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CMS-1809-P，Medicare和Medicaid计划2024年10月4日遗传听力损失的基因治疗
一种方法旨在纠正非工作的耳面基因（OTOF）。该基因产生一种称为Otoferlin的蛋白质，这是声音从耳朵传播到大脑的关键。病毒载体用于将OTOF基因的工作副本传递到内耳细胞中。
高能大型强子对撞机中Betatron准直损失的影响
响应于2013年欧洲粒子物理战略的建议，这是对所谓的高能LHC（HE-LHC）CERN进行能源升级的概念设计工作，作为未来圆形围栏研究的一部分。HE-LHC机器（旨在在现有的LHC隧道中使用16吨磁铁技术）将在27 TEV（〜2×LHC）的质子碰撞中提供质子碰撞，总储存的能量为1.34 gJ（〜4×LHC）。通过调整LHC准直探针，构思了He-LHC的Betatron清洁插入的第一个布局，需要维持至少10秒钟的次数，即约1.86兆瓦的影响，对应于12分钟的光束寿命，而无需诱导任何磁铁淬火或对其他加速度造成任何损坏。在本文中，我们通过粒子跟踪和相互作用计算评估了HE-LHC机器在HE-LHC机器中质子束操作的准直插入的功率沉积。通过三步模拟方法评估了对温暖元件以及超导分散抑制磁体的束损失影响。尤其是对于未来提议的高能LHC，我们证明了在分散抑制器中添加局部准直仪的必要性，并且我们发现了准直插入中梁线“ Dogleg”的有害后果。
聚集的变暖公差和在变暖行星上生物多样性损失的非线性风险
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人工智能对教育中决策、懒惰和安全方面人类损失的影响
简介 人工智能（AI）是教育中广泛使用的工具。教育中使用的AI有很多种（Nemorin等人，2022年）。其中大部分包括抄袭检测、完整性检查（Ade-Ibijola等人，2022年）、用于录取和留校的聊天机器人（Nakitare和Otike，2022年）、学术管理、教师评分、在线论坛开发、学生表现评估和教育研究（Nakitare和Otike，2022年）。如今，教育技术公司（EdTech）正在使用AI干预措施来衡量社交和情感学习（McStay，2020年）。人工智能、表达性计算和机器学习被贴上了“情感AI”（AI）的标签。人工智能（AI）比上个世纪的任何其他发明都更能塑造我们的未来。任何不理解这一点的人很快就会认为自己站在一个充满科技的世界里，一个感觉像魔法一样的世界（Maini和Sabri，2017年）。毫无疑问，技术很重要，其作用已在最近的流行病中得到证实。许多研究人员考虑到教育的重要性（Sayed 等人，2021 年）。然而，这并不意味着它总是有用的，也并不意味着它没有道德问题（Dastin，2018 年）。因此，许多研究人员在关注其开发和使用时，会考虑到文化因素（Justin 和 Mizuko，2017 年）。一些人认为，教育中智能背后的目的可能是好的，但这可能不足以证明它是合乎道德的（Whittaker 和 Crawford，2018 年）
野火损失的时空建模及其在保险相关证券定价中的应用
摘要：在本项目中，我们使用贝叶斯动态模型组合对美国各州的野火损失进行建模和预测。具体来说，野火频率由贝叶斯多尺度动态计数混合模型 (DCMM) 建模，该模型能够捕捉野火数据的许多风格化特征，包括零膨胀、与泊松分布相比的过度分散以及随时间变化的模式。此外，DCMM 能够结合不同州的空间依赖性，从而提高各个州的预测性能，尤其是历史频率较低的州。然后，我们应用未来野火损失的预测分布来为具有不同特征的野火灾难 (CAT) 债券定价，并评估它们对不同州保险公司的对冲效果。我们发现，尽管使用 CAT 债券作为对冲工具可能会因债券保费而略微增加保险组合的预期负债，但该策略可以大大降低波动风险和尾部风险。因此，我们得出结论，CAT 债券是保险公司降低风险的宝贵工具。最后，对于指数型 CAT 债券，其收益与比保险公司经营范围更大的野火损失挂钩，其对冲效率仍然可接受。因此，对于保险公司，尤其是那些在野火损失较少但波动较大的地区经营的保险公司来说，发行指数型 CAT 债券可能是有利的，这种债券可能比直接以负债为基础的赔偿债券更便宜，但流动性更强。
模拟的起始停机和催化剂层氧化还原对低温电解的降解和性能损失的影响
应力测试是开发出，该测试的重点是质子交换膜电解的阳极催化剂层降解，这是由于模拟的起步操作而引起的。ex exte测试表明，由于近表面还原和循环到高电位时，重复的氧化还原循环会加速催化剂溶解。相似的结果发生在原位，其中发现细胞动力学（> 70％），虹膜从阳极催化剂层迁移到膜中。但是，观察到其他过程，包括虹膜氧化的变化，较薄和更密集的催化剂层的形成以及从运输层迁移的铂。还发现了增加的界面弱化，通过增加催化剂层的接触电阻和分离部分，从而增加了欧姆和动力学损失。反复的水流关闭进一步加速性能损失，并增加界面和催化剂层内的撕裂和分层的频率。这些测试应用于几种商业催化剂，在其中观察到含有钌或高金属含量的催化剂的损失率更高。这些结果表明有必要了解如何发生操作停止，以确定损失机制的加速方式以及制定限制绩效损失的策略。©2024作者。由IOP Publishing Limited代表电化学学会出版。[doi：10.1149/1945-7111/ad2bea]这是根据Creative Commons Attribution 4.0许可（CC by，http://creativecommons.org/licenses/ by/4.0/）分发的开放式访问文章，如果原始工作适当地引用了原始作品，则可以在任何媒介中不受限制地重复使用工作。
