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约翰·阿塞林（John Asselin），702-515-5046，jasselin@blm。 ...
拉斯维加斯——土地管理局已就 Copper Rays 太阳能项目启动了为期 90 天的评论期，该项目是拟建的 700 兆瓦 (MW) 光伏太阳能项目，配备 700 MW 电池存储，位于内华达州奈县约 4,414 英亩的 BLM 土地上。“公众意见至关重要，因为我们将继续评估拟议项目，”帕朗普现场经理 Nicholas Pay 说。“最有用的意见涉及资源分析，特别是拟议行动和替代方案确定的环境影响，以及可以采取的减少或消除这些影响的潜在措施。” Copper Rays 太阳能项目将位于帕朗普山谷，紧邻克拉克县边界，位于帕朗普镇东南部，距离拉斯维加斯以西约 40 英里。资源管理计划修正案草案和环境影响声明 (EIS) 的 90 天评论期于今日开启，并将于 2024 年 12 月 19 日结束。BLM 打算举办一次虚拟和一次面对面的公开会议。会议详情如下：· 2024 年 10 月 22 日，太平洋夏令时间下午 6 点至晚上 8 点，内华达州帕朗普，Pahrump Nugget Hotel and Casino，681 NV-160，内华达州帕朗普，89048。· 2024 年 10 月 24 日，太平洋夏令时间下午 6 点至晚上 8 点，虚拟会议。注册网址：https://eplanning.blm.gov/eplanning-ui/project/2019523/510。截至 2024 年 9 月，拜登-哈里斯政府已批准在公共土地上开展 41 个可再生能源项目（10 个太阳能项目、13 个地热项目和 18 个发电机组项目），并超额完成了到 2025 年允许 25 千兆瓦可再生能源的目标。总体而言，土地管理局现已批准在公共土地上开展清洁能源项目，总发电容量约为 29 千兆瓦，足以为 1200 多万户家庭供电。
杰西的造血干细胞移植（HSCT）和细胞疗法计划：EBMT经验
Prof. Dr. Folkert W. Asselbergs is a consultant cardiologist, Prof of Translational Data Science at the University of Amsterdam, Chair of the Amsterdam Heart Center, founder of the Amsterdam Center of Computational Cardiology, Prof of Precision medicine at the Institute of Health Informatics, University College London, Chair data infrastructure Dutch Cardiovascular Alliance (www.dcvalliance.nl), and associate本节数字创新部分欧洲心脏杂志的编辑。最近，他建立了一个裸露的单位，该单元将提供一个框架，以进行常规护理中的务实试验，以通过提高指南依从性（www.nuddingtrials.com）来进行知识发现和改善患者护理的改善。他的研究计划使用来自电子健康记录，国家注册机构和大型基于人群的队列研究的现实世界大数据的重点。他发表了635篇论文，是教科书“人工智能在现实世界数据中的临床应用”的编辑。他是值得信赖的AI领域的几个（ - ）国家财团的协调员和Co-Pi，翻译数据科学和数字健康
已发表版本的引文 (APA)：Zwerwer, LR、van der Pol, S.、Zacharowski, K.、Postma, MJ、Kloka, J.、Friedrichson, B. 和 van Asselt, ADI (2024)。人工智能对重症监护病房机械通气患者治疗的价值：早期健康技术评估。《重症监护杂志》，82，第 154802 篇文章。https://doi.org/10.1016/j.jcrc.2024.154802
目的：人工智能 (AI) 系统对重症监护病房机械通气患者的健康和经济影响通常尚未得到研究。早期健康技术评估 (HTA) 可以使用现有数据和模拟来检查 AI 系统的潜在影响。因此，我们开发了一个通用健康经济模型，适用于对机械通气患者进行 AI 系统早期 HTA。材料和方法：我们的通用健康经济模型模拟了机械通气患者从住院到死亡的过程。该模型模拟了两种场景，即常规护理和使用 AI 系统进行护理，并比较了这些场景以估计它们的成本效益。结果：我们开发的通用健康经济模型适用于估计各种 AI 系统的成本效益。通过改变输入参数和假设，该模型可以检查 AI 系统在各种不同临床环境中的成本效益。结论：使用提出的通用健康经济模型，投资者和创新者可以在确定确切的临床影响之前轻松评估实施某种 AI 系统是否具有成本效益。早期 HTA 的结果可以通过支持开发决策、提供基于价值的定价、临床试验设计和目标患者群体的选择来帮助投资者和创新者部署 AI 系统。