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案例研究 - 麦迪逊地区技术学院太阳能：里德斯堡和阿特金森堡校园
在过去的两年中，学校还委托了新的古德曼南麦迪逊校园的125千瓦系统，该系统是该学校早期学院STEM学院的所在地，并在新的早期学习校园里有150 kW的系统，该校园是学校儿童和家庭教育中心的所在地。该学院的商业大道太阳能教育实验室设有30 kW的平膜屋顶，倾斜的木板屋顶，杆子安装和地面安装的光伏系统，以及储能和电动汽车充电单元。实验室为学生提供了可再生能源技术的动手经验，为下一代技术人员准备太阳能行业的职业准备。
Aeug Madison Solar，LLC肯塔基州发电和传输申请委员会
1。申请人信息KRS 278.706（2）（a）负责人：Mark Randall 2。拟议网站KRS 278.706（2）（b）负责人的描述：Mark Randall 3。公告证据KRS 278.706（2）（c）负责人：Mark Randall 4。遵守当地条例和法规KRS 278.706（2）（d）负责人：Mark Randall 5。挫折要求KRS 278.706（2）（e）负责人：Mark Randall 6。公共参与活动KRS 278.706（2）（f）负责人：Mark Randall 7。努力在现有的电力发电设施附近定位KRS 278.706（2）（g）负责人：Mark Randall 8。服务证明KRS 278.706（2）（H）负责人：Mark Randall 9。对肯塔基电力传输系统的影响KRS 278.706（2）（i）负责人：Mark Randall 10。当地经济影响KRS 278.706（2）（J）负责人：Mark Randall11。环境违规记录KRS 278.706（2）（k）负责人：马克·兰德尔12。网站评估报告KRS 278.706（2）（L）负责人：Mark Randall
人工智能平台用于识别复发风险较高的原发性前列腺癌患者 Wei Huang, MD1,2, Parag Jain2, Ramandeep Randhawa2,3, Bijay S Jaiswal2, Samuel Hubbard1, Hirak Basu4, Rajat Roy2 1威斯康星大学麦迪逊分校病理学和实验室医学系, 2加利福尼亚州PathomIQ, Inc, 3南加州大学数据科学和运营系, 4MD 安德森癌症中心 GU 肿瘤学系
目前，尚无批准的原发性前列腺癌 (PCa) 辅助疗法。由于距离复发时间较长，且缺乏预测一线治疗后复发的强有力生物标志物，因此无法在短时间内完成临床试验并获批辅助疗法。人工智能 (AI) 为从 PCa 组织中提取关键形态特征作为人眼无法发现的预后标志物提供了独特的机会 [1-3]。我们构建了一个基于 AI 的平台来分析 PCa 的 H&E 染色组织学图像。我们的平台可以准确检测、分级和量化患者组织图像中的 PCa [4,5]。在这里，我们展示了该平台如何通过无监督提取来识别形态特征，这些特征表明根治性前列腺切除术 (RP) 后 3 年内出现生化复发，准确率为 84%。我们的结果表明，与目前临床使用的任何其他标志物相比，我们的方法更能预测术后疾病复发。
Madison Dearborn Partners 和 CoVant Management 将收购领先的 AISR 技术解决方案提供商 AEVEX Aerospace
与我们的集体专业知识完美契合，我们相信 AEVEX、其员工和客户都将受益
麦迪逊6，威斯康星州第14封信，邀请我参加...
拥有“遗传学”，这有点奇怪，因为它可以像果蝇或麦拉斯的参与一样，但我们试图使DNA弥补这一点。如今，最令人兴奋的发现涉及枯草芽孢杆菌的不同基因的分离。在后者中，我们至少能够进行一些相当干净的实验，到目前为止，这些实验的结果相当负面，这可能归因于在几个微米距离内保持底漆DNA分子的极度，并且在几个微米的距离内涉及90分钟的时间间隔，这是单个分子完全复制的90分钟。产生的DNA看起来非常好像被卷曲和重新刊登了很多次，因此底漆的短段被乘在支架的DNA链中重复重复。这暗示着实验解决方案也带来了一些前景。
材料科学与 - 威斯康星大学麦迪逊分校工程学院
大三学生 Johnathon Brehm 凭借其在国际金相学会摄影大赛中拍摄的引人注目的显微镜图像获得了两个类别的荣誉提名。Brehm 使用光学显微镜拍摄了一张引人注目的金属微观结构照片，照片以冷色调的蓝色和灰色呈现，以及一张锻铁渣的黑白图像。Brehm 于 2018 年冬季在 Scott Forge 进行合作工作期间拍摄了这些照片。他预计将于 2020 年 12 月从威斯康星大学麦迪逊分校毕业，主修金属学。
Maxim G. Vavilov - 威斯康星大学麦迪逊分校物理学
2001 年：美国康奈尔大学物理学博士学位（纽约州伊萨卡） 1997 年：莫斯科物理技术学院朗道理论物理研究所物理学硕士学位（荣誉） 1995 年：莫斯科物理技术学院物理学学士学位（最优等）
时间敏感/动态目标分析技术和结果 第 10 届 ICCRTS 论文 #263 2005 年 4 月 13 日 编写者：Aaron Newman、Steve Sokoly、Kevin Kennedy、Bobby Knight、Oliver Sadorra SRA International, Inc.，Adroit C4ISR Center 209 Madison Street, Suite 500 Alexandria, VA 22314-1764 (703) 684-2532 steve_sokoly@sra.com
时间敏感/动态目标瞄准分析技术和结果 2005 年 4 月 摘要 1 SRA 通过多种建模和分析工作为国防转型提供分析支持。时间敏感目标瞄准/动态目标瞄准 (TST/DT) 模型严重依赖于对指挥和控制能力和现代化的了解。指挥和控制 (C2) 被认为是 TST/DT 过程的支柱。C2 功能通过指挥官在控制部队和行动完成任务时所使用的人员、设备、通信、设施和程序的安排来执行；因此，SRA 投入了大量资金来准确捕捉与 TST/DT 相关的可以建模的 C2 过程的所有部分。本文回顾了 SRA 的建模和分析程序，并描述了 TST/DT 建模工具及其在分析和训练中的应用（包括为第 7 和第 9 空军开发的 Visual CONOPS）。然后，我们讨论分析的主要结果，包括 JEFX 04 的性能洞察，以及我们在分析“未来” TST/DT 环境方面的进展。最后，本文描述了未来计划，包括基于我们的模型开发 TST/DT 汇报工具。