我们生活在非凡的时期。我们正在经历当我们所有人都忽略警告信号而无法采取行动避免不利后果时会发生什么。有许多迹象表明我们容易受到全球大流行的影响。我们忽略了它们,并付出了代价。我们不能再这样做了。今天,有无数的警告警告气候变化和生物多样性丧失的危险。我们必须照顾他们。这样做将需要对我们的生活和工作方式进行真正的改变。正如我们必须像往常一样挑战业务的各个方面,才能在大流行期间具有韧性,处理气候变化的后果将需要我们日常生活的重大,通常不受欢迎的变化。在我的2019年演说中,我问我们是否在大学做足够的事情来应对自己社区中的这些挑战。与员工和学生的磋商得出的肯定是“不”。响应这种参与,我们制定了这一雄心勃勃的战略 - 环境可持续性战略工作组的结果,该战略工作组由学者和我们的环境可持续发展团队组成。他们共同努力设定目标并确定我们可以采取行动的关键领域。此策略将对我们所有人产生影响。牛津大学致力于通过其研究和教学领导环境可持续性。该策略将承诺扩展到我们的运营影响,我们的供应链,投资,我们的日常工作。路易丝·理查森教授我们的愿望是,员工,学生和利益相关者将在大学生活的各个方面都采用该战略。
尊敬的罗伯特·阿德霍尔特 尊敬的罗莎·德劳罗 主席 劳工-HHS-ED 小组委员会排名成员 劳工-HHS-ED 小组委员会 美国众议院 美国众议院 华盛顿特区 20515 华盛顿特区 20515 尊敬的阿德霍尔特主席和德劳罗排名成员: 我代表美国国家心肺血液研究所 (NHLBI) 选区集团的 69 个成员组织,鼓励您在 2025 财年劳工、卫生和公众服务部、教育拨款法案中为国立卫生研究院提供大量拨款,其中包括为 NHLBI 提供至少 42.81 亿美元。这项投资将使 NIH 能够继续在针对心血管、呼吸、血液和睡眠相关疾病的关键任务研究方面取得进展。不幸的是,尽管研究取得了进展,但这些疾病仍然是美国死亡和残疾的主要原因之一。由于最近资金停滞不前,NHLBI 将无法跟上研究成本的上升。我们的建议反映了生物医学研究发展价格指数,该指数预计在 2025 财年将达到 2.7%,加上 5% 的实际增长率,使 NHLBI 能够维持其研究组合。有真正的警告信号表明 NIH 无法跟上通胀压力。例如,美国国家心肺血液研究所报告称,尽管其预算自 2016 年以来增加了 22%,但这笔新资金只能跟上通货膨胀的步伐。
摘要 — 中风是脑血管的一种严重神经缺陷,当部分脑部血液供应不足或停止使脑细胞缺氧时就会发生。它会导致各种形式的身体失衡。它是全世界导致疾病和死亡的主要原因之一。20-25% 的中风幸存者有严重的损伤,这与死亡风险增加有关。及早识别众多中风警告信号可以预防中风。在本研究中,我们开发了一种基于集成学习的机器学习架构,能够分析中风患者数据集并准确预测和识别中风特征。首先,收集中风数据集,然后使用合成少数过采样技术 (SMOTE) 来平衡它。然后,我们实施了几种机器学习技术,例如决策树、朴素贝叶斯、K 最近邻、随机森林、极端梯度提升、多层感知器、Ada Boost 和我们提出的集成框架。在优化超参数后,我们提出的框架在所有机器学习分类器中表现出最高的准确率 (99.90%)。我们使用机器学习 (信息增益、相关性和缓解 F) 和统计特征选择技术将年龄、BMI、平均血糖水平、心脏病确定为重要的中风指标。使用 SHapley Additive exExplanations (SHAP) 方法来确定每个属性对模型结果的影响。我们相信我们提出的框架可以帮助医生和临床医生开处方并尽早发现潜在的中风。
心肌梗死(MI)通常被称为心脏病发作,是一种关键的医学状况,其特征是血液流动到心脏肌肉的一部分突然中断,导致由于缺乏氧气和营养而导致组织损伤或细胞死亡[1]。这种中断通常发生在负责向心脏供应富氧血液的冠状动脉被阻塞或狭窄时,由于斑块或血块的形成而被阻塞或狭窄[2]。心肌梗死对心血管健康的影响是深刻而多方面的。首先,心肌梗死(MI)会对心肌造成重大损害,从而导致心脏功能受损,并可能威胁生命的并发症,例如心力衰竭,心律不齐或心脏骤停[3]。此外,心脏病发作的发生通常是潜在心血管疾病的警告信号,表明存在高血压,高胆固醇,糖尿病或吸烟等危险因素[4]。此外,心肌梗塞可能会对受影响的个体的整体健康和福祉产生深远的影响,从而影响他们的生活质量,身体能力和情感健康[5]。MI后的康复和生活方式修改是管理状况并降低未来心血管事件风险的重要组成部分[6]。心肌梗死代表着一个重大的公共卫生问题,因为它的发病率高和死亡率及其对心血管健康和整体福祉的深远影响[7]。动脉粥样硬化,是心脏病发作和中风的主要原因,有效的预防,早期识别和及时治疗对于减轻心脏病发作的影响并改善受影响个体的预后至关重要。
