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我们的始终开启、始终自动且始终轻松的听力技术可在任何聆听环境中提供逼真、纯正的音质，无需做任何额外操作。Evolv AI 现在将其 40% 的噪音能量额外降低范围扩大到包括风噪和机器噪音。增强边缘模式可在汽车和其他车辆中提供更清晰的声音。
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1.0 引言 本文件构成了美国国家海洋和大气管理局 (NMFS) 国家海洋渔业局 (NMFS) 生物学意见 (意见)，根据经修订的 1973 年《濒危物种法》 (ESA) 第 7 节的规定，向作为牵头联邦机构的海洋能源管理局 (BOEM) 发出，关于其有条件批准《建设和运营计划》 (COP) 的影响，该《建设和运营计划》授权根据《外大陆架土地法》 (OCSLA) 建设、运营、维护和退役 Sunrise Wind 海上风电项目。申请人 Sunrise Wind 提议在租赁区域 OCS-A 0487 内建设、运营并最终退役一个商业规模的海上风能设施，该设施将包括多达 84 台风力发电机、一个海上换流站 (OCS-DC) 和相关的阵列间电缆以及将电力输送到陆地的输出电缆。 BOEM 是第 7 节协商的牵头联邦机构；其他行动机构包括安全与环境执法局 (BSEE)、美国陆军工程兵团 (USACE)、美国海岸警卫队 (USCG)、美国环境保护署 (EPA) 和 NMFS 保护资源办公室 1，他们各自根据与批准 COP 及其条件相关的法定和监管机构采取行动，因此具有相应的 ESA 第 7 节协商责任。本意见考虑了拟议的联邦行动（在本意见中统称为拟议行动）对行动区域内（定义见本意见第 3.0 节）的 ESA 列出的鲸鱼、海龟、鱼类和指定关键栖息地的影响。本次协商的完整行政记录将保存在我们的大大西洋区域渔业办公室。 1.1 监管机构 2005 年能源政策法案 (EPAct)，即公法 109-58，在外大陆架土地法案中增加了第 8(p)(1)(c) 节。该法案授权内政部长在外大陆架 (OCS) 颁发用于可再生能源开发（包括风能）的租约、地役权和通行权 (ROW)。部长将该权力委托给前矿产管理局，后来委托给 BOEM。实施该权力的最终法规 (30 CFR 第 585 部分) 于 2009 年 4 月 22 日颁布，并于 2023 年修订。这些法规规定了 BOEM 确定是否批准、修改后批准或不批准承租人的建设和运营计划 (COP) 的责任。承租人 Sunrise Wind 于 2020 年 9 月 1 日向 BOEM 提交了 COP，随后于 2021 年 8 月、2021 年 10 月、2022 年 4 月和 2022 年 8 月进行了更新2。2021 年 8 月 31 日，BOEM 根据《国家环境政策法》（NEPA）（42 USC § 4321 et seq.）发布了一份意向通知，准备一份环境影响声明（EIS）。评估潜在的生物和物理
乌兹别克斯坦乌兹别克斯坦风保证
•阿尔及利亚：2021年10月，阿尔及利亚成为EBRD的第73位成员。•白俄罗斯：自2020年初以来，没有批准新的公共部门/主权行动，并且在EBRD州长于2022年4月1日投票后，项目和技术合作活动的新融资被暂停。•贝宁和科特迪瓦：2024年4月，贝宁成为EBRD的第75名成员，也是第一个完成其会员流程的第一个撒哈拉以南非洲国家。2024年12月，科特迪瓦成为EBRD的第76名成员。两国会员申请均包括一项要求成为接收国的请求，一旦建立银行（“ AEB”）的协议的修改将被解决。