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创新航空解决方案 - Wencor
Wencor MRO 由业内领先的维修公司组成。我们为您的飞机内部、机械和电气系统提供全面的解决方案，能够满足您的所有维护、零件更换和维修需求。此外，我们宝贵的 MRO 数据使我们能够不断设计改进的零件并建立标准。我们对几乎 100% 的组件维修零件的覆盖率以及我们对可靠性改进和一致的周转时间的关注是我们多年来与全球主要航空公司建立可靠合作伙伴关系的关键因素。
创新航空解决方案 - Wencor
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庞巴迪客舱电子系统 - 高清晰度 (CES ...
来自可靠来源的全球服务和支持。作为罗克韦尔柯林斯的客户，您可以信赖我们为您提供灵活而全面的服务，从初始交付到飞机的整个使用寿命。我们的全球支持网络提供基于性能的维护和维修、工程解决方案、租赁交换、培训和模拟等选项，所有这些都由业内最佳的周转时间支持。罗克韦尔柯林斯随时随地提供可靠的解决方案。
州警察法医服务部
2025 年 1 月 9 日 ORS 181A-324(5) 指示俄勒冈州警察局 (OSP) 在每年 1 月 15 日之前向立法议会与司法部门相关的临时委员会提交一份报告，描述处理积压的未经检测的性侵犯法医证据工具包（“SAFE 工具包”）的进展情况。SAFE 工具包分析 OSP 法医服务部 (FSD) 继续与各机构合作，以确保遵守 SB 1571 中概述的要求。截至 2024 年 12 月 31 日，FSD 保管着 565 个等待分析的 SAFE 工具包，低于 2023 年底的 926 个。2023 年 12 月的平均 SAFE 工具包周转时间为 244 天，但到 2024 年 12 月减少到 166 天。DNA 分析周转时间也继续呈现积极趋势。启动后，DNA 分析在 2023 年仅用了 10.8 天就完成了，但到 2024 年则缩短到了 9.8 天。由于意外的空缺、冗长的培训计划以及案件之外的需求不断增加，DNA 部门继续面临生产挑战。然而，截至本报告日期，所有 DNA 空缺都已填补，SAFE 试剂盒积压量一直在稳步大幅减少，如下图所示。
大型生物质生成器的过渡支持机制：咨询 - 政府回应
通常，这些本地实例不是在生产中部署或远程部署的完全特色版本。较小的模型，例如7或80亿个参数实例，可用于管道和参数调整以及快速周转。这些实例与更大的漏洞相同。同样，在较小的模型上开发不足，然后在较大模型上部署，不仅不仅执行针对它们的完整测试套件，而且还针对较大模型的功能进行了特定的测试。分析和攻击表面评估测试也是强制性的。这意味着测试套件应是模型大小和部署目标的函数。
CTO SBIR 24.1：车队准备中心的高级机器人自动化
描述：车队准备中心（FRC）在维持海军航空准备方面起着关键作用。这些中心负责海军飞机和组件的维护，维修和大修。自动化有可能简化这些过程，从危险环境中删除工人，为大修敏感的基板提供新的功能，提高生产率，减少周转时间并增强整体准备就绪。Navair致力于通过先进的机器人自动化，机器学习，计算机视觉和人工智能来促进创新和提高机队准备中心的效率。
RE：BKV尿液DNA定量测试发送给LabCorp无细胞的无细胞DNA筛选v3.0分析（又称NIPT或NIPS） - 测试更新
•测试名称：“产前无单元的DNA屏幕（13、18、21，x，y）（+/- 22Q）”•如果需要，请通过在顺序调查表中选择此方法。•如果不需要22Q微骨骼，EPIC将触发“ NIPT（13、18、21，X，Y）”测试。•如果此测试以前是订单集，最爱或优先列表的一部分，则将在Go-Live中删除，并且需要由提供商手动重新添加。•样品收集和处理保持不变。•周转时间保持不变。
K-Ras 异戊烯化作为潜在的抗癌靶点
