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4.8-Thomas-Laurent-Rivada.pdf
• 针对企业和政府应用进行了优化 • 面向点对点连接 • 使用 ISL 实现全球场所到场所连接 • 全双工对称上行和下行链路 • 高数据速率（每条链路从 100 Mbps 到 10 Gbps） • 真正的全球覆盖（极点到极点，所有海洋）
劳伦·克瑙森伯格女士 空军部长办公室首席信息官 待定
背景软件生命周期——开发、分发和维护开源软件产品的生命周期大致可以分为开发、分发和维护。开发是指指定软件的功能并编写代码来实现所需的功能；分发是指适当地打包软件并将其提供给最终用户（在软件依赖关系的情况下，最终用户可能是软件开发人员）的过程；维护是指修复错误（通常称为“bug”）、更新软件以保持与其他软件和硬件系统的兼容性以及将任何更新纳入该软件依赖关系的过程。由于现代敏捷软件具有不断发展的特性，这些生命周期阶段经常有很大重叠，功能会定期添加到不断分发和维护的软件中。
2021年1月25日，劳伦·唐尼女士助理...
OR2021-01885亲爱的唐尼女士：您询问某些信息是否受《公共信息法》（《法案》）的公开披露，《政府法典》第552章。您的请求已分配ID＃862236（PIR＃R007019）。总检察长办公室（“ OAG”）收到了有关合同，协议，账单，发票，支付记录或涉及八个指定个人或商业组织中任何一个的付款的信息。OAG指出，它将发布大多数请求的信息，并表示将根据政府法规第552.136条编辑信息。1根据德克萨斯州民事诉讼规则192.3和德克萨斯州的证据规则503。我们考虑了提交的论点，并审查了已提交的代表性信息样本。2最初，OAG承认，我们同意，提交的信息遵守政府法规第552.022条的约束。第552.022节提供，部分提供：
绿色专利的证据 Lauren Cohen、Umit G.......
全球经济中没有哪个企业或部门不受创新影响。在均衡状态下，创新者会蜂拥而至（创新也会发生在创新资本回报率最高的地方）。在本文中，我们记录了绿色专利生产中强有力的实证模式。具体而言，我们发现石油、天然气和能源生产公司（环境、社会和治理 (ESG) 得分较低且通常被明确排除在 ESG 基金投资范围之外的公司）是美国绿色专利领域的关键创新者。这些能源生产商生产的绿色创新更多，而且质量明显更高。我们的研究结果提出了一个重要的问题：当前许多以 ESG 为重点的政策的排除——以及明确的撤资运动的发生率不断增加——是否是最佳的，或者基于奖励的激励措施是否会带来更有效的创新成果。
已发布版本的引用 (APA)：Bowness, J., El‐Boghdadly, K., & Burckett‐St Laurent, D. (2021)。人工智能在超声引导局部麻醉中的图像解释。麻醉学，76 (5)，602-607。https://doi.org/10.1111/anae.15212
超声引导下局部麻醉教育和培训建议。区域麻醉和疼痛医学 2009；34：40 – 6。4.Turbitt LR、Mariano ER、El-Boghdadly K。区域麻醉的未来方向：不只是行家。麻醉 2020；75：293 – 7。5.Bowness J、Turnbull K、Taylor A 等。在超声引导下局部麻醉过程中识别变异解剖结构：临床改进的机会。英国麻醉学杂志 2019； 122 : 775 – 7。6。Drew T、Vo MLH、Wolfe JM。隐形大猩猩再次来袭：专家观察员的持续注意力不集中。心理科学 2013；24：1848 – 53。7。Connor CW。麻醉学中的人工智能和机器学习。麻醉学 2019；131：1346 – 59。8。James Lind Alliance。麻醉和术前护理前 10 名。http://www.jla.nihr.ac.uk/priority-setting-partnerships/anaesthesia- and-perioperative-care/top-10-priorities/（2019 年 11 月 15 日访问）。9.C ^ ot e CD，Kim PJ。麻醉学中的人工智能：走向未来。多伦多大学医学杂志 2019；96：33 – 6。10.Karpagavalli S、Jamuna KS、Vijaya MS。机器学习方法用于术前麻醉风险预测。国际工程与技术最新趋势杂志 2009；1：19 – 22。11。Oh TT、Ikhsan M、Tan KK 等人。一种新的神经轴麻醉方法：应用自动超声脊柱标志识别。BMC 麻醉学 2019；19：57。12。Wijnberge M、Geerts BF、Hol L 等人。机器学习衍生的术中低血压预警系统与标准护理对选择性非心脏手术期间术中低血压深度和持续时间的影响。美国医学会杂志 2020； 323 : 1052 – 60。13。Sippl P、Ganslandt T、Prokosch HU 等。全身麻醉期间插管后缺氧的机器学习模型。健康技术与信息学研究 2017；243：212 – 6。14。Lee CK、Ryu HG、Chung EJ 等。丙泊酚和瑞芬太尼靶控输注期间双谱指数的预测：一种深度学习方法。麻醉学 2018；128：492 – 501。
备忘录2021年3月12日至
2019年10月，品牌从美国运输部海事管理局（MARAD）退休，在那里她是高级执行局的成员，担任港口和水道副行政办公室。劳伦（Lauren）指挥了超过20亿美元的国家港口基础设施现代化计划；为计划，资金和融资港口以及模式间基础设施项目提供联邦援助的一种。她负责美国海洋高速公路倡议的持续发展以及该机构对深水港口的离岸能源许可以及港口运输计划。劳伦（Lauren）领导海上运输系统国家咨询委员会（MTSNAC），并在交通运输部国家旅行与运输基础设施，美国商学院和该部创新委员会的国家旅行与运输基础设施咨询委员会任职咨询委员会任职。，她定期与该部门的美国建筑局协调，为美国的复杂多模式/海上基础设施项目提供援助。