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World File Search System费城
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。
费城的算法租金禁令促进反托拉斯政策趋势
尽管宾夕法尼亚州不监管州一级的公寓租赁惯例或定价，但费城有望朝着这一方向迈出重要一步。10月24日，为了打击租赁住房价格上涨，费城市议会一致通过了一项法案，禁止房东和财产管理公司使用算法软件，以设定租金价格并管理占用率。推动这项立法的关注点是，通过收集客户的专有价格，占用和库存信息，并产生价格和供应策略，算法定价软件公司使房东和房地产经理能够使市场自然可以维持的水平高出租金。在市议会认为，使用算法定价的使用有助于竞争者之间的协议，以确定根据反托拉斯法律规定的非法价格，即共同努力，以将价格提高价格高于市场上的不可见力的市场将使他们置于房地产供应和租户需求的平衡之上。在赞助该法案的工作家庭党的议员尼古拉斯·奥罗克（Nicholas O'Rourke）的话语中，“通过算法进行价格固定仍然是固定价格。它仍然是非法的，我们不会在费城市允许它。“ [1]费城法案号240823遵循旧金山制定的类似禁令，该禁令在7月成为第一个通过禁止算法计划的法令，该计划设定了多户租金并管理占用水平。旧金山的法令于10月14日生效。像旧金山的立法一样，费城条例将通过特别禁止协议不涉及租金条款，包括价格或涉及价格协调的服务或“否则鼓励或促进”不竞争的协议来修改该市的房东和租户法律。该法案将“价格协调”定义为包括以下步骤：（1）收集某些非公开竞争者信息，包括价格，供应和占用率； （2）通过“计算或算法系统，软件或过程”来处理该信息； （3）为租金，费用，条款或占用水平提出建议。虽然其他城市是否会遵循旧金山和费城的领导，但这些当地禁令是在越来越多地审查算法根据联邦反托拉斯法律的算法定价的审查，以及联邦反托拉斯（Federal Antivrust）的租赁公寓，以及联邦反抗议机构对Algorichmic Pricicies pricicies pricicies of Algorichmic Pricolicies的怀疑。
费城帮助预订过量预防指南
为了感觉良好。有些人吸毒是为了获得随之而来的积极感觉。物质使用指任何形式的药物使用。这包括合法药物和非法药物。它可能包括轻度、中度或重度物质使用障碍以及娱乐性药物使用。为了做得更好。有些人吸毒是因为他们认为这会让他们在学校、工作或运动方面表现得更好。为了感觉良好。有些人吸毒是为了获得随之而来的积极感觉。
公告 - 美国陆军工程兵团费城地区
美国陆军工程兵团对特拉华河、费城至海 (DPS) 联邦航道 (FNC) 进行日常维护疏浚，以维护水道中 45 英尺深的航道。美国陆军工程兵团还对联邦政府批准的 35 英尺深的切萨皮克和特拉华 (C&D) 运河进行维护疏浚。维护 DPS FNC 可支持集装箱、干散货和液体散货、散装货物、滚装货物和项目货物往返特拉华河港口的高效运输。C&D 运河航道将特拉华河与切萨皮克湾连接起来，并提供一条连续的海平面通道，将巴尔的摩港与威尔明顿港、费城港和北部贸易路线连接起来。进行维护疏浚可消除关键的浅滩，以维护联邦航道内的安全航行。
公告 - 美国陆军工程兵团费城地区
费城地区收到一项提案，提议修改宾夕法尼亚州全州综合减灾储备措施，设立一个新的湿地和溪流补偿缓解站点，以获得联邦和州许可。本通知旨在征求公众对下述工作的意见和建议。发起人：First Pennsylvania Resource，Resource Environmental Solutions, LLC 的子公司收件人：凯瑟琳·沃尔夫女士 317 East Carson Street, Suite 242 Pittsburgh, Pennsylvania 15219 水道和位置：提议的储备站点（“站点”）位于宾夕法尼亚州安德烈亚斯 18211 宾夕法尼亚大道与冷泉巷交叉口西北约 1,000 线性英尺处。该站点完全位于斯库尔基尔县西宾夕法尼亚镇内。该站点面积约为 56 英亩，包括常年和间歇性溪流（包括马霍宁溪）；沼泽森林、矮灌木丛和新生湿地；高地森林；和田地（以前/现在用于农业）。该地点位于特拉华河流域内。纬度和经度：40.774924, -75.848512 目的和拟议工作：发起人提议设计、建造和运营马霍宁溪缓解银行（“银行”）。该银行的目的是为导致不可避免地影响美国水域（包括银行指定服务区内的湿地和溪流）的项目提供场外第三方补偿缓解。该地点有被人为干扰的历史。航拍图像显示，至少从 1930 年代末开始，马霍宁溪附近就发生了干扰。导致水生资源退化的活动包括挖沟、筑坝、侵蚀和沉积、水生栖息地破碎化、洪泛区断开和河岸缓冲区的移除。
