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4D-175的临床前表征，一种基于AAV的新型研究玻璃体内基因治疗，用于地理萎缩
1。Mitchell和Al。Lanced 2018：392：1147–52。klein和al。Science 2005; 308：385-9。 3。 Edwards和Al。 Science 2005; 308：421-4。 4。 Raychaudhuri和Al。 非基因特2011; 43：1232-6。 5。 ding和al。 赎回2014年早期； 801：213-1 6。 Coffey和Al。 美国Acade 2007; 104：16651-6。 7。 ding和al。 AM J Pathol 2015; 185：29-4 8。 Vincenty和Al Viss Sci 2010的眼科投资； 51：5878-8 9。 Smail和Al。 眼科2012; 119：339-4Science 2005; 308：385-9。3。Edwards和Al。 Science 2005; 308：421-4。 4。 Raychaudhuri和Al。 非基因特2011; 43：1232-6。 5。 ding和al。 赎回2014年早期； 801：213-1 6。 Coffey和Al。 美国Acade 2007; 104：16651-6。 7。 ding和al。 AM J Pathol 2015; 185：29-4 8。 Vincenty和Al Viss Sci 2010的眼科投资； 51：5878-8 9。 Smail和Al。 眼科2012; 119：339-4Edwards和Al。Science 2005; 308：421-4。 4。 Raychaudhuri和Al。 非基因特2011; 43：1232-6。 5。 ding和al。 赎回2014年早期； 801：213-1 6。 Coffey和Al。 美国Acade 2007; 104：16651-6。 7。 ding和al。 AM J Pathol 2015; 185：29-4 8。 Vincenty和Al Viss Sci 2010的眼科投资； 51：5878-8 9。 Smail和Al。 眼科2012; 119：339-4Science 2005; 308：421-4。4。Raychaudhuri和Al。非基因特2011; 43：1232-6。5。ding和al。赎回2014年早期； 801：213-16。Coffey和Al。 美国Acade 2007; 104：16651-6。 7。 ding和al。 AM J Pathol 2015; 185：29-4 8。 Vincenty和Al Viss Sci 2010的眼科投资； 51：5878-8 9。 Smail和Al。 眼科2012; 119：339-4Coffey和Al。美国Acade 2007; 104：16651-6。7。ding和al。AM J Pathol 2015; 185：29-48。Vincenty和AlViss Sci 2010的眼科投资； 51：5878-89。Smail和Al。眼科2012; 119：339-4
机器学习授权地理信息系统：前进的空间分析和决策
在这个技术创新时代，机器学习技术与地理信息系统（GIS）的整合已成为一种用于空间分析和决策的变革性方法。此摘要探讨了机器学习与GIS之间的协同作用，突出了它们从空间数据，自动化分析过程并增强预测性建模功能的新见解的综合潜力。通过利用机器学习算法，例如神经网络，随机森林和支持媒介机，GIS从业人员可以更有效地解决复杂的空间挑战，从土地覆盖分类和城市增长建模到环境监测和灾难响应。通过案例研究和示例，该摘要证明了机器学习在GIS中的实际应用，这说明了其在促进我们对空间现象的理解中的作用，并为跨不同领域的基于证据的决策提供了信息。随着该领域的不断发展，拥抱机器学习的融合和GIS具有巨大的希望，可以释放空间分析的全部潜力并塑造更可持续和弹性的未来。说明性案例研究和示例展示了机器学习在GIS跨不同领域的实际应用。从土地覆盖分类和城市增长建模到环境监测和灾难响应，机器学习算法提供了多功能解决方案，以应对各种空间挑战。通过利用机器学习与GIS之间的协同作用，我们可以为通往更具数据驱动，知情和公平世界的途径绘制道路。通过机器学习和GIS的融合，研究人员和从业人员获得了对复杂空间现象的前所未有的见解，使他们能够做出数据驱动的决策，这些决策既可以知情又可以采取行动。展望未来，机器学习和GIS的融合具有巨大的希望，可以促进我们对空间动力学的理解并塑造更可持续和韧性的未来。随着该领域的不断发展，采用这种跨学科方法对于释放空间分析的全部潜力，促进创新以及应对本地，地区和全球规模的紧迫社会挑战至关重要。