摘要 KRAS 是最常见的突变致癌基因之一，也是许多靶向疗法的阴性预测因素。因此，迫切需要开发针对突变 KRAS 的靶向策略。一种潜在的策略是破坏 K-Ras 的膜定位，这对其正常发挥功能是必需的。在这篇综述中，我们总结了目前关于 K-Ras 膜锚定重要性的数据，并对这种主要关注异戊烯化抑制的靶向范式进行了严格的评估。此外，我们对来自公开数据库（https://depmap.org/repurposing/）的三类异戊烯化抑制剂（他汀类药物、N-双膦酸盐和法呢基转移酶抑制剂）的异戊烯化相关药物敏感性数据进行了 RAS 突变特异性分析。我们观察到对 N-双膦酸盐和法呢基转移酶抑制剂的敏感性存在显著差异，具体取决于 KRAS 突变状态和组织来源。这些观察结果强调了影响异戊烯化抑制效果的因素的重要性，例如不同 KRAS 突变的不同特征、组织特异性突变模式、K-Ras 周转以及异戊烯化过程调节的变化。最后，我们列出了可能导致临床前和临床研究结果存在巨大差异的因素，包括方法学缺陷、对 K-Ras 蛋白周转的不完全理解以及 KRAS 突变肿瘤中 KRAS 依赖性的变化。
实验室自动化和AI对医疗保健的影响
1纳吉兰武装部队医院，沙特阿拉伯，128ahmad@gmail.com 2 Najran武装部队医院，沙特阿拉伯，Mustafa.daghriri@gmail.com 3 Najran武装部队医院，沙特阿拉伯，阿拉伯实验室自动化和人工智能（AI）正在通过提高诊断准确性，效率和患者预后来改变医疗保健。本系统审查研究了实验室自动化和AI对医疗服务的当前影响，重点是诊断准确性，周转时间，操作效率和患者护理。从2016年开始对研究的全面搜索确定了由于自动化和AI而导致的实验室过程的显着进步，从而得出更快，更可靠的测试结果和简化的工作流程。关键发现强调，自动化技术减少人为错误，提高诊断精度并优化资源分配，从而节省成本并提高患者满意度。尽管有希望的好处，但诸如高实施成本，集成问题和与数据隐私相关的道德问题之类的挑战仍然是广泛采用的障碍。这篇综述得出的结论是，尽管实验室自动化和AI表现出很大的增强医疗保健提供潜力，但仍需要进一步的研究来解决现有的限制并确保公平访问。未来趋势表明，AI算法，预测分析和大数据集成的持续发展将进一步彻底改变实验室医学并改善全球的医疗保健服务。关键字：实验室自动化，（AI），医疗保健提供，诊断准确性，操作效率，周转时间，成本效益，实验室工作流程，大数据
使用人工智能对胸部 X 光检查工作列表进行优先级排序：临床工作流程模拟
摘要 目的 旨在评估人工智能 (AI) 的智能工作列表优先级排序是否能够优化放射学工作流程并减少胸部 X 光片 (CXR) 中关键发现的报告周转时间 (RTAT)。此外，我们研究了一种方法以抵消 AI 的假阴性预测的影响——由于 CXR 被排在工作列表的末尾，这会导致 RTAT 非常长且危险。 方法 我们开发了一个模拟框架，通过结合医院特定的 CXR 生成率和报告率以及病理分布来模拟大学医院的当前工作流程。利用这个框架，我们模拟了标准工作列表处理“先进先出”(FIFO)，并将其与基于紧急程度的工作列表优先级排序进行了比较。检查优先级排序由 AI 执行，将八种不同的病理发现按紧急程度降序排列：气胸、胸腔积液、浸润、充血、肺不张、心脏扩大、肿块和异物。此外，我们引入了最长等待时间的上限，超过此上限后，将为检查分配最高紧急程度。结果与 FIFO 模拟相比，所有优先级模拟中所有关键发现的平均 RTAT 均显着减少（例如，气胸：35.6 分钟 vs. 80.1 分钟；p < 0.0001），而大多数发现的最大 RTAT 同时增加（例如，气胸：1293 分钟 vs. 890 分钟；p < 0.0001）。我们的“上限”大大降低了所有类别的最大 RTAT（例如，气胸：979 分钟 vs. 1293 分钟/1178 分钟；p < 0.0001）。结论我们的模拟表明，AI 的智能工作列表优先级排序可以降低 CXR 中关键发现的平均 RTAT，同时保持较小的 FIFO 最大 RTAT。要点 • 基于医院经验数据开发逼真的临床工作流程模拟器，可使用人工智能精确评估智能工作列表优先级。 • 使用没有最大等待时间阈值的智能工作列表优先级可能会产生人工智能的假阴性预测风险，从而大大增加报告周转时间。 • 使用最先进的卷积神经网络可以将平均报告周转时间缩短到几乎完美分类算法的上限（例如，气胸：35.6 分钟 vs. 30.4 分钟）。