•加纳，肯尼亚，塞内加尔和尼日利亚：自2023年股东大会以来，这些国家的当局已申请了EBRD会员资格，所有这些国家都得到了银行董事会的批准。每个国家必须在结束该过程之前满足最终会员资格要求。他们的会员申请包括成为接受国的请求。一旦EBRD会员资格完成，并且对AEB进行了修改，则将解决这些请求。•捷克共和国：2021年3月，该银行宣布将恢复专注于私营部门的活动，最多5年（在2007年底就停止了其“毕业现状”，停止了新的投资）。•塞浦路斯：临时任务于2020年底到期，银行已停止投资该岛上的任何新项目，但将继续管理现有的投资组合。•希腊：2018年12月，州长批准将EBRD的任务延长至2025年。•伊拉克：2023年11月，伊拉克成为EBRD的第74名成员。伊拉克表示有兴趣申请接受国的身份。•利比亚：2019年7月，他们成为该银行的71 ST股东。•俄罗斯：2022年4月1日，EBRD州长的投票后，项目和技术合作活动的新融资被暂停。自2014年克里米亚入侵以来，没有进行新的投资项目。•阿拉伯联合酋长国（阿联酋）：阿联酋于2021年9月成为EBRD的正式成员及其72股股东。阿联酋不会成为一个行动国家。
风在近海可再生能源上升高
3例如，新标准“技术和财务能力”先前被描述为“财务，技术和商业能力”；以前的“能源系统福利”是“能源系统的影响”； “更广泛的经济利益”以前是“指示性的经济发展机会”；先前“退役安排”是“指示性退役能力”； “合规性记录”似乎取代了健康和安全能力标准（或扩大它以捕获环境合规性）； IWI和Hapū“参与”以前是“在可行性之前和在可行性期间的参与”（内阁论文表明对条约定居点的关注稍微狭窄）； “现有的权利，利益和局限性”是全新的（我们在下面讨论了这一点的可能含义）； “国家安全或公共秩序风险”以前是“国家利益考虑”。3例如，新标准“技术和财务能力”先前被描述为“财务，技术和商业能力”；以前的“能源系统福利”是“能源系统的影响”； “更广泛的经济利益”以前是“指示性的经济发展机会”；先前“退役安排”是“指示性退役能力”； “合规性记录”似乎取代了健康和安全能力标准（或扩大它以捕获环境合规性）； IWI和Hapū“参与”以前是“在可行性之前和在可行性期间的参与”（内阁论文表明对条约定居点的关注稍微狭窄）； “现有的权利，利益和局限性”是全新的（我们在下面讨论了这一点的可能含义）； “国家安全或公共秩序风险”以前是“国家利益考虑”。
基于人工智能CNN的去噪对FDG PET放射组学的影响
成像方式如今已成为医学中必不可少的诊断工具。从 2009 年到 2019 年，美国的 CT、MRI 和 PET 检查数量分别增加了约 18%、42% 和 105%（1）。这种不断增长的需求已经超过了实际供应，导致法国/欧洲的 MRI 和 PET 扫描不合理地延迟了数周甚至数月（2）。适当的图像去噪可能有助于减少扫描时间，甚至减少 PET 的注射剂量。它可以增加检查次数，而不会影响太多工作时间或需要安装新的医学成像设备。深度学习作为人工智能 (AI) 的一个分支，可以构建有前景的去噪模型。我们专注于 PET 成像，因为它的扫描时间较长，因此去噪效果会更好。尽管许多研究实际上都在研究这种方法的临床表现，但它也可能影响其他新兴领域，如基于成像的预测模型、放射组学和其他 AI 应用 (3)。医学图像基本上是基于其密度 (CT)、磁性 (MRI) 或功能信息 (PET/SPECT) 的不同灰度级的视觉表示。灰度值的分布表征了信息的异质性。一个快速发展的领域称为放射组学，它提供了一种从图像中提取基于强度、形状、纹理的不同特征的方法，以构建预测模型 (4)。