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LDH 最常用的 COVID-19 疫苗 2022 年 7 月_Vial Colors.xlsx
*在某些情况下，您可以为 18 岁及以上的患者接种 Janssen COVID-19：• 当存在 mRNA COVID-19 疫苗禁忌症时（例如，在之前接种疫苗后或对 mRNA COVID-19 疫苗的某种成分出现严重过敏反应）• 当一个人由于 mRNA COVID-19 疫苗的可获得性有限而无法接种 COVID-19 疫苗时。• 当一个人尽管发现存在安全问题，但仍想接种 Janssen COVID-19 疫苗时 2022 年 9 月更新
常用癌症术语定义.pdf
辅助治疗 辅助治疗是指在主要推荐治疗后进行的癌症治疗。其目的是提高整体治疗的成功率并降低癌症复发的风险。辅助治疗可能包括化疗、放射疗法、激素疗法、靶向疗法或生物疗法。 提前护理计划 提前护理计划 (ACP) 涉及探索和记录您对未来医疗护理的偏好。该文件包含您对未来护理偏好的书面指示，称为预先指示。 做出有关您未来护理的决定包括探索您的价值观和目标，并确定一个值得信赖的人，在您无法做出医疗决定时代表您做出决定。预先指示有助于确保您未来的护理符合您所述的偏好。 抗血管生成疗法 为了生长，肿瘤可以释放化学物质，导致新血管形成（血管生成）。然后这些血管为肿瘤提供营养并支持其生长。阻止新血管生长的治疗称为抗血管生成疗法。 良性 良性生长或肿瘤不是癌性的。它不会侵入和破坏附近的组织。活检活检是一种涉及切除少量组织然后检查是否有异常的过程。血细胞干细胞存在于骨髓（骨骼的海绵状中心）中。它们产生血细胞：白细胞、红细胞和血小板。白细胞或白细胞是免疫系统的一部分，在抵抗感染中发挥着重要作用。当白细胞计数低时，您感染的风险更大。中性粒细胞是一种常见的白细胞，在抵抗感染中发挥作用。在癌症治疗期间，您的医疗团队可能会监测您的中性粒细胞计数，这通常称为您的 ANC（绝对中性粒细胞计数）。红细胞或红血球将氧气从肺部输送到身体的其他部位。红细胞通过一种叫做血红蛋白的分子运输氧气。在癌症治疗期间，医生可能会监测您的血红蛋白以确定您的红细胞水平。如果血红蛋白较低，则您被认为患有贫血，可能需要推迟治疗，直到红细胞计数上升。
LDH最常用的Covid-19疫苗2022_vial Colors.xlsx
*在某些情况下，您可以对18岁及18岁以上的患者进行Janssen Covid -19：当对mRNA covid -19疫苗有禁忌症时（例如，先前剂量的严重过敏反应，或者在先前剂量后的严重过敏反应或对MRNA covid -19疫苗的成分均访问MRNA的成分•否则MRNE的成分•否则MRME的covic in MRMED in MRMED covic covic covic covic covic covic covic covic covic covic covic covic covic covic covic covic covic covic covid covid persection 2019冠状病毒病疫苗。当一个人想接受Janssen Covid -19疫苗时，尽管有安全的问题
摘要：本文致力于人工智能在教育中的应用，并强调可持续发展背景下的机遇和问题。分析了人工智能技术在教育过程中的引入现状。教育过程中最常用的人工智能技术概括为以下几类：认知服务；虚拟、混合和增强现实；物联网和外围计算；元认知支架。根据对受益者的影响，在教育过程中使用人工智能的优势概括为：学生、教师、学生家长、教育机构负责人、地方政府。事实证明，通过使用人工智能技术和基于从应用这些技术中获得的分析数据创建个人培训计划，学习过程可以显著有效。研究发现，在教育中使用人工智能的主要优势是教育过程的个性化和个性化。指出了教育机构和地方政府负责人从在教育过程中使用人工智能技术所获得的好处，以确保可持续发展，包括决策的透明度和问责制，r
