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对laurus tamala叶提取物的研究为1M HCl中软钢的环境可接受的腐蚀抑制剂：电化学，DFT和
laurus tamala叶提取物（LTLE）已在1M盐酸培养基中用作软钢腐蚀抑制剂。化学（减肥）和电化学研究，以评估提取物的腐蚀速率和抑制效率百分比。电化学极化结果表明，植物叶提取物作为混合型抑制剂的功能。通过减肥方法在升高的温度下测试抑制剂的稳定性。通过吸附机制来解释腐蚀抑制机制，并且LTLE成分遵守软钢的Langmuir吸附等温线。通过FT-IR技术评估提取物的组件的相互作用。分别通过SEM，AFM和水接触角技术来表征表面形态，粗糙度和疏水性。根据减肥方法记录，24小时的最高抑制效率为96.21％。此外，DFT计算通过电子供体 - 受体相互作用揭示了抑制剂的吸附。
2023-2028 Laurier可持续发展行动计划
“可持续性”一词是指当代和后代的环境，经济和社会福祉。可持续性不仅是环保主义。嵌入了可持续性的大多数定义中，也关注社会问题和经济发展。可持续性文化是指共同的价值观，规范，语言和实践，重点是做出促进社会，经济和环境可持续性的个人和社会选择。社会可持续性是指所有人的多样性，包容性和公平框架。也是这个概念的关键是一个蓬勃发展的文化和知识社会，支持可见和不可访问的少数民族以及负担得起的资源。经济可持续性是指通过最佳手段来保护现有资源的保护和管理，以实现长期来实现负责任，有益和财政平衡的发展方法。环境可持续性是指最大程度地减少环境影响，增强和保护自然环境的策略和活动。
CV.pdf - Lauren Sukin 博士
2023 年 LSE 研究和影响力支持基金（20,000 英镑） 2023 年 LSE 全球研究基金补助金（2,500 英镑） 2023 年 LSE 紧急补助金（19,945.50 英镑） 2022-2023 年 IRD 研究助理计划（1,546 英镑） 2022-2023 年美国中心研究助理计划（3,092 英镑） 2019 - 2022 年斯坦福跨学科研究生奖学金（学费、津贴、4,000 美元） 2020 - 2022 年国际政策学者联盟和网络奖学金 2017 - 2022 年斯坦福大学多元化包容与创新基金补助金（14,350 美元） 2021 年军事行动分析夏季研讨会奖学金 2021 年斯坦福大学研究生研究机会补助金（5,000 美元） 2021 年欧洲研究补助金斯坦福大学中心（$2,000） 2021 年研究生暑期助学金，斯坦福东亚研究中心（$4,100） 2021 年研究补助金，斯坦福大学弗里曼·斯波利研究所（$1,500） 2020 - 2021 年教学导师奖学金，斯坦福教学与学习中心（$1,200）
Stubhub-Laura-Dooley-remarks.pdf - 白宫
2023 年 3 月 21 日星期二 下午好，感谢您有机会参加今天的讨论。 我叫 Laura Dooley，是 StubHub 的全球政府关系主管。 StubHub 成立于 2000 年，通过为粉丝提供一个安全透明的购票和售票平台，彻底改变了二级票务市场。 我们行业领先的 FanProtect 保证和客户服务帮助 StubHub 成为全球领先的票务转售市场。 作为一个市场，StubHub 为买家和卖家提供服务。 我们不直接出售门票。 StubHub 提供连接买家和卖家的平台，以及确保这些交易成功的基础设施。 我们的卖家设定他们的票价并收取销售收益。 StubHub 从交易中获得的唯一收入是向买家和卖家收取使用我们服务的费用。 我们的费用是透明的，并在任何交易完成之前向买家和卖家完全披露。尽管如此，我们认为，通过联邦法规要求“全包定价”来提高价格透明度，对所有消费者来说都是向前迈出的积极一步，不仅是在现场活动售票方面，而是在整个商业领域。StubHub 的立场是根据我们自己在全包定价方面的经验得出的。2014 年，该公司自愿转向全包定价，认为这是消费者的期望，并将为企业创造竞争优势，最终将迫使其他行业效仿。不幸的是，更广泛的行业并没有采用全包定价，这让买家感到困惑，StubHub 处于明显的竞争劣势。StubHub 的全包定价让买家感到困惑，他们认为我们的价格不包括费用，因此比竞争对手贵。结果导致市场份额从 StubHub 大幅转移到我们的竞争对手手中。为了保持竞争力，StubHub 在 2015 年秋季恢复了行业的传统定价模式。同时，为了增强买家的购买力，我们推出了一个可选的显示切换功能，让买家可以在交易早期查看包含预估费用的价格。这一经验促使 StubHub 认为，联邦立法或规则制定不仅是必要的，而且对于在整个现场活动票务行业以及整个商业领域公平实施全包定价至关重要。
海军海上后勤中心 Laurel Imes 女士
• 财产责任支持 ‐ 物资财务改进审计准备 (FIAR) ‐ NAVSEA 监察长合规性 ‐ 数据完整性和转换 ‐ 库存和验证 ‐ 唯一物料主数据 (UMM) • 仓库运营 ‐ 中央接收 ‐ 库存管理 ‐ 收货和装载 ‐ 物资发放 ‐ 一般存储和仓储 ‐ 保存和包装 ‐ 装运和运输 ‐ 交通管理支持
DeLauro 关于 2023 年政府拨款立法的声明...
