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鲍勃·斯图姆国家防御授权法案...
第一百零七届国会 鲍勃·斯图姆，亚利桑那州，主席 邓肯·亨特，加利福尼亚州 詹姆斯·V·汉森，犹他州 柯特·韦尔登，宾夕法尼亚州 乔尔·赫夫利，科罗拉多州 吉姆·萨克斯顿，新泽西州 约翰·M·M·C·休，纽约州 特里·埃弗里特，阿拉巴马州 罗斯科·G·巴特利特，马里兰州 霍华德·P·“巴克”·M·C·基昂，加利福尼亚州 杰西·沃茨，J·R·，俄克拉荷马州 麦克·索恩贝里，德克萨斯州 约翰·N·霍斯特特勒，印第安纳州 萨克斯比·查姆布利斯，乔治亚州 范·希勒里，田纳西州 乔·斯卡伯勒，佛罗里达州 沃尔特·B·琼斯，北卡罗来纳州 林赛·格雷厄姆，南卡罗来纳州 吉姆·瑞恩，堪萨斯州 鲍勃·赖利，阿拉巴马州 吉姆·吉本斯，内华达州 罗宾·海耶斯，北卡罗来纳州希瑟·威尔逊，新墨西哥州 肯·卡尔弗特，加利福尼亚州 罗布·西蒙斯，康涅狄格州 安德·克雷肖，佛罗里达州 马克·史蒂文·柯克，伊利诺伊州 乔·安·戴维斯，弗吉尼亚州 埃德·施罗克，弗吉尼亚州 托德·阿金，密苏里州 兰迪·福布斯，弗吉尼亚州 杰夫·米勒，佛罗里达州 乔·威尔逊，南卡罗来纳州
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米德尔伯里学院，佛蒙特州米德尔伯里。阿尔赫德大学，纽约州阿尔弗雷德。默里州立学院，肯塔基州默里。迪金森学院，宾夕法尼亚州切尔维尔。洛约拉学院，马里兰州巴尔的摩。东田纳西州立学院，田纳西州约翰逊城。路易斯安那百年学院，路易斯安那州什里夫波特。阿肯色理工学院，阿肯色州拉塞尔维尔。三一大学，德克萨斯州圣安东尼奥。东休斯顿州立教师学院，德克萨斯州亨茨维尔。哈丁-西蒙斯大学，德克萨斯州阿比林。中西部大学，德克萨斯州威奇托福尔斯。西德克萨斯州立学院，德克萨斯州峡谷。德保罗大学，伊利诺伊州芝加哥 中央密歇根教育学院，密歇根州蒙大拿州普莱森特，密歇根州 圣约翰大学，伊利诺伊州科利奇维尔西南密苏里州立学院，密苏里州斯普林菲尔德密歇根州立师范学院，密歇根州伊普西兰 堪萨斯州立教师学院，堪萨斯州匹兹堡 科罗拉多学院，科罗拉多州科罗拉多斯普林斯 威斯康星州立学院，密尔沃基，威斯康星州 加州州立理工学院，加利福尼亚州圣路易斯奥比斯波 东华盛顿教育学院，切尼，亚斯伯勒[ AG 000.8（1952 年 5 月 28 日）第 VI 号 .. 信号兵团陆军航空中心，蒙茅斯堡，新泽西州。-Btrectii:e 1952 年 7 月 1 日，信号兵团陆军航空中心成立，作为美国陆军部管辖下的二级活动。新泽西州蒙茅斯堡信号官
闭环实时深度网络推理平台……
† 同等贡献。*1760 Haygood Dr NE，亚特兰大，佐治亚州，美国。电子邮件：chethan [at] gatech.edu。简介：闭环实验是脑机接口 (BCI) 研究的关键组成部分。人工神经网络 (ANN) 是用于建模和解码神经活动的最先进的工具，但将其部署到闭环实验中却具有挑战性。研究人员需要一个框架，该框架既支持用于运行 ANN 的高级编程语言（例如 Python 和 Julia），又支持对低延迟数据采集和处理至关重要的语言（例如 C 和 C++）。为了满足这些需求，我们推出了 BRAND 实时异步神经解码系统 (BRAND)。材料、方法和结果：BRAND 可以在几乎任何标准 Linux 计算机上运行，并且由称为节点的进程组成，它们通过图中的数据流相互通信。