摘要：本文致力于人工智能在教育中的应用，并强调可持续发展背景下的机遇和问题。分析了人工智能技术在教育过程中的引入现状。在教育过程中最常用的人工智能技术概括为以下几类：认知服务；虚拟、混合和增强现实；物联网和外围计算；元认知支架。根据对受益者的影响，在教育过程中使用人工智能的优势概括为：学生、教师、学生家长、教育机构负责人、地方政府。事实证明，通过使用人工智能技术和基于从应用这些技术中获得的分析数据创建个人培训计划，学习过程可以非常有效。发现在教育中使用人工智能的主要优势是教育过程的个性化和个性化。指出了教育机构和地方政府负责人从在教育过程中使用人工智能技术以确保可持续发展中获得的好处，包括决策的透明度和问责制、合理和高效地利用资源。揭示了在教育过程中由人工智能处理的学生数据的保密性和非个人化问题；建议区分教育机构对个人和机密数据的访问、存储和使用的责任。概述了进一步科学研究的前景——教育过程的进一步个性化和个体化。关键词：教育信息化、教育中的人工智能、可持续发展、教育个性化、教育个性化、信息和通信能力。引用方式：Yuskovych-Zhukovska, V., Poplavska, T., Diachenko, O., Mishenina, T., Topolnyk, Y., & Gurevych, R. (2022)。人工智能在教育中的应用。可持续发展的问题和机遇。大脑。人工智能和神经科学的广泛研究，13 (1Sup1)，339-356。https://doi.org/10.18662/brain/13.1Sup1/322
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重要信息——最常用的服务 尊敬的 EquiShare 信用合作社会员：我们对即将进行的 EquiShar 系统合并感到非常兴奋
重要信息——最常用的服务 尊敬的 EquiShare 信用合作社会员： 我们对 EquiShare 信用合作社和 Quantum 信用合作社即将于 2022 年 3 月 1 日进行的系统合并感到非常兴奋！随着该日期的临近，我们希望确保向您提供有关您每天使用的最受欢迎的产品和服务的重要信息，以及您在系统合并期间和之后可以期待什么。 在 2022 年 3 月 1 日系统转换后，请前往我们的任何一家分店，Quantum 信用合作社团队成员将很乐意为您解答任何问题或设置任何新产品和服务。 借记卡和 ATM 卡 您将从 2022 年 2 月 22 日那一周开始收到新的 Quantum 信用合作社借记卡或 ATM 卡。按照卡邮件中的说明激活卡。您可以在卡激活过程中选择自定义 PIN。您可以在 2022 年 3 月 1 日开始使用新的 Quantum Credit Union 借记卡或 ATM 卡。此后，您的 EquiShare Credit Union 借记卡或 ATM 卡将不再使用。如果您当前的 EquiShare Credit Union 借记卡用于支付定期、定期服务（例如保险、水电费等），您需要向这些商家提供新卡信息，以确保您的服务不会中断。网上银行和手机银行——从 2022 年 3 月 1 日开始注册 Quantum Credit Union 通过网上银行和手机银行全天候提供您账户的访问权限。通过用户友好的设计，您可以管理您的账户、转账、进行移动存款、支付账单、查看和下载电子对账单、注册电子提醒，这样您就不会错过重要的交易或余额通知，将敏感文件存储在安全的虚拟保险库中，等等。要注册，请使用您当前的帐号和 SSN 的后四位数字来获取访问权限。然后，系统会要求您完成三个安全问题。成功完成此过程后，您可以更改用户名和密码。请在您的智能手机上搜索“Quantum Credit Union”下载移动银行应用程序。扫描此信背面的二维码以了解如何开始使用。此外，在 2022 年 3 月 1 日之后，您可以访问我们的任何一家分店，Quantum Credit Union 团队成员将很乐意帮助您进行设置。账单支付——从 2022 年 3 月 1 日开始注册
