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名称：沙龙·赫特纳（Sharon Huttner）标题：成员组织或代理...
我反对SB 300，AAC天然气容量和可再生投资组合标准，因为它会导致深度评估如何在我们已经知道我们必须减少对化石燃料的依赖的情况下如何扩大该州的天然气能力。促进扩大的天然气使用量直接与该州减少温室气体排放的承诺以及该州最近的天然气激励计划结束。我建议，请指示PURA进行一项“天然气的未来”研究（类似于马萨诸塞州进行的研究），该研究绘制了一条途径，以减少我们在过渡到清洁替代方案的同时降低对天然气的依赖。
Polka，Michael M.
Xoma Corporation在其（i）蓝色猫头鹰的（i）版税支持的贷款中达到1.4亿美元，将由Xoma在Roche's Vabysmo（Faricimab）方面的某些特许权使用权的权利（Faricimab）偿还； （ii）通过与Pulmokine，Inc。的合并，在Seralutinib中获取（1）塞拉替尼的特许权使用费和里程碑利益。 （2）Twist Bioscience Corporation 50％的收到某些AMOU的权利，应根据Twist的Biopharma服务协议支付某些应支付的费用，涵盖了60多个早期计划，包括许可收入，转让收入，里程碑付款，里程碑付款和皇室支付； （3）DaréBioscience获得与Xaciato™（4）TALPHERA的特许权使用费和Dsuvia和Dzuveo的某些里程碑权利有关的有机股应支付的特许权使用费和里程碑支付的权利， （6）LADRX公司在Arimoclomol和Aldoxorubicin中的特许权使用费和某些里程碑权利； （7）Viracta在第101天（PAN-RAF激酶抑制剂）和
master.shesis.jonas.kuettner.pdf- livermetebolism
本文中介绍的图像分析工作流程的图形摘要：工作流程始于一组整个幻灯片图像（WSIS），包括WSI染色的苏木精和曙红（H＆E），免疫组织化学染色以及谷氨酰胺合成酶（GS）（GS）和细胞色素p450 isoforms and 3A 4a和3A的WSIS染色。在预处理过程中，将这些图像对准，并分离苏木精和曙红/DAB染色成分，以产生代表每个染色成分的灰度图像。然后通过小叶检测管道处理来自GS和CYP图像的DAB成分，以识别小叶和血管边界。同时，通过脂肪变性检测管道处理了注册的H＆E载玻片，以鉴定大遗posisosis液滴。然后分析来自两个管道的所得数据集，以评估（1）小叶边界和大遗传液滴的几何特性，以及（2）蛋白质表达和大抗殖物的区域分布。
普雷特纳，克劳斯；萨达维，贾梅尔；马里奥·维鲁埃特
近几十年来，工业机器人已成为制造业中执行相对常规机械任务的工人越来越重要的替代品。全球工业机器人的存量强劲增长，尤其是自 2008-2009 年全球经济和金融危机以来（参见 Abeliansky 等人，2020 年；Prettner 和 Bloom，2020 年；Jurkat 等人，2022 年）。最近的研究表明，这种趋势给低技能工人的工资带来了下行压力，比高技能工人的工资压力更大（参见 Acemoglu 和 Restrepo，2018b，2020 年；Dauth 等人，2021 年；Cords 和 Prettner，2022 年）。结果，技能溢价增加了（参见 Lankisch 等人，2019 年；Prettner 和 Strulik，2020 年）。随着 2022 年秋季 ChatGPT 的出现，以及更普遍地说，随着最近人工智能 (AI) 取得的令人瞩目的进步，人们不禁要问，技能溢价的未来演变将受到怎样的影响（参见 Acemoglu 和 Restrepo，2018a）。这是因为，与工业机器人相比，人工智能主要取代了高技能工人执行的任务。例如，基于人工智能的模型和设备越来越多地用于诊断疾病、开发药物、编写报告、编码，或者只是在营销和研发等领域产生鼓舞人心的想法。由于这些任务通常是非例行的并且由高技能工人执行，人工智能可能会对他们的工资造成下行压力，从而也对技能溢价造成下行压力。为了分析人工智能对总体技能溢价的影响，我们开发了一个通用嵌套恒定替代弹性 (CES) 生产函数，其中机器人替代低技能工人，人工智能替代高技能工人。我们允许机器人和人工智能对不同技能水平的工人进行不完全替代，并推导出人工智能的出现会降低技能溢价的条件。
Mark Lattner 船舶完整性和性能主任...
