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2025 年 3 月 5 日美国马萨诸塞州波士顿www. ...
SY-03-01 利用便携式设备对考古传统进行逆向工程：哥伦比亚纳里尼奥省前西班牙时期陶瓷的化学和几何形态分析 上午 9:30
波士顿咨询集团战略论 PDF
在迈克尔·S·戴姆勒 (Michael S. Deimler) 的《波士顿咨询集团战略》一书中，读者被邀请进入世界上最具影响力的管理咨询公司之一的神圣殿堂，在这里，现代商业挑战的复杂性被精确而有远见地剖析。通过一系列永恒的见解和前沿方法，本书将波士顿咨询集团丰富的战略智慧提炼为可操作的指导，供寻求驾驭日益动荡和相互关联的全球市场的领导者使用。通过引人注目的案例研究和创新框架，戴姆勒照亮了实现可持续竞争优势和鼓舞人心的变革之路。无论您是经验丰富的高管还是有抱负的战略家，本书都为您提供了战略思考和做出有影响力决策的深刻蓝图。深入研究这些页面，解锁指导一些最成功的公司走向持久成功的原则。
肯尼斯·马丁·莱维特医生 - 波士顿足部和踝关节
参加高级课程和研讨会，以了解最新的医疗和外科实践。成功满足所有要求以保持我的外科委员会认证。进行深入研究并为即将在中东担任的临床和管理职位做准备。探索新兴医疗技术并将创新解决方案融入我的技能组合中。参加医学会议和研讨会，以保持行业进步的前沿地位。自愿为医疗推广计划提供我的专业知识，增强我在各种医疗保健环境中的经验。为诉讼目的提供咨询、法律服务和医疗记录审查。这段时间让我能够平衡个人责任，同时继续提高我的专业知识，确保我为下一个角色做好充分准备。我的行医执照和委员会认证仍然有效，每年更新一次。
约克夏犬、博美犬、哈巴狗和波士顿梗犬特定品种的椎心大小和椎左心房大小参考区间
在 IDEXX 远程医疗顾问的电子病历系统中搜索了 2023 年 1 月 1 日至 2023 年 3 月 31 日期间接受胸部 X 光检查的 YT、哈巴狗、POM 和 BT。这些 X 光片之前已提交给 IDEXX 远程医疗顾问进行远程医疗审查。如果狗进行了 2 次或 3 次胸部 X 光检查（至少 1 次右侧胸部 X 光检查和 1 次腹背或背腹视图），并且未发现心肺或全身疾病的证据，则将其纳入。所有 X 光检查不完整和/或已知心外疾病的狗均被排除在外（即胸部 X 光片上的异常，如胸腔积液、淋巴结肿大、肺炎或肿瘤）。定位不佳的放射线研究限制了研究心脏病专家判断的 VHS 和 VLAS 测量的准确性，因此也被排除在外。研究中包括的所有狗都必须具有正常的心脏听诊，这由进行身体检查的原始兽医记录在远程医疗咨询表中。所有报告有心脏杂音的狗都被排除在外。如果狗没有报告心脏杂音，但最初的 IDEXX 放射科医生或心脏病专家报告主观心脏扩大，正在服用可能影响心脏大小的心脏药物（即匹莫苯丹或利尿剂），有无谷物饮食史，或有 N 端脑钠肽前体升高史，则该狗被称为“疑似心脏病”并被排除在外。从患者记录和射线照片中收集的数据包括年龄、体重、性别、VHS 和 VLAS。所有品种的 VHS 和 VLAS 测量均由同一位获得委员会认证的心脏病专家进行。由于所有 X 光片都是数字格式，因此使用数字卡尺进行测量并在右侧 X 光片上进行。VHS 测量采用 Buchanan 和 Bücheler 1 最初描述的技术，其中测量心脏长轴从隆突中心到心脏腹尖最远端轮廓。隆突被定义为气管内透射线的圆形结构，代表左、右主支气管的分叉。心脏短轴在心脏中央第三区域测量，垂直于长轴。然后将两个轴测量值定位在胸椎体上，从第四胸椎的颅缘开始。两个轴的总和用于确定最接近 0.1 个椎骨的椎骨单位数（补充图 S1）。所有测量均为
防洪设计指南 - 波士顿
属性表2 - 至关洪水泛滥标准的关键基础设施表3 - 结构的分类（ASCE/SEI 24）表4 - 用于对现有设施和防洪项目进行实质性维修/改进的洪水范围的绩效标准表5 - 洪水设施的防洪效果 - 新设施的洪水标准表6 - 洪水泛滥范围 - 洪水泛滥的爆炸式爆炸性爆炸性爆炸式工艺设计 - 建筑范围 - 建筑范围 - 建筑范围 - 建筑范围 - 建筑范围 - 建模波峰高程
2025年3月5日，美国马萨诸塞州波士顿www.pittcon.org
OR-10-01审查软件工具的综述，这些软件工具简化了全面的二维气体色谱法（GCXGC）数据综述，以表征和区分复杂食品和饮料样品OR-10-01审查软件工具的综述，这些软件工具简化了全面的二维气体色谱法（GCXGC）数据综述，以表征和区分复杂食品和饮料样品
