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核酸结构与基因的基本原理...
人类分子遗传学；Tom Strachan 和 Andrew P Read；第 5 版 人类群体基因组学；Kirk E. Lohmueller Rasmus Nielsen 编辑 基因 IX；Benjamin Lewin，第 9 版 遗传学原理；D. Peter Snustad 和 Micheal J. Simons，第 7 版 遗传学和基因组学与医学；Judith Goodship、Patrick chinnery 和 Tom
具有复杂性道德原则的 iBlastoid RAD 方法
Ankeny、Munsie 和 Leach (2022) 为 iBlastoids 提出的反思、预期和审议 (RAD) 方法虽然很有价值，但需要一个锚点来确保其方法的每个过程都已充分进行。否则，反思、预期和审议可能会偏离航向或过早结束。我们建议将 RAD 方法锚定到复杂性的道德原则上；(当前或潜在的) 类器官实体在本体论和认识论上越复杂，就越需要对该实体进行道德考量。基于 Preiser 和 Cilliers (2010) 的观点，类器官实体的复杂性可以有两个关键要素；类器官实体的特征和功能（本体论复杂性），以及我们目前对类器官实体的理解的功能（认识论复杂性）。这些复杂程度越高，RAD 方法就越需要关注这些要素——以免我们忽略潜在的道德显著特征、功能或知识。例如，对于肠道类器官，反思、预期和审议可能不需要像对于脑类器官、iBlastoids 或多细胞工程化生命系统 (M-CELS) 那样强大 (Sample 等人，2019)。这至少部分是因为脑类器官、iBlastoids 或 M-CELS 等类器官实体的复杂程度超过了肠道类器官。此外，它们的复杂特征和功能中有一些元素可能被视为道德显著的。因此，RAD 流程需要更多时间和精力来解决这些特征、功能和目前的理解。负责任的研究创新 (RRI) 框架的先前迭代将重点放在更好地
（主要名称），我们为即将到来的学年计划，...
我的最初计划是利用艺术是教育承诺，教育专业人士以及活跃的社区成员都向每个学生的全部教育展示了联盟。在您的日程安排和程序指导下，我想将此承诺发送给我们与艺术相关的学生的父母，社区团体，甚至挑战我们的学校董事会以签署艺术团队的一部分。这种承诺的股息是为了在考虑到当今挑战时最安全的交付，对艺术如何继续增强学习者和全体孩子的方式以及如何以最安全的交付方式提高学习者以及如何提出。
AI 指导原则_2.29.24
● 使用范围：学区将允许教师和管理人员在一系列任务中使用生成式人工智能，包括但不限于个性化学习计划、课程开发、生成教育内容以及提高排班、资源分配和学校改进策略数据分析等领域的管理效率。 ● 透明度和归因：教师应透明地使用生成式人工智能。这包括在常规环境之外使用人工智能生成的内容时明确告知学生，并将其与人类生成的内容区分开来。这种透明度延伸到学术诚信，人工智能可用于自动执行常规评分任务，但不应将其用于完全执行需要教师特定专业知识和经验的任务（例如评分学生论文）。
RFC 9340：量子互联网的架构原则
量子互联网的愿景是通过实现地球上任意两点之间的量子通信来增强现有的互联网技术。为了实现这一目标，应该从头开始构建量子网络堆栈，以解释量子纠缠的全新特性。第一个量子纠缠网络已经实现，但对于如何组织、利用和管理此类网络，尚无切实可行的建议。在本文中，我们试图制定框架并介绍量子互联网的一些基本架构原则。这旨在提供一般指导和一般兴趣。它还旨在为物理学家和网络专家之间的讨论提供基础。本文件是量子互联网研究小组 (QIRG) 的成果。
大脑主要部分功能的摘要14.7 ...
髓质圆形：包含感官（上升）和电动机（降）。心血管中心调节心跳和血管直径。髓质节奏区域（与PON一起）调节呼吸。包含格拉西核，cuncate核，味觉核，耳蜗核，和前庭核（脑感觉途径的成分）。下橄榄核提供了指令，小脑在学习新运动技能时用来调整肌肉活动。其他核坐标呕吐。吞咽，打喷嚏，咳嗽和打ic。包含颅神经VIII，IX，X，XI和XI的起源核。网状形成（也在庞斯中。中脑和双脑功能在意识和唤醒中起作用。
InfraScan, Inc. Angela Mallery 首席产品开发...