公告 - 美国陆军工程兵团费城地区
本区已收到一份根据 1899 年《河流和港口法》第 10 节（33 USC 403）和《清洁水法》第 404 节（33 USC 1344）提出的陆军部许可证申请。本通知旨在就颁发陆军部许可证以进行下述工作征求公众的意见和建议。申请人：Veronica Laureigh，莱西镇 代理人：Junetta Dix，ACT Engineers, Inc. 地点：新泽西州海洋县莱西镇的 Windy Cove、Hancy's Pond、Worden's Oyster Pond、Stouts Creek、Sunrise Beach 和 Bayside Beach 目的：申请人称该项目的目的是维护以下水道休闲航行的安全深度：Windy Cove、Hancy's Pond、Worden's Oyster Pond、Stouts Creek、Sunrise Beach 和 Bayside Beach。 项目描述：申请人莱西镇已请求陆军部 (DA) 授权在十年 (10) 内对六 (6) 个镇水体进行维护性疏浚。工作主要通过一艘 (1) 大型平顶驳船配备长距离或翻盖挖掘机的机械疏浚来完成。所有由此产生的疏浚材料（估计约为 74,004 立方码的沙子和淤泥）将从约 28.6 英亩的土地上清除。材料将被放置在最多六 (6) 艘漏斗驳船上，并使用翻盖式挖掘机直接卸载到卡车或其他集结区。将安装溢流板以防止卸载过程中意外回落。直接卡车装载是首选的卸载方式。当预计使用集结区时，将选择对公众影响最小的位置。在集结区内对材料进行任何脱水都不会导致疏浚材料排放到水体中。用于运输材料的三轴卡车将
FDC费城2025-2026
FBOP中心理学服务的主要任务是为被监禁的个人和员工提供心理，心理教育和咨询服务。心理服务人员评估每个被监禁的人的需求，并确保所有有心理健康需求的被监禁的人都可以使用与社区可用的心理护理水平。治疗的重点从基于危机的干预措施到深深根深蒂固的不良适应性思维和行为方式的修改。在FBOP中被监禁的个体可能会出现一系列诊断，包括精神病，人格障碍，情绪障碍，药物使用障碍和/或认知障碍。FBOP中的心理学家从事各种临床活动，包括心理诊断评估和治疗计划，个人治疗，组治疗，预防自杀以及自助和支持服务。此外，心理服务人员与多学科团队合作，并向医疗，监护权和单位团队的工作人员提供咨询，以提供全面的治疗和重新进入我们的护理人员的资源。FDC费城的心理学服务
（宾夕法尼亚州费城，韩国首尔） - 8月7日，2024年） - 建立可行的AI标准是该中心启动的多年项目的重点
Yong Lim主任是法学院首尔国立大学（“ SNU”）的副教授，他还曾担任学生事务副院长，直到2020年。他是SNU法律与经济中心主任，并领导其AI实验室（SNU人工智能政策计划“ SAPI”）。sapi是目前在SNU值得信赖的AI中心的一个项目的实验室之一，以建立AI的规范和技术标准。他的专业领域包括反托拉斯，消费者保护以及技术法律与政策。Yong教授毕业于SNU法学院，并获得了S.J.D. 在哈佛法学院。 在加入学术界之前，他在韩国首尔的Kim＆Chang执业。 他是2023年的BOK国际教授。Yong教授毕业于SNU法学院，并获得了S.J.D.在哈佛法学院。在加入学术界之前，他在韩国首尔的Kim＆Chang执业。他是2023年的BOK国际教授。
无标题 - 美国陆军工程兵团费城地区
基础线或 K 或摄影照片是根据各种数据和资料汇编而成的，旨在描绘海岸线和其他特征的一般特征。自收集该数据集以来，可能会发生暂时的变化，某些部分的数据可能不再能够准确表示表面状况。