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场地平面图精简版和填充图社区会议问题/...
问题/评论：“关于降低分区和场地规划精简版 2 的费用。由于我们目前发现的缺失中间项目很少。因此，城市收取的费用相对较少。那么，降低费用是否不会为城市带来更多项目和潜在收入？” 答复：费用表基于服务成本研究，该研究为如何计算和采用费用以及年度预算提供了实证基础。因此，工作人员无法评估潜在的费用调整，直到法令通过并实施。但是，为了促进这一进程，工作人员正在跟踪填充项目的审查时间，并将准备在理事会批准后评估拟议的监管变化对审查过程的影响，以便在下一个预算周期提出适当的费用修改。
精简年度 PHA 计划
定义。 (1) 高绩效公共住房机构 – 拥有或管理超过 550 套公共住房和住房选择券的公共住房机构，并在最近的公共住房评估系统 (PHAS) 和第八部分管理评估计划 (SEMAP) 评估中被评为高绩效机构。 (2) 小型公共住房机构 – 未被评为 PHAS 或 SEMAP 问题住房机构，拥有或管理的公共住房少于 250 套，住房选择券数量不限，但总单元数超过 550 套。 (3) 仅住房选择券 (HCV) 公共住房机构 – 管理超过 550 套 HCV 的公共住房机构，在最近的 SEMAP 评估中未被评为问题住房机构，不拥有或管理公共住房。 (4) 标准公共住房机构 - 拥有或管理 250 套或以上公共住房单元和任意数量的代金券（总单元数超过 550 套）的公共住房机构，且在最近的 PHAS 或 SEMAP 评估中被指定为标准执行者。 (5) 问题公共住房机构 - PHAS 或 SEMAP 总体得分低于 60% 的公共住房机构。 (6) 合格公共住房机构 - 拥有 550 套或更少公共住房单元和/或住房选择代金券且未受到 PHAS 或 SEMAP 问题影响的公共住房机构。
报告：宽带许可证精简，2024年9月
在过去三年中，南加州政府协会（SCAG）和圣地亚哥政府协会（SANDAG）积极参与并促进了南加州（SOCAL）转型工作组。SOCAL转型工作组每月召集每月会议，并包括来自政府，非营利组织，教育，健康，互联网服务提供商（ISP）和其他私营部门的各个部门的代表。会议议程涵盖了许多关键主题，例如宽带的当前状况，相关立法发展，资助来源和持续的努力。此外，会议探索并讨论了旨在弥合数字鸿沟的解决方案和行动。通过在工作组内的对话中，来自公共部门和私营部门的利益相关者都指出了允许问题作为发展宽带基础设施发展的关键障碍。1,2
精简统一改进计划 | UIP
• 术语变更：优先绩效挑战现在更名为学生绩效优先事项，实施基准已更名为实施里程碑。这些变更是为了提高清晰度并与学校持续改进工作中使用的其他术语保持一致。• 重组：年度和中期目标已移至计划的开头，以便所有与学生表现相关的活动（即优先排序和目标设定）都一次性完成。进行此更改是为了与学校和学区处理学生数据的方式和时间保持一致。• 删除：删除了值得注意的趋势、简要说明和对前一年目标和策略的反思，以缩短计划完成时间。• 修改：目标和实施里程碑现在可以包含最多六个中期进度跟踪事件。进行此更改是为了提高进度监控的精确度，以方便中途调整。
精简的能源和碳报告（SECR）2024
从每种费用获得的范围会因许多因素而异，因此这将影响估计的TCO 2 E的准确性，尤其是与混合动力汽车的准确性，因为每次旅程的旅程将有多少是基于电池或化石燃料的旅程。
基因组精简以提高快速的性能......
（未经同行评审认证）是作者/资助者。保留所有权利。未经许可不得重复使用。此预印本的版权所有者此版本于 2024 年 1 月 16 日发布。；https://doi.org/10.1101/2024.01.16.575707 doi：bioRxiv preprint
提出的项目范围SGLT2抑制剂在2型糖尿病中的糖尿病精简药物类评论
自2018年对2型糖尿病的最后一次CADTH治疗综述以来，已经出现了有关使用钠 - 葡萄糖共转移蛋白-2（SGLT2）抑制剂的新证据。例如，已经发布了几个网络荟萃分析2,3，以告知包括SGLT2抑制剂在内的2型糖尿病中药物治疗的比较益处和危害。具体来说，现在可以使用更多证据来告知临床上重要的结果，例如全因死亡率3和心血管结局3以及最重要的结果（例如，安全）3。随着SGLT2抑制剂通用物的迫在眉睫的排他性丧失和引入，这种重要的药物可能会在加拿大的配方管理中提供增值和省钱机会。表1列出了当前在加拿大可用的一些非胰岛素抗蛋白质的抗血糖。
一种用于运动想象脑电信号分类的精简深度学习方法
摘要 — 近年来，深度学习 (DL) 方法在基于脑电图 (EEG) 的运动想象 (MI) 脑机接口 (BCI) 系统的开发中越来越受欢迎，旨在提高现有中风康复策略的性能。复杂的深度神经网络结构具有大量神经元和数千个参数需要优化，并且通常需要大量数据来训练网络，并且训练过程可能需要非常长的时间。高训练成本和高模型复杂度不仅对 BCI 系统的性能产生负面影响，而且影响其满足支持患者康复锻炼的实时要求的适用性。为了应对这一挑战，本文提出了一种基于贡献的神经元选择方法。实现了基于卷积神经网络 (CNN) 的运动想象分类框架，并开发和应用了神经元修剪方法。利用 CNN 层捕捉脑电信号的时空特征，然后采用快速递归算法（FRA）对全连接层中的冗余参数进行修剪，从而在不影响 CNN 模型性能的情况下降低其计算成本。实验结果表明，该方法可以实现高达 50% 的模型尺寸缩小和 67.09% 的计算节省。