推荐 NIH 资助的哈佛医学院 AI 计算健康信息学博士后项目候选人，波士顿儿童医院，马萨诸塞州波士顿 CHIP ，波士顿儿童医院的计算健康信息学项目，哈佛医学院的附属机构和其生物医学信息学系的合作项目，正在招募对使用人工智能推动医疗保健感兴趣的博士后研究员。我们寻求优秀的候选人，他们对提升获取和推理一系列数据类型的能力充满热情，从临床、流行病学、环境和社会一直到分子和基因组。我们鼓励教师和研究负责人推荐能够胜任这一职位的候选人。我们提供丰富的学术环境和顶尖医院的优秀导师。CHIP 位于 401 Park Drive 美丽的新设计空间内，位于波士顿芬威街区的中心地带，周围有美妙的餐饮、娱乐和体育场所。重点领域包括机器学习/人工智能，包括临床决策支持和预测医学、可计算表型分析、精准医学、人口健康、真实世界证据和数据可视化。CHIP 成立于 1994 年，是一个多学科应用研究和教育项目。生物医学信息学已成为生物医学科学、医疗保健服务和人口健康的主要主题和方法，包括
推荐 NIH 资助的哈佛医学院 AI 计算健康信息学博士后项目候选人，波士顿儿童医院，马萨诸塞州波士顿 CHIP 是波士顿儿童医院的计算健康信息学项目，是哈佛医学院的附属机构，也是其生物医学信息学系的合作项目，正在招募对利用人工智能推进医疗保健感兴趣的博士后研究员。我们寻求优秀的候选人，他们对提升获取和推理一系列数据类型的能力充满热情，从临床、流行病学、环境和社会一直到分子和基因组。我们鼓励教师和研究负责人推荐能够胜任这一角色的候选人。我们提供丰富的学术环境和优秀的导师，并嵌入顶级医院。CHIP 位于波士顿芬威街区中心 401 Park Drive 的美丽新空间内，周围有各种美食、娱乐和体育设施。重点领域包括机器学习/AI，包括临床决策支持和预测医学、可计算表型、精准医学、人口健康、真实世界证据和数据可视化。CHIP 成立于 1994 年，是一个多学科应用研究和教育项目。生物医学信息学已成为生物医学、医疗保健和人口健康的主要主题和方法，涉及高维建模和从分子到人口水平了解患者。尽管 CHIP 拥有强大的儿科研究议程，但我们的兴趣涵盖所有年龄段。我们为医疗决策、诊断、护理重新设计、公共卫生管理和重新构想的临床试验设计信息基础设施。该领域本质上是跨学科的，借鉴了传统生物医学学科、计算科学和技术、数据科学、生物统计学、流行病学、决策理论、组学、实施科学以及医疗保健政策和管理。我们的教师接受过医学、数据科学、计算机科学、数学和流行病学方面的培训。CHIP 研究亮点在这里。
b"作者姓名：Divyanshu Tak 1,2, ；Biniam A. Garomsa 1,2 ；Tafadzwa L. Chaunzwa 1,2,10 ；Anna Zapaishchykova 1,2, ；Juan Carlos Climent Pardo 1,2 ；Zezhong Ye 1,2, ；John Zielke 1,2 ；Yashwanth Ravipati 1,2 ；Sri Vajapeyam 4 ；Ceilidh Smith 2 ；Kevin X.Liu 4 ；Pratiti Bandopadhayay 4,5 ；Sabine Mueller 9 ；黄蒙德4,5,11; Tina Y. Poussaint 4,5；Benjamin H. Kann 1,2,5 * 作者隶属关系：1. 哈佛医学院麻省总医院医学人工智能 (AIM) 项目，美国马萨诸塞州波士顿 2. 哈佛医学院丹娜—法伯癌症研究所和布莱根妇女医院放射肿瘤学系，美国马萨诸塞州波士顿 3. 马斯特里赫特大学 CARIM & GROW 放射学和核医学系，荷兰马斯特里赫特 4. 波士顿儿童医院，美国马萨诸塞州波士顿 5. 丹娜—法伯癌症研究所，美国马萨诸塞州波士顿 6. 密歇根州立大学，美国密歇根州东兰辛 7. 费城儿童医院，美国费城 8. 宾夕法尼亚大学，美国宾夕法尼亚州 9. 加利福尼亚大学神经内科、神经外科和儿科系，美国旧金山 10. 纪念斯隆凯特琳癌症中心中心，纽约，美国 11. 哈佛医学院布莱根妇女医院放射科，马萨诸塞州波士顿。 * 通讯作者 通讯地址：Benjamin H. Kann，医学博士 医学人工智能 (AIM) 项目，麻省总医院布莱根，哈佛医学院，221 Longwood Avenue，Ste 442，波士顿，马萨诸塞州 02115，美国 电子邮件：Benjamin_Kann@dfci.harvard.edu 摘要 应用于脑磁共振成像 (MRI) 的人工智能 (AI) 有可能改善疾病的诊断和管理，但需要具有可泛化知识的算法，以便在各种临床场景中表现良好。