商业建筑计划审查定义和常用术语
正在建造、改建、扩建或正在改变占用或用途的建筑物或结构的总面积，包括所有楼层。请注意，根据其适用于费用确定还是工作区域，定义略有不同。与提交建筑计划、供暖、通风和空调 (HVAC) 计划以及消防系统计划相关的费用应根据每栋建筑物或受影响区域的总建筑面积计算。这包括与夹层、设备平台、顶层公寓、拱顶、坑或门廊相关的楼面面积，这些楼面面积可能位于建筑物屋顶下。此外，这还包括屋顶或大于 2 英尺的悬垂结构下的楼面面积以及可能具有由支撑柱或屋顶面积投影定义的“楼面面积”的天篷或亭子型结构。请注意，夹层、设备平台、顶层公寓、金库和坑都包含在总建筑面积中，用于费用计算和确定火灾面积，但通常不包括在建筑占地面积计算中。
文章混合可再生能源系统的优化。最常用软件工具的回顾和扩展比较
摘要：为了帮助利益相关者规划、研究和开发混合可再生能源系统 (HRES)，已报告了大量建模技术和软件模拟工具的开发。对这些无疑复杂的系统的彻底分析与可再生能源潜力的有效利用和相关设计的细致开发密切相关。在此背景下，还利用了各种优化约束/目标。这项具体工作首先对开发的建模技术和模拟软件进行了彻底的审查，试图为现有的各种 HRES 模拟方法定义一种普遍接受的分类方法。此外，还详细分析了广泛使用的优化目标。最后，通过研究基于不同风能和太阳能潜力组合的九个案例研究，确定了两种商业软件工具 (HOMER Pro 和 iHOGA) 的敏感性。将这两种商业工具的结果与 ESA 微电网模拟器进行了比较，后者是由西阿提卡大学机械工程系软能源应用和环境保护实验室开发的软件。基于作为输入的可再生能源潜力多样化的结果评估导致了对所选软件工具中检测到的偏差的深入评估。
常用的儿童疫苗
对于所有接种的疫苗，所有疫苗相关遭遇均报告 ICD-10-CM 代码 Z23。将 CPT 疫苗产品代码和 CPT 免疫接种管理代码都链接到 Z23。请记住，除了任何健康检查 ICD-10- CM 代码外，还会报告 Z23。疫苗正在等待 FDA 批准 [ https://www.ama-assn.org/practice-management/cpt-category-i-vaccine-codes ] + 表示附加代码。仅在使用适当的主要程序时报告代码。仅报告 90460 和 90461。除 90460 或 90471 或 90473 外，还报告 90472 和 90473。请勿报告 90460、90471-90474 用于 COVID 疫苗的管理。^ 咨询必须由合格的医疗保健专业人员进行，例如医生、执业护士或医生助理。不包括临床工作人员。有关定价和国家药品代码的信息，请访问 https://www.cdc.gov/vaccines/programs/vfc/awardees/vaccine- management/price-list/index.html
合成数据与人工智能医疗设备的创新、评估和监管 Puja Myles，公共卫生硕士、博士；Johan Ordish，文学硕士；Richard Branson，理学硕士、文学硕士 摘要 合成数据是模仿真实数据的属性和关系的人工数据。它有望促进数据访问、验证和基准测试，解决缺失数据和欠采样、样本增强以及在临床试验中创建对照组的问题。英国药品和保健产品管理局 (MHRA) 正在利用其目前对高保真合成数据开发的研究，制定其对经过合成数据训练的人工智能医疗设备的监管立场，并将合成数据作为人工智能医疗设备验证和基准测试的工具。 关键词 人工智能作为医疗设备 (AIaMD)、数据隐私、健康数据、合成数据、验证、监管 简介 人工智能 (AI) 在医疗和社会保健领域的应用预计将会兴起，这意味着人工智能作为医疗设备 (AIaMD) 将成为医疗设备中越来越突出的子类别。 1 因此，医疗器械法规是否适合人工智能变得越来越重要，制造商是否了解并遵守其义务也变得越来越重要，其中最主要的是证明其 AIaMD 具有良好的效益风险比。