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光荣的Michelle Lujan Grisham
请知道，EPA已努力完成这些规则制定。EPA继续相信，在美国各地的社区遭受了PFAS污染的影响太长。这就是为什么该机构采取了历史行动来应对这一新出现的威胁，包括在《全面的环境响应，赔偿和责任法》（也称为超级基金会）下，发布有史以来第一个针对PFAS化学品的饮用水标准，并将两个PFA列为危险物质。我希望EPA，我们的州和部落合作伙伴很快能够将这两个RCRA规则添加到其保护人类健康和环境工具的武器库中。
Grissan可再生能源的信
此外，目前有一种真正的动力感，可以显着增加对绿色天然气的投资，并指出生物甲烷作为化石燃料的安全，灵活且具有成本效益的替代方案。在2022年，欧洲委员会设定了一个目标，即到2030年满足10％（350亿立方米）的天然气需求，到2030年，在英国，新的绿色天然气工作组正在推动类似的拉伸目标，以此作为满足清洁能力2030的手段，以满足2030年的2030年，未来的碳预算和未来的负电量目标。sepa可以并且应该与此类组织合作，以促进我们对能源系统的投资，并从头开始对新部门进行共同设计监管，而无需限制为苏格兰环境提供积极净值的活动。
Yehoshua Socol、Ariella Richardson、Imene Garali Zineddine、Stephane Grison、Guillaume Vares 等人。生物学和医学中的人工智能以及辐射防护研究：来自耶路撒冷的观点。人工智能前沿，2024 年，6，第 1291136 页。 10.3389/frai.2023.1291136。 irsn-04669199
虽然人工智能广泛应用于生物医学研究和医学实践，但其使用仅限于少数特定的实际领域，例如放射组学。“生物学和医学中的人工智能”研讨会（耶路撒冷，2023 年 2 月 14 日至 15 日）的参与者，包括研究人员和从业者，旨在通过探索人工智能的进步、挑战和观点来构建整体图景，并为人工智能应用提出新的领域。演讲展示了大型语言模型 (LLM) 在生成分子结构、预测蛋白质-配体相互作用和促进人工智能开发民主化方面的潜力。还讨论了医疗决策中的伦理问题。在生物应用中，多组学和临床数据的人工智能整合阐明了低剂量电离辐射对健康的相关影响。贝叶斯潜在模型确定了未观察变量之间的统计关联。医疗应用强调了非侵入性诊断的液体活检方法、识别被忽视疾病的常规实验室检查以及人工智能在口腔颌面成像中的作用。可解释的人工智能和多样化的图像处理工具改进了诊断，而文本分类则检测到了博客文章中的厌食行为。研讨会促进了知识共享和讨论，并强调了在放射防护研究中进一步发展人工智能以支持新出现的公共卫生问题的必要性。组织者计划继续将该计划作为一项年度活动，促进合作并解决人工智能应用中的问题和观点，重点是低剂量放射防护研究。邀请参与放射防护研究的研究人员和相关公共政策领域的专家在下一次研讨会上探讨人工智能在低剂量辐射研究中的效用。
立方体卫星的 TT 和 C 卫星 - 适用于 Grissom-1
2.1.1 无线电频率..................................................................................................................................................................................................................8 2.1.2 无线电天线..................................................................................................................................................................................................................................................10 2.1.3 卫星地面通道..................................................................................................................................................................................................................10 2.1.3 卫星地面通道..................................................................................................................................................................................................................1 . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . ... 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 17 号
已发布版本的引用（APA）：Jiménez-Luna，J.，Grisoni，F.， Weskamp, N. 和 Schneider, G. (2021)。人工智能在药物发现中的应用：最新进展和未来展望。药物发现专家意见，16(9)，949-959。https://doi.org/10.1080 /17460441.2021.1909567
摘要简介：人工智能 (AI) 启发了计算机辅助药物发现。机器学习（尤其是深度学习）在多个科学学科中的广泛应用，以及计算硬件和软件的进步等因素继续推动这一发展。关于人工智能在药物发现中的应用的最初怀疑态度已开始消失，从而使药物化学受益。涵盖的领域：回顾了人工智能在化学信息学中的现状。本文讨论的主题包括定量结构-活性/性质关系和基于结构的建模、从头分子设计和化学合成预测。重点介绍了当前深度学习应用的优势和局限性，以及对用于药物发现的下一代人工智能的看法。专家意见：基于深度学习的方法才刚刚开始解决药物发现中的一些基本问题。某些方法上的进步，例如消息传递模型、空间对称性保持网络、混合从头设计和其他创新机器学习范式，可能会变得很普遍，并有助于解决一些最具挑战性的问题。开放数据共享和模型开发将在人工智能药物发现的进步中发挥核心作用。