
人工智能：IEEE-USA 董事会通过的教育渠道和劳动力协调以提高国家竞争力（2024 年 11 月）IEEE-USA 支持公私合作努力，以确保美国劳动力能够应对新兴技术对我们经济的挑战和影响。IEEE-USA 认为，政府、私营部门和非政府机构在最大限度地为新兴人工智能经济中的学生和工人提供机会方面发挥着至关重要的作用；并减轻广泛人工智能部署对个人造成的负面影响。我们认为全面的教育渠道——涵盖小学、中学、大专、技术和社区大学教育——是培养人工智能劳动力的基本基石，而人工智能劳动力对于人工智能驱动的经济成功至关重要。我们主张为现有工人提供技能提升机会，以满足人工智能增强型工作场所的新兴需求。我们认为，对生计受到人工智能系统负面影响的工人的支持至关重要。我们主张为失业工人提供安全网计划，帮助他们再培训并重新融入劳动力市场；满足需求的工作岗位；保持经济活力。为此，IEEE-USA 建议美国政府：
心理社会康复和恢复高级奖学金（“PSR”）是一个灵活的一年制博士后计划，提供全面的
心理社会康复与恢复高级研究员项目（“PSR”）是一个灵活的一年期博士后项目，提供严重精神疾病 (SMI) 领域的全面培训。研究员培训包括在四个 SMI 重点诊所之一（由研究员选择）进行的主要临床实习和次要实习的组合，其重点可以是研究、临床和/或行政，具体取决于研究员的培训目标。此外，所有研究员都有机会通过参与门诊 SMI 专科诊所 POWER 来学习循证治疗，例如针对精神病的 CBT 和设计以 SMI 为重点的小组。除了心理学住院医师队伍之外，PSR 研究员还将加入跨专业的研究生培训生队伍，其中包括社会工作和心理健康咨询等专业，以及跨九个 VA 医疗保健站点的跨站点全国 PSR 培训生队伍。