到目前为止，该领域受到有限的训练数据和特定于任务的模型的限制，这些模型不能很好地应用于患者群体和医疗任务。基础模型通过利用自我监督学习、预训练和有针对性的适应，提出了一个有前途的范例来克服这些限制。在这里，我们介绍了脑成像自适应核心 (BrainIAC)，这是一种新颖的基础模型，旨在从未标记的脑 MRI 数据中学习广义表示，并作为各种下游应用适应的核心基础。我们在 48,519 个脑 MRI 上进行了广泛任务的训练和验证，证明 BrainIAC 优于局部监督训练和其他预训练模型，特别是在低数据设置和高难度任务中，允许在其他不可行的情况下应用。
b"作者姓名：Divyanshu Tak 1,2, ；Biniam A. Garomsa 1,2 ；Tafadzwa L. Chaunzwa 1,2,10 ；Anna Zapaishchykova 1,2, ；Juan Carlos Climent Pardo 1,2 ；Zezhong Ye 1,2, ；John Zielke 1,2 ；Yashwanth Ravipati 1,2 ；Sri Vajapeyam 4 ；Ceilidh Smith 2 ；Kevin X.Liu 4 ；Pratiti Bandopadhayay 4,5 ；Sabine Mueller 9 ；黄蒙德4,5,11; Tina Y. Poussaint 4,5；Benjamin H. Kann 1,2,5 * 作者隶属关系：1. 哈佛医学院麻省总医院医学人工智能 (AIM) 项目，美国马萨诸塞州波士顿 2. 哈佛医学院丹娜—法伯癌症研究所和布莱根妇女医院放射肿瘤学系，美国马萨诸塞州波士顿 3. 马斯特里赫特大学 CARIM & GROW 放射学和核医学系，荷兰马斯特里赫特 4. 波士顿儿童医院，美国马萨诸塞州波士顿 5. 丹娜—法伯癌症研究所，美国马萨诸塞州波士顿 6. 密歇根州立大学，美国密歇根州东兰辛 7. 费城儿童医院，美国费城 8. 宾夕法尼亚大学，美国宾夕法尼亚州 9. 加利福尼亚大学神经内科、神经外科和儿科系，美国旧金山 10. 纪念斯隆凯特琳癌症中心中心，纽约，美国 11. 哈佛医学院布莱根妇女医院放射科，马萨诸塞州波士顿。 * 通讯作者 通讯地址：Benjamin H. Kann，医学博士 医学人工智能 (AIM) 项目，麻省总医院布莱根，哈佛医学院，221 Longwood Avenue，Ste 442，波士顿，马萨诸塞州 02115，美国 电子邮件：Benjamin_Kann@dfci.harvard.edu 摘要 应用于脑磁共振成像 (MRI) 的人工智能 (AI) 有可能改善疾病的诊断和管理，但需要具有可泛化知识的算法，以便在各种临床场景中表现良好。到目前为止，该领域受到有限的训练数据和特定于任务的模型的限制，这些模型不能很好地应用于患者群体和医疗任务。基础模型通过利用自我监督学习、预训练和有针对性的适应，提出了一个有前途的范例来克服这些限制。在这里，我们介绍了脑成像自适应核心 (BrainIAC)，这是一种新颖的基础模型，旨在从未标记的脑 MRI 数据中学习广义表示，并作为各种下游应用适应的核心基础。我们在 48,519 个脑 MRI 上进行了广泛任务的训练和验证，证明 BrainIAC 优于局部监督训练和其他预训练模型，特别是在低数据设置和高难度任务中，允许在其他不可行的情况下应用。
标题页 1 完整标题：2 使用人工智能在心电图上检测肥厚型心肌病 3 4 简称：5 使用人工智能在心电图上检测肥厚型心肌病 6 7 作者： 8 James M Hillis，MBBS DPhil 1,2,3 9 Bernardo C Bizzo，MD PhD 1,3,4 10 Sarah F Mercaldo，PhD 1,3,4 11 Ankita Ghatak，MSc 1 12 Ashley L MacDonald，BSc 1 13 Madeleine A Halle，BSc 1 14 Alexander S Schultz 1 15 Eric L'Italien 1 16 Victor Tam 1 17 Nicole K Bart，MBBS DPhil 3,5 18 Filipe A Moura，MD PhD 3,5 19 