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选择放射成像方式来满足患者需求并降低环境影响
每位来放射科就诊的患者都有不同类别的健康问题。根据诊断，每位患者都会得到适当的影像检查以辅助治疗。健康医院倡议 (HHI，www.healthierhospitals.org)、无害医疗 (www.https://noharm.org/) 和绿色健康实践 (www.https://practicegreenhealth.org/) 是医疗服务提供者为实现可持续发展而做出的重要努力。这一倡议提高了人们对能源利用的认识，并提供了衡量医院能源使用情况的工具。然而，患者医疗团队 (RN、MD、管理人员) 的联合决策以实现优质患者护理，同时降低环境影响的目标尚未得到广泛探索。本研究考察了使用美国放射学会 (ACR) 适当性标准作为类似的“通常适当”成像方式选择（即评级为 7、8 和 9）的指导，然后确定哪种是能耗较低的方式替代方案。总体而言，在十个 ACR 患者类别中（含 162 个子类别，总共 810 种变体），约有 48% 的患者病情存在类似的成像方式，且评级为“通常适用”。可互换性百分比最大的是心脏类别。因此，似乎存在选择低能量成像替代方案的潜力。作为示例，六种患者变体用于说明减少放射科能源使用的潜力。这些示例提供了近似的能量减少成像替代方案，如果选择这些替代方案，即使在 1%–10% 的患者病例中（相对于 48% 的比较“通常适用”成像），也将导致美国每年的医疗保健改善 2400 万至 2.4 亿千瓦时。这种适度的改善将直接促进放射学界的医疗保健可持续性，而无需任何技术变革。
Consensify：一种从古基因组数据集生成伪单倍体基因组序列并降低错误率的方法
摘要：古基因组分析的标准做法是将映射的短读数据转换为伪单倍体序列，通常是从映射读堆栈中随机选择一个高质量的核苷酸。这可以控制由于差异测序覆盖率而导致的偏差，但不能控制差异率和测序错误类型，这些错误在从古代样本获得的数据集中通常很大且多变。这些错误可能会扭曲系统发育和种群聚类分析，并误导使用 D 统计量的混合测试。我们介绍了一种生成伪单倍体序列的方法 Consensify，它可以控制由差异测序覆盖率导致的偏差，同时大大降低错误率。错误校正直接来自数据本身，无需额外的基因组资源或简化假设（例如同时采样）。对于系统发育和种群聚类分析，我们发现与基于单读采样的方法相比，Consensify 受人工制品的影响较小。对于 D 统计量，Consensify 对假阳性的抵抗力更强，并且与其他常用方法相比，不同实验室协议导致的偏差似乎影响较小。尽管 Consensify 是针对古基因组数据开发的，但它适用于任何低到中等覆盖率的短读数据集。我们预测，Consensify 将成为未来古基因组研究的有用工具。
Vast Solar：提高性能并降低成本和风险...
自从美国开发出 Kramer Junction SEGS 电厂 [1] 和 Solar One and Two 熔盐塔 [2] 的技术以来，随后的聚光太阳能 (CSP) 工业安装基本上仅限于抛物线槽和中央塔技术。由于传热系统的高可靠性，抛物线槽技术已被广泛采用。随着时间的推移，中央接收器技术已经过试验，以解决抛物线槽电厂的主要缺点，即工作温度低，但它们也受到限制，限制了其部署。Vast Solar 采用了钠传热流体并开发了模块化太阳能电池阵列设计，以解决中央接收器系统的缺点并实现高温蒸汽条件，同时保持槽式系统的可靠性优势。本文讨论了这些技术的基本优势和限制，以及 Vast Solar 开发的技术如何解决这些限制，以提供卓越的性能、更低的成本和更低的风险。
单轴跟踪器 - 提高可靠性、耐用性、性能并降低成本；最终分包技术状况报告，2006 年 5 月 2 日至 2007 年 8 月 31 日
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