2 强大的数据集是展示 AIaMD 性能的核心，通常是此类设备开发的主要障碍。3 医疗器械监管机构有责任确保制造商拥有履行这些义务所需的工具，并提供更广泛的支持以鼓励此类创新设备的开发。合成数据集的开发很可能成为这样一种辅助工具。本文概述了 MHRA 在研究和开发合成数据方面的努力，并考虑在更广泛的改革背景下使用合成数据，以确保医疗器械法规适用于人工智能。合成数据概况 近年来，人们对合成数据的兴趣日益浓厚，原因有很多，包括在数据治理法规更加严格的世界中可能易于获取、保护患者隐私、在机器学习算法背景下的基准测试和验证能力，以及解决真实数据局限性的能力，如数据缺失、欠采样和样本量小。4 更重要的是，尽管合成数据的潜在应用已经讨论了多年，但直到最近，合成数据生成方法的进步才能够产生高质量的合成数据。5 定义合成数据 从概念上讲，合成数据是模仿真实数据的属性和关系的人工数据。合成数据的质量取决于生成合成数据的方法。合成数据的质量通常用其“效用”或“保真度”来描述。“能够捕捉各种数据字段之间复杂的相互关系以及真实数据的统计特性的合成数据集可称为“高实用性”或“高保真度”合成数据集。在患者医疗保健数据方面，高保真度合成数据集将能够捕捉复杂的临床关系，并且在临床上与真实患者数据难以区分。高效用合成数据的生成往往需要大量资源，并且根据需要合成数据的应用，使用低效用或中等效用合成数据可能是可以接受的。
合成数据与人工智能医疗设备的创新、评估和监管 Puja Myles，公共卫生硕士、博士；Johan Ordish，文学硕士；Richard Branson，理学硕士、文学硕士 摘要 合成数据是模仿真实数据的属性和关系的人工数据。它有望促进数据访问、验证和基准测试，解决缺失数据和欠采样、样本增强以及在临床试验中创建对照组的问题。英国药品和保健产品管理局 (MHRA) 正在利用其目前对高保真合成数据开发的研究，制定其对经过合成数据训练的人工智能医疗设备的监管立场，并将合成数据作为人工智能医疗设备验证和基准测试的工具。 关键词 人工智能作为医疗设备 (AIaMD)、数据隐私、健康数据、合成数据、验证、监管 简介 人工智能 (AI) 在医疗和社会保健领域的应用预计将会兴起，这意味着人工智能作为医疗设备 (AIaMD) 将成为医疗设备中越来越突出的子类别。 1 因此，医疗器械法规是否适合人工智能变得越来越重要，制造商是否了解并遵守其义务也变得越来越重要，其中最主要的是证明其 AIaMD 具有良好的效益风险比。2 强大的数据集是展示 AIaMD 性能的核心，通常是此类设备开发的主要障碍。3 医疗器械监管机构有责任确保制造商拥有履行这些义务所需的工具，并提供更广泛的支持以鼓励此类创新设备的开发。合成数据集的开发很可能成为这样一种辅助工具。本文概述了 MHRA 在研究和开发合成数据方面的努力，并考虑在更广泛的改革背景下使用合成数据，以确保医疗器械法规适用于人工智能。合成数据概况 近年来，人们对合成数据的兴趣日益浓厚，原因有很多，包括在数据治理法规更加严格的世界中可能易于获取、保护患者隐私、在机器学习算法背景下的基准测试和验证能力，以及解决真实数据局限性的能力，如数据缺失、欠采样和样本量小。4 更重要的是，尽管合成数据的潜在应用已经讨论了多年，但直到最近，合成数据生成方法的进步才能够产生高质量的合成数据。5 定义合成数据 从概念上讲，合成数据是模仿真实数据的属性和关系的人工数据。合成数据的质量取决于生成合成数据的方法。合成数据的质量通常用其“效用”或“保真度”来描述。“能够捕捉各种数据字段之间复杂的相互关系以及真实数据的统计特性的合成数据集可称为“高实用性”或“高保真度”合成数据集。在患者医疗保健数据方面，高保真度合成数据集将能够捕捉复杂的临床关系，并且在临床上与真实患者数据难以区分。高效用合成数据的生成往往需要大量资源，并且根据需要合成数据的应用，使用低效用或中等效用合成数据可能是可以接受的。