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医疗政策 - 经皮电神经刺激（PENS）和经皮神经调节疗法（PNT）
Percutaneous Neuromodulation Therapy (PNT) and Restorative Neurostimulation Therapy Description/Background CHRONIC PAIN A variety of chronic musculoskeletal or neuropathic pain conditions including low back pain, neck pain, diabetic neuropathy, chronic headache, and surface hyperalgesia, presents a substantial burden to patients, adversely affecting function and quality of life.某些种族和族裔群体患糖尿病的风险更高，这也可能使他们患糖尿病（例如糖尿病神经病）的并发症的风险更高。根据2018年至2019年的全国卫生访谈调查和印度卫生服务国家数据仓库，美洲印第安人和阿拉斯加本地人的数据，其诊断糖尿病的报告率最高，为14.5％。1此后，黑人中有12.1％，11.8％的西班牙裔人，9.5％的亚洲人，以及2018年诊断为糖尿病的白人7.4％。治疗这些慢性疼痛状况通常会失败其他治疗方法，并且经皮电神经刺激（PENS）和经皮神经调节疗法（PNT）被评估为缓解无关紧要的疼痛的治疗方法。经皮性电神经刺激在概念上与经皮的电神经刺激（TENS）相似，但在该针中有所不同，将其插入周围或紧密地与服务疼痛区域的神经附近，然后被刺激。经皮性电神经刺激通常保留给未能减轻疼痛的患者。经皮性电神经刺激也与针对电刺激的针灸区分开。在电扎带中，针头还插入皮肤下方，但针的放置是基于有关整个人体能量流的特定理论。在笔中，刺激的位置取决于与疼痛的接近。
ICAR-IIWBR，卡尔纳尔-132001，哈里亚纳邦
Sh. Ram Pal Rana，哈里亚纳邦凯塔尔，农民代表 Sh. Darshan Singh，旁遮普邦奈内瓦尔，农民代表 Dr. Bhudeva Singh Tyagi，ICAR-IIWBR 首席科学家，卡尔纳尔，成员秘书 各学科首席研究员和 ICAR-IIWBR 卡尔纳尔的科学家也出席了会议，包括其地区站、弗劳尔代尔站、西姆拉站和希萨尔站的代表。 研究咨询委员会 (RAC) 第 26 次会议由 HS Dhaliwal 博士主持。由于新冠疫情，会议以虚拟模式组织。 首先，RAC 会议成员秘书 BS Tyagi 博士对 RAC 主席和成员表示欢迎。ICAR-IIWBR 主任 GP Singh 博士也向 RAC 主席和成员致以问候，并介绍了该研究所的研究成果。主席和成员发言后，BS Tyagi 博士提交了第 25 届 RAC 建议的行动报告 (ATR)，该报告已被 RAC 接受。GP Singh 博士全面概述了该研究所的小麦和大麦研究以及去年开展的 AICW&BIP。在主任介绍重大成就后，HS Dhaliwal 博士对整体进展表示祝贺，并提到 ICAR-IIWBR 已启动小麦和大麦研究所有前沿领域的研究。
ICAR-IIWBR，卡尔纳尔-132001，哈里亚纳邦
探索内生细菌作为小麦穗黑穗病防治的潜在选择。从不同小麦基因型中分离出共 112 种内生杆菌，目的是鉴定出对抗禾谷镰刀菌的潜在拮抗菌株。在田间研究中，三种菌株（B. clarus NOK09 + B. subtilis NOK33 + B. amyloliquefaciens NOK109）的组合显示出 HS 病情指数的显著降低。12. 考虑到卡纳尔黑穗病在某些小麦过剩州的发生率很高，而且许多国家在国际贸易中对卡纳尔黑穗病采取零容忍态度，应与其他 SAU 和机构合作，开展对卡纳尔黑穗病抗性主要基因的鉴定、定位和聚合工作，以开发 KB 抗性品种。应建议在某些 KB 热点区（包括 NWPZ）种植硬粒小麦和大麦。
切萨皮克遗产
武装部队部，SIRPA Marine，Balard 地块东楼 F，60 bd du Général-Martial-Valin CS 21623 – 75509 Paris Cedex 15 网站：www.colsbleus.fr 出版总监：CV Sébastien Perruchio，海军通讯主任 出版副总监：CF Adeline Duc 编辑总监：CC Letournel 主编：Virginie de Galzain 编辑委员会：CV Nicolas Faure、LV Barbara Lopez 编辑秘书：Philippe Brichaut 编辑：Jean-Marie Kowalski、Jean-Pierre Decourt EV1(R)、ASP Colombe Prache 设计和制作：Dominique Jaquard 计算机图形：Dominique Jaquard 致谢：凡尔赛宫和特里亚农宫；葛连拿 (Glénat) 版本；让-伊夫·德利特；贡比涅城堡和布莱朗库尔城堡的国家博物馆和庄园；巴黎和布雷斯特国家海事博物馆；欧空局；美国海军历史和遗产司令部；历史辩护服务； Indivision Landowski 封面：©B.Papin/MN 第 4 个封面：照片：©S.Congui/MN，创作：©M.Roussel/SIRPA/MN 印刷：法律和行政信息总局 (DILA)，26, rue Desaix, 75015 Paris 订阅：Rachida Le Roux – 电话。 ：01 49 60 52 44 电子邮件：déplacement-abonnement@ecpad.fr 广告、分类广告：ECPAD，商业中心 - 2 至 8, route du Fort, 94205 Ivry-sur-Seine Cedex - Karim Belguedour - 电话。 ：01 49 60 59 47 电子邮件：regie-publicitaire@ecpad.fr – 不退还手稿，照片可根据要求退还。对于文章的复制，无论通过何种媒介，请咨询编辑部联合委员会：n° 0211 B 05692/28/02/2011 ISBN：00 10 18 34 法定存放：出版时。
