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建议引用：Heidari，H.，Kanschik，D.，Maier，O.，Wolff，G.，Brockmeyer，M.，Masyuk，M.，Bruno，R.R.R.R.R.R. R. R. R. R.，Polzin，A.，Erkens，R.，Antoch，Antoch，G.
背景：了解复杂的心脏解剖结构对于经皮左心房附属（LAA）闭合至关重要。传统的多切片计算机断层扫描（MSCT）和经食管超声心动图（TEE）现在得到了高级3D打印和虚拟现实（VR）技术的支持，用于体积数据集的三维可视化。这项研究旨在研究其对LAA关闭程序的附加值。方法：使用MSCT和TEE评估了计划进行介入LAA闭合的十名患者。根据MSCT数据制造了患者特异性3D打印和VR模型。随后，十位心脏病学家以相对评估的LAA解剖结构及其与所有四种成像方式相关的围绕结构相关的程序，并将其程序实用程序评为5点李克特量表问卷（从1 =非常同意5 =强烈不同意）。结果：设备尺寸在MSCT中的额定值最高（MSCT：1.9±0.8; TEE：2.6±0.9; 3D打印：2.5±1.0; VR：2.5±1.1; P <0.01）;与MSCT相比，Tee，VR和3D打印在窝卵形的可视化中表现出色（MSCT：3.3±1.4; TEE：2.2±1.3; 3D打印：2.2±1.4; VR：VR：1.9±1.3; All P <0.01）。VR和3D打印技术的主要强度是高度的深度感知（VR：1.6±0.5; 3D打印：1.8±0.4; Tee：2.9±0.7; MSCT：2.6±0.8; P <0.01）。在TEE上的可视化外膜外结构的额定值少于MSCT（TEE：2.6±0.9; MSCT：1.9±0.8，p <0.01）。然而，在本研究中，3D打印和VR无法很好地可视化。这可能有助于更好地理解解剖结构。结论：VR或3D打印中的真实3D可视化在评估LAA的额外值中为经皮关闭计划。尤其是，对深度的优势感知被视为3D可视化的强度。需要临床研究来评估使用使用VR的患者特异性解剖结构的高级多模式成像是否可以转化为改进的程序结果。
Nada Wolff Culver 首席副主任的声明......
介绍 感谢您有机会就听证会议程上与土地管理局 (BLM) 相关的法案提供证词。BLM 管理着大约 2.45 亿英亩的地表土地，主要位于 12 个西部州，以及大约 7 亿英亩的地下矿产地。《联邦土地政策和管理法案》 (FLPMA) 规定了 BLM 的多用途使命，指示公共土地通常用于多种用途，例如可再生和传统能源开发、牲畜放牧、木材生产、狩猎和捕鱼、娱乐、荒野和保护 - 包括保护文化和历史资源。FLPMA 还要求 BLM 以可持续收益为基础管理公共土地资源，以造福当前和后代。这种多用途、可持续收益的使命使 BLM 能够为经济增长、创造就业机会和国内能源生产做出巨大贡献，同时为联邦和州财政以及地方经济创造收入，并允许采用深思熟虑的、基于科学的方法管理我们的公共土地和水域。土地管理局管理的土地还为 3,000 多种野生动物提供了重要的栖息地，并支持了具有特殊区域和国家价值的渔业。此外，正如拜登-哈里斯政府的“美丽的美国”计划所承认的那样，我们的土地和水域的许多用途，包括工作用地，都符合保护国家的自然资源，有助于自然系统的长期健康和可持续性。HR 5499，国会监督古迹法 HR 5499 要求国会批准总统宣布国家纪念碑，并在纪念碑建立后六个月内或本届国会会议结束前（以较早者为准）保留土地作为国家纪念碑的一部分。根据该法案，如果在此有限时间范围内未通过法规延长或修改指定或保留，或者指定或保留以其他方式被拒绝
Sarah Wolff - AMD 研究生课程 | 宾夕法尼亚州立大学工程学院
激光定向能量沉积中的熔体流动成像 摘要 基于激光的粉末吹制定向能量沉积 (L-DED) 增材制造工艺有望制造出适用于广泛应用的复杂多材料金属零件和优质机械零件。然而，由于快速凝固，L-DED 部件中不同金属的孔隙度或熔化不均匀很常见，并且可能对鉴定和认证造成障碍。本次演讲将讨论飞行中的粉末颗粒与导致该过程中孔隙度的底层熔池之间的基本相互作用。高级光子源 32-ID 光束线上的高速同步加速器 X 射线成像（高达 80,000 fps）实验实时展示了孔隙度机制和材料混合。 传记 Sarah Wolff 博士是机械和航空航天系的助理教授和制造业爱好者。她曾担任德克萨斯 A&M 大学工业和系统工程系的助理教授和阿贡国家实验室的 Enrico Fermi 研究员。她于 2018 年毕业于西北大学，获得机械工程博士学位。Wolff 博士的专业领域是金属增材制造和激光加工，特别是在原位监测、高速 X 射线成像、图像处理和微观结构表征领域。
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。
引用：Wolff J，Hefner G，Normann C等。预测精神病医院中药物与药物相互作用的风险：回顾性纵向P
摘要目标的目的是使用患者入院时可用的常规数据来预测多药和药物 - 药物相互作用（DDI），并评估其在支持有效管理药物处方的福利和风险的有用性方面的预测绩效。设计回顾性，纵向研究。设置我们使用了来自德国黑森的八家精神病医院进行的大型多中心药物守护项目的数据。参与者住院情节在2017年10月1日至2018年9月30日（1年）或2019年1月1日和2019年12月31日（2年）之间连续出院。结果衡量正确分类医院发作的比例。我们使用梯度提升来预测各自的结果。，我们测试了未见患者的最终模型的性能与另一个日历年，并将用于培训的研究地点与用于性能测试的研究地点进行了培训。结果总共包括53 909集。与接收器操作特征下的区域测量的模型性能分别是“出色”（0.83）和“可接受”（0.72）（0.72），而对多剂量和DDI的预测分别为公共基准。这两个模型都比仅基于基本诊断组的天真预测要好得多。结论本研究表明，可以从常规数据中预测出多药和DDI。这些预测可以支持对医院处方的福利和风险的有效管理，例如，在建立药理学治疗前处于风险的患者入院后，早期将药物监督包括在内。