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Cape News理想 - “ ISPAE糖尿病教育与学习”计划
课程目的：通过经验丰富的，从ISPAE的经验丰富的教师传授理论和实践知识和技能，开发具有童年和青少年糖尿病的门诊管理专业知识的儿科糖尿病教育者。
Cape News 理想 - “ ISPAE糖尿病教育与学习”计划
编辑委员会的消息Aashima Dabas博士2来自Ispae-Oh Ahila Ahila Ahila Ahila 3新成员，Ispae Fellows，4岁的Ispae Fellows和Winners-糖皮质激素周期性库什库什综合征的诊断和管理Bharani Anand Ramalingam 12诊断角：Genun kerun Keuamr，Drandan niprand in and drana in nipand in arrand in nipand in nipand in arrand in arrand in nipand in niprand in arrand in arad in arad inar dravans in draf inard in ar d d. Dr Pamali Nanda 13 Act GENDER DR Tejasvi Sheshadri 15 Assignment In DSD Drug Corner: Ispad Webinar-Dr Anju Virmani 17 Insulin Thermostability Drug Corner: Crinecerfont Report: FE (Male) With Dr Akshatha A, Dr Vani HN, 22 Hypertension Prof Raghupathy N Learning Pearls-Apps- Dr Archana Hazra Jaivinder, Amarnath, 27首诗，性别肯定护理Raghupathy教授，Anju Virmani，Sukanya，Konpal，Karthik，S Karthik Ideal/ Ideal/最佳报告Anju Virmani博士，34 Sirisha Kusuma，Preeti Singh颁奖典礼和活动
22. 植物理想型和气候适应性作物
气候变化威胁着全球农业生产力和粮食安全，因此必须通过唐纳德于 1968 年提出的基于植物理想型的方法开发具有气候适应能力的作物。该方法侧重于培育具有抗极端温度、干旱、盐度、洪水和害虫等压力源的作物，优化植物以适应特定的环境条件。结合传统、分子、基因组和转基因育种方法，科学家旨在提高对非生物压力源的耐受性并管理生物压力源，正如 Lobell, D. 等人等研究人员所强调的那样。2011 年和 Savary, S. 等人 2012 年。目标是生产出能够抵御这些挑战的作物品种，同时保持产量和营养质量，这是确保在恶劣气候条件下稳定粮食生产的关键步骤。
非理想异差检测的量子密钥分发
连续变量量子密钥分发利用电磁场的相干测量，即同差或异差检测。迄今为止开发的最先进的安全性证明依赖于此类测量的理想化数学模型，这些模型假设测量结果是连续且无界的变量。由于物理测量设备的范围和精度有限，这些数学模型仅作为近似值。预计在适当的条件下，使用这些简化模型获得的预测将与实际实验实现高度一致。然而，到目前为止，还缺乏对这种近似引入的误差及其对可组合安全性的影响的定量分析。在这里，我们提出了一种理论来严格解释现实异差检测的实验局限性。我们专注于集体攻击，并为渐近和有限尺寸机制提供安全性证明，后者属于可组合安全性的框架内。在此过程中，我们首次在有限尺寸范围内建立了离散调制连续变量量子密钥分发的可组合安全性。密钥速率的严格界限是通过半定规划获得的，并且不依赖于希尔伯特空间的截断。
放射科医生训练的 AI 模型，用于识别不理想的胸部
五种用于识别导致 CXR 不理想情况的不同原因的 AI 模型具有很高的灵敏度、特异性和准确性，可用于识别未包括的解剖结构、不当暴露、大量患者旋转、低肺容量以及遮挡肺部或纵隔可见性的上覆解剖结构造成的不理想情况。所有 5 种 AI 模型的性能在不同患者年龄组、性别和放射线投影中保持一致。使用来自我们内部多机构联盟的 CXR 数据，我们能够从端到端训练五个 AI 模型。这一过程包括数据识别、报告整理、参考数据标记标准，以便在 3278 个 CXR 子集上进行模型训练和测试，整个过程在不到 8 周的时间内没有任何数据科学家或工程师的帮助。同时，我们能够将训练数据集限制在三个站点，并在其余两个站点的 CXR 上建立“本地”通用性。
人工智能驱动的 CEM 如何成为解决当今问题的理想选择
当分秒必争™ 时，快速响应至关重要。人工智能驱动的 CEM 平台使用机器学习算法在大量数据中寻找模式。该算法扫描新闻、社交媒体和其他来源，并可以在几分钟内识别它们——而不是几小时或几天。
在理想的银河流出中，辐射传输模拟的公共网格
绝大多数星形星系都被星际介质弹出的大量气体包围。紫外线的吸收和发射线代表强大的诊断，以通过氢和金属离子的谐振过渡来限制这些流量的凉爽相。对这些观察结果的解释通常很困难，因为它需要对气体中连续性和发射线传播的详细建模。为了实现这一目标，我们提供了一个大约20000个模拟光谱的大型公共网格，其中包括与Mg II，C II，C II，SI II和Fe II相关的H ilyα和五个金属过渡，可在线访问。光谱已经使用Rascas Monte Carlo辐射传输代码计算出5760个理想化的球形对称配置，围绕中心点源发射，并以其柱密度，多普勒参数，尘埃不透明，风速，风速以及各种密度和速度渐变为特征。旨在预测和解释LYα和金属线专利线，我们的网格表现出广泛的谐振吸收和发射特征，以及荧光线。我们说明了如何通过对观察到的LYα，C II和SI II光谱进行关节建模来帮助更好地限制风质。使用多云的模拟和病毒缩放关系，我们还表明，即使培养基被高度离子化，也有望成为T≈104-10 5 K的气体的忠实示踪剂。发现C II探测与LYα相同的温度范围，而其他金属线仅痕迹冷却器相（T≈104 K）。由于它们的气体不透明度在很大程度上取决于气体温度，入射辐射场，金属性和粉尘耗尽，因此我们要警告光学上的金属线不一定源自低H I柱密度，并且可能不会准确探测Lyman Continuum Continuum Continuum泄漏。
在高中使用Chatgpt时，批判性思维的理想净优势
在2022年推出后，使用Chatgpt爆炸了，三个月后仅五天又十亿个用户（Valova，Mladenova和Kanev 2024）。AI技术的使用是一场激烈的辩论，最近在学校环境中创建了大头条新闻（Silva，Ramos，de Moraes和Santos 2024）。它可能会对学生的教育产生积极和负面的潜在影响，在这种教育中，学习能力，批判性思维和作弊风险受到影响（同上）。chatgpt对教师来说是一个挑战，因为它仍然是新的，有些学生使用AI技术来欺骗和完成任务，而无需对收集的信息进行批判性思考。Chatgpt提供的信息并不总是准确的，用户必须始终考虑如何提出他们的问题。有时您甚至不得不提出多个问题才能达到所需的答案。
泽西岛的监管科技：缩小理想与现实之间的差距
8. https://www.idc.com/getdoc.jsp?containerId=prUS48171921&msclkid=c1f7d056c0c211ecaf9433cd7ee4dac8（2022 年 4 月访问）本报告研究的泽西岛金融服务的具体行业在第 5 节中讨论。10 报告咨询的利益相关者的完整名单可在附录 1 中找到。
泽西岛的监管科技：缩小理想与现实之间的差距
8. https://www.idc.com/getdoc.jsp?containerId=prUS48171921&msclkid=c1f7d056c0c211ecaf9433cd7ee4dac8（2022 年 4 月访问）本报告研究的泽西岛金融服务的具体行业在第 5 节中讨论。10 报告咨询的利益相关者的完整名单可在附录 1 中找到。