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背景Fe修饰的生物炭构造的湿地...
以限制的氧气运输为突出的特征，水平地下流构建的湿地（HSCW）提出了一种有前途的方法，可以进一步降低废水排放中的氮化合物的水平，尤其是No3 -n -N的水平。
![人工智能在预测整形外科皮瓣结果中的作用：系统评价方案 Sabreena Moosa，医学博士候选人 [1]*，Robert Dydynsky，医学博士候选人 [1] [1] 麦克马斯特大学 Michael G. DeGroote 医学院，汉密尔顿，ON L8S 4K1 *通讯作者：sabreena.moosa@medportal.ca 简介：游离皮瓣手术包括重建各种组织缺损。皮瓣失败和感染、缺血等并发症仍然是皮瓣手术后令人担忧的问题，目前的术后标准护理是频繁的床边监测。机器学习模型等人工智能可以帮助外科医生进行术后监测和预测并发症。本系统评价的目的是为分析使用人工智能评估皮瓣手术结果和预测术后并发症的现有文献提供框架。方法：将使用 EMBASE 和 MEDLINE（1974 年至 2021 年 10 月）进行系统评价以确定相关文献。这将包括研究皮瓣手术术后环境中使用的人工智能和机器学习模型。主要结果将包括评估基于这些模型评估皮瓣手术后结果的准确性，包括：皮瓣成功率、愈合情况和术后 1 个月内的并发症。次要结果包括效益分析](/simg/e/e9689b8e3c5cc5a4c1f68e573ab7a476c9a26886.png)
人工智能在预测整形外科皮瓣结果中的作用：系统评价方案 Sabreena Moosa，医学博士候选人 [1]*，Robert Dydynsky，医学博士候选人 [1] [1] 麦克马斯特大学 Michael G. DeGroote 医学院，汉密尔顿，ON L8S 4K1 *通讯作者：sabreena.moosa@medportal.ca 简介：游离皮瓣手术包括重建各种组织缺损。皮瓣失败和感染、缺血等并发症仍然是皮瓣手术后令人担忧的问题，目前的术后标准护理是频繁的床边监测。机器学习模型等人工智能可以帮助外科医生进行术后监测和预测并发症。本系统评价的目的是为分析使用人工智能评估皮瓣手术结果和预测术后并发症的现有文献提供框架。方法：将使用 EMBASE 和 MEDLINE（1974 年至 2021 年 10 月）进行系统评价以确定相关文献。这将包括研究皮瓣手术术后环境中使用的人工智能和机器学习模型。主要结果将包括评估基于这些模型评估皮瓣手术后结果的准确性，包括：皮瓣成功率、愈合情况和术后 1 个月内的并发症。次要结果包括效益分析
人工智能在预测整形外科皮瓣结果中的作用：系统评价方案 Sabreena Moosa，医学博士候选人 [1]*，Robert Dydynsky，医学博士候选人 [1] [1] Michael G. DeGroote 医学院，麦克马斯特大学，汉密尔顿，ON L8S 4K1 *通讯作者：sabreena.moosa@medportal.ca 简介：游离皮瓣手术包括重建各种组织缺损。皮瓣失败和感染、缺血等并发症仍然是皮瓣手术后令人担忧的问题，目前的术后护理标准是频繁的床边监测。机器学习模型等人工智能可以帮助外科医生进行术后监测和预测并发症。本系统评价的目的是提供一个框架，用于分析使用人工智能评估皮瓣手术结果和预测术后并发症的现有文献。方法：将使用 EMBASE 和 MEDLINE（1974 年至 2021 年 10 月）进行系统回顾，以确定相关文献。这将包括研究皮瓣手术术后环境中使用的人工智能和机器学习模型的研究。主要结果将包括评估基于这些模型评估皮瓣手术后结果的准确性，包括：皮瓣成功率、愈合和术后长达 1 个月的并发症。次要结果包括分析使用机器学习模型评估皮瓣手术后结果的利弊。研究将由两名独立审阅者筛选；将使用 Cochrane 偏倚风险工具评估偏倚风险，并使用 QUADAS-2 工具评估方法学质量。讨论：该协议将提供综述框架，总结当前探索人工智能对皮瓣手术结果的作用的文献。结果将有助于为外科医生提供当前应用的概述，并确定潜在的进一步研究和开发领域。结论：由于目前的临床实践是定期的床边监测，整合人工智能可以使该过程对患者更高效、更准确、更安全，并减少劳动力负担或医疗保健系统成本。本综述有助于确定潜在和改进的领域，从而进一步帮助实现皮瓣手术后的成功结果。关键词：人工智能；机器学习；皮瓣手术；结果；并发症；术后；监测；皮瓣成功介绍皮瓣手术
美国国家航空航天局 (NASA) 该机构技术主管部门通过 NASA 工程与安全中心 (NESC) 进行的独立技术评估清单 2003-2022 (?)
文件说明：美国国家航空航天局 (NASA) 该机构技术主管部门通过 NASA 工程与安全中心 (NESC) 进行的独立技术评估清单 2003-2022 (?) 请求日期：2022 年 3 月 28 日 发布日期：2022 年 4 月 28 日 发布日期：2022 年 8 月 15 日 文件来源：FOIA 请求 NASA 总部 MS 5-R30，信息自由法办公室 300 E Street, SW Washington, DC 20546 (202) 358-2681 电子邮件：hq-foia@mail.nasa.gov 在线 FOIA 公共访问链接 (PAL) governmentattic.org 网站（“本网站”）是第一修正案的言论自由网站，是非商业性的，向公众免费开放。本网站及其提供的材料（例如本文件）仅供参考。 governmentattic.org 网站及其负责人已尽一切努力使这些信息尽可能完整和准确，但是，在印刷和内容方面可能存在错误和遗漏。governmentattic.org 网站及其负责人对任何个人或实体因 governmentattic.org 网站或本文件中提供的信息直接或间接造成或声称造成的任何损失或损害不承担任何责任。网站上发布的公共记录是通过适当的合法渠道从政府机构获得的。每份文件都标明了来源。对网站内容的任何疑虑都应直接向相关文件的发布机构提出。GovernmentAttic.org 对网站上发布的文件内容概不负责。
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。
蛋白质地震的起源：精密机械机器传导的能量波
图 3：Mb 中能量转导的分子途径。（a）Mb 的结构，不同坐标根据其 PEF 的大小以不同颜色表示。（b）His93 作为血红素和蛋白质骨架之间的连接器（蓝色原子）。标记了对引导血红素能量至关重要的五个内部坐标。（c）仔细观察血红素面向 Mb 内部和外部的部分的 PEF 差异。（d）通过 !! , ! "（蓝色）和 # ! , # " , # #（红色）的 PEF。
通讯作者 Mohamed M. Abuzaid，mabdеlfatah@sharjаh.ac.ae 人工智能 (AI) 对物理治疗实践的影响：物理治疗师意愿和准备度研究 1 沙迦大学健康科学学院医学诊断成像系，阿联酋沙迦 2 沙迦大学健康科学学院物理治疗系，阿联酋沙迦 3 开罗大学物理治疗学院，埃及开罗 摘要：分析人工智能 (AI) 的现状是将其融入物理治疗实践的关键第一步。因此，本研究旨在评估物理治疗师 (PT) 对 AI 实施的看法、知识和接受意愿。 2021 年 10 月至 12 月，对在阿拉伯联合酋长国 (UAE) 工作的 PT 进行了探索性横断面在线问卷调查。先前经过验证的调查收集了参与者的人口统计信息、看法、知识、准备情况以及将 AI 融入实践的挑战。结果显示，PT 对 AI 的了解相当匮乏。大多数参与者都赞赏 AI 应用的作用，并期望它将在实践中发挥重要作用。参与者指出，缺乏教育资源和适当的培训是 AI 整合的主要挑战。参与者表达了将 AI 纳入本科和研究生课程的强烈愿望。将 AI 融入物理治疗实践的兴奋需要努力为学生和专业人士提供教育和培训。物理治疗师担心，通过适当的准备来提高对 AI 角色和挑战的认识，可以消除工作干扰。将 AI 应用于 PT 实践将塑造物理治疗师的医疗保健服务和教育的未来。AI 将为患者和提供者提供更快的诊断、更好的性能和准确的结果。即使在人工智能在物理治疗中实施的早期阶段，人工智能的应用也提出了问题并增加了期望。关键词：人工智能、深度学习、物理治疗、物理治疗师、知识、实践。 人工智能在物理治疗实践中的影响：物理治疗师愿意和准备情况的研究
通讯作者 Mohamed M. Abuzaid，mabdеlfatah@sharjаh.