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2023 年会员回报：股息和股票回购
“回购股份”是什么意思？“回购股份”是《合作社法》中相当于公司股份回购的行为。“回购股份”将股东购买股份所支付的部分或全部金额返还给他们，有时也称为“资本回报 (ROC)”、“股份回购”或“资本回报”。回购股份不同于股息，股息是将组织赚取的利润支付给股东。从根本上讲，回购股份是返还部分初始投资，从而减少股份数量和投资金额。回购股份实际上会像所有分配一样减少权益。这是价值从合作社转移到所有者（股东）的过程。
附件 99.1，2022 年 GE 股东们
GE 医疗是一家杰出的企业，是大型、增长型市场的领军企业，拥有全球特许经营权，可实现精准医疗。该团队在创新和加速其业务增长方面拥有良好的记录，并已培养了数十年的创新渠道投资。GE 医疗背后的力量不仅在于其尖端技术，还在于其目标驱动、行动导向的文化。GE 医疗团队秉承精益思维，致力于推动转型、增长和持续改进。作为一家独立企业，GE 医疗将能够为客户提供更具创新性和效率的解决方案，同时帮助改善临床医生和患者的治疗效果。我们将拥有一个更具活力的运营模式，以长期可持续增长为根基。
Dempster-Shafer 可信 AI 方法及其在胎儿脑部 MRI 分割中的应用
摘要 — 对于病理病例和在不同中心获取的图像（而不是训练图像），用于医学图像分割的深度学习模型可能会意外且严重地失败，其标记错误违反了专家知识。此类错误破坏了用于医学图像分割的深度学习模型的可信度。检测和纠正此类故障的机制对于安全地将这项技术转化为临床应用至关重要，并且很可能成为未来人工智能 (AI) 法规的要求。在这项工作中，我们提出了一个值得信赖的 AI 理论框架和一个实用系统，该系统可以使用基于 Dempster-Shafer 理论的回退方法和故障安全机制来增强任何骨干 AI 系统。我们的方法依赖于可操作的可信 AI 定义。我们的方法会自动丢弃由骨干 AI 预测的违反专家知识的体素级标记，并依赖于这些体素的回退。我们在最大的已报告胎儿 MRI 注释数据集上证明了所提出的可信 AI 方法的有效性，该数据集由来自 13 个中心的 540 个手动注释的胎儿大脑 3D T2w MRI 组成。我们值得信赖的 AI 方法提高了四个骨干 AI 模型的稳健性，这些模型适用于在不同中心获取的胎儿脑部 MRI 以及患有各种脑部异常的胎儿。我们的代码可在此处公开获取。
共享微生物的培养基。pdf
差异化中性菌AremediaThatdisthatdisthatdistheDifferentGroupsofbacteriaandeven persitatientativativativativativativativativativativativativativativativativativative ofmicroganismissbaseedontheirbasedontheirbybiolbiologicalyceristical。Eg.,A).Bloodagarisbothadifferentialmediumandanenrichedone.Itdistinguishesbetween hemolyticandnonhemolyticbacteria.Hemolyticbacteria(e.g.,manystreptococciand staphylococciisolatedfromthroats)produceclearzonesaroundtheircoloniesbecauseofred bloodcelldestruction.
Shawn Plesnick | IEEE Xplore 作者详情
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Mohsin Shah
经验丰富的投资2024年6月 - 2024年8月数据工程实习生史密斯菲尔德，RI•与Amazon Lex创建了聊天机器人，用于通过JIRA跟踪的Amazon Lex；协助效率，并预计将查询减少40％。•设计了用于密码重置和用户注册的Splunk仪表板，为数百万用户识别摩擦和放弃点。•应用雪花SQL表和AWS S3迁移面向客户的网络安全数据，从而提高了5000多种年度演示文稿的数据安全性。Microsoft 2024年1月 - 2024年2月数据科学实习生，马萨诸塞州剑桥市•扩展了Azure ML负责任的AI工具箱和解释LLM的文本，例如GPT-4和Llama，辅助200,000多种模型评估的用户。•实施的石灰解释器，可自定义的基准测量指标和综合UI仪表板中的错误分析模块。•开发了5个教程笔记本，以拥抱面（GPT-Neo，Roberta）和OpenAI API（GPT-4，3.5，3）展示模型分析。马萨诸塞州阿默斯特大学2023年5月 - 2023年9月ML和NLP研究实习生| JaimeJ.Dávila教授| GitHub Code Amherst，马萨诸塞州•分析的多模式变压器模型：BLIP，GIT，剪辑和自定义视觉语言模型（VLM），带有BERT（LLM）编码，
名称：沙龙·赫特纳（Sharon Huttner）标题：成员组织或代理...
我反对SB 300，AAC天然气容量和可再生投资组合标准，因为它会导致深度评估如何在我们已经知道我们必须减少对化石燃料的依赖的情况下如何扩大该州的天然气能力。促进扩大的天然气使用量直接与该州减少温室气体排放的承诺以及该州最近的天然气激励计划结束。我建议，请指示PURA进行一项“天然气的未来”研究（类似于马萨诸塞州进行的研究），该研究绘制了一条途径，以减少我们在过渡到清洁替代方案的同时降低对天然气的依赖。
引用黄，Tony P.，Zachary J. Heins，Shannon M. Miller，Brandon G. Wong，Pallavi A. Balivada，Tina Wang，Ahmad S. Khalil等。 “高通量
引用黄，Tony P.，Zachary J. Heins，Shannon M. Miller，Brandon G. Wong，Pallavi A. Balivada，Tina Wang，Ahmad S. Khalil等。“针对单核苷酸 - 吡啶二酰胺PAM的紧凑型Cas9变体的高通量连续演变。”nat Biotechnol 41，no。1（2022）：96-107。doi：10.1038/s41587-022-01410-2
基于二维稀疏心脏磁共振成像的三维双心室心脏形状重建和建模的神经变形模型
我们提出了一种新颖的神经可变形模型 (NDM)，旨在从二维稀疏心脏磁共振 (CMR) 成像数据中重建和建模心脏的三维双心室形状。我们使用混合可变形超二次曲面对双心室形状进行建模，该超二次曲面由一组几何参数函数参数化，能够进行全局和局部变形。虽然全局几何参数函数和变形可以从视觉数据中捕捉到总体形状特征，但可以学习局部变形（参数化为神经微分同胚点流）来恢复详细的心脏形状。与传统可变形模型公式中使用的迭代优化方法不同，可以训练 NDM 来学习此类几何参数函数、来自形状分布流形的全局和局部变形。我们的 NDM 可以学习以任意尺度加密稀疏心脏点云并自动生成高质量的三角网格。它还可以隐式学习不同心脏形状实例之间的密集对应关系，以实现准确的心脏形状配准。此外，NDM 的参数直观，医生无需复杂的后处理即可使用。大型 CMR 数据集上的实验结果表明，NDM 的性能优于传统方法。