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RFP 差距和需求评估 约堡-茨瓦内 .docx
● 从地理覆盖、时间表、财务要求、预期气候影响、更广泛的利益（社会、经济）等方面细化已确定项目的项目范围 ● 确定拟议解决方案的技术和财务适用性，同时探索替代解决方案（可能/相关的情况下） ● 进一步细化已确定的最佳拟议解决方案，包括后续步骤和技术要求 ● 确定项目需求并确定实施差距 ● 概述潜在的商业和融资模式情景，以评估项目的财务可行性和创新融资选择（即长期融资模式） ● 概述实施和运营选定行动所需的法律和监管框架，包括所需的许可证、审批和许可（包括与省和国家政府的气候目标和指标保持一致） ● 进行彻底的利益相关者映射 ● 进行内部和外部利益相关者参与，收集对拟议的废物和能源项目的意见和建议，包括将关键反馈纳入项目实施计划并向利益相关者报告 ● 开发相关的研讨会材料，以进一步完善行动，确定项目需求、潜在障碍和解决方案。 ● 建立两个项目城市茨瓦内和约翰内斯堡之间的联系，以确定在实现既定优先事项方面可能开展合作的领域 ● 制定子行动路线图和估算成本，以便实施行动
为了到 2040 年逐步淘汰化石燃料发电厂，印度尼西亚至少需要 210 吉瓦的可再生能源
“普拉博沃总统提出的 2040 年逐步淘汰化石能源的愿景可能标志着印尼的一个转折点。随着我们进入能源转型的关键时刻，符合这一愿景的全国性努力和国际支持将为全体公民带来巨大利益——不仅有清洁能源开发的大量投资，还有空气质量改善带来的直接收益。然而，实现这一目标需要强有力的领导，也需要所有相关利益攸关方，尤其是投资者，看到该计划的潜力并抓住眼前的巨大经济机遇，”哈桑强调道。
站在国家航空航天需求的最前沿
空气动力学、结构、材料、推进、电子和系统。NAL 在 20 世纪 70 年代最杰出的工程成就是开发了用于测试飞机疲劳寿命的全尺寸疲劳试验设施，这对延长各种飞机的寿命做出了重大贡献。到 20 世纪 70 年代中期，NAL 已成为印度航空领域的主要参与者之一。它被公认为管理最完善的国家实验室，承担了 100 多个航空航天领域的高科技研发项目。NAL 在此期间活动的一个非常引人注目的特点是数字“”·设备开发能力范围令人惊叹，例如数据记录和负载测量系统、温度控制器等。一个非常成功的故障分析和事故调查小组逐渐发展起来。这项活动旨在满足印度航空航天组织的需求。许多涉及飞机、直升机和用于国防飞机的地面设备的事件/事故的调查被 IAF（印度空军）、HAL（印度斯坦航空有限公司）、MoCA（民航部）等提交给实验室进行调查。截至目前，该小组已调查了 1,500 多起民用和军用飞机事故/事件。NAL 将探索在故障分析中引入人工智能 (AI) 和数据分析，以快速获得结果。纤维增强塑料 (FRP) 试验工厂的建立是为了建造大型机鼻雷达罩来容纳敏感的电子设备。
caspase-4二聚体和D289自动加工引起白介素-1β-转化酶更新乳腺癌中电流和新的潜在免疫疗法，从长凳到床边
在癌症免疫疗法中已经看到了令人印象深刻的进步。尽管乳腺癌（BC）长期以来一直被认为是非免疫原性的，但治疗BC治疗的免疫疗法现在已成为一种新的有希望的治疗方法，具有巨大的潜力。这得到了各种免疫疗法的大量完整和正在进行的临床前和临床研究的支持。然而，临床肿瘤学和基本癌症研究之间的显着差异会损害对癌症免疫学和免疫疗法的理解，从而阻碍了癌症治疗研究和发育。要以最佳的方式利用累积的可用数据，必须整合在卑诗省免疫疗法及其临床陷阱中发挥作用的两种基本机制。然后，临床试验必须经过精心设计，以适当的常规和免疫治疗策略组合。尽管有重大改进的空间，但此更新的评论详细介绍了迄今为止从长凳到床边可用的免疫治疗工具，希望这将导致重新思考和优化卑诗省患者的护理标准。
加拿大未来的 DRI 生态系统：人工智能研究需求
在日益占主导地位的知识经济中，计算卓越性是竞争力的一大驱动力。在过去十年中，计算人工智能 (AI) 在经济发展和市场竞争力中的作用已从小到大。其经济重要性怎么强调都不为过——在源自加拿大的神经网络模型训练创新的推动下，巨大的变化颠覆了许多领域的市场部门领导地位，包括信息搜索、语音识别、自然语言理解、导航助手、自动驾驶汽车、诉讼准备、制造资格等。对于加拿大经济来说，人工智能在高级研究计算 (ARC) 提供的学术计算创新与工业竞争力的良性循环中发挥重要作用至关重要。
全州需求评估和规划报告 - DHCS
根据《联邦法规》第 45 CFR § 96.133 条（该条规定了物质使用预防、治疗和恢复服务综合拨款 (SUBG) 的接受者），加州卫生保健服务部 (DHCS) 每两年发布一次全州需求评估和规划 (SNAP) 报告。根据第 45 CFR § 96.133(a)(1) 至 (a)(6) 条，DHCS 应向美国卫生和公共服务部 (HHS) 部长提交一份关于加州 SUBG 授权活动需求的评估报告。该报告根据适用法规进行组织。最终的 SNAP 报告在 DHCS 网站上提供，作为行为健康计划在制定和/或修改现有战略、目标和目的或制定未来战略、目标和目的时使用的资源。
用于肿瘤成像的叶酸受体靶向 PET 放射性药物的开发——从实验室到临床的历程
摘要：叶酸受体-α（FR-α）在许多上皮癌中过度表达，包括卵巢癌、子宫癌、肾癌、乳腺癌、肺癌、结肠癌和前列腺癌，但在肾脏、唾液腺、脉络丛和胎盘等正常组织中表达有限。因此，FR-α已成为向FR阳性肿瘤输送治疗剂和成像剂的有希望的靶点。已经开发了一系列基于叶酸的PET（正电子发射断层扫描）放射性药物，用于选择性靶向FR阳性恶性肿瘤。本综述概述了迄今为止关于叶酸衍生的PET放射性结合物的设计、放射合成和用于靶向FR阳性肿瘤的效用的研究进展。本文主要介绍了用氟-18（t 1 / 2 = 109.8 分钟）和镓-68（t 1 / 2 = 67.7 分钟）标记的叶酸放射性结合物的结果，但也讨论了用“外来”和新 PET 放射性核素标记的叶酸，例如铜-64（t 1 / 2 = 12.7 小时）、铽-152（t 1 / 2 = 17.5 小时）、钪-44（t 1 / 2 = 3.97 小时）、钴-55（t 1 / 2 = 17.5 小时）和锆-89（t 1 / 2 = 78.4 小时）。对于肿瘤成像，迄今为止报道的 PET 放射性标记叶酸中，除了 [ 18 F]AzaFol 之外，没有一种完成了从实验室到临床的旅程，该药物在一项多中心首次人体试验中成功用于转移性卵巢癌和肺癌患者。然而，在不久的将来，我们预计会有更多基于叶酸的 PET 放射性药物的临床试验，因为临床对成像和 FR 相关恶性肿瘤的治疗越来越感兴趣。
机器学习Clifford不变的Ade Coxeter元素
摘要。胸肌分割是乳腺磁共振成像（MRI）的各种计算机辅助应用中的关键步骤。由于胸部和乳房区域之间的伪影和同质性，胸肌边界估计并不是一项琐碎的任务。在本文中，提出了一种基于深度学习的全自动分割方法，以准确描述轴向乳房MR图像中的胸肌边界。提出的方法涉及两个主要步骤：胸肌分割和边界估计。对于胸肌分割，基于U-NET结构的模型用于从输入图像中分离胸肌。接下来，通过候选点检测和轮廓分割来估计胸肌边界。使用两个Real-World数据集，我们自己的私人数据集和一个公开可用的数据集对所提出的方法进行了定量评估。第一个数据集包括12名患者乳房MR图像，第二个数据集由80名患者乳房MR图像组成。所提出的方法在第一个数据集中达到了95％的骰子得分，第二个数据集的骰子得分为89％。在大规模定量乳房MR图像上评估该方法的高分割性能表达了其在将来的乳腺癌临床应用中的潜在适用性。
非洲的人工智能：生态系统的现状和需求
Farmer.CHAT 的成功商业用例已引起公共部门合作伙伴的大量需求。Digital Green 已筹集 3000 万美元，用于支持印度、肯尼亚和埃塞俄比亚农业部开发和推出类似的人工智能农学聊天机器人，目标是覆盖超过 2.2 亿人