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备忘录：参议员丽莎·雷诺兹（Lisa Reynolds），参议院童年和行为健康委员会主席，参议院参议院副主席参议员迪克·安德森（Dick Anderson）
作为专门从事癌症治疗的医师，我亲眼目睹了烟草使用的长期后果。烟草仍然是俄勒冈州可预防死亡和疾病的主要原因，每年造成8,000多人死亡，许多与癌症有关。引入风味的烟草产品仅通过使这些有害物质对年轻人更具吸引力来加剧这一危机。吸烟，蒸发和调味产品之间存在明显的相交。几乎90％的吸烟者开始于18岁。大约有一半的吸烟者从vape开始。研究表明，超过80％的青年烟草使用者始于调味产品，近90％的使用电子烟的青年更喜欢风味的选择。这些统计数据强调了风味在发起和维持成瘾中发挥的直接作用。现在的问题是如此普遍，以至于国家教育协会最近的一项调查发现，有十分之十的教师报告烟雾蒸发正在破坏学习环境。风味的产品对于
CDR Tom Reynolds（美国海军）退休，是首席战略
CDR Tom Reynolds（美国海军）已退役，是 Seasats Inc. 的首席战略官，这是一家总部位于加利福尼亚州圣地亚哥的美国小型企业，致力于设计、开发、制造和运营小型无人水面舰艇。Tom 是一名退役的美国海军爆炸物处理 (EOD) 军官，参加过 6 次伊拉克自由行动和几次其他战斗部署 - 所有部署都涉及无人系统。他曾担任联合特种作战司令部 EOD 分部负责人、驻伊拉克美军司令特种作战顾问以及第五舰队 EOD 和潜水任务组指挥官。2013 年 1 月从海军退役后，Tom 加入了全球最大的无人水下航行器公司 Hydroid Inc.。Hydroid, Inc. 被亨廷顿英格尔斯工业公司 (HII) 收购，他随后担任 HII 无人系统业务开发副总裁。他毕业于美国海军学院、新加坡武装部队训练学院和美国陆军指挥参谋学院，并拥有本笃会学院的工商管理硕士学位。汤姆还是国际无人驾驶飞行器系统协会 (AUVSI) 的国家董事会成员和美国海军学院基金会的理事。汤姆与妻子苏珊娜、三个孩子和他的狗住在马里兰州波托马克。
阿尔卑斯山陡坡上下降气流湍流动能预算和雷诺应力预算中的浮力效应
摘要 陡坡上的下降风非常常见，但对其了解或模拟甚少。本研究重点研究陡峭的高山斜坡上方的下降风急流。我们评估了湍流动能 (TKE) 和雷诺剪应力预算方程中的浮力项。我们特别关注斜率和沿斜率湍流显热通量对这些项的贡献。在最大风速高度以下和以上的四个测量水平可以分析沿垂直剖面的浮力效应如下：(i) 如在稳定条件下预期的那样，浮力往往会破坏 TKE 和最大风速高度 zj 以下急流内层区域的湍流动量通量；(ii) 结果还表明，浮力有助于在急流外层剪切区域（远高于 zj ）产生 TKE，而在同一区域观察到湍流动量通量的消耗； (iii) 在最大风速附近机械剪切产生微弱的区域，浮力往往会破坏 TKE，而我们的结果表明，浮力往往会增加动量通量。本研究还提供了一个分析条件，用于确定由于浮力而产生的湍流动量通量与斜坡角度之间的极限，类似于已经为 TKE 提出的条件。我们重新引入了应力理查森数，它相当于雷诺剪切应力预算的通量理查森数。我们指出，通量理查森数和应力理查森数是表征除最大风速高度附近区域以外的下降气流的互补稳定性参数。
雷诺兹州长发布 2025 年州情展望
这就是为什么我要指示卫生与公众服务部与 Broadlawns 和爱荷华大学合作启动一项计划，以确保获得超过 1.5 亿美元的联邦资金，每年在我们的 14 所教学医院中创造预计 115 个新的住院医师名额。按照典型的 3-4 年住院医师轮换，这意味着大约有 460 名新医生在爱荷华州接受培训。这对农村社区和我们整个州来说都是一个改变游戏规则的事情。我们还需要更多的护士、CNA 和 LPN。为了促进这一点，我宣布向雇主提供 300 万美元的医疗保健资格认证补助金，用于培训和教育这些领域的个人。该计划为雇主提供了更大的灵活性，并将帮助填补需求旺盛的医疗保健职业。
发布：雷诺兹州长发布 2025 年州情报告
