图 1:联邦采购流程的各个阶段 6 图 2:在能源部 (DOE) 竞标中提交报价的实体示例 9 图 3:2015-2020 财年,能源部 (DOE) 竞标中收到的报价数量,这些报价促成了能源部最大的合同 11 图 4:2015-2020 财年,选定实体在三个能源部 (DOE) 竞标中提交报价,这些报价促成了能源部最大的合同 14 图 5:2015-2020 财年,能源部 (DOE) 来源选择机构对促成能源部最大合同的竞标报价分配的过往绩效分数 20 图 6:能源部 (DOE) 最大合同的授予流程长度,按组件划分, 2015-2020 财年 29 图 7:2015-2020 财年美国能源部 (DOE) 最大合同授予竞争时间表 30
放射性结果过去几年中,人们对结合治疗和诊断的兴趣日益浓厚,并形成了一门独立的领域:治疗诊断学。过去几年中,美国、欧洲和世界各地的主要癌症中心都开设了专门的治疗诊断学中心。该方法需要一种能特异性结合肿瘤的配体,通常与放射性同位素相连,以便通过正电子发射断层扫描 (PET) 或单光子发射计算机断层扫描 (SPECT) 进行诊断。然后,医生可以使用与不同放射性核素相连的相同配体和连接分子来治疗肿瘤。“这真的很有吸引力,因为你可以看到药物的实际去向。对于其他药物,我们总是问自己药物去了哪里,最后到了哪里?”洛杉矶希望之城癌症中心免疫学和治疗诊断系主任 Anna Wu 说。目前,治疗诊断学仅适用于某些类型的神经内分泌肿瘤和甲状腺疾病。但美国食品药品管理局 (FDA) 准备在未来几周内批准一种用于治疗激素耐药性转移性前列腺癌的治疗诊断药物,佛罗里达州坦帕市莫菲特癌症中心神经内分泌肿瘤专家乔纳森·斯特罗斯伯格 (Jonathan Strosberg) 希望这将引发大量可用于更常见肿瘤类型的其他治疗方法。“我希望这些药物将在更大的环境中使用”,斯特罗斯伯格说。“结果令人印象深刻。”
摘要在讨论量子力学的解释时,术语“ ontic”和“认知”通常是根据与存在的事物以及与认知或知识有关的。这些术语通常与Harrigan和Spekkens在本体模型框架的背景下给出的量子力学的波函数相关。形式的定义是矛盾的,因此波函数可以是ψ-上皮或ψ-接触,但不能同时进行。但是,我们认为,关于认知和原性解释的非正式思想排除了代表现实和知识的波段。根据我们的分析,可以重新考虑Pusey -Barrett – Rudolph定理以及许多其他问题。
通用技术 (GPT) 拓展了生产可能性边界,对管理者和决策者具有战略意义。虽然解释 GPT 的特征、优势和创造和获取价值的方法的理论模型已经取得了显著进展,但识别 GPT 的经验方法却滞后。少数可用的尝试通常都是针对具体情况的,并且依赖于事后见解。对于决定技术战略的管理者来说,这意味着分类(即使可用)也为时已晚。我们提出了一种更通用的方法,即使用在线招聘信息中的数据来评估新兴技术的 GPT 可能性。我们将我们的方法与利用专利数据的现行经验 GPT 方法进行对比,并提供一组新兴技术的应用。我们的应用练习表明,由机器学习和相关数据科学技术组成的一组技术相对可能是 GPT。
环保署、商务部和能源部以及联邦贸易委员会已经采取了促进回收利用的行动,例如收集数据和为回收技术研究提供资助。但是,环保署尚未按照《资源保护和回收法案》的要求对现有公共政策对回收利用的影响进行研究或提出行政或立法行动建议。进行这些研究将为国会提供信息,以更好地评估不同政策对美国回收工作的影响。此外,商务部没有完全履行《资源保护和回收法案》的要求,刺激再生材料市场的发展,因为它没有采取行动刺激国内市场,正如 GAO 在 2006 年建议的那样。商务部官员表示,他们刺激国际市场的工作履行了商务部在《资源保护和回收法案》下的义务。国会可能需要采取行动,明确商务部在《资源保护和回收法案》下的职责,或将刺激国内市场的责任分配给另一个机构。通过采取行动,国会可以确保联邦政府对美国可回收物品的国际需求减少做出反应。
Martin Reeves 是 BCG 旧金山办事处的高级合伙人兼董事总经理,也是 BCG 管理和战略智库 BCG 亨德森研究所的主席。他的联系方式是 reeves.martin@bcg.com。
油价是疫情首当其冲的受害者之一。这是因为全球石油需求下降,尤其是来自中国的需求。西德克萨斯中质原油 (WTI) 价格跌破每桶 40 美元,对美国页岩油生产商的盈利能力构成挑战。俄罗斯和沙特阿拉伯之间的油价“战争”继续导致油价进一步大幅下跌。全球能源市场遭受的打击削弱了德克萨斯州经济以及休斯顿、米德兰和敖德萨等依赖石油的地区 2020 年的前景。行业就业增长
•FAA近年来,由于老化的空中交通管制系统,FAA遇到了越来越多的挑战,并且对最关键和高危系统的现代化现代化的速度却很慢。2023年的运营风险评估确定了FAA的138个系统,51(37%)是不可持续的,备件的短缺,持续资金的短缺,几乎没有技术刷新资金或能力的大量短缺。另外54(39%)的可能是不可持续的。•教育部联邦学生援助办公室没有充分计划部署免费的联邦学生援助申请(FAFSA)处理系统。新系统的初始推出被推迟了几次,面临几个关键的技术问题,并且经历了非常差的客户服务。这导致了截至2024年8月25日提交FAFSA的高中生和其他首次提交FAFSA的9%。•在2001年至2018年之间进行了三次失败的尝试之后,弗吉尼亚州开始了第四次努力 - 电子健康记录(EHR)现代化计划,以取代其健康记录系统。在2022年,国防部分析研究所估计,EHR现代化生命周期成本将总计498亿美元 - 实施13年的327亿美元和171亿美元的维持费用为15年。va仍处于在160个地点部署其新的EHR系统的早期阶段。截至2024年12月,VA将EHR系统部署到其六个地点,并计划在2026年在四个地点部署它。EHR实施的剩余位置超过160个。