BRAND 支持微秒精度的可靠实时执行，使其成为闭环神经科学和神经工程应用的理想平台。 BRAND 使用 Redis [1] 在节点之间发送数据，从而实现快速的进程间通信 (IPC)、对 54 种编程语言的支持以及跨多台计算机的分布式处理。开发人员只需进行极少的实施更改，即可在 BRAND 中无缝部署现有的 ANN 模型。在初步测试中，BRAND 在发送大量数据（1024 个通道的 30 kHz 模拟神经数据，以 1 毫秒的块为单位）时实现了快速的 IPC 延迟（<500 微秒）。BCI 控制通过一个图表进行测试，该图表通过以太网接收 30 kHz 微电极阵列电压记录，过滤和阈值化输入以获取尖峰，将尖峰分成 10 毫秒的箱体，应用解码模型，并更新光标在显示屏上的位置。在系统的初步演示中，BrainGate2 临床试验 (NCT00912041) 的参与者 T11 在径向 8 中心向外光标控制任务中实现了 2.84 ± 0.83 秒（53 次试验）的目标获取时间，其中 30 kHz 信号处理、线性解码、任务控制和图形均在 BRAND 中执行。未来的实验将结合 ANN；为了对 ANN 延迟进行基准测试，我们运行了基于 PyTorch 的循环神经网络解码器（10 个隐藏单元、30 个箱输入序列）并测量了延迟（N = 30,000 个数据包）。对于此配置，从信号输入到解码器预测的端到端延迟始终小于 2 毫秒（图 1）。我们还验证了 BRAND 可以实时运行两种流行的神经群体动态模型——通过动态系统进行潜在因子分析 (LFADS) [2] 和神经数据转换器 (NDT) [3]，使用其原始的 Tensorflow 和 PyTorch 实现，每 10 毫秒箱（256 通道数据）的延迟低于 6 毫秒。讨论：BRAND 支持低延迟 ANN 推理，同时提供与闭环 BCI 研究所需的数据采集、信号处理和任务代码的无缝集成。意义：BRAND 凭借其模块化设计和广泛的语言支持，简化了将计算模型从离线分析转换为闭环实验的过程，利用 ANN 的强大功能来改善多种环境下的 BCI 控制。致谢：这项工作得到了埃默里神经调节和技术创新中心 (ENTICe)、NSF NCS 1835364、DARPA PA-18-02-04-INI-FP-021、NIH Eunice Kennedy Shriver NICHD K12HD073945、NIH-NINDS/OD DP2NS127291、阿尔弗雷德 P.斯隆基金会、Burroughs Wellcome 基金会、作为西蒙斯-埃默里国际运动控制 (CP) 联盟一部分的西蒙斯基金会、NIH NINDS NS053603、NS074044 (LEM)、NIH NIBIB T32EB025816 (YHA)、NIH-NIDCD U01DC017844 和退伍军人事务部康复研究与发展服务 A2295R (LRH) 的支持。参考文献：[1] Redis https://redis.io/ 。[2] Pandarinath 等人，2018 年，Nat Methods doi：10.1038/s41592-018-0109-9。[3] Ye 和 Pandarinath，2021 年，神经元行为数据分析理论 doi：10.1101/2021.01.16。42695。
影响报告
