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量子收购基于休斯顿的MWD供应
联盟计划将其下一代高速遥测与MWD Supply现有的“ X-Tool”产品线相结合。模块化升级将为现有的X-Tool平台提供175°C高扭矩和高螺旋的EM选项。此外，量子将提供MWD供应中185°C“热洞”产品线的升级，以满足 +175°C子集中对井的不断增长的需求。作为交易结构的一部分，MWD Supply的首席执行官Jim Chambers II将加入新实体的董事会，而Jim Bush将担任董事长兼首席执行官。
n:.A CQJ~ - 竞选财务委员会
2. 2022 年 9 月 20 日，吉姆·舒尔茨的明尼苏达州总检察长竞选团队接受了 Pine Bend PAC 以 2,500.00 美元的价格提供竞选捐款的提议或协议，这是违反明尼苏达州法规§ 21 lB.15，subd. 2 的非法和腐败的竞选公司。2. 2,500.00 美元是 Pine Bend PAC（“政治行动委员会”）向詹姆斯·舒尔茨和吉姆·舒尔茨的明尼苏达州总检察长竞选团队提供的捐款，后者是明尼苏达州法规§ 211 B .15，subd. 2 中定义的公司。 1 ( 1 )，即科赫工业公司 (Koch Industries, Inc.)、弗林特山资源松本有限责任公司 (Flint Hills Resources Pine Bend, LLC) 或科赫公司公共部门有限责任公司 (Koch Companies Public Sector, LLC)，根据该法规被禁止制定，但得到了詹姆斯·舒尔茨或吉姆·舒尔茨明尼苏达州总检察长竞选团队的授权或明示或暗示的同意，或与其合作或协同，或应其要求或建议制定，如下所示：
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。
Pepper Construction 的领导力发展
每位参会者都将收到一本《领导力挑战》第七版（2023 年）：1981 年至 1982 年间，吉姆和巴里开始探索这个问题：“领导者在发挥个人最佳水平时会做什么？”这个问题的提出引发了一系列开创性的研究，这些研究成果发表在他们于 1987 年首次出版的书中。1988 年，他们推出了第一版 LPI®：领导力实践清单® 评估。在回顾个人最佳领导经历时，很明显每个案例都涉及某种挑战。从那时起，吉姆和巴里改变了组织和个人讨论和处理领导力的方式。通过收集的 500 万份调查问卷和数百项研究，吉姆和巴里证明了领导力是每个人的事——它是一套每个人都可以教授、学习和实践的技能和行为。领导力与个性无关；它与行为有关——一套可观察的技能和能力。当 Jim 和 Barry 首次着手发现有效领导者在个人最佳状态时会做什么时，他们收集了数千个普通人的故事——当被要求回忆起领导力巅峰经历时，他们回忆起的那些时刻。尽管文化、性别、年龄和其他变量存在差异，但这些“个人最佳”故事揭示了类似的行为模式。Jim 和 Barry 发现，当领导者体验到个人最佳状态时，他们会表现出五种核心实践，即“模范领导力的五种实践®”。这些实践共同构成了《领导力挑战®》的基础。最新版本包括过去几年的以下重大挑战：COVID-19 大流行、乔治·弗洛伊德之死的后果、2021 年 1 月 6 日在美国首都发生的暴力示威、大辞职、乌克兰冲突和气候变化辩论。出现的一个重要教训是“挑战是实现伟大的机会”。要了解更多信息，请访问 https://www.leadershipchallenge.com/
开发和表征缺乏Ⅴ因子的 CRISPR 细胞模型以纠正突变
1 康普顿斯大学生物学院遗传学、生理学和微生物学系, 28040 马德里, 西班牙; luisserr@ucm.es (LJS); jdepablo@ucm.es (JADP-M.) 2 Jiménez Díaz 大学医院基金会健康研究所，Jiménez Díaz 大学医院基金会，28040 马德里，西班牙； mariano.garcia@quironsalud.es (MG-A.); rocio.olivera@quironsalud.es (RO-S.)； damian.garcia@uam.es (DG-O.) 3 马德里自治大学外科系，28049 马德里，西班牙 4 西班牙罕见疾病生物医学研究网络中心 (CIBERER) 能源、环境和技术研究中心 (CIEMAT) 创新造血疗法部分化和细胞计数部门，28040 马德里，西班牙；jc.segovia@ciemat.es * 通信地址：aliras@ucm.es
推荐引用 推荐引用 Samuel D. Hodge Jr.，《人工智能在医疗保健中的医学和法律影响 - 未解决的法律领域》，28 Rich. JL & Tech 405（）。可从以下网址获取：https://scholarship.richmond.edu/jolt/vol28/iss3/1
[1] 詹姆斯“吉姆”科里根在工作了一天后回到家，头痛欲裂，而且随着时间的推移，头痛愈演愈烈。2 他躺下，但房间开始旋转，视力模糊。他感觉到有什么不对劲，便去了急诊室，等候区里挤满了寻求医疗救助的人。一名护士叫来了吉姆，她从屏幕上读出了各种问题。他的回答产生了计算机响应，表明他可能中风了，需要进行计算机断层扫描 (CT)。病人立即被送往放射科，进行了 CT 扫描。二十秒后，计算机显示吉姆患有缺血性中风，并通知主治医生病人需要组织型纤溶酶原激活剂来溶解血栓，恢复脑血流。3 采取了适当的措施，病人迅速成功康复。 [2] 这一场景并非科幻电影的剧本，而是人工智能 (AI) 如何推动医疗保健发展的表现。通过使用与人类相似的技术，
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DUNCAN HUNTER，加利福尼亚州，主席 CURT WELDON，宾夕法尼亚州 JOEL HEFLEY，科罗拉多州 JIM SAXTON，新泽西州 JOHN M. M C HUGH，纽约州 TERRY EVERETT，阿拉巴马州 ROSCOE G. BARTLETT，马里兰州 HOWARD P. “BUCK” M C KEON，加利福尼亚州 MAC THORNBERRY，德克萨斯州 JOHN N. HOSTETTLER，印第安纳州 WALTER B. JONES，北卡罗来纳州 JIM RYUN，堪萨斯州 JIM GIBBONS，内华达州 ROBIN HAYES，北卡罗来纳州 KEN CALVERT，加利福尼亚州 ROB SIMMONS，康涅狄格州 JO ANN DAVIS，弗吉尼亚州 W. TODD AKIN，密苏里州 J. RANDY FORBES，弗吉尼亚州 JEFF MILLER，佛罗里达州 JOE WILSON，南卡罗来纳州 FRANK A. L O BIONDO，新泽西州 JEB BRADLEY，新罕布什尔州 MICHAEL TURNER，俄亥俄州约翰·克莱恩，明尼苏达州 坎迪斯·S·米勒，密歇根州 迈克·罗杰斯，阿拉巴马州 特伦特·弗兰克斯，亚利桑那州 比尔·舒斯特，宾夕法尼亚州 塞尔玛·德雷克，弗吉尼亚州 乔·施瓦茨，密歇根州 凯茜·M·C·莫里斯，华盛顿州 迈克尔·科纳威，德克萨斯州 杰夫·戴维斯，肯塔基州