我支持摆在我们面前的 2023 财年政府拨款法案，这是一揽子 12 项拨款法案，旨在为帮助我们的社区做出重要投资。该法案还包括继续打击俄罗斯侵略和帮助遭受自然灾害破坏的地区。长期以来，我们的经济一直在为亿万富翁和大公司服务，他们利用自己的权力来制定预算。但在过去两年里，我们努力扭转这一趋势，重新投资于勤劳的人民、小企业和有需要的社区所依赖的项目。他们终于开始纳税了。我来到华盛顿就是为了做到这一点，我受到了领导人工作的启发，他们在绝望的时刻促成了改变生活的胜利，这些胜利的影响至今仍能感受到。这些领导人就像休伯特·汉弗莱一样，曾在这些大厅任职，他们认为“政府的道德考验”在于我们如何对待那些“处于生命的黎明……生命的黄昏……和生命的阴影中”的人。我一直将此作为指导原则。我们面前的这些法案通过了政府的道德考验——它们触及我们国家的每一个角落，影响着人们生活的每一个阶段。凭借 1.7 万亿美元的可自由支配资源，我们在非国防政府项目上投入了有史以来最高的资金，同时确保了我们的社区和国家的安全。这笔资金帮助我们解决美国家庭面临的最大问题，包括通货膨胀
标题：临床环境中的人工智能：迈向可靠结果预测的实际实施 Simon Tilma Vistisen 1,2 Tom Joseph Pollard 3 Steve Harris 4 Simon Meyer Lauritsen 5,1
用于预测不良临床事件的高级统计模型已在文献中无处不在，我们经常听说人工智能或机器学习 (ML) 等概念将颠覆医学。鉴于外科手术和重症监护入院期间产生的数据量，这些临床领域是 ML 应用的典型。然而，面对巨大的关注和巨大的研究成果，迄今为止经过临床验证和实施的算法却很少。1 在麻醉和重症监护领域，我们所熟悉的令人信服的脓毒症预测研究很少，但它们要么规模较小 2 ，要么不是设计为随机对照试验。3 在本文中，我们广泛讨论了 ML 在现实世界中实施困难的一些原因。其中一些原因与方法论有关，另一些原因与临床背景有关。提出问题很少有机器学习研究人员非常熟悉临床环境，因此许多机器学习研究的开展方式不易转化为临床应用也就不足为奇了。恰当地构建机器学习研究（即正确定义临床事件和预测任务）需要跨学科知识和详细的方法讨论。例如，对于预测任务，构建框架包括确定临床结果、指定预测的准确时间、选择观察窗口等。这些细节有时考虑不周，有时描述不清。构建框架是正在开发的机器学习模型的支柱，评估是在构建框架的背景下进行的。4 因此，如果没有明确且具有临床相关性的构建框架，看似高性能的模型可能仍然无法在临床上使用。5 许多机器学习研究试图解决临床相关问题，但将问题过度简化到最终失去临床相关性的地步。机器学习研究中无处不在的病例对照构建框架/设计就是一个很好的例子，研究人员试图解决与临床现实不符的临床相关问题。经典病例对照研究的证据水平很弱，而且这种设计的缺陷（如选择偏差）不会因为研究应用了机器学习技术而消失。在创建能够做出预测并随时间更新的模型方面，在“验证研究”中应用病例对照设计往往会产生应避免的时间偏差。6 当发布以这种方式开发的黑箱预测算法时，结果往往是阳性预测值急剧下降，6 并且用户不可能知道哪些事件警报值得信任。观察数据的性质许多研究都是基于对大量回顾性收集的数据集的分析，缺失数据是一种常见且自然的现象。由于数据很少随机缺失，因此缺失数据的处理通常是一个主要问题。我们可以想到一个简单的生理示例，即休克/低血压时 SpO 2 无法测量。临床示例是急诊科 (ED) 采集动脉血气的患者与未采集动脉血气的患者之间的差异。临床医生决定获取该血气。观察结果的存在或缺失告诉我们一些重要的事情。更进一步说：血气是在何时何地采集的？如果在心脏手术恢复室术后最初几个小时采集，那么很可能获得该实验室测试结果以告知 FiO 2 调整，这表明与 ED 患者不同的“实验室存在风险”。一项大型回顾性研究发现，仅仅“存在实验室测试订单，无论有关测试结果的任何其他信息如何，都与
引用：Seo, Sangwon, Kennedy-Metz, Lauren R, Zenati, Marco A, Shah, Julie A, Dias, Roger D 等人。2021 年。“面向 AI 教练推断医疗保健中的团队心理模型一致性。”2021 年 IEEE 情境管理认知和计算方面会议 (CogSIMA)，2021 年。
摘要 — 共享的心理模型对于团队成功至关重要；然而，在实践中，由于各种因素，团队成员的模型可能不一致。在安全关键领域（例如航空、医疗保健），缺乏共享的心理模型可能导致可预防的错误和伤害。为了减轻此类可预防的错误，我们在此提出了一种贝叶斯方法来推断团队成员在执行复杂医疗任务过程中心理模型的不一致。作为一个示例应用，我们使用两个模拟的基于团队的场景来演示我们的方法，这些场景源自心脏手术中的实际团队合作。在这些模拟实验中，我们的方法推断出模型不一致，召回率超过 75%，从而为计算机辅助干预增强手术室中的人类认知并改善团队合作提供了基础。