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解释器：我从哪里开始？确定保护融资是否可以对您有效的第一步
从根本上讲，保护融资工具旨在提供可持续的资金流和/或提供投资回报率。产生现金流量和来自自然投资的回报需要某人愿意支付的价值流。这就是为什么林业和农业企业具有相关商品（例如木材和农作物）对投资者来说更为直接的途径：现金流以及提供投资回报率的能力。生态系统服务，无论是碳固换，洪水调节还是改善的空气质量都与实际成本有关。但是，为了提供投资回报率，金融工具需要使三个不同的群体保持一致：愿意为服务付费的人，从交付中受益的人以及将得到补偿的人。
新型风险预测模型，以确定心律不齐右心肌病中的不良心力衰竭结果
方法和结果：来自中国北京福威医院的290例心律失常右心心肌病患者的纵向和观察人群，并研究了来自瑞士苏黎世大学心脏中心的99名患者，并进行了随访数据。研究的主要终点是归因于HF的心脏移植或死亡。该模型是通过COX回归分析来预测风险的，并经过内部验证的。在4.92±3。03年的随访期间，有48名患者达到了主要终点。风险预测模型的决定因素是室心室射体分数，血清肌酐水平，中度严重的三尖瓣反流和心房颤动。可植入的心脏扭曲器 - 除颤器并未减少不良HF结果的发生。
GAO-08-997 航空安全：联邦航空管理局已采取措施确定其已做出正确的医疗认证决定
美国联邦航空管理局 (FAA) 致力于使美国航空系统成为世界上最安全的航空系统之一。然而，2005 年运输部监察长调查发现，FAA 向一小部分患有心脏病、精神分裂症、药物或酒精成瘾等不合格疾病的飞行员颁发了医疗证明。根据您的请求，我们的报告回答了以下问题：(1) FAA 使用什么程序来证明飞行员申请人符合医疗标准，(2) FAA 如何确定医疗证明已正确颁发？在实现这些目标的过程中，GAO 研究了 FAA 指导和联邦法规；采访了联邦官员；分析了 FAA 的申请审查程序、质量保证计划及其对国家驾驶员登记册的使用；并对 FAA 的飞行员登记册和社会保障管理局的残疾计划进行了数据匹配。数据匹配无法确定领取残疾福利的飞行员是否患有使其无法获得 FAA 医疗证书的疾病。GAO 未在本报告中提出建议。交通部总体上同意我们的调查结果。FAA 和社会保障管理局提供了技术澄清，我们酌情采纳了这些澄清。
无需手动分割来确定 MRI 的大小和体积。侧脑室分割概念验证
手动分割繁琐、耗时且依赖于操作员，目前被用作验证自动和半自动方法的黄金标准，这些方法可量化 2D 和 3D MRI 图像的几何形状。本研究检验了手动分割的准确性，并概括了一种消除手动分割使用的策略。经过培训的人员手动测量 1 个月至 9.5 岁正常婴儿和脑积水婴儿的 MR 侧脑室图像。我们根据 MRI 研究创建了侧脑室的 3D 打印模型，并通过水置换准确估计了其体积。MRI 幻影由获得的 3D 模型和图像制作而成。使用之前开发的人工智能 (AI) 算法，该算法采用从图像中提取的四个特征，我们估计了幻影图像的脑室体积。当水置换装置得到的体积（黄金标准）与自动化测量的体积之间的差异小于 2% 时，该算法即通过认证。然后，我们将手动分割后的体积与通过认证的自动化获得的体积进行比较。通过手动分割确定的侧脑室体积在不同操作员之间和同一操作员之间的差异分别高达 50% 和 48%，而手动分割矢状图产生的误差高达 71%。这些误差是通过直接与认证的自动化得到的体积进行比较确定的。手动分割引起的误差足够大，会对决策产生不利影响，从而导致治疗效果不佳；因此，我们建议尽可能避免手动分割。
GAO-08-997 航空安全：FAA 已采取措施确定它做出了正确的医疗认证决定
美国联邦航空管理局 (FAA) 致力于使美国航空系统成为世界上最安全的航空系统之一。然而，2005 年运输部监察长调查发现，FAA 向一小部分患有心脏病、精神分裂症、药物或酒精成瘾等不合格疾病的飞行员颁发了医疗证书。根据您的请求，我们的报告将解决以下问题：(1) FAA 使用哪些程序来证明飞行员申请人符合医疗标准，(2) FAA 如何确定医疗证书已正确颁发？在实现这些目标的过程中，GAO 研究了 FAA 指导方针和联邦法规；采访了联邦官员；分析了 FAA 的申请审查程序、质量保证计划及其对国家驾驶员登记册的使用；并对 FAA 的飞行员登记册和社会保障管理局的残疾计划进行了数据匹配。数据匹配并不能确定领取残疾福利的飞行员是否患有使他们无法获得 FAA 医疗证书的疾病。GAO 未在本报告中提出建议。交通部基本同意我们的调查结果。联邦航空局和社会保障局提供了技术澄清，我们酌情采纳了这些澄清。
使用 45ZCF-GREET 确定清洁运输燃料生产途径生命周期温室气体排放的指南