美国联邦航空管理局追踪和减轻空中交通分离损失的努力受到数据收集和实施挑战的限制
据 FAA 称，2009 财年和 2010 财年之间报告的运营错误急剧增加，主要是由于通过空中交通安全行动计划 (ATSAP) 2 和交通分析与审查计划 (TARP) 等计划报告的增加，交通分析与审查计划 (TARP) 是一种用于检测空中交通终端设施分离损失的自动化系统。 3 然而，我们发现报告的错误增加部分与实际错误的增加有关，而不是报告的增加。例如，FAA 的空中交通管制中心 (ARTCC) 4 — 多年来一直采用自动化系统来检测和调查报告的错误 — 在同一时期的运营错误增加了 39%。此外，我们还发现了导致运营错误数量增加的其他因素。例如，近四分之一的增长是由于南加州终端雷达进近管制 (TRACON) 撤销了分离豁免，导致许多常规进近和着陆被重新归类为运营错误。 5
CMS-1809-P，Medicare和Medicaid计划 2024年10月4日 遗传听力损失的基因治疗
目前，开发中有超过4,000个基因，细胞和RNA疗法，范围从临床前到预注册（这意味着赞助商已要求但尚未获得该产品的监管批准）。该管道包括2,000多种基因疗法（包括转基因细胞疗法，例如CAR T细胞疗法）。在全球范围内，已批准了32种基因疗法。尽管这些疗法有很大的希望减轻和治愈疾病，但仍有监管和制造挑战。随着越来越多的产品获得食品和药物管理局（FDA）的批准，赞助商必须能够扩大规模，简化开发和制造过程，以满足患者的需求。我们下面的评论集中于几项正在进行的FDA计划，如果以正确的愿景实施，它具有巨大的希望，可以推进美国的开发和采用。实现这一诺言所需的变化是颗粒状的，但对于抓住机会至关重要。
牛奶中与妊娠相关糖蛋白估计的奶牛怀孕损失的遗传参数
这项研究检查了在育种中使用预养生相关的糖蛋白（PAG）的可行性，以维持妊娠维持妊娠，并评估了妊娠损失特征的遗传差异。在1,119个瑞典群的每月测试日挤奶中收集了41,889名瑞典红（SR）和82,187牛奶的374,206个PAG样品。妊娠状态是根据PAG水平定义的，并通过人工授精（AI），产犊和从D 1后汇总到Calving的数据确认。妊娠损失特征被定义为胚胎丧失（AI后28 d至41 d），胎儿损失（AI后42 d直至产犊）和总妊娠损失。最小二乘平均值（±标准误差，％）和使用混合线性模型估算的遗传参数。遗传力估计分别为0.02、0.02和0.03，胚胎丧失，胎儿丧失和总妊娠丧失分别为0.02、0.02和0.03。妊娠损失的母牛的PAG浓度低于成功保持怀孕并产生血管的母牛。PAG记录仅限于每月测试日挤奶，导致估计较低的胚胎损失（分别为SR和SH为17.5±0.4和18.7±0.4）和较高的胎儿损失（分别为32.8±0.5和35.1±0.5和35.1±0.5，SR和SH）。妊娠损失可能较早发生，但仍未发现直到下一个测试日挤奶，当时它被记录为胎儿损失而不是胚胎损失。估计胚胎和胎儿妊娠丧失性状与经典生育特征之间的遗传相关性通常很高。需要进一步的研究来阐明这些结果如何从PAG数据中鉴定出新的遗传性状可以是高度特异性的，因为PAG仅由胎盘分泌。因此，PAG可能是选择的有用指标，可从基因上改善妊娠维持并减少牛奶产量中的生殖损失。
苏莱曼尼省金属行业工人职业性噪声性听力损失的患病率
职业性噪声性听力损失 (ONIHL) 是一种普遍的职业健康问题，尤其是在噪音水平高的行业。本研究的目的是确定总噪声暴露时间与噪声引起的听力损失 (NIHL) 严重程度之间的关联。这项横断面研究于 2021 年至 2023 年在苏莱曼尼省进行。共有 503 人参与了这项研究。评估了人口统计特征、主观听力状况和工作以外的噪声暴露。NIHL 严重程度分为五类，并确定了 NIHL 工人受影响的频率范围。进行了统计分析以确定噪声损伤最敏感的频率以及该人群中暴露时间与 NIHL 严重程度之间的关系。大多数工人（434 人）属于成年早期年龄组（19-45 岁），其中 500 人为男性。394 名工人报告听力正常，而 109 名工人报告听力受损。总噪音暴露时间与 NIHL 严重程度之间存在显著关联，其中 4 kHz 是受影响最频繁的频率（p<0.05）。听力损失严重程度越高，噪音暴露时间越长。研究显示，金属行业工人中 ONIHL 患病率很高，大多数工人的听力损失程度为轻度至中度。研究结果强调，迫切需要制定全面的职业健康和安全政策和干预措施，以预防和管理此类人群的 ONIHL。