• 临床表现 — — 急性发热性疾病 (AFI) 至出血热 • 登革热的轻微症状可能与导致 AFI 的其他疾病混淆,无论是否伴有皮疹 • 登革热病毒 (DENV) 的地理分布 — — 赤道带(中美洲和南美洲、非洲、东南亚和太平洋岛屿) • DENV 的地理分布与其他蚊媒病毒(ZIKV、YFV、CHIKV)和蚊媒热带疾病(疟疾)重叠 • 世界上几乎一半的人口,约 40 亿人,生活在有登革热风险的地区。它通常是流行地区的主要疾病原因。它在许多热门旅游目的地很常见。在美国,在气候炎热潮湿、有埃及伊蚊和白纹伊蚊的州,DENV 的有限传播导致登革热本土病例定期发生。 • 登革热可从发热期(症状出现、病毒血症高峰期~第 1 天)迅速发展到危急期(3-6 天内),随着病毒血症的减少,退热会出现严重疾病的警告信号;因此,在发热期使用潜在抗病毒药物最有效,并且应重点关注 PrEP。• 继发性登革热感染会增加严重疾病的风险,而后续感染则会降低。• 诊断 - 首选 NAAT(PCR),但受病毒血症的限制;血清学检测与相关黄病毒(最明显的是寨卡病毒)有交叉反应。诊断测试在高危地区广泛可用,但结果可能需要几天时间,限制了治疗窗口。
参与阶段以及自杀预防途径的治疗和过渡阶段定期进行。目标是支持消费者确定如何管理自杀想法,同时减少获得致命手段的机会。制定自杀安全计划的过程有助于消费者识别他们个人的警告信号以及他们可以用来管理引起痛苦的想法、情绪和情况的可用资源和策略。这些策略包括一份支持和紧急联系人名单,以及对任何可预见的变化的商定步骤。自杀安全计划干预和记录计划应定期审查、完善和强化。自杀安全计划干预应包括为消费者、家人和其他支持人员提供有关获得致命手段的咨询。获得致命手段的咨询要求临床医生评估消费者获得潜在手段(包括处方药和其他物质)的机会,并制定策略来消除、限制或延迟获得这些手段。所有在支持消费者安全方面发挥作用的人员和服务提供者都应了解他们的责任,并将他们的名字记录在安全计划上。应明确记录在危机或自杀风险升级时商定的行动计划。自杀安全计划应补充任何其他风险管理计划,并且是针对有自杀风险的人的综合护理计划的组成部分。消费者应保留一份记录在案的安全计划副本,并将其提供给参与制定该计划的其他人以及构成其自身支持系统的其他关键人员和服务。如果消费者愿意,工作人员也可以提供此副本。
版权所有:John Komlos,2021 您可以在 https://rwer.wordpress.com/comments-on-rwer-issue-no-96/ 上对本文发表评论 新自由主义的历史性失败 我们正处于一个新时代的风口浪尖。21 世纪直到 2008 年才真正开始,标志着与过去的重大决裂,其方式不胜枚举。可以肯定的是,互联网泡沫本可以作为华尔街脆弱性的一个教训,它迫切需要警惕的监督,但经济在那场短暂的衰退中相对毫发无损地复苏,警告信号被误解了。当然,无数敏锐的观察家早就警告说,新古典经济学隐藏着危险的因素,只是一种逻辑练习,“其中忽视了社会现实……这种忽视是令人衰弱的……”(Lawson,1997 年,第 xii 页)。然而,直到令人尴尬的 2008 年金融危机爆发,人们才普遍认识到,现实存在的经济“未能达到任何‘良好经济’的概念——提供‘美好生活’的经济”(Phelps,2015 年)。这是令人羞辱的,因为它向全世界揭露了“皇帝没有穿衣服”,尽管有影响力的学术经济学家们非常傲慢(Appelbaum,2019 年;Chang,2010 年;Fourcade,2015 年;Keen,2001 年)。马丁·费尔德斯坦、米尔顿·弗里德曼、弗里德里希·哈耶克、格伦·哈伯德和格雷戈里·曼昆等保守派经济学家至少犯下五次惊天动地的政策失误,促使人们认识到了这一点(Feldstein,1986 年、1989 年、1993 年、2017 年)。这些错误汇聚在一起,助长了民粹主义的兴起,这是“对历史性政治失败的回应”(Sandel,2018)。新自由主义的错误包括:
从最基本的层面上讲,北美的可靠性挑战是一个简单的数学问题:电力供应增长速度不足以满足不断增长的电力需求。实际和险些发生的可靠性事件的频率是一个警告信号。除非在能源转型期间适当优先考虑可靠性,否则北美将面临更频繁、更严重的长期可靠性中断风险,包括发生全国性后果事件的可能性。在未来十年,NERC 的 2023 年长期可靠性评估发现,电力峰值需求和能源增长预测高于过去二十年的任何时候。在北美,到 2033 年,夏季电力峰值需求预计将增长 10%,而发电量预计仅增长 4%。这代表着数十年来增长率下降或持平的趋势的逆转。虽然存在地区差异,但北美大部分地区的能源和容量储备裕度下降导致极端条件下能源短缺的风险更高。即使裕度继续下降,电网的要求也更高。交通、住宅和建筑的电气化目标雄心勃勃,加上大型负荷中心的增长,可能会使电网承受超出可接受范围的压力。在联邦能源管理委员会 (FERC) 的监督下,由 NERC 和区域实体领导的可靠性制度正在缓解曾经挑战 BPS 的风险。根据许多传统指标,输电网高度可靠且具有弹性,而且这种可靠性和弹性还在不断增强。然而,风险状况正在稳步恶化。以下因素导致了这种恶化:
详细内容:单元 1 方法研究:工作研究的目的、目标、程序和应用;方法研究的定义和基本程序、工作的选择、各种记录技术,如概要流程图、流程图、人机图、双手流程图、字符串图、流程图、多项活动图、simo、循环图和计时循环图;改进方法的严格审查、开发、安装和维护;动作经济原理及其在工作设计中的应用;微动作研究、备忘录动作研究及其在方法研究中的使用。单元 2 工作测量:工作测量的介绍和定义、目标和基本程序;工作测量在工业中的应用;时间研究:基本程序、所需设备、时间测量方法、工作的选择、将工作分解为元素;要计时的周期数;评级和评级方法、津贴、标准时间的计算。工作抽样:基本程序、工作抽样研究的设计、进行工作抽样研究和建立标准时间。单元 3 工作评估和激励方案:Starlight 线、Tailor、Merrick 和 Gantt 激励计划 标准数据系统;基本和非基本预定运动系统、工作因素系统;方法时间测量 (MTM)、MOST 单元 4 人为因素工程:人为因素工程的定义和发展历史、人机系统的类型和特点、人与机器的相对能力;人为因素数据的开发和使用;信息输入和处理:信息理论简介;影响信息接收和处理的因素;感官输入的编码和选择。单元 5 显示系统和人体测量数据:显示 - 视觉显示的类型、视觉指示器和警告信号;因子和图形显示;听觉和触觉显示的一般原理、特性和选择。
* 通讯作者:电子邮件:mohammed.guhdar@uoz.edu.krd 摘要:大多数中风都是由大脑和心脏血液供应意外受限引起的。提前意识到许多中风警告信号可以降低中风的严重程度。如果大脑某部分的血液突然停止流动,就可能导致中风。在本研究中,我们提出了一种使用逻辑回归 (LR) 算法预测中风疾病早期开始的策略。为了提高模型的性能,将包括 SMOTE、特征选择和异常值处理在内的预处理技术应用于数据集。该方法有助于实现类别分布的平衡,识别和删除不重要的特征并处理异常值。血压、体重、心脏状况、平均血糖水平、吸烟状况、既往中风和年龄增加。随着大脑神经元逐渐死亡,就会发生损伤,具体取决于大脑哪个区域受到血液供应减少的影响。早期诊断症状对于预测中风和支持健康的生活方式非常有帮助。此外,我们使用逻辑回归(LR)进行了实验,并将其与使用相同机器学习模型(即逻辑回归(LR))和相同数据集的其他一些研究进行了比较。结果表明,我们的方法成功获得了最高的 F1 得分和曲线下面积(AUC)得分,与同一领域的其他五项研究相比,这可以成为中风疾病预测的成功工具,准确率为 86%。中风预测模型具有良好的应用前景,因此,对于医学和健康科学领域的学者和从业者来说仍然具有重要意义。关键词:数据分析信息学、逻辑回归(LR)、中风机器学习、中风预测引言