模型组预测可变最大最大SDR²CV相对RMSECV RMSECV RPDCV模型质量牛奶C4(g/dl)0.01 0.23 0.10 0.10 0.03 0.03 0.93 8%3.67 3牛奶C6(g/dl)0.01 0.01 0.01 0.16 0.16 0.07 0.02 0.02 0.02 0.02 0.91 9%3.32 3牛奶C8牛奶C8牛奶C8牛奶C8(G/DL)0.011111111111111111111111111111111111111111111111111111111111111111111111111111111111111111111111111111111111 2011得益3牛奶C10(g/dl)0.02 0.32 0.11 0.04 0.91 9%3.37 3牛奶C12(g/dl)0.02 0.41 0.13 0.13 0.04 0.92 9%3.62 3牛奶C14(g/dl)0.05 1.05 1.20 1.20 1.20 1.20 0.45 0.45 0.13 0.13 0.13 0.15 0%0.0%0.0%0.6牛奶C14_1(dl)0.00 004 dl) 21% 1.78 5 Milk C16 (g/dL) 0.12 3.32 1.20 0.40 0.94 8% 4.18 3 Milk C16_1c (g/dL) 0.01 0.24 0.07 0.03 0.73 20% 1.91 5 Milk C17 (g/dL) 0.00 0.09 0.03 0.01 0.80 13% 2.24 4 Milk C18 (g/dL) 0.05 1.32 0.40 0.15 0.84 14% 2.51 4 Milk C18_1cis9 (g/dL) 0.08 2.69 0.76 0.29 0.95 8% 4.35 2 Milk C18_2c9c12 (g/dL) 0.00 0.17 0.06 0.02 0.72 19% 1.91 5 Milk C18_2c9t11 (g/dL) 0.00 0.14 0.03 0.02 0.74 37% 1.95 6 Milk C18_3c9c12c15 (g/dL) 0.00 0.09 0.02 0.01 0.68 22% 1.77 5 Milk Tot18_1cis (g/dL) 0.09 2.77 0.82 0.31 0.95 8% 4.58 2 Milk Tot18_2 (g/dL) 0.01 0.32 0.10 0.03 0.69 15% 1.79 5 Milk Total_C18_1 (g/dL) 0.10 2.98 0.94 0.33 0.96 7% 5.18 2 Tot18_1trans (g/dL) 0.01 0.57 0.13 0.06 0.79 21% 2.17 4 Milk Total_Trans (g/dL) 0.02 0.75 0.16 0.08 0.80 19% 2.26 4 Milk isoanteiso FA (g/dL) 0.02 0.28 0.09 0.03 0.75 14% 2.00 5 Milk Odd fatty acids (g/dL) 0.03 0.50 0.16 0.04 0.83 10% 2.41 4 Milk omega3 (g/dL) 0.00 0.11 0.03 0.01 0.66 22% 1.73 5 Milk omega6 (g/dL) 0.01 0.33 0.10 0.03 0.72 14% 1.89 5 Milk SAT FA(g/dl)0.31 6.97 2.70 0.75 0.99 3%10.22 1牛奶unsat(g/dl)0.14 3.86 3.86 1.25 0.39 0.97 5%5.75 2牛奶单fa(g/dl)(g/dl)0.12 0.12 3.42 3.42 3.42 1.08 0.35 0.35 0.35 0.30 0.77 77 13.77 13.02牛奶pufa(g/dl)dl) 2.10 4牛奶SCFA(g/dl)0.05 0.80 0.35 0.10 0.93 7%3.88 3牛奶LCFA(g/dl)0.19 4.79 4.79 1.59 0.52 0.52 0.95 7%4.52 2牛奶MCFA(G/DL)
2011; Schmid等人,2014年; Stephens等,2020; Zou等,2018),执行功能(Wen等,2022)和情绪调节(Donnelly等,2017,2020,2020; Roney等,2018; Seeney&Griffin,2020)。尽管这些客户因素与瑜伽有所改善,但尚不清楚这些因素的改善是否与职业绩效变化相关。据我们所知,没有任何研究将职业治疗实践框架联系起来:领域和过程(第4版; OTPF - 4;美国职业治疗协会[AOTA],2020年)至瑜伽结局。OTPF - 4为职业治疗从业人员提供语言,以描述职业治疗服务对客户职业表现的价值和影响。职业治疗从业者在实践中使用瑜伽,而AOTA为在职业治疗中使用瑜伽提供了指导(AOTA,2023年)。因此,对于将瑜伽纳入实践中的职业治疗从业人员来说,重要的是要了解客户可能会经历的潜在改进,并具有表达这些改进的语言。这项研究的目的是通过OTPF –4的镜头来表达瑜伽对参与者职业表现的影响。