海军系统工程局 海军海上系统司令部 船舶完整性与性能工程组主任 Lattner 先生是海军海上系统司令部、海军系统工程局船舶完整性与性能工程 (SEA 05P) 的主任、技术领域经理和副授权官。在这个职位上，他负责领导和管理一支由 100 多名政府、军事和承包商人员组成的队伍，其中包括 38 名技术授权持有人，并监督作战中心 1000 多名人员能力领域的技术授权执行情况。核心工程功能包括水面舰艇、潜艇和航空母舰特征和敏感性、脆弱性、冲击、损害控制和消防、化学-生物防御、舰艇和潜艇结构完整性、结构深潜系统、腐蚀控制、金属和非金属材料、焊接、燃料和润滑剂、环境保护、重量、稳定性、流体动力学和所有现役和新采购舰艇和潜艇的布置。他向副指挥官/总工程师和海军系统工程局执行主任汇报。Lattner 先生的职业生涯始于 David Taylor 海军舰艇研究与开发中心（现为海军水面作战中心卡德罗克分部），担任项目工程师，负责目标强度降低和先进的潜艇制造技术。在他的职业生涯中，他担任过各种关键领导职务，责任、权力和义务的水平显著提高。其中包括 SEAWOLF 目标强度降低项目经理、指挥标准执行项目副经理、水面舰艇声学和非金属材料技术主管、材料部门负责人以及涂装卓越中心和海上环境质量项目经理。2019 年，Lattner 先生被选为海军海上系统司令部船舶完整性和性能工程组副组长。Lattner 先生拥有纽约州立大学布法罗分校机械工程学士学位和乔治华盛顿大学工程管理硕士学位。
2021-Quanta-Sustainability-Report-Year-Stories-Blattner ...
2021年，Quanta Services收购了Blattner Company（Blattner），后者是美国最大、领先的公用事业规模可再生能源基础设施解决方案提供商之一。
FinRegLab：研讨会——“人工智能与经济：为负责任和包容的人工智能规划道路”联合活动，邀请著名政策制定者参加，重点关注金融服务领域的负责任人工智能。华盛顿特区，2022 年 4 月 22 日——FinRegLab 将与美国商务部、美国国家标准与技术研究所 (NIST) 和斯坦福以人为本人工智能研究所 (HAI) 合作，于 2022 年 4 月 27 日举办一场研讨会，汇集政府、行业、民间社会和学术界的领导人，探讨人工智能和机器学习在不同经济部门部署带来的潜在机遇和挑战，特别关注金融服务和医疗保健。已确认的发言人包括商务部副部长 Don Graves；参议员 Joni Ernst；代理货币监理署署长 Michael Hsu；万事达卡执行副总裁兼首席数据官 JoAnn Stonier；富国银行执行副总裁兼模型风险主管 Agus Sudjianto、斯坦福大学商学院教授兼 HAI 副主任 Susan Athey 博士、布鲁金斯学会技术创新中心主任 Nicol Turner Lee 博士以及哈佛大学计算与社会研究中心博士后研究员 Manish Raghavan 博士。演讲者和小组成员将讨论研究、政策建议和新兴行业实践。FinRegLab 首席执行官兼主任 Melissa Koide 表示：“人工智能与新型数据相结合，为改善金融包容性和平等性提供了巨大的潜力。然而，也存在加剧偏见和排斥的巨大风险。认真、有针对性地研究消费者受到的影响对于制定正确的规则至关重要。” FinRegLab 还将于 4 月 28 日举办一场虚拟会议，详细介绍该组织和斯坦福大学商学院 Laura Blattner 教授和 Jann Spiess 教授就机器学习在信用承保中的应用开展的研究，特别关注机器学习模型对可解释性和公平性的潜在影响。这项研究对当前可用工具的性能和功能进行了实证评估，这些工具旨在帮助贷方开发、监控和管理机器学习承保模型。媒体成员如有兴趣亲临或以虚拟方式参加研讨会或寻求评论，请联系 Alex Bloomfield，邮箱地址为 alex.bloomfield@finreglab.org。有关研讨会的更多信息，包括所有演讲者和小组讨论，请访问此处的活动页面。
