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区域级别和父母个人级别的关联
背景。1型糖尿病患者（T1D）患者的血糖控制不良与更大的社会剥夺有关。然而，证据在社会剥夺的类型（个人级别或地区级别）以及血糖控制是否会随着时间的流逝而变化而不一致。在这里，我们研究了从T1D诊断时期开始的个人水平和区域水平社会剥夺对糖化溶血蛋白（HBA1C）轨迹的影响。材料和方法。我们回顾性地分析了一群在2017年至2020年在波尔多大学医院期间被诊断出患有T1D的儿童。使用父母个人指标（Epices评分）和生态指标（欧洲剥夺指数（EDI）得分）评估社会剥夺。分段线性混合效应模型用于估计社会剥夺对HBA1C轨迹的影响。结果。我们包括168名患者。由各自的EPICES和EDI评分揭示，最剥夺的组包括所有患者的29％和22％。两个指标相关。在诊断后的第一个4个月内，最剥夺患者的HBA1C水平的短期降低往往比其他患者较小（与剥夺最少的患者的坡度相比，每年斜率差2.68％，P¼0：056）。长期轨迹受到面积水平剥夺的影响（EDI评分）；剥夺最少的患者（五分之一）表现出更稳定的平均HBA1C水平。结论。社会剥夺可能部分解释了某些患者的血糖控制不良；短期的个人剥夺和长期面积水平剥夺都可能涉及。需要进一步的研究来确定如何将此信息整合到治疗策略中。
从 T1 加权到 T2 加权的迁移学习……
摘要 磁共振 (MR) 成像是一种广泛使用的医学成像技术，可生成人体的详细解剖图像。MR 图像的分割在医学图像分析中起着至关重要的作用，因为它可以对各种疾病和状况进行准确的诊断、治疗计划和监测。由于缺乏足够的医学图像，实现精确的分割具有挑战性，尤其是在应用深度学习网络的情况下。这项工作的目的是研究从 T1 加权 (T1-w) 到 T2 加权 (T2-w) MR 序列的迁移学习，以最少的计算资源增强骨骼分割。利用基于激励的卷积神经网络，提出了四种迁移学习机制：无微调的迁移学习、开放微调、保守微调和混合迁移学习。此外，提出了一种使用 T2-w MR 作为基于强度的增强技术的多参数分割模型。这项研究的创新之处在于混合迁移学习方法，该方法克服了过度拟合问题，并以最少的计算时间和资源保留了两种模态的特征。使用 14 张临床 3D 脑 MR 和 CT 图像评估分割结果。结果表明，混合迁移学习在骨分割方面在性能和计算时间方面更胜一筹，DSC 为 0.5393 0.0007。虽然基于 T2-w 的增强对 T1-w MR 分割的性能没有显著影响，但它有助于改进 T2-w MR 分割并开发多序列分割模型。
人工智能对教育的渴望
变革性国家能力如果我们能够在人工智能时代实现 K-12 教育技术长期追求的承诺，我们将看到全国各地取得进步，特别是在那些历史上获得资源最少的学校。残疾学生和英语学习者将取得更好的成绩。长期缺课的学生会越来越少，辍学的学生也会越来越少，因为学习让他们投入其中，让他们专注于学业。更多的学生将攻读大学学位和高等教育，这将带来更多的可能性，而美国也将提高其在教育领域的国际领先地位。最重要的是，美国的孩子将准备好应对未来复杂的未来并取得成功。
2023 年国家风险评估 - Valto
国家风险评估是在广泛的跨部门合作下制定的，其本质与国家准备和社会安全战略相关：国家风险评估为根据战略进行准备奠定了基础。准备是指确保所有任务能够以最少的中断继续进行，并确保在正常情况下和紧急情况下发生中断时能够执行所需的例外措施的活动。准备的目的是防止事故和中断，为事故或中断期间所需的措施做好准备，并规划恢复过程。各方和各部门负责自己的准备和连续性管理，以及遵守法定责任的国际和欧盟义务。
可变电力的成本效益集成
这项工作的目的是提高我们对风力和太阳能光伏（PV）如何以经济高效的方式集成到欧洲电力系统中的理解。为此，用于多项案例研究的电力系统的技术经济，成本最少的模型被完善了。案例研究涵盖了不同的地理范围，从具有不同的风能和太阳能条件的孤立区域到欧洲较大地区，并采用各种策略进行变异管理。可以通过电力系统内部的策略（例如基于生物的生物发电，电池存储和贸易）以及可从行业的电气化，运输和供暖部门提供的措施来提供变化管理。
强化学习：全面的概述
摘要 - 机器学习是人工智能的最重要部分之一。机器学习现在是一项重要的创新，并且具有足够数量的用途。强化学习是最大的机器学习应用程序之一，它使机器和软件代理能够更精确地工作并在特定上下文中解决行为，以最大程度地提高其性能。自我完善功能，基于网络的学习以及最少的加强学习努力帮助机器成为基本技术的智能代理。随着强大而有效的算法的发展，仍然有很多工作要做。因此，本研究的主要目的是从机器学习的角度使用各种算法提供确认学习评论和应用。
强化学习：全面的概述
摘要 - 机器学习是人工智能的最重要部分之一。机器学习现在是一项重要的创新，并且具有足够数量的用途。强化学习是最大的机器学习应用程序之一，它使机器和软件代理能够更精确地工作并在特定上下文中解决行为，以最大程度地提高其性能。自我完善功能，基于网络的学习以及最少的加强学习努力帮助机器成为基本技术的智能代理。随着强大而有效的算法的发展，仍然有很多工作要做。因此，本研究的主要目的是从机器学习的角度使用各种算法提供确认学习评论和应用。
对儿童和年轻人的癫痫发作和癫痫的国家临床审核
剥夺指数这是使用多重剥夺的英语指数（住房，社区和地方政府，2019年）和威尔士多剥夺指数（威尔士政府，2019年）计算的。剥夺是使用有关收入，就业，犯罪，健康，教育，住房和身体环境的信息确定的。在英格兰，每个邮政编码都分配给其低层超级输出区域（LSOA）。lsoas排名为1至32,844，从最少的剥夺到最少。在威尔士，LSOAS排名1至1,909。我们将lsoas整理成五个五分之一，其中五分之一是最被剥夺的，而五分五五分之一的五分之一是最不剥夺的。
