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EMI/RFI 编织屏蔽解决方案 - 数据表存档
电磁兼容性 (EMC) 工程师使用“噪声”的概念来描述降低电子设备性能的有害信号。在航空电子应用中，外部和内部 EMI 噪声源都可能干扰敏感的导航和战术设备，甚至可能破坏飞机的控制。航空母舰的大型电子设备舱可能会造成干扰，导致飞机起飞或降落失败。影响卫星传输的 EMI 可能导致战场上的通信故障。出于这些原因，EMI 被认为是一个严重的问题，并且已经开发了许多技术和技巧来确保数据传输系统中的电磁兼容性 (EMC) - 从船上到海底，从航空电子设备到太空，从航空母舰到微型无人机。
IBM 对量子信息科学的 RFI 回应
IBM 研究部门长期以来一直支持行业对量子信息科学 (QIS) 的追求。早在 20 世纪 80 年代初，IBM 就赞助了一次具有开创性的会议，在会上，Richard Feynman 讨论了利用量子力学为新一代计算机提供动力的可能性。从那时起，IBM 的主要成就包括首次演示量子密钥分发 (Bennett, Smolin 1989)、首次在 NMR 系统中实现 Shor 因式分解算法 (Almaden, 2001)，以及最近在可扩展的超导量子比特晶格中实现任意量子误差检测 (2015)。IBM 致力于推动采用量子纠错的容错量子计算，并为此积极与美国联邦政府合作。例如，TJ Watson 研究中心的 IBM 量子计算团队自 2010 年底以来一直致力于 IARPA 赞助的多量子比特相干操作计划，并将在有机会取得进一步进展时继续互补工作。在这里，我们介绍了一些关于量子信息科学现状、该领域的应用以及我们对行业角色的愿景的想法。
南加州爱迪生评论 - 信息请求
加利福尼亚能源委员会（CEC）与加利福尼亚运输部（CALTRANS），俄勒冈州运输部（ODOT）和华盛顿州运输部（WSDOT）合作，正在寻求信息，以支持潜在的中型和重型货币公路项目下的潜在中型和重型城市运输部计划的收费和加油计划（CFI）计划（CFI）计划（CFI）。加利福尼亚计划成为2024年三州中型和重型（MDHD）CFI走廊提案的主要申请人。在此信息请求中，这三个州正在寻求有关站点在短期内最常使用和有用的投入（2024-2027），现场特征，电源水平和充电类型以及其他因素，这些因素将更好地为各州提供用于部署公共可访问的可访问的可访问的可访问的零发射基础设施用于零发货MDHD车辆。
USP房屋供应链RFI响应-2024.pdf
通过电子提交2024年10月4日，光荣的布拉德·旺斯特鲁普（Brad Wenstrup美国药房Pfluger（USP）感谢有机会向您的信息请求（RFI）提供有关确保和增强国内医疗供应链的政策解决方案的评论（RFI）。USP是一个独立的，科学的，全球的非营利组织，成立于1820年，致力于通过严格的基于科学的公共质量标准来建立对药品的信任。我们受到大约500个组织的指导，包括科学，医疗保健从业人员，消费者和行业社区，以及数十个政府机构，他们共同组成了USP公约。USP的公共标准和相关计划是由我们的专家委员会创建的，并帮助保护和改善了全球数十亿人的健康。作为医学质量的全球领导者，我们分享了您建立更具弹性药物供应链的愿望，并确保患者获得对关键和常规护理至关重要的优质药物。我们工作的一个核心支柱是帮助加强全球供应链，以便人们在需要时依赖于健康的药物，并按照预期符合质量标准。结果，USP敦促政策制定者考虑：监管框架有许多要保护医学质量的组成部分，公共质量标准和遵守是制造商的基础，包括新的制造商在多元化的供应链中生产药品。USP标准为质量测试提供了公开可用的指南，包括经过验证的测试方法以及特定药品及其成分的质量规格。这些标准表达了对特定药物的质量期望，包括其身份，力量，纯度和性能。他们还提供了公认的流程，测试和方法的广泛适用信息，以支持产品开发和制造。遵守公共质量标准可以帮助确保药物可靠，并始终如一，并根据监管性质量期望。USP公共标准可帮助制造商建立其产品的关键质量属性以及如何测试它们，从而促进从多家制造商那里进入其他产品的市场。虽然制造和分配制药产品的全球化促进了获得较低成本疗法的机会，但它还增加了由灾难，贸易战，国内或地缘政治冲突或公共卫生紧急情况造成的供应中断风险。
IBM 对量子信息科学的 RFI 回应
Jerry M. Chow、Jay M. Gambetta、Mark Ritter 摘要 IBM 研究部门长期以来一直支持行业对量子信息科学 (QIS) 的追求。早在上世纪 80 年代初，IBM 就赞助了一次具有开创性的会议，在会上，Richard Feynman 讨论了利用量子力学为新一代计算机提供动力的可能性。从那时起，IBM 的主要成就包括首次演示量子密钥分发 (Bennett, Smolin 1989)、首次在 NMR 系统中实现 Shor 因式分解算法 (Almaden, 2001)，以及最近在可扩展的超导量子比特晶格中实现任意量子误差检测 (2015)。IBM 致力于推动采用量子纠错的容错量子计算，并为此积极与美国联邦政府合作。例如，TJ Watson 研究中心的 IBM 量子计算团队自 2010 年底以来一直致力于 IARPA 赞助的多量子比特相干操作计划，并将在有机会取得进一步进展时继续开展互补工作。这里我们介绍了我们对量子信息科学现状、该领域的应用以及我们对行业角色的愿景的一些想法。
SDA 第 1 部分光通信 RFI-修正案...
