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![FAA-2024-1029] 资助机会通知](/simg/6/6564c917eec884da5240cd5c1de8b19fea0808fd.png)
FAA-2024-1029] 资助机会通知
摘要：美国运输部 (DOT) 联邦航空管理局 (FAA) 宣布有机会申请约 2.69 亿美元的 2023 财年补充自由裁量补助金。这是机场改善计划 (AIP) 项目拨款机构下的一个竞争性拨款计划。AIP 的目标是协助有资格接受拨款的机场所有者和运营商（赞助商）开发和改善全国机场系统。FAA 将根据 AIP 赞助商和项目资格实施 2023 财年补充自由裁量补助金。此外，2023 财年补充自由裁量补助金将与 DOT 的 2022-2026 财年战略框架保持一致，网址为 https://www.transportation.gov/administrations/office-policy/fy2022- 2026-strategic-framework。
第二次 NASA/FAA/DoD 联合老旧飞机会议
适用于外模线应用的高级耐腐蚀涂层……………………………………………………………………………………………………………………………………………………………………………………………… 波音幻影工厂，华盛顿州西雅图；S. Ray Taylor 和 Chad Hunter，弗吉尼亚大学，弗吉尼亚州夏洛茨维尔；Gordon Bierwagon 和 Brendon Carlson，北达科他州立大学，北达科他州法戈；Joshua Du 和 Matthew Damron，Chemat Technology, Inc.，加利福尼亚州北岭；Michael S. Donley，空军研究实验室，俄亥俄州赖特-帕特森空军基地
DOT/FAA/AR-95/43 轴向裂纹扩展和机身
进行了混合实验-数值研究，以建立在加压飞机机身中存在或不存在多点损伤 (MSD) 的情况下的实用裂纹扭结标准。修改了 Ramulu-Kobayashi 裂纹扭结标准，以预测沿 MSD 线的自相似裂纹扩展以及随后在撕裂带附近的扭结。进行了仪器化双轴试验样品和小型机身断裂实验，以生成裂纹扭结和裂纹速度数据，然后将其输入到断裂样品的大变形弹性动力学有限元模型中。计算出的混合模式 I 和 II 应力强度因子以及扩展裂纹之前的大轴向应力用于评估自相似裂纹扩展和裂纹轨迹上的裂纹扭结标准。预测和测量的裂纹扭结角度和位置之间具有极好的一致性。通过计算和测量的应变计数据的匹配进行了额外的验证。
囊性纤维化中的铁缺乏：横截面单...
在2016年1月，我们在由Biotrial药理学中心（法国Rennes）代表BIAL-PORTELA＆CA的I期临床试验中获悉了严重不良事件（SAE）。sa（圣马梅德·杜·科罗纳多（coronado），portugal）。试验涉及化合物BIA 10-2474，该药物旨在抑制脂肪酸酰胺水解酶（FAAH）。经过两个初始阶段（单一升级剂量高达100 mg和动力学食物相互作用研究），并消除了任何不愉快的SAE，即阶段的阶段，该阶段旨在检查多种剂量的效果（5或6次每日剂量），导致了6名参与者的SAE，这些参与者都被接受了最高测试的剂量剂量剂量（50 mg）。这是一种阈值效应，因为没有报道SAE，以前给志愿者的剂量较低，为20 mg。最严重的症状具有中心神经系统特征，最糟糕的是与昏迷迅速导致脑死亡相关的症状。在其他5个住院的细节中，有2个受到严重的神经系统损害（显然在几天之内有临床改善）。由于这些事件，审判立即被暂停。更多信息（包括审判协议）可在法国国家医学和健康产品安全机构（ANSM）1的网站上获得1。该机构最近还发布了总结
Flavia Fedeles，医学博士，福特，
皮肤病理学中的分子技术产生了突破性的发现。直到最近，这些进步仅限于肿瘤的诊断和分类。然而，这些技术的新颖用途也在炎症条件下出现。在皮肤病学对话的这一集中，弗拉维亚·费德尔斯博士采访了加利福尼亚大学皮肤病理学董事总经理兼病理学和皮肤病学教授杰夫·诺斯（Jeff North），旧金山大学对皮肤病理学领域的最新进步及其对皮肤病学家和患者的实际影响。此集的5个关键要点包括：
Nasfaa的“ Off the Cuff”播客 - 第318集成绩单