TxDOT 路面管理信息系统的地理信息系统 (GIS) 需求评估 (FHWA/TX-0-1747-2)
路面管理系统的构成及其目标对于不同类型的机构来说可能大不相同，无论其管理的是机场、州高速公路网、市政街道网还是收费公路。这项研究的目的是对 TxDOT 目前使用的路面管理信息系统进行改进，以优化整个德克萨斯州的系统路面性能。在实施 GIS 以提高系统效率之前，最好先了解当前系统的目标和目的。德克萨斯州路面管理信息系统 (PMIS) 已经开发和使用多年。该系统的目标主要强调了中央设计部门管理路面修复和新建筑预算的必要性。尽管路面性能变化很大，但已投入大量资源改进系统中的各个模型，以准确预测路面随时间的性能。当前的 PMIS 使用高度复杂的分析过程来汇总来自全州的路面评估和路面库存数据，以便预测该州 25 个地区的最佳修复项目。德克萨斯州是一个非常大的州，天气和土壤条件存在显著差异。炎热干燥的西德克萨斯州土壤具有良好的承载能力，其路面设计与东德克萨斯州土壤潮湿、承载能力较差的地区的路面设计有很大不同。在该州南部地区，开级配沥青路面的表现更好，这些地区的冻融循环次数比德克萨斯州狭长地带少。TxDOT 认识到，由于该州各地天气和土壤条件不同，路面性能存在很大差异，因此必须在每个地区做出路面修复和优先排序的当地决定。虽然路面评估数据是在设计部门的路面部分全州汇总的，然后进行分析并以报告格式报告给地区，但地区工程师及其工作人员会制定自己的优先级和修复策略。
犹他州医疗补助受益人之间身体健康合并症和居住的社会经济状况的地理差异
要研究社会经济剥夺与复杂需求之间的关系，被定义为精神和身体合并症，我们对成人犹他州医疗补助受益人进行了横断面回顾性队列分析。我们的分析包括犹他州≥18岁的地理编码地址的医疗补助受益人（n = 157,739）。我们将受益人地址进行地理编码，并将其分配给人口普查组。我们将块组（Singh地区剥夺指数）的社会经济状况与复杂需求的比例进行了比较，根据群集分析为1个身体状况，定义为抑郁症或≥2个身体状况≥1个心理健康状况。空间映射是通过与医疗补助覆盖的精神卫生设施覆盖的伯爵分组的流行率分位数进行的。复杂需求的流行率为18.9％（n = 29,742）； > 3次急诊务访问的受益人有12.8个有复杂需求的几率。 39.7％的受益人的年度费用超过5,000美元。具有复杂需求的受益人之间的共同合并条件是高血压（56.0％），高脂血症（35.5％），抑郁症（68.8％），焦虑症（56.2％），药物使用（16.0％）和酒精使用障碍（15.2％）。剥夺较高的人口普查组组的复杂需求比例较高（ρ= 0.21，p <0.001）。存在复杂需求流行率的统计学上显着的空间自相关（Moran的I指数：0.65； P <0.001）。六个高规模的人口普查街区没有精神卫生设施。社会经济剥夺增加的地区的复杂需求和精神卫生设施的比例更大。针对身心健康状况的综合计划，重点是社会经济剥夺领域，可能使犹他州等人口中的医疗补助接收者受益。
美国动脉粥样硬化性心血管疾病患者流感疫苗接种的种族和地理差异：在 COVID-19 环境下再次凸显其重要性
a 美国德克萨斯州休斯顿贝勒医学院医学系心脏病学科 b 美国德克萨斯州休斯顿迈克尔·E·德贝基退伍军人医疗中心心脏病学科 c 美国德克萨斯州休斯顿休斯顿卫理公会医院德贝基心血管中心心脏病学科心血管预防与健康分部 d 美国德克萨斯州休斯顿卫理公会研究所成果研究中心 e 美国德克萨斯州休斯顿迈克尔·E·德贝基 VA 医疗中心卫生服务研究与发展质量、有效性和安全创新中心卫生政策、质量与信息学计划 f 美国德克萨斯州休斯顿霍尔科姆大道 2002 号贝勒医学院医学系卫生服务研究科 g 美国德克萨斯州休斯顿贝勒医学院医学系心血管研究科