本文件介绍了使用阿贡国家实验室 (ANL) 开发的 45ZCF-GREET 模型（2025 年 1 月版）计算运输燃料生产生命周期温室气体 (GHG) 排放的方法。该模型被命名为“45ZCF-GREET”，因为它是为了支持 IRC 第 45Z 条授权的清洁燃料 (CF) 税收抵免而开发的。45ZCF-GREET 包括可持续航空燃料 (SAF) 和非 SAF 燃料的原料特定燃料生产途径。SAF 生产途径利用 40BSAF-GREET 中包含的途径，40BSAF-GREET 是与跨机构可持续航空燃料生命周期分析工作组合作开发的，并考虑了 EPA 在 2023 年 12 月 13 日关于《清洁空气法》第 211(o) 条的信函中提供的信息，1并与 UST 协商，用于实施 40B 税收抵免。
一种定量方法，用于确定在离子辐照的金属中空隙肿胀期间不受注入的间隙和表面影响影响的区域
Figure 1 Cross-sectional TEM micrographs of Fe irradiated at 475 C to (a-1) 50 peak dpa by 5 MeV Fe ions, (a-2) 50 peak dpa by 3.5 MeV ions, (a-3) 50 peak dpa by 2.5 MeV ions, (a-4) 50 peak dpa by 1 MeV ions, (b-1) 100 peak dpa by 5 MeV ions, (b-2) 100 peak DPA乘以3.5 MeV，（B-3）100峰值DPA乘以2.5 MeV，（B-4）100峰值DPA乘以1 MeV离子。箭头指示梁照射方向。红色实心曲线是SRIM计算的DPA曲线，黑色虚拟曲线是植入的Fe曲线。在每个显微照片的底部显示了表面空隙的裸露区域的宽度。
迁移的皮肤γδT细胞确定nippostrongylus brasiliensis感染期间肺免疫和组织损伤之间的平衡
许多蠕虫寄生虫在感染过程中通过多个宿主或迁移，但是在这些组织中如何调节免疫力仍然很少了解。为了研究感染的组织间通信的cel骨和分子方面，我们建立了一种使用组织迁移的线虫nippostrostrostrongylus brasilien-sis的经皮感染模型。高维分析表明，皮肤γδT细胞被激活，结合细胞运动相关的转录途径，并在寄生虫入侵后离开皮肤。白细胞迁移的化学和遗传抑制可防止IL-17-产生γδT细胞在肺中的积累。值得注意的是，绕过感染的皮肤阶段，从而防止皮肤γδT细胞介导，会抑制肺中IL-17早期产生的增加，而相反，会导致IFN-γ的增强，以及肺损伤的增加。总体而言，我们的数据强调了一个关键的皮肤 - 肺轴，调节宿主 - 寄生虫相互作用并保护肺部健康。
使用40BSAF-GREET 2024
当前的文件描述了40BSAF-GREET 2024特征生命周期温室气体（GHG）可持续航空燃料（SAF）生产途径的排放，该途径包括在模型中，并提供了用于在40b和6426（40B税收抵免）（40B税收抵免）内部的SAF税收抵免目的使用模型的说明（40B税收抵免）（Internal Evenue）（I.R. I.R. I.R. I.R. I.R。美国能源部（DOE）预计需要对40BSAF-GREET模型进行重大修订。但是，如果将来对模型进行了修订，则预计这些未来版本将伴随着描述修订的其他支持文档。该模型特定于40B税收抵免的温室气体排放量，因此其使用将不适合其他目的，包括确定其他税收抵免或其他联邦计划的资格。
使用计划行为理论确定美国国内外大学生的 COVID-19 疫苗接种意愿和行为
接种疫苗是预防 COVID-19 等传染病最有效的策略。由于大学生接种疫苗的意愿较低，因此他们是 COVID-19 疫苗的重要目标；然而，关于国际大学生疫苗接种状况的研究有限。本研究探讨了计划行为理论 (TPB；态度、感知行为控制、主观规范和行为意图) 中的社会心理因素与学生接种全程 COVID-19 疫苗和计划接种加强针的关系。学生是通过 Amazon mTurk 和美国一所州立大学的注册办公室招募的。我们使用二元逻辑回归来检验学生的社会心理因素与完整的 COVID-19 疫苗接种状况之间的关联。采用分层多元回归来评估这些因素与学生接种加强针意愿之间的关系。我们样本中的大多数学生（81% 的国际学生和 55% 的国内学生）都接种了完整的疫苗系列。态度与所有学生的完全疫苗接种状况显著相关，而感知的行为控制与国内学生的状况显著相关。学生接种 COVID-19 疫苗的意愿与他们接种加强针的意愿显著相关，国际学生在接种加强针意愿方面的得分更高。在综合大学生群体中，态度、接种 COVID-19 疫苗的意愿和主观规范与学生接种加强针的意愿显著相关。研究结果支持 TPB 在循证干预措施中的潜在效用，以提高大学生的 COVID-19 疫苗接种率。本文讨论了对利益相关者的影响和未来的研究方向。