所以这就是为什么我称其为盲点。因此，在我们进入这些之前，让我们回顾一下令人满意的学术进步。和一个定量和定性组成部分令人满意。如此质量，定性的关键词，这就是学生作品的质量，通常由GPA衡量。定量，您会想到数量，这是学生的学术工作的数量，并且以最大的时间范围和节奏来衡量。尽管对于我们的非术语，基于订阅和时钟小时的学校，PACE是最近的变化之一。在学校中删除了这类类型的学校，尽管最大的时间范围确实适用，但这些类型的学校不必衡量步伐。和最大时间范围可以作为最大尝试的信用或最大时间来完成日历时间。因此，在四年制的学位上，您有六年的时间来完成它。必须遵循非术语，时钟小时和基于订阅的程序的最大时间范围。
Graeme F. Woodworth，医学博士，FAANS，FACS
22 South Greene Street, S-12-D 马里兰大学医学中心 巴尔的摩，MD 21201 gwoodworth@som.umaryland.edu (o) (410) 328-6148 (f) (410) 328-0756 实验室：转化治疗研究组 655 West Baltimore Street Bressler 研究大楼，Rm。 8-055 Baltimore, MD 21201 (o) (410) 706-3255 (l) (410) 706-3256 教育背景 1997 理学学士，化学（主修）、经济学（辅修），塔夫茨大学 2005 医学博士，约翰霍普金斯大学医学院 研究生教育与培训 2005-2006 实习医生，约翰霍普金斯医院外科部，马里兰州巴尔的摩 2006-2011 住院医生，约翰霍普金斯医院神经外科部，马里兰州巴尔的摩 2009-2011 研究员，约翰霍普金斯大学医学院神经肿瘤学-NCI / 癌症医学纳米技术项目，马里兰州巴尔的摩 2011 研究员，脑神经内窥镜检查，威尔康奈尔医学院神经外科部，纽约2011-2012 马里兰州巴尔的摩市约翰霍普金斯医院神经外科部助理主任
从 FAANG 到餐桌：应用高度注释的基因组来改善养殖动物生产
简介联合国粮食及农业组织 (FAO) 报告称，到 2050 年全球人口可能达到 97 亿，到 2100 年将增至 112 亿 (https://population.un.org/wpp/Publications/Files/Key_Findings_WPP_2015.pdf)。人口增长对全球粮食体系提出了多重挑战，全球粮食体系需要利用更少的自然资源生产出更健康的食品，减少对环境的影响，保护生物多样性，并灵活地适应不断变化的社会期望。要满足这一需求，就需要对养殖动物的健康和福利进行环境可持续的改善，并提高效率和多样化（例如，包括更多适合当地环境的物种）[1]。为实现这些目标所需的育种策略和管理实践的变化将需要建立在提高准确使用基因型预测世界养殖动物（包括陆生和水生）表型的能力的基础上（图 1）。在这里，我们描述了一系列研究重点，以应对当前和未来的挑战，这些研究重点以动物基因组功能注释（FAANG）项目 [ 2 ] 的进展、成功和资源为基础。FAANG 的第一阶段专注于基础数据生成以表征表达和调控基因组区域，以及管理和提供带注释的养殖动物基因组 [ 2 ，3 ]。这些主要基于个体层面的高深度方法 [ 3 ]。这个团体现在面临的主要挑战是利用这些资源将基因型、表型和遗传价值联系起来，以便将这项研究从实验室转化为现场的工业应用。为了有效实现这一目标，我们需要为大量动物生成功能基因组信息，而不是依赖少数经过深入注释的个体。此外，到目前为止，大多数数据集来自由异质细胞群组成的组织，阻碍了
健康中的机器学习利用
在快速技术发展的时代，机器学习是包括健康在内的各个领域的一种重要方法。机器学习提供了解决方案来独立分析数据而无需监督，从而促进了疾病和临床决策的诊断。遇到的问题是健康数据的大量和分析复杂性需要有效的自动方法。本研究旨在通过文献综述方法回顾机器学习在诊断和预测疾病中的应用。分析方法是在各种机器学习算法上进行的，例如物流回归，随机森林，神经网络，K-Nearest邻居（KNN）和基于相关文章的支持向量机（SVM）。本研究机器学习的结果能够在早期诊断，疾病预测和健康数据分类中提供有效的解决方案，例如糖尿病，高血压，心脏病，肺癌，肾脏衰竭和阿尔茨海默氏症。应用诸如高参数调整和合成少数民族过度采样技术（SMOTE）之类的技术已被证明可以显着提高模型的性能。