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Roman Wolff 工程原产材料公司副总裁......
1. 包括化学品制造以及直接工业过程产生的能源相关排放。2. 包括采矿和采石、建筑、纺织、机械、食品和烟草、造纸和纸浆以及其他行业的能源相关排放。3. 包括农业和渔业使用机械产生的能源相关排放。4. 包括航空、航运、铁路和管道运输产生的能源相关排放。2. 资料来源：Origin Materials 估计，Climate Watch，世界资源研究所 (2020)，ourworldindata.org。如 Artius Acquisition, Inc. 于 2021 年 4 月 19 日提交的规则 425 文件中所述。
孤狼算法的语境：- GIFCT
2020 年 7 月，GIFCT 启动了一系列工作组，汇集了来自不同行业、地区和学科的专家，在特定主题领域提供建议，并实施有针对性的实质性项目，以加强和发展在线反恐和反极端主义工作。参与工作组是自愿的，领导工作组项目和成果的个人或非政府组织将获得 GIFCT 的资助，以帮助进一步实现其小组的目标。参与者与 GIFCT 合作制定战略工作计划、概述目标、设定目标、确定战略、提供可交付成果并满足时间表。工作组成果在 GIFCT 网站上公布，以造福最广泛的社区。每年 7 月的 GIFCT 年度峰会之后，小组都会更新主题、重点领域和参与者。
科罗拉多狼恢复计划
该计划的签署者认为，科罗拉多州应该有墨西哥灰狼 (Canis lupus baileyi)。具体来说，它们应该在科罗拉多州西南部的圣胡安山脉，正如狼生物学家所建议的那样，他们认为墨西哥狼的恢复需要南落基山脉的这种亚种种群，以及新墨西哥州中部和亚利桑那州的墨西哥狼实验种群区和大峡谷生态区。这样的种群还能够与亚利桑那州和新墨西哥州莫戈隆高原东南边缘的现有种群相连，并且还将与大峡谷生态区未来可能的墨西哥狼种群相连。这三个相连的种群（圣胡安山脉、大峡谷、莫戈隆高原）可以帮助提供遗传多样性和恢复力，从而增加墨西哥灰狼亚种最终恢复的可能性（Carroll 等人，2014 年）。
彼得·沃尔夫（Peter Wolf）的课程
2007年 - 生物力学和机器人期刊领域的当前评论：生物层依米氏智能技术；临床生物力学；医学中的计算和数学方法；计算机化的医学成像和图形；生物力学和生物医学工程的计算机方法；步态和姿势；应用生物力学杂志；生物力学杂志；运动工程与技术杂志神经工程与康复杂志；测量;骨科研究；存在
Mike Polark 加入 Wolfe Research
顶级研究公司增添新兴医疗供应和设备分析师纽约，纽约州——2022 年 3 月 4 日——Wolfe Research, LLC 今天宣布，CFA、医疗供应和设备分析师 Mike Polark 最近加入该公司担任董事。Polark 先生在 Robert W. Baird & Co. 工作了近 10 年，在该公司担任研究助理和高级分析师，负责医疗技术和医疗保健服务领域。在 Baird，Mike 的医疗技术报道重点关注一系列对投资者至关重要的主题，包括神经技术、互联护理、智能监控、精准手术、消毒和感染预防。在此之前，他曾在 Cambridge Associates LLC 工作。Mike 将在 Wolfe 的波士顿办事处工作。“我在 Wolfe 的工作是在每个领域寻找最优秀、最具差异化的研究人才，”Wolfe Research 创始人兼执行合伙人 Ed Wolfe 说。 “当一个行业没有明显的差异化时，就像我们目前看到的医疗设备行业，由于近年来分析师的大量流动，我需要更加努力地工作，结识更多的人，与更多的买方投资者交谈，并找到下一个有技能超越该行业现有参与者并随着时间的推移成为该领域领头羊的后起之秀。