这就是为什么我要指示卫生与公众服务部与 Broadlawns 和爱荷华大学合作启动一项计划，以确保获得超过 1.5 亿美元的联邦资金，每年在我们 14 家教学医院开设 115 个新的住院医师名额。按照典型的 3-4 年住院医师轮换制，这意味着大约有 460 名新医生在爱荷华州接受培训。这对农村社区和整个州来说都是一个改变游戏规则的事件。我们还需要更多的护士、护理助理和执业护士。为了促进这一点，我宣布向雇主提供 300 万美元的医疗保健资格认证补助金，用于培训和教育这些领域的个人。该计划为雇主提供了更大的灵活性，并将帮助填补医疗职业的空缺。
参议院研究法案1112-介绍
背景本报告是根据爱荷华州代码455B.104编写的，它要求爱荷华州自然资源部（DNR）在上一年估算温室气体（GHG）排放量以及排放量的预测趋势。该报告必须在每年12月31日之前提交州长和爱荷华州大会，并且是有益的，因为它提供了一个评估爱荷华州特定的温室气体排放趋势的机会，比民族努力更详细，更准确，并且可以用来建立在爱荷华州追踪减少发射进展的基线。本报告重点介绍2023年温室气体排放的日历年，包括六种温室气体的排放：二氧化碳（CO 2），甲烷（CH 4），一氧化二氮（N 2 O），全氟甲苯（PFC），氢氟氟甲苯（HFC）（HFC），和Sulfur hexafluoride（sffc）（HFC）（HFC）（HFC）（hfc）（s.axafluoride）。排放基于以下各个部门的全州活动数据：
最初发表于：McHarg, Matthew G; Balthazor, Richard L; McReynolds, Brian J; Howe, David H; Maloney, Colin J; O'Keefe, Daniel; Bam, Rayomand
a 美国空军学院，空间物理与大气研究中心，物理与气象学系，美国空军学院，科罗拉多州，美国 b i2 与美国空军学院达成合作协议的战略服务，空间物理与大气研究中心，物理与气象学系，美国空军学院，科罗拉多州，美国 c 神经信息学研究所，苏黎世联邦理工学院，传感器组，瑞士苏黎世 d 空军理工学院，工程物理系，赖特-帕特森空军基地，俄亥俄州，美国 e 罗彻斯特理工学院，切斯特 F. 卡尔森成像科学中心，纽约州罗彻斯特，美国 f 洛斯阿拉莫斯国家实验室，空间科学与应用组，新墨西哥州洛斯阿拉莫斯，美国 g 西悉尼大学，国际神经形态系统中心，新南威尔士州彭里斯，澳大利亚
雷诺先进材料公司
聚氨酯塑料 Smooth-On ● Smooth Cast ™ ● TASK ™ ● Crystal Clear ™ ● Shell Shock ™ ● EZ Spray ™ ● Plasti Paste I & II ™ ● Feather Lite ™ ● SMASH! ™ 塑料添加剂 Smooth-On ● SO-Strong ™ 颜料 ● Ignite ™ 颜料 ● Cryptolyte ™ ● Sun Devil ™ ● UVO Colorants ™ 石膏 / 灰泥 USG ● FGR 95 ● ULTRACAL 30 ● Hydrocal ™ White ● Gypsona 绷带
基于机器学习的预测雷诺的翼型空气动力系数
摘要。本研究研究了各种机器学习（ML）算法在预测两个关键空气动力系数的应用，即最大升力系数（𝐶𝐶）和最小阻力系数（𝐶𝑑），对于任何给定的雷诺数，风力涡轮机翼型。我们建议使用聚类技术对类似的机翼形状进行分组，并使用创建的分区来预测使用它们相似性的看不见的机翼属性。在这里，我们还代表了Parsec低维空间中的机翼，而不是高维翼型点空间，以弥补少量训练数据。为此，创建了一个扩展的实验机翼数据库，并用于基于五种不同ML算法的培训模型。我们观察到决策树集合（DTE），随机森林（RF）和多层感知器（MLP）模型成为𝐶𝐶𝑙和𝐶𝑑𝑑𝑚𝑖𝑛𝑑𝑑𝑑𝑑𝑑𝑚𝑖𝑛𝑑𝑚𝑎𝑥𝑚𝑖𝑛𝑙的最有效预测指标。在培训数据库中未包含的三个其他机翼案例上测试这两个ML模型表明，𝐶𝐶𝑙𝑙𝑙𝑙𝑙预测性能通常是合理的，错误级别的平均值约为5％。相比之下，𝐶𝑑的预测误差水平通常更高，平均约为15％。