捍卫者 Deanne Bray Jamila Cobham Myrna 和 Richard Fleming Fernando Gaytan Miye Goishi 和 Dara Schur Monique Guidry Nancy Harvey Marcia Henry Eve Hershcopf Denise Hingle 和 James Webster Wuin Hopkins Cheryl 和 David Howell Kathryn E. Jessup 和 Igor Zagatsky Anna Levine Pam Maffiei Torr Melling 和 Daniel Candelario 老消防站学校 Robin Phipps Bobbie Rose Michele Rutherford Bess 和 Steve Sternberg Nancy Strohl Moony Tong 纪念 Kim Kruckel Valley Oak 儿童服务机构 Teresa Williams Julia Wilson 纪念 Kim Kruckel、她的退休以及她多年的领导和服务 Champions BANANAS, Inc. Allison 和 Lester Bell Rachel Boyce Carol Brownstein 纪念 David Lieberman 加州儿童保育资源和转介网络儿童保育资源中心儿童发展资源 Lety Flores Erica Grubb Ernest Hammond III William霍夫曼 卡拉·詹森 卡利斯·金 基蒂·克鲁克尔 林赛·米尼亚诺 奥弗和艾米·杰瑟普 纳阿曼 贝蒂·诺德温德 普卢马斯农村服务中心 玛西娅·罗森 悼念帕蒂·西格尔和卡罗尔·史蒂文森 娜塔莎·萨加尔 谢思和沙林·谢思 亚历克斯和玛西娜·西蒙斯 琼·斯托里 玛金亚·沃德 南希·怀亚特 布拉德利和格雷塔·布朗洛
数据可运输性的简介和科学理由...
在2014年，文献中首先引入了循环修饰（GM）植物的环境风险评估（ERA）的数据可运输能力（DT），以支持基因修饰（GM）植物的环境风险评估（ERA）。从那以后，在许多国家和地区讨论了DT，作为防止在不损害时代质量的情况下重复监管研究的概念。然而，尽管其有用和科学上的合理性，但目前尚未很好地采用DT，并且世界各地的许多监管机构都需要在批准GM植物之前进行额外的国内CFT。基于当前情况，作者组织了一个平行的会议，题为“国际生物安全研究学会）在第16 isbr（国际生物安全研究学会），题为“ CFT的DT的介绍和科学合法性”。本会话主要由以下三个部分组成。第一位发言人，安德鲁·罗伯茨（Andrew Roberts）和阿比盖尔·西蒙斯（Abigail Simmons）概述了DT的概述，并概述了在同行评审的科学期刊中提倡的fiferd数据/结论的条件示例。接下来，分别由Kazuyuki Hiratsuka，Douglas Miano和Facundo Vesprini引入了一些国家/地区的DT采用现状，以及对阿根廷的理论案例研究。最后，引入了基于风险假设的DT方法，该方法是由该平行会话的五位发言者提前开发的。此处介绍的基于风险假设的DT方法预计将在未来在世界各地实施DT的讨论中发挥重要作用。在讨论期间，人们普遍认为，基于风险假设的DT的过渡在科学上是适当的，考虑到有几个国家已经进行了20年以上的确定局部CFT的积累证据，但他们没有发现与GM Crops中ERA评估界点有关的任何差异。
1 慈善机构发起新倡议，确保人工智能...