FinRegLab：研讨会——“人工智能与经济：为负责任和包容的人工智能规划道路”联合活动，邀请著名政策制定者参加，重点关注金融服务领域的负责任人工智能。华盛顿特区，2022 年 4 月 22 日——FinRegLab 将与美国商务部、美国国家标准与技术研究所 (NIST) 和斯坦福以人为本人工智能研究所 (HAI) 合作，于 2022 年 4 月 27 日举办一场研讨会，汇集政府、行业、民间社会和学术界的领导人，探讨人工智能和机器学习在不同经济部门部署带来的潜在机遇和挑战，特别关注金融服务和医疗保健。已确认的发言人包括商务部副部长 Don Graves；参议员 Joni Ernst；代理货币监理署署长 Michael Hsu；万事达卡执行副总裁兼首席数据官 JoAnn Stonier；富国银行执行副总裁兼模型风险主管 Agus Sudjianto、斯坦福大学商学院教授兼 HAI 副主任 Susan Athey 博士、布鲁金斯学会技术创新中心主任 Nicol Turner Lee 博士以及哈佛大学计算与社会研究中心博士后研究员 Manish Raghavan 博士。演讲者和小组成员将讨论研究、政策建议和新兴行业实践。FinRegLab 首席执行官兼主任 Melissa Koide 表示：“人工智能与新型数据相结合，为改善金融包容性和平等性提供了巨大的潜力。然而，也存在加剧偏见和排斥的巨大风险。认真、有针对性地研究消费者受到的影响对于制定正确的规则至关重要。” FinRegLab 还将于 4 月 28 日举办一场虚拟会议，详细介绍该组织和斯坦福大学商学院 Laura Blattner 教授和 Jann Spiess 教授就机器学习在信用承保中的应用开展的研究，特别关注机器学习模型对可解释性和公平性的潜在影响。这项研究对当前可用工具的性能和功能进行了实证评估，这些工具旨在帮助贷方开发、监控和管理机器学习承保模型。媒体成员如有兴趣亲临或以虚拟方式参加研讨会或寻求评论，请联系 Alex Bloomfield，邮箱地址为 alex.bloomfield@finreglab.org。有关研讨会的更多信息，包括所有演讲者和小组讨论，请访问此处的活动页面。
菲利克斯·布特纳
1. 利用自由电子激光实时观察到的超快全光拓扑切换。 F. Büttner †、B. Pfau †、M. Böttcher、M. Schneider、G. Mercurio、CM Günther、P. Hessing、C. Klose、A. Wittmann、K. Gerlinger、L.-M. Kern、C. Strüber、C. von Korff Schmising、J. Fuchs、D. Engel、A. Churikova、S. Huang、D. Suzuki、I. Lemesh、M. Huang、L. Caretta、D. Weder、S. Zayko、K. Bagschik、R. Carley、L. Mercadier、J. Schlappa、A. Yaroslavtsev、L. Le Guyarder、N. Gerasimova、A. Scherz、C. Deiter、R. Gort、D. Hickin、J. Zhu、M. Turcato、D. Lomidze、F. Erdinger、A. Castoldi、S. Maffessanti、M. Porro、A. Samartsev、C. Ropers、J. Sinova、JH Mentink、B. Dupé、GSD Beach 和 S. Eisebitt。自然材料 20, 30 (2021)。
弗莱特纳气球作为风能捕获系统对集装箱船稳定性的影响
摘要。本文介绍了将 Flettner 气球作为风能捕获系统对集装箱船稳定性的影响。Flettner 气球是一种电力发电机，充满氦气，绕水平轴旋转，并通过电缆输送电力。它响应风力绕水平轴旋转，有效地产生清洁、可再生的电力，成本低于所有竞争系统。作者确定的本文主要观点是：计算影响气球的力，计算气球对船舶横向和纵向稳定性的影响，计算船舶新排水量、新吃水、新 GM 和横摇周期。作为本文的结论，读者会发现船舶的横向稳定性会随着 0.01 的小值而略有下降，而纵向稳定性将提高 0.7532。本文表明，安装在集装箱船上的 Flettner 气球是一种捕获风能的可行概念。
四个现代 Flettner 转子作为风能捕获系统对集装箱船稳定性的影响
弗莱特纳转子是垂直圆柱体，位于风锋处，根据马格努斯原理工作，取决于风速和风向，从而推动船舶 [1]。我们在一艘集装箱船上安装了四个现代弗莱特纳转子（图 1），其作用是捕获和利用风能，以用于船舶推进。这些转子不是主要的推进来源，但有助于降低燃料消耗，根据船舶大小、航行区域和运行模式，可降低 3% 至 15% 的燃油消耗。这种推进模式仅适用于具有自由甲板的船舶，因为弗莱特纳转子捕获的风锋不能受到干扰。要应用这种额外的推进模式，必须仔细分析所选船舶的特性。使用弗莱特纳转子时，水平面上会出现力，这些力与马格努斯效应相结合，会改变船舶的稳定性，还可能有剪断转子支撑杆的危险。