人工智能与剽窃 - 皮尔区教育局
概述目标：概述皮尔区教育局 (PDSB) 有关剽窃的政策中对人工智能 (AI) 系统的认可。重点： 人工智能的发展引发了人们对其对教育影响的担忧，特别是剽窃问题。 皮尔区中小学学生评估、评价和报告政策以及学生行为准则都提到了剽窃和学术诚信，但并未明确提及人工生成的内容。 这为制定新政策和/或修订现有政策和指导文件提供了机会，以应对人工智能在教育中有关剽窃的影响。背景：随着技术的发展，社会越来越数字化。因此，人工智能的应用不断被融入到日常系统中，塑造了许多行业的人机互动，从与聊天机器人的互动到语音助手（例如 Siri、Alexa）的使用，再到个性化推荐和谷歌地图的增强功能。 ChatGPT 的近期推出，引发了关于人工智能系统对教育领域产生积极或消极影响的讨论。对于学生和教育工作者来说，这强化了他们了解人工智能在教育领域潜力的必要性，同时提高对这些系统的风险和局限性的认识，包括它们是否有能力履行 PDSB 对保护隐私、公平、人权、道德、反压迫和无障碍的承诺。在 2023 年 1 月 18 日的治理和政策委员会会议上，委员会讨论了人们对人工生成内容的担忧及其对剽窃定义的影响。本报告概述了人工智能在 PDSB 剽窃政策中的现状。证据发现/关键考虑因素：什么是人工智能？根据 C-27 法案草案（一项旨在颁布《人工智能和数据法》的联邦法案）的定义，人工智能系统是“一种技术系统，它通过使用遗传算法、神经网络、机器学习或其他技术，自主或部分自主地处理与人类活动相关的数据，以生成内容或做出决策、建议或预测”（C-27 法案，2022 年，第 39(2) 条）。换句话说，人工智能是指能够模仿或执行通常需要人类智能的任务的计算机系统，包括但不限于推理、解决问题、做出预测和创作作品（欧盟，2022 年；Rekdal，2023 年；联合国教科文组织，2019 年）。ChatGPT 是生成式人工智能的一个例子，它利用机器学习算法，在大量数据上进行训练
皮奥里亚公园区行政程序
无人机的重量不得超过三 (3) 磅。 无人机的翼展或旋翼直径不得超过 3 英尺。 飞行范围仅限于指定的公园区场地。 禁止携带杀伤人员装置（射弹、化学武器、电气武器、定向能武器、爆炸物和枪械）。 飞行高度必须低于五十 (50) 英尺，且周围没有障碍物。 操作员必须始终保持对无人机的视线，并且不得借助矫正镜片以外的任何设备。 禁止在人群附近或上方飞行。 禁止在动物附近或上方飞行。 仅限白天操作。 禁止粗心或鲁莽操作。 操作员和无人机系统必须遵守所有联邦、州、地方和 FAA 法规和法律。
皮马印第安人糖尿病数据库
数据集（及说明）可在此处下载：http://archive.ics.uci.edu/ml/machine-learning-databases/pima-indians-diabetes/pima-indians-diabetes.data 说明：1. 标题：皮马印第安人糖尿病数据库 2. 来源：(a) 原始所有者：美国国立糖尿病、消化系统和肾脏疾病研究所 (b) 数据库捐赠者：Vincent Sigillito (vgs@aplcen.apl.jhu.edu) 研究中心，RMI 应用物理实验室组长约翰霍普金斯大学约翰霍普金斯路劳雷尔，MD 20707 (301) 953-6231 (c) 收到日期：1990 年 5 月 9 日 3. 过去使用情况：1. Smith,~J.~W., Everhart,~J.~E., Dickson,~W.~C., Knowler,~W.~C., \& Johannes,~R.~S. (1988)。使用 ADAP 学习算法预测糖尿病的发病率。在《计算机应用和医疗保健研讨会论文集》（第 261-265 页）中。IEEE 计算机学会出版社。研究的诊断性二值变量是患者是否根据世界卫生组织标准表现出糖尿病迹象（即，在任何调查检查中，2 小时后血糖是否至少为 200 mg/dl，或者在常规医疗保健中发现）。人口居住在美国亚利桑那州凤凰城附近。结果：他们的 ADAP 算法在 0 和 1 之间做出实值预测。使用 0.448 的截止值将其转换为二元决策。使用 576 个训练实例，其算法对其余 192 个实例的灵敏度和特异性为 76%。4. 相关信息：从更大的数据库中选择这些实例时受到了一些限制。具体来说，这里的所有患者都是至少 21 岁的皮马印第安人后裔女性。ADAP 是一种自适应学习程序，可生成和执行类似感知器的设备的数字模拟。这是一种独特的算法；详情请参阅论文。5. 实例数：768 6. 属性数：8 加类 7. 对于每个属性：（所有数值）1. 怀孕次数 2. 口服葡萄糖耐量测试中 2 小时的血浆葡萄糖浓度 3. 舒张压（mm Hg）4. 三头肌皮褶厚度（mm）5. 2 小时血清胰岛素（mu U/ml）6. 身体质量指数（体重以 kg 为单位/（身高以 m 为单位）^2）7. 糖尿病谱系函数 8. 年龄（岁）9. 类变量（0 或 1）