慈善机构启动新计划，确保人工智能促进公共利益 华盛顿特区：今天，十家领先的慈善机构宣布了一项大胆的新计划，以确保人工智能促进副总统卡马拉·哈里斯今天确定的需要领域的公共利益。参与的基金会致力于利用和协调拨款，以推动这些紧迫问题的进展。这些机构共同为公共利益工作贡献了超过 2 亿美元的资金，以减轻人工智能的危害并促进负责任的使用和创新。展望未来，他们将协调这一领域的新行动，并将在新的一年与跨部门参与者召开会议，评估进展情况。如果以负责任的方式开发、部署和使用人工智能技术，它可以帮助解决健康、气候、教育和其他问题方面的紧迫挑战。但人工智能系统也造成了重大而切实的危害——往往对边缘化社区的影响尤为严重——并对公民权利、人权、工人权利以及国家和国际安全构成严重威胁。此外，虽然人工智能的发展有可能促进经济繁荣，但持续、广泛共享的进步需要社区、工人、政府和公众的积极行动。随着人工智能系统的开发和部署加速，包括生成式人工智能在我们的经济和社会中的日益广泛使用，跨部门的专注和协调行动对于共同应对现有危害和新出现的挑战至关重要。参与这项倡议的慈善机构包括：大卫和露西尔·帕卡德基金会；民主基金；福特基金会；海辛-西蒙斯基金会；约翰·D和凯瑟琳·T·麦克阿瑟基金会；卡普尔基金会；Mozilla基金会；奥米迪亚网络；开放社会基金会；华莱士全球基金。上述慈善机构欢迎哈里斯副总统的领导，确定了五个关键需求领域，以帮助确保广泛分享人工智能的好处并减轻危害：
迈阿密海滩雇员退休
迈阿密海滩市养老金委员会会议的迈阿密海滩员工退休计划 2019 年 8 月 13 日星期二上午 10:00 市政厅养老金办公室会议室 董事会 James Boyd Lynn Bernstein Jason Casanova Jose Del Risco Ray Horday Jonathan Sinkes Mark Taxis Manny Villar Jr. John Woodruff 同意议程第 C-1 批准会议记录 – 2019 年 7 月 9 日 5 C-2 系统新成员 – 11 Jazmine Alphonse Shelecia Bartley Oliver De La Rosa Nunez Brandon McLean Hernan Martinez Reyes Yolibeth Garcia-Rivas Frank Rodriguez Paola Arboleda Emilio Batista Faustino Fernandez Blanco Damien Gonzalez Rodney Perez Marcela Pozo-Ortiz Michelle Romero Aida Sardinas纳希马·泰莱里亚 耶塞尼亚·多明格斯 普里西拉·奥利维拉 马里奥·里维拉 比安卡·怀特 古斯塔沃·阿朗佐 克里斯·萨兰多斯 阿玛利亚·阿里亚斯·埃斯皮诺萨 莫里斯·卡弗 阿德里安·加林多 帕特里克·梅斯-卡里斯 德文·西蒙斯 大卫·马克斯 克劳迪娅·奥萨 瓦莱丽·贝莱斯 杰西卡·阿拉尼 凯伦·迪克森 斯蒂芬尼·冈萨雷斯 艾米·科维亚特科斯基 乔西亚斯·佩雷斯·哈米里斯·巴尔加斯 C-3 新退休人员 –（无）C-4 新养老金领取者 – 12 Lidia Chavez Albert Hyman
蒂尔顿学校简介 2024-25
刘易斯与克拉克学院 路易斯安那州立大学 缅因海事学院 马里斯特学院 马里兰艺术学院 麻省艺术设计学院 麻省药学与健康科学学院 麦吉尔大学 麦克马斯特大学 梅里马克学院 迈阿密大学（牛津） 密歇根州立大学 密尔沃基工程学院 蒙大拿州立大学 曼荷莲学院 米伦伯格学院 纽约大学 北卡罗来纳州立大学 东北大学 诺维奇大学 欧柏林学院 老道明大学 俄勒冈州立大学 宾夕法尼亚州立大学 普拉特学院 普罗维登斯学院 普渡大学 伦敦大学玛丽女王学院 昆尼皮亚克大学 伦斯勒理工学院 罗德学院 罗彻斯特理工学院 伦敦大学皇家霍洛威学院 罗格斯大学（新不伦瑞克） 纽约州立大学布罗克波特学院 纽约州立大学布法罗分校 纽约州立大学奥尔巴尼分校 圣心大学 圣安瑟姆学院 萨尔维雷吉纳大学 圣地亚哥州立大学 萨凡纳艺术设计学院 塞瓦尼南方大学 西蒙斯大学 斯基德摩尔学院 南卫理公会大学 圣劳伦斯大学奥拉夫学院 石山学院 石溪大学 萨福克大学 雪城大学 天普大学 德克萨斯 A&M 国际大学 巴黎美国大学 罗马美国大学 伍斯特学院 俄亥俄州立大学 阿拉巴马大学 爱丁堡大学