我真的相信迈克就是这个行业的那个人，随着客户对他的工作越来越熟悉，他们就会明白这一点。他从更广泛的医疗保健角度看待了更具体的医疗用品和设备行业。在过去的两年里，他的主题导向、渠道深度挖掘、调查工作以及愿意涉足当下争议的态度，都展示了他提供非共识价值的能力。此外，迈克是一个很正派的优秀人，我很高兴在第二季度初他开始为我们报道后，更广泛地向沃尔夫的客户介绍他。” Polark 先生评论道：“Wolfe 为我提供了将我的特许经营权提升到新水平的独特机会，包括将团队资源和大型股添加到我现有的 SMID 上限覆盖范围，同时我将继续在医疗供应和设备领域建立自己的地位。我很荣幸加入 Wolfe 的精英医疗分析师团队，我期待着向 Wolfe 的全明星阵容中的最佳分析师和销售人员学习并与他们合作。”Polark 先生以优异成绩毕业于波士顿学院，获得经济学和西班牙研究学士学位。他目前与妻子住在波士顿。关于 Wolfe：Wolfe Research, LLC 成立于 2008 年，是一家一流的股票研究公司，致力于提供一流的产品和服务。 Wolfe Research 在 2021 年《机构投资者》杂志享有盛誉的全美研究民意调查中被评为总体排名第 5 位（加权民意调查），尽管其规模比同行小得多，这证明了 Wolfe 对一流产品的严谨和成功追求。Wolfe 屡获殊荣的 QES（量化、经济和战略）产品为我们的客户提供了领先的专有因子库，包括尖端的投资组合分析和风险管理工具，以及无与伦比的、经过回溯测试的替代数据。Wolfe 始终致力于在所有行业领域招募顶级分析师（28 名，并且还在不断增加）。此外，Wolfe 还是一家致力于培养公司各个层面人才的指导机构。该公司在宏观研究和定量分析方面享有盛誉，采用替代数据支撑工业/基础材料、能源/公用事业、消费者/零售、金融/房地产投资信托基金、医疗保健和 TMT 领域的领先基本面覆盖。除了获得研究服务外，Wolfe 客户还可以通过 Wolfe 与野村证券和 Instinet 的战略联盟从股票交易和流动性配置能力中受益，Wolfe 为客户提供公正、高接触和低接触的全球股票代理执行以及顶级衍生品平台进行期权和掉期交易。此外，通过 Wolfe | Nomura Alliance，Wolfe 选择性地参与高端资本市场和咨询服务。Wolfe Research, LLC 及其附属公司目前雇用超过 225 名全职专业人员，在纽约、伦敦、巴黎、悉尼、波士顿、孟买、旧金山、洛杉矶、休斯顿、芝加哥、斯坦福、德拉海滩、代托纳海滩和圣路易斯设有代表处，该公司继续积极寻找顶尖人才。有关 Wolfe Research 的更多信息，请访问我们的网站：www.WolfeResearch.com洛杉矶、休斯顿、芝加哥、斯坦福、德拉海滩、代托纳海滩和圣路易斯，该公司继续积极寻找顶尖人才。有关 Wolfe Research 的更多信息，请访问：www.WolfeResearch.com洛杉矶、休斯顿、芝加哥、斯坦福、德拉海滩、代托纳海滩和圣路易斯，该公司继续积极寻找顶尖人才。有关 Wolfe Research 的更多信息，请访问：www.WolfeResearch.com
基于灰狼优化的隧道工程围岩挤压分类改进概率神经网络算法
围岩挤压变形是隧道工程中常见且突出的病害，常在TBM掘进过程中诱发盾构卡洞灾害。本文基于139组历史挤压变形案例，建立了混合PCA-IWGO-PNN挤压分类模型。根据挤压变形的影响因素及特点，选取强度应力比、隧道埋深、隧道等效直径、岩体质量指数、支护刚度等建立挤压程度预测指标体系。由于概率神经网络（PNN）要求输入变量独立，因此采用主成分分析（PCA）对原始数据进行预处理，消除预测指标间的相关性并实现降维。扩展系数是PNN中关键的超参数，采用改进的灰狼优化（IGWO）算法实现其高效的自动寻优。