使用深度学习来预测大麦基班克的地理起源对基因组环境协会研究
基因组环境协会（GEA）是一种通过与环境参数结合遗传变异来识别适应位点的方法，从而提供了提高作物弹性的潜力。但是，其在Genebank配件上的应用受到丢失的地理来源数据的限制。为了解决这一限制，我们探索了神经网络来预测大麦加入的地理起源，并将估算的环境数据整合到GEA中。神经网络在交叉验证方面表现出很高的精度，但偶尔会产生可行的预测，因为模型仅被视为地理位置。例如，一些预测的起源位于不可理的区域内，例如地中海。使用大麦开花时间基因作为基准，GEA整合了估算的环境数据（n = 11,032），与常规GEA（n = 1,626）相比，在开花时间基因附近的基因组区域进行了部分一致但互补的检测（n = 1,626）（n = 1,626），从而突出了GEA与估计的GEA的潜在的互补的GEA，并在互补的GEA中突出了。同样，与我们最初的假设相反，可以通过增加样本量来预期GEA性能会有显着改善，我们的模拟产生了意外的见解。我们的研究表明，通过预测丢失的地理数据，GEA方法的敏感性对相当大的样本量的敏感性有潜在的局限性。总体而言，我们的研究通过与GEA进行深入的学习来提供有关利用不完整的地理起源数据的见解。我们的发现表明，需要进一步开发GEA方法来优化估算的环境数据的使用，例如结合区域GEA模式，而不是仅仅关注大型景观跨等位基因频率和环境梯度之间的全球关联。
Microsoft Word-快速响应报告＃153-使用空间数据和地理技术来响应9月11日的恐怖袭击。htm
紧急管理社区敏锐地意识到映射技术（地理信息系统（GIS），遥感和全球定位系统（GPS））在支持应急操作方面的潜力（Mileti 1999，Cutter 2001）。尽管有这种认识，但对地理技术在应急响应中的应用和经验的系统知识在某种程度上受到限制。9月11日对世界贸易中心的袭击以及纽约市EOC的丧失提供了评估地理技术对灾难性灾难事件的使用的机会。掌握这些信息，我们可以开始确定可以告知其他社区的问题，并希望增加有关GIS和相关地理技术如何改善紧急准备和响应能力的知识基础。
牵头组织：Elevate Quantum, Inc. (EQ) 是非营利实体和牵头申请人。地理边界：丹佛-科罗拉多州奥罗拉联合统计
核心技术领域 (CTA)：量子信息技术 (QIT)，重点关注量子计算、传感、网络和支持硬件中的高 TRL 应用。QIT 利用量子力学来解锁变革性技术。预测表明，仅量子计算一项就将解锁 3.5 万亿美元的价值，其在金融、人工智能和材料分析领域的应用也已获得关注。1 量子传感和网络也在迅速发展，量子支持硬件行业已经实现盈利并快速增长，以支持 QIT 的研究和工业化。2 QIT 本身就是一场革命，它还有助于加速其他所有 KTFA，对美国的经济和战略安全至关重要。3 今天做出的决定将影响 QIT 的发展轨迹，并决定谁将从地缘政治和公平方面受益。
社区发展计划
3。METHODOLOGY FOR THE CONSTRUCTION OF COMMUNITY DEVELOPMENT PLANS 13 3.1 Community Development Plans in the CLD Project 13 3.2 Stages of the Community Development Plans 14 3.2.1 Geographic Plan for Community Selection 14 3.2.1.1 Steps for the geographic plan 14 3.2.1.2 Community Selection 15 3.2.1.3 Community Post Selection 15 3.2.2 Community Diagnosis (Quantitative and Qualitative) 15 3.2.2.1 Household-family Perspective 15 3.2.2.2 Community Perspective 17 3.2.3.集体建设战略行动19 3.2.4。起草社区发展计划19 3.2.4.1社区发展计划结构20 3.2.5社区发展计划批准20 3.2.5.1将CDP移交给社区21 3.2.5.2基于PDCS 22 3.3增强社区组织和领导力22