社区维护的人口遗传模型标准库
1 俄勒冈大学生物系和生态与进化研究所，尤金，美国；2 牛津大学韦瑟罗尔分子医学研究所，牛津，英国；3 冷泉港实验室西蒙斯定量生物学中心，冷泉港，美国；4 北卡罗来纳大学教堂山分校遗传学系，教堂山，美国；5 哥本哈根大学全球研究所伦贝克地球遗传学中心，哥本哈根，丹麦；6 加利福尼亚大学洛杉矶分校生态与进化生物学系，洛杉矶，美国；7 麦吉尔大学人类遗传学系，蒙特利尔，加拿大；8 墨尔本大学数学与统计学院墨尔本综合基因组学，墨尔本，澳大利亚；9 弗莱堡大学数学随机学系，弗莱堡，德国；10 华盛顿大学基因组科学系，西雅图，美国； 11 美国亚利桑那州立大学生物设计研究所和生命科学学院，坦佩；12 美国加利福尼亚大学洛杉矶分校大卫·格芬医学院人类遗传学系，洛杉矶；13 以色列赫兹利亚赫兹利亚跨学科中心 Efi Arazi 计算机科学学院，赫兹利亚，以色列；14 美国斯坦福大学生物系，斯坦福，美国；15 美国哥伦比亚大学生态、进化与环境生物学系，纽约；16 美国康奈尔大学计算生物学系，伊萨卡，美国；17 俄罗斯联邦圣彼得堡信息技术与光学大学计算机技术实验室；18 墨西哥国立自治大学国际人类基因组研究实验室，墨西哥尤里基亚；19 美国亚利桑那大学分子与细胞生物学系，图森，美国；20 美国俄勒冈大学数学系，尤金，美国； 21 英国牛津大学李嘉诚健康信息与发现中心大数据研究所
美国确保清洁能源强劲转型供应链的战略
DOE 贡献者 Basore, Paul，首席科学家，能源效率和可再生能源办公室 (EERE)，太阳能技术办公室 Bromhal, Grant，代理主任，化石能源和碳管理办公室，矿产可持续性司 Browne, Samuel，国际关系专家，国际事务办公室，国际市场开发办公室 Caddy, Cherylene，高级顾问，网络安全、能源安全和应急响应办公室 Coplon-Newfield, Gina，参谋长，政策办公室 Cunliff, Colin，物理科学家，政策办公室 DeSomber, Kyle，机械工程师，EERE，水力技术办公室 Diamond, David，高级分析师，EERE，先进制造办公室 [来自美国地质调查局的详细人员] Frisch, Carla，首席副主任，政策办公室 Gilman, Patrick，监督管理和项目分析师，EERE，风能技术办公室 Goff, Michael，高级顾问，核能办公室 Hendrickson, Stephen，能源项目经理，技术转型办公室 Hollett，道格拉斯 (Douglas)，关键矿物与材料顾问，科学和能源部副部长办公室 梅莱娜 (Melaina)，马克 (Marc)，EERE，氢能与燃料电池技术办公室高级分析师 帕帕乔戈普洛斯 (Papageorgopoulos)，迪米特里奥斯 (Dimitrios)，EERE，氢能与燃料电池技术办公室主管科学家 佩雷拉 (Pereira)，安德烈 (Andre)，电力办公室项目经理 皮埃利 (Pielli)，卡特里娜 (Katrina)，政策办公室高级政策分析师 施拉格 (Shrager)，本杰明 (Benjamin)，电力办公室总工程师 西蒙斯 (Simmons)，布拉德 (Brad)，国际事务办公室主任，国际市场开发办公室 斯旺森 (Swanson)，弗朗西斯 (Frances)，特别助理，政策办公室 维德 (Veeder)，克里斯蒂 (Christy)，政策办公室高级顾问 温斯洛 (Winslow)，凯尔 (Kyle)，贷款项目办公室立法事务负责人 泽文 (Zevin)，阿维 (Avi)，总法律顾问办公室能源政策副总法律顾问