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转学途径指南 2022-2023 - 入学
BAE 400 高级研讨班 1 BAE 402 生物系统工程设计 I 2 BAE 403 生物系统工程设计 II 2 BIO 152 生物学导论 II 3 BIO 152 EE 305 电路与电子学 3 EM 221 静力学 3 EM 302 可变形固体力学 3 EM 313 动力学 3 MA 214 微积分 IV 3 MA 214 ME 220 工程热力学 I 3 ME 330 流体力学 3 BAE 502 生物系统建模 3 PHY 232 普通大学物理学 4 PHY 232 PHY 242 普通大学物理实验室 1 PHY 242 TBS XXX 生物科学选修课* 3 TBS XXX 生物系统工程核心选修课* 9 TBS XXX 技术选修课* 9 WRD 204 技术写作* 3
HWAF 场地评估取件清单 FEVA 表格 32-641
注意：有调查结果的报告必须提交 ACAP。没有调查结果的报告无需采取进一步行动。活动将提交活动纠正行动计划（ACAP 摘要报告 FEVA 表格 32-601）NLT IAW HWMP 下方检查报告中指定的日期。如果未在指定日期之前收到 ACAP，将通过 MSG 指挥官向指挥官或主任发送备忘录。
国家肺癌最佳治疗途径
• 满足 SCP 癌症等待时间的要求，即对疑似癌症的患者 62 天的等待时间， • 改善癌症患者的体验，以及 • 改善整个威尔士的癌症患者治疗结果，使其与欧洲最佳治疗结果相媲美。肺癌 NOP 旨在帮助肺癌服务提供者及其委托人了解有效且高效的肺癌治疗途径的基本结构。它采纳了英国国家最佳肺癌治疗途径 (NOLCP) 中的许多建议，该途径是在 2017 年 NHSE 肺癌临床专家组广泛征求利益相关者意见后制定的 1 。本质上，它是为了确保治疗途径的每个阶段都快速进行，与患者的沟通有效，并且整个肺团队以协调但灵活的方式工作，始终关注患者的治疗过程。人们认识到，引入国家肺癌最佳治疗途径可能会给肺癌多学科团队带来挑战。但是，引入全国认可的临床认可途径将有助于改善服务。他们还将为初级保健提供转诊到二级保健的流程的清晰度和一致性，包括获得诊断的机会，以确保患者及时通过系统。
海军武器站海豹滩太平洋海岸高速公路区域再利用环境评估公共范围界定情况说明书
海军将使用环境评估的结果来确定 NEPA 流程的下一步。如果发现会产生重大影响，且无法缓解到不重大的水平，则需要准备一份环境影响声明。如果调查结果表明环境影响并不重大，海军将准备一份“无重大影响调查结果”，其中将描述海军如何确定拟议行动不会产生重大影响。然后，海军可以继续执行选定的替代方案。
FHWA-HRT-22-063：增强车辆燃油经济性预测和其他车辆运行成本评估
总体而言，潜在用户对 VOC 模型的早期兴趣和计划使用支持了以下假设：更新后的 VOC 模型将引起更多关注，并被政府和非政府实体使用。研究承包商在研究过程中以及更新后的 VOC 模型交付后开展了推广活动。此次推广活动向来自学术界、政府和私营部门的数百名利益相关者介绍了这些程序和模型。感兴趣的各方联系了 FHWA，有时直接联系了研究承包商，以获取有关模型的更多信息，其中包括一家私营公司，该公司表示计划将该方法纳入其路面生命周期评估软件中。
空间领域感知任务 超越地球同步轨道 (GEO) 地月公路巡逻系统 (CHPS)
仅在未来十年，前往月球和月球表面的交通量预计就会大幅增加。就像国防部监测地球附近太空的活动一样，监测地球静止轨道上方的航天器对于确保操作安全以及在对手采取任何有害行动时进行归因也是必要的。CHPS 将为太空部队提供急需的太空领域感知数据，并协助 NASA 完成将宇航员安全降落在月球上的任务，以及识别和跟踪潜在危险的近地小行星。
联邦公路管理局
努力在联邦资助的地面交通研究中增加人工智能和机器学习的使用，是发展和完善联邦政府在开发与人工智能和机器学习相关的技术方面的作用的更广泛计划的一部分。由于人工智能研究和开发 (R&D) 领域不仅包括联邦政府，还包括非营利组织和私营部门行业，因此有必要明确联邦政府应如何投资研发。为澄清这一问题，国家科学技术委员会人工智能特别委员会于 2019 年发布了《国家人工智能研究与发展战略计划》的更新版和《2016-2019 年进展报告：推进人工智能研发》。(1) 该计划概述了联邦政府机构应如何优先考虑联邦资助的人工智能研发，为它们提供应对长期挑战的框架，同时也承认各个机构的预算、能力和使命。随着公共和私营部门的发现推动了可用技术的发展，联邦政府将继续修改其如何支持人工智能和机器学习研发工作的计划。
FHWA-HRT-22-016：公路路面和结构混凝土的机器学习和火山灰
r. Ley 进行了第二次演讲，内容与他的 EAR 计划项目有关。这次演讲重点介绍了他的团队迄今为止研究的材料和物理测试结果。他还强调了合作大学计划进行的一些额外特性分析工作和耐久性测试。Ley 博士创建了一个初步的粉煤灰性能计算器，研究人员可以在其中输入有关材料主要化学成分的数据，并通过与其他反应性结果的比较来推断混凝土的潜在强度。（1）该网站使用机器学习算法来预测强度和扩散系数。该算法不会给出精确的预测，而是预测性能是高于、低于还是与仅含波特兰水泥的混合物相同。粉煤灰性能计算器的图像如图 4 所示。