这种方法有望预测患者的结果。它们可能允许个性化治疗。例如，在肺癌中计算了一个包括放射组学特征的总体生存预测模型（5）。2013 年至 2018 年间，该领域的发表论文年增长率为 177.82%（6）。这些模型非常有前景，但仍需付出一些努力才能在常规临床环境中转化和实施它们（7）。人工智能在医学成像领域的应用尚处于早期阶段。在本文中，我们使用了深度学习，更具体地说是卷积神经网络方法，它们代表了人工智能技术的一个细分领域。如今，深度学习在图像重建、处理（去噪、分割）、分析和预测建模中发挥着关键作用。这些应用在未来将得到进一步发展（8）。在大多数这些任务中，它们的表现往往优于更传统的方法 ( 9 )。将这种基于 AI 的 PET/MR 去噪算法与临床数据进行比较，发现对比度与噪声比增加了 46.80 ± 25.23%，而仅使用高斯滤波器的对比度与噪声比仅为 18.16 ± 10.02%（10）。在（10）中研究的其他方法，如引导非局部均值、块匹配 4D 或深度解码器，分别将 CNR 提高了 24.35 ± 16.30%、38.31 ± 20.26% 和 41.67 ± 22.28%。也可以在重建期间执行去噪，但这无法在现有机器上实现。最重要的限制是所有这些方法都缺乏 FDA 或 CE 认证。我们的研究重点是 Subtle PET™（Subtle Medical，美国斯坦福，由法国 Incepto 提供）。它是一款经 FDA 和 CE 批准的 FDG PET（11）后处理去噪软件，基于卷积神经网络（CNN），这是最常见的图像处理深度学习架构。
使用去噪扩散概率模型生成真实的神经生理时间序列
近年来，深度生成模型对工程和科学产生了深远的影响，彻底改变了图像和音频生成等领域，并提高了我们建模科学数据的能力。特别是，去噪扩散概率模型 (DDPM) 已被证明可以准确地将时间序列建模为复杂的高维概率分布。实验和临床神经科学也将受益于这一进步，因为准确建模神经生理时间序列，例如脑电图 (EEG)、皮层电图 (ECoG) 和局部场电位 (LFP) 记录及其合成生成可以实现或改进各种神经科学应用。在这里，我们提出了一种使用 DDPM 建模多通道和密集采样的神经生理记录的方法，该方法可以灵活地应用于不同的记录模式和实验配置。首先，我们表明 DDPM 可以为各种数据集 11 生成逼真的合成数据，包括不同的记录技术（LFP、ECoG、EEG）和物种（大鼠、猕猴、人类）。DDPM 生成的时间序列准确捕获单通道和多通道统计数据，例如频谱和 13 相位幅度耦合，以及细粒度和数据集特定特征，例如尖锐的波纹。14 此外，可以根据实验条件或大脑状态等其他信息生成合成时间序列。我们展示了 DDPM 在几种神经科学特定分析中的实用性和灵活性，例如大脑状态分类和缺失通道的归纳以改进神经解码。总之，DDPM 可以作为神经生理记录的精确生成模型，并且在概率生成合成时间序列以用于神经科学应用方面具有广泛的实用性。20
脉冲脑电信号的图形去噪及其图形表示的效果
随着脑监测领域的快速发展，对处理相关信号的创新方法的需求日益增加。最近，图信号处理成为逐个信号分析的有力替代方案，它能够处理信号集合。对于自然接受图形表示的脑电图 (EEG) 信号尤其如此，每个电极对应一个图节点。这些信号经常被以重尾统计数据为特征的脉冲噪声破坏，从而导致传统去噪技术失败。为了解决这个问题，我们提出了一种基于分数低阶矩的有效正则化图滤波方法，该方法可以更好地适应重尾统计数据。对真实 EEG 测量结果（包括公开的 P300 数据集和癫痫信号）的实验评估表明，与成熟的 EEG 信号去噪方法相比，我们的方法具有更优异的去噪性能。