贸易/设备名称：Infrascanner 型号 2500 法规编号：21 CFR 882.1935 法规名称：近红外 (NIR) 脑血肿检测器 监管类别：II 类 产品代码：OPT 日期：2020 年 6 月 11 日 收到日期：2020 年 6 月 12 日 亲爱的 Angela Mallery： 我们已审查了您根据第 510(k) 条提交的上市前通知，该通知表明您有意销售上述设备，并已确定该设备与在 1976 年 5 月 28 日（医疗器械修正案颁布日期）之前在州际贸易中合法销售的同类设备基本等同（就附件中注明的用途而言），或与根据《联邦食品、药品和化妆品法案》（法案）的规定重新分类的设备基本等同，这些设备不需要获得上市前批准申请（PMA）的批准。因此，您可以营销该设备，但须遵守该法案的一般控制规定。虽然本函将您的产品称为设备，但请注意，一些已获准的产品可能是组合产品。位于 https://www.accessdata.fda.gov/scripts/cdrh/cfdocs/cfpmn/pmn.cfm 的 510(k) 上市前通知数据库可识别组合产品提交。该法案的一般控制条款包括年度注册、设备列表、良好生产规范、标签以及禁止贴错标签和掺假的要求。请注意：CDRH 不会评估与合同责任担保相关的信息。但我们提醒您，设备标签必须真实且不得误导。如果您的设备被归类（见上文）为 II 类（特殊控制）或 III 类（PMA），则可能会受到其他控制。影响您设备的现有主要法规可在《联邦法规》第 21 篇第 800 至 898 部分中找到。此外，FDA 可能会在《联邦公报》上发布有关您设备的进一步公告。请注意，FDA 发布实质等效性判定并不意味着 FDA 已判定您的设备符合该法案的其他要求或其他联邦机构管理的任何联邦法规和规章。您必须遵守该法案的所有要求，包括但不限于：注册和登记（21 CFR 第 807 部分）；标签（21 CFR 第 801 部分）；医疗器械报告（医疗器械相关不良事件报告）（21 CFR 803）
医疗技术中的人工智能原则
应用于医疗技术的人工智能 (AI) 已经并将继续改变患者护理。这些进步可以使医生更好地了解疾病，获得更快、更准确的诊断结果，并确定适当的治疗途径。自 1995 年以来，FDA 已审查并批准了 600 多种支持人工智能和机器学习的医疗设备，预计未来几年将取得快速发展。以下原则将指导人工智能医疗技术的进一步创新、政策制定和监管。注意事项：公共政策和法规应促进患者获得创新的医疗保健人工智能技术。这些法规和政策应反映对技术开发和使用的全面理解，这是立法者、监管者、设备创新者、医疗从业者、患者和其他利益相关者之间密切沟通和合作的结果。 FDA 已经并将继续在监管 AI 医疗设备方面发挥重要领导作用，就像它对所有医疗技术所做的那样，国会将对 AI 技术政策需求进行适当的监督。注意事项：医生和医院部署和使用 AI 技术可以改善农村和服务不足患者社区的医疗服务。这些创新可能会让更多医疗机构更容易获得关键技术，并可能使医疗保健提供者能够为更多患者提供服务。例如，某些 AI 应用程序可以简化工作流程，提高资源受限的医疗保健实践的效率。资源（包括通过专家机构协商一致制定的指南）可用于评估和部署农村和服务不足社区的 AI 技术。政策制定者、监管机构、行业和其他利益相关者团体应促进 AI 设备的分发和使用，以造福这些患者。注意事项：许多调查显示，公众对 AI 及其众多应用的了解并不完整。公众对 AI 在医疗技术中的应用的信任度也各不相同。一些调查受访者担心 AI 会取代他们的医生、护士和专家。其他受访者表示担心人工智能会侵犯患者隐私、导致诊断或治疗错误，或者在医疗保健领域部署过快。其他受访者认为人工智能在医疗保健领域的应用速度太慢或太小，无法对他们的护理产生影响。
2024 年 6 月 18 日校长会议摘要概述
概述 2024 年 6 月 18 日，北极执行指导委员会 (AESC) 在拜登-哈里斯政府内举行了第九次负责人会议。白宫科技政策办公室 (OSTP) 气候与环境副主任 Jane Lubchenco 博士代表 Arati Prabhakar 博士主持了会议。国家安全委员会跨境事务高级主任 Monte Hawkins 代表总统国家安全顾问、担任 AESC 副主席的 Jake Sullivan 出席会议。会议内容包括：