然后，将PNN模型应用于工程实际，20个试验样本中仅有1个误判，预测精度达到95%。最后，与人工神经网络（ANN）模型、支持向量机（SVM）模型、随机森林（RF）模型进行对比分析，其中PNN模型的预测精度最高，其次是人工神经网络（85%）、RF（85%）、SVM（80%）。此外，PNN模型的运行速度最快，仅耗时5.6350 s，而ANN、SVM、RF的运行时间分别为8.8340、6.2290、6.9260 s。本研究提出的混合PCA-IWGO-PNN模型为围岩挤压分类提供了一种有效的方法，在预测精度和运行速度方面均具有优势。
美国鱼类和野生动物管理局红狼计划
– 任何人不得捕杀威胁人类安全的红狼。 – 任何人不得捕杀正在杀害牲畜或宠物的红狼。 – 土地所有者不得以任何方式骚扰在其土地上发现的红狼，但不得对狼造成伤害。 – 鱼类和野生动物管理局和州生物学家不得捕杀对人类安全或宠物/牲畜构成非直接威胁的动物。 – 无意捕杀（例如，车辆撞击）。
沃尔夫修正案十年：评估影响和结果
“本法案提供的任何资金不得用于美国宇航局、科技政策办公室……”自国家太空委员会重启以来，他们又增加了该委员会，“以制定、设计、规划、颁布、实施或执行任何形式的双边政策、计划、命令或合同，以任何方式与中国或任何中资公司参与、合作或双边协调，除非此类活动得到本法案颁布之日后颁布的法律的特别授权。
增强能源公司，狼碳解决方案和西北红水合作伙伴关系
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已发布版本的引用 (APA)：Seibert, K., Domhoff, D., Bruch, D., Schulte-Althoff, M., Fürstenau, D., Biessmann, F., & Wolf-Ostermann, K. (2021)。人工智能在护理中的应用场景：快速回顾。医学互联网研究杂志，23 (11)，文章 e26522。https://doi.org/10.2196/26522
背景：人工智能 (AI) 有望在复杂的护理情况下支持护士的临床决策，或执行远离直接患者互动的任务，例如文档处理。护理领域对人工智能应用的研究和开发不断增加，但一直缺乏涵盖有前景的应用场景证据基础的广泛概述。目标：本研究综合了有关人工智能在护理环境中的应用场景的文献，并强调了人工智能在护理中的应用在伦理、法律和社会话语中的相关方面。方法：按照快速审查设计，于 2020 年 6 月搜索了 PubMed、CINAHL、计算机协会数字图书馆、电气和电子工程师协会 Xplore、数字书目和图书馆项目和信息系统协会图书馆以及主要人工智能会议的图书馆。包括以英文发表的关于伦理、法律和社会影响的原始定量和定性研究出版物、系统评价、讨论论文和论文。根据预先确定的选择标准对符合条件的研究进行分析。结果：筛选了 7016 篇出版物的标题和摘要以及 704 篇全文，并纳入了 292 篇出版物。医院是最突出的研究环境，其次是在家独立生活；养老院或家庭护理的应用场景较少。大多数研究都使用了机器学习算法，而每 10 篇出版物中就有不到一篇涉及专家或混合系统。人工智能应用的主要目的是专注于图像和信号处理，包括跟踪、监控或活动和健康分类，然后进行护理协调和沟通，以及跌倒检测。很少有研究报告人工智能应用对临床或组织结果的影响，尤其是缺乏在实验室条件之外收集的数据。除了技术要求外，某些要求的报告和纳入还涵盖了更全面的主题，例如数据隐私、安全和技术接受度。伦理、法律和社会影响反映了关于医疗保健中技术使用的讨论，但大多没有进行有意义且可能包罗万象的细节讨论。结论：结果突出了人工智能系统在不同护理环境中应用的潜力。考虑到缺乏关于人工智能系统在现实场景中的有效性和应用的研究结果，未来的研究应该从更具体的护理角度来看待目标、结果和效益。我们认为，至关重要的是，