Amine M Awad，BMBCh 2,3,6 20 David Bargiela，MBBS PhD 2,3,6 21 Sarajune Dagen，RN 7 22 Danielle Toland，RN BSN 6 23 Alexander J Blood，MD MSc 3,5 24 David A Gross，MD PhD 3,5 25 Karola S Jering，MD 3,5 26 Mathew S Lopes，MD MPH 3,5 27 Nicholas A Marston，MD MPH 3,5 28 Victor D Nauffal，MD 3,5 29 Keith J Dreyer，DO PhD 1,3,4 30 Benjamin M Scirica，MD* 1,3,5 31 Carolyn Y Ho，MD* 3,5 32 33 * 这些作者对这项工作的贡献相同。 34 35 作者所属： 36 1 美国马萨诸塞州波士顿麻省总医院布莱根医院，美国马萨诸塞州波士顿 37 2 美国马萨诸塞州波士顿麻省总医院神经内科 38 3 美国马萨诸塞州波士顿哈佛医学院 39 4 美国马萨诸塞州波士顿麻省总医院放射科 40 5 美国马萨诸塞州波士顿布莱根妇女医院心血管医学科 41 6 美国马萨诸塞州波士顿布莱根妇女医院神经内科 42 7 美国马萨诸塞州波士顿布莱根妇女医院神经外科 43
标题页 1 完整标题：2 使用人工智能在心电图上检测肥厚型心肌病 3 4 简称：5 使用人工智能在心电图上检测肥厚型心肌病 6 7 作者： 8 James M Hillis，MBBS DPhil 1,2,3 9 Bernardo C Bizzo，MD PhD 1,3,4 10 Sarah F Mercaldo，PhD 1,3,4 11 Ankita Ghatak，MSc 1 12 Ashley L MacDonald，BSc 1 13 Madeleine A Halle，BSc 1 14 Alexander S Schultz 1 15 Eric L'Italien 1 16 Victor Tam 1 17 Nicole K Bart，MBBS DPhil 3,5 18 Filipe A Moura，MD PhD 3,5 19 Amine M Awad，BMBCh 2,3,6 20 David Bargiela，MBBS PhD 2,3,6 21 Sarajune Dagen，RN 7 22 Danielle Toland，RN BSN 6 23 Alexander J Blood，MD MSc 3,5 24 David A Gross，MD PhD 3,5 25 Karola S Jering，MD 3,5 26 Mathew S Lopes，MD MPH 3,5 27 Nicholas A Marston，MD MPH 3,5 28 Victor D Nauffal，MD 3,5 29 Keith J Dreyer，DO PhD 1,3,4 30 Benjamin M Scirica，MD* 1,3,5 31 Carolyn Y Ho，MD* 3,5 32 33 * 这些作者对这项工作的贡献相同。34 35 作者所属： 36 1 美国马萨诸塞州波士顿麻省总医院布莱根医院 37 2 美国马萨诸塞州波士顿麻省总医院神经内科 38 3 美国马萨诸塞州波士顿哈佛医学院 39 4 美国马萨诸塞州波士顿麻省总医院放射科 40 5 美国马萨诸塞州波士顿布莱根妇女医院心血管医学科 41 6 美国马萨诸塞州波士顿布莱根妇女医院神经内科 42 7 美国马萨诸塞州波士顿布莱根妇女医院神经外科 43
美国银行介绍 2024 年波士顿马拉松的经济影响
该研究所的经济与公共政策研究 (EPPR) 小组为马萨诸塞州、新英格兰及其他地区的客户提供经济和其他政策问题的公正分析。EPPR 处于行动导向公共政策研究的前沿，研究健康和工作的社会决定因素，以及不平等、公平、社区活力、经济机会和向上流动性等广泛问题。EPPR 采用混合方法研究方法，包括经济建模、人口预测、地理空间分析、调查、访谈、焦点小组和二手数据分析，帮助客户就战略政策、规划和投资重点做出明智的决策。自 2003 年以来，EPPR 一直是马萨诸塞州官方指定的国家数据中心，并担任该州与美国人口普查局人口司的联络人。此外，EPPR 还出版了 MassBenchmarks，这是一本经济期刊，提供有关马萨诸塞州经济表现和战略方向的及时信息。