SDA 负责定义和监控国防部未来威胁驱动的空间架构，并加速开发和部署新的军事空间能力，以确保我们在国防领域的技术和军事优势。为了实现这一使命，SDA 将统一和整合下一代空间能力，以通过主要在低地球轨道 (LEO) 中的扩散空间架构提供 NDSA，这是一种弹性军事传感和数据传输能力。SDA 不一定会开发和部署 NDSA 的所有能力，而是在国防部内协调这些工作，并在提供集成架构的同时填补能力空白。SDA 将其架构组织成能力“层”，并以相对较小的大规模生产的卫星和战术相关的有效载荷硬件和软件提供的无处不在的数据和通信传输的可用性为前提。
RFI关于可能导致药物短缺的实践
美国政府内部的多个机构希望收集有关药物短缺的根本原因和潜在解决方案的其他信息。药物供应链中的所有参与者都是内在联系的，因此任何市场参与者的行动都可以确定药物体验是否供应干扰或短缺。因此，在与美国卫生与公共服务部（HHS）协商后，联邦贸易委员会（FTC）邀请了公众对大型医疗保健集团采购组织（GPOS）0F 1和药品批发商的缺乏竞争和合同实践的评论。1f 2我们正在寻求有关这些实体对通用药品和相关市场的影响的意见。此信息可能会更好地了解药物短缺的根本原因和潜在解决方案。
Rosetta Commons community_response for NIST信息请求（RFI）
蛋白质结构预测和设计研究在增强公共卫生安全方面也可以通过提高我们的预防，检测和应对大流行的能力来提高公共卫生安全。在Covid-19大流行期间，使用计算设计蛋白质的第一种疫苗被批准用于主要政府（南部韩国和英国），甚至在临床测试中均超过了阿斯利康的疫苗。13最近开发的深度学习模型evescape可以比湿实验室方法更快，更便宜，更精确地预测病毒序列的未来突变，并且可能允许提前预测新兴的SARS-COV-2变体。14从现在到未来，蛋白质结构预测和设计工具将作为大流行反应的战略资产
AI RMF RFI 评论 - 消费者技术协会
对 RFI - NIST AI 风险管理框架的评论 消费者技术协会®（“CTA”）® 1 谨提交这些评论，以回应美国国家标准与技术研究所（“NIST”）关于 NIST 人工智能风险管理框架（“框架”）的信息请求（“RFI”）。 2 CTA 赞扬 NIST 在这些问题上的深思熟虑的工作以及建立自愿框架的努力，将可信度考虑因素纳入人工智能（“AI”）产品、服务和系统的创建和使用中。CTA 特别同意拟议的框架属性，即适应性、基于风险、以结果为导向、自愿性和非规定性，这些属性将共同促进公众信心和信任。CTA 同意 NIST 的说法，因为道德价值观没有客观标准，部分原因是这些价值观植根于特定社会或文化的规范和法律期望，因此普遍认为“必须以值得信赖和负责任的方式设计、开发、使用和评估人工智能，以促进公众信心和信任。” 3 原则和框架（例如 NIST 正在制定的原则和框架）将对 AI 系统的发展产生持久影响，只要利益相关者“认可”。如果这些原则和框架鼓励开发准确、合乎道德、包容和值得信赖的 AI，那么全球 AI 相关原则和框架的统一采用和尊重就最有可能。同时，这些政策必须提供自愿、灵活的监督和合规解决方案，同时保留创新的基本经济激励。AI 技术为人类和社会发展提供了巨大的机会，CTA 同意 AI 必须值得信赖。AI 可以促进包容性增长，改善人民的福利和福祉，并增强全球创新和生产力。它对我们的国家利益也具有深远的前景。事实上，正如第 13859 号行政命令所述，“继续保持美国在 AI 领域的领导地位对于维护美国的经济和国家安全以及以一致的方式塑造 AI 的全球发展至关重要
AI RMF RFI 评论 - Deloitte & Touche LLP
我们鼓励 NIST 利用已纳入其他框架的原则，例如 NIST 网络安全框架 (CSF) 和 NIST 隐私风险管理框架，以及赞助组织委员会 (COSO) 框架中体现的五项原则：治理；战略；绩效；审查和修订；信息、沟通和报告。2 我们可以预见，NIST CSF 已经适应了 AI 的一些必需原则，隐私风险管理框架也是如此。我们鼓励 NIST 继续采用基于结果的 AI 方法，以便开发人员和集成商有明确的目标，并且可以通过多种方式满足这些目标。1. 行业中观察到的挑战通过德勤与蓬勃发展的 AI 行业的直接接触，我们观察到一些挑战，这些挑战可以通过开发 AI 风险管理框架来缓解或解决。这些挑战中的许多挑战的共同点是实施组织是否拥有专门的综合治理计划。我们将人工智能风险分为以下三个领域，在这些领域中，拥有透明、记录和可辩护流程的结构化风险管理框架将会有所帮助：