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02Quarterly Economic Review.pdf
继 2023 年第四季度增长 2.6% 之后，采矿业的实际产出在 2024 年第一季度下降了 2.3%，并从整体实际 GDP 增长中扣除了 0.1 个百分点。12 种矿物组中有 10 种产量下降，尤其是铂族金属 (PGM)、煤炭、黄金和锰矿石。PGM 产量下降主要是由于安全事故后矿井关闭，以及 PGM 价格下跌，而煤炭生产继续受到电力供应中断和铁路运力不足的阻碍。黄金产量受到运营挑战的拖累，包括 2023 年 12 月一家大型黄金生产商停产后矿井关闭和产量增长放缓。相比之下，由于中国对钢铁的需求增加，2024 年第一季度铁矿石产量有所增加。
德克萨斯州医疗保险 - 医疗补助计划质量预扣分析结果演示第7年（日历年2022年）
Medicare-Medicaid财务一致性计划（FAI）旨在通过测试以人为中心的综合护理模型来更好地为有资格获得Medicare和Medicaid的人提供服务。为了确保双重合格的人获得高质量的护理并鼓励质量改进，Medicare和Medicaid都扣留了其各自的组成部分，这些组成部分支付给了每个Medicare-Medicaid计划（MMP），参加了FAI下的传统模型演示。MMP有资格偿还由CMS核心和特定于州特定质量的扣留措施的扣留数量。1对于每种度量，MMP会根据其相对于基准水平或适用的差距闭合目标获得的“ MET”或“非MET”指定。2基于“ MET”指定的措施百分比，MMP根据以下分层量表获得质量预扣付款：
数学天才大脑在长链推理任务中的脑电图源空间同步状态转换和马尔可夫建模
图5 代表不同簇内同步状态的原型功能脑网络。在非任务空闲状态和推理过程中，原型网络的拓扑结构分别对应于（a）默认模式网络（DMN）、（b）中央执行网络（CEN）、（c）背侧注意网络（DAN）、（d）扣带回-岛叶网络（CON）、（e）左腹侧额顶叶网络（lVFPN）、（f）右腹侧额顶叶网络（rVFPN）和（g）腹侧视觉网络（VVN）。此外，在推理任务过程中还形成了额外的（h）右额颞叶网络（rFTN）。在原型网络中，每个红球代表一个节点，其直径与节点度数成正比
在光反应式聚合物中依赖于极化的变形，由二分色染料掺杂
光代表一种非常通用的刺激，它用于控制变形聚合物中变形的用途可以利用要探索的多个参数（例如波长，功率和极化）来获得区分响应。聚合物，而依赖偏振的控制则可以利用二苯甲苯二异构化。随着由光热效应驱动的形状变化的聚合物在许多应用领域中越来越关注，探索极化以调节其响应可以扩大调谐参数空间并提供对材料光学特性的见识。在这项工作中，我们证明了光极化对少量推扣偶氮苯掺杂的液晶网络的变形。我们演示了如何增强聚合物基质中染料对齐方式如何导致正交极化的不同变形。这些结果证明了极化是一种方便的进一步自由度，除了光刺激的波长和强度。
吸烟介导了SES与脑量之间的关系：Cardia研究
我们研究了年轻人的冠状动脉风险发展（CARDIA）研究的645名参与者（平均年龄为55.3±3.5），他们接受了大脑磁性分辨成像。ses被运营为年收入和教育年份的综合度量。灰质体积在岛状皮质，丘脑，扣带回，额叶，下顶和颞颞皮层中估计。这些区域很容易受到与年龄相关的萎缩，这些萎缩是通过萎缩的空间模式来识别脑衰老（备用BA）指数的。感兴趣的生活方式因素包括体育活动，认知活动（例如书籍/报纸阅读），吸烟状况，饮酒和饮食。Mul-tivaria-tivaria-tivar-linear回归测试了SES与大脑体积之间的关联。SOBEL调解分析确定了这种关联是否是由生活方式因素介导的。所有模型均为年龄，性别和种族调整。
在不同的非生物表面上的海洋微生物生物膜
结果：在CP/CPP患者中观察到大脑功能的深刻改变。这些变化涉及通过DC分析确定的多个大脑区域，包括右前扣带回皮层（ACC），左下额叶皮层，左杏仁核，右侧额叶皮层和双侧岛。REHO分析显示，右丘脑，左下额三角皮层，右上颞极，左ACC和右上额叶皮层（群集> 20素voxels，grf校正，p <0.05）。使用REHO和DC进行分析表明，与症状严重程度不同的大脑改变被定位在疼痛感知和调节区域中。具体而言，右ACC中的DC值与NIH-CPSI测量的症状的严重程度（AUC = 0.9654，p <0.0001）有线性相关。
使用脑MRI MRI
图1在疾病的早期和晚期阶段，具有不同SCJD亚型患者的代表性扩散加权图像。（第一行）具有MM1亚型的患者的早期DWI，该患者在左顶叶皮层（包括前后节）和前额叶皮质丝带中表现出高强度。不同的MM1患者的晚期DWI显示出左脑半球的大多数皮质的不对称参与，与尾状头部，左扣带回和左岛群体结合。（第二行）患有MM2C亚型的患者的早期DWI，在左侧顶叶皮层中出现超强度，包括前神经。不同MV2C患者的晚期DWI显示皮质色带不对称受累；纹状体和丘脑被幸免。（第三行）患有VV1亚型的患者的早期DWI，在左顶皮层中表现高强度，左扣带回和绝缘。不同VV1患者的晚期DWI表现出大脑皮层和右纹状体的广泛不对称受累。thalami和大多数左脑皮质都幸免了。（第四行）MV2K亚型患者的早期DWI，他在纹状体的纹状体和微妙的双侧超强度中表现出了不对称的高强度。不同的MV2K患者的晚期DWI表现出纹状体和整个丘脑中不对称的高强度，以及左额叶皮层和岛菌的轻度参与。顶层皮质幸免。（最后一行）患有VV2亚型患者的早期DWI，在尾状的头部和壳质的前部出现了不对称的DWI高强度，以及丘脑中非常微妙的高强度。具有VV2的不同患者的晚期DWI显示了纹状体和丘脑的广泛超强度，以及左回扣和前额叶皮层。scjd，零星的克鲁特兹菲尔特 - 贾科布疾病； DWI，扩散加权成像。
使用 3D 卷积神经网络对缺氧缺血性昏迷患者进行基于多模态 MRI 的全脑评估
摘要背景：人们尚未找到最佳方法来自动捕获、分析、组织和合并结构和功能性脑磁共振成像（MRI）数据，以最终提取相关信号，协助缺氧昏迷患者床边的医疗决策过程。我们的目标是开发和验证一种深度学习模型，以利用多模态3D MRI全脑时间序列对缺氧缺血性昏迷相关的脑损伤进行早期评估。方法：这项概念验证、前瞻性、队列研究于 2018 年 3 月至 2020 年 5 月期间在大学医院（法国图卢兹）附属的重症监护室进行。所有患者在心脏骤停后至少 2 天（4±2 天）处于昏迷状态时接受扫描。在同一时期，我们招募并纳入年龄匹配的健康志愿者。脑 MRI 量化包括来自感兴趣区域（楔前神经和后扣带皮层）的“功能数据”和全脑功能连接分析以及“结构数据”（灰质体积、T1 加权、各向异性分数和平均扩散率）。专门设计的 3D 卷积神经元网络 (CNN) 通过使用原始 MRI 指标作为输入来区分意识状态（昏迷与对照）。基于卷积滤波器研究的体素可视化方法被用于支持 CNN 结果。法国图卢兹大学教学医院伦理委员会 (2018-A31) 批准了这项研究，并获得了所有参与者的知情同意。结果：最终队列包括 29 名缺氧后昏迷患者和 34 名健康志愿者。通过结合不同的 MR 指标使用 3D CNN 成功将昏迷患者与对照区分开来。功能性 MRI 数据（尤其是后扣带皮层的静息态功能性 MRI）的准确率最高，经过 10 次重复的十倍交叉验证，测试集的准确率为 0.96（范围为 0.94-0.98）。通过多数投票策略，可以实现更令人满意的表现，这可以弥补
人工智能及其对经济和联邦预算的潜在影响
人工智能在经济中的应用。人工智能的使用可能会影响经济中的总收入及其在企业、投资者和工人之间的分配。收入的增加本身最终会推高联邦收入。然而，最初，由于企业从收入中扣除了对技术的初始投资成本，收入可能会下降。此外，由于不同类别的收入按不同的税率征税，工人和企业之间收入分配方式的变化可能会改变联邦收入。特别是，根据对工人的需求如何随着人工智能的使用而变化，与劳动收入挂钩的税收可能会上升或下降。对于那些因企业采用新技术而永久失业或从事低薪工作的工人来说，收入和工资税可能会下降；然而，那些因企业采用新技术而永久失业或从事低薪工作的工人，收入和工资税可能会下降。
数字PCR - Qiacuity One 5plex
保险公司必须准确衡量风险才能设定保费，银行必须了解其在金融市场中发生冲击的风险，并且公共当局在确定规划法规时必须估算洪水和其他灾难的可能规模。准确的风险估计涉及从观察到的事件向未来发生的事件推断，并使用统计模型拟合适合适合罕见事件的随机模型。这样的模型涉及泊松点过程，常规变化，一般空间和随机集的随机过程，其估计需要现代统计数据中的高级思想。最近的应用包括估计未来热浪或冷扣的大小和程度，极端降雨和降雪的时空建模，河流网络点的关节洪水的概率，风暴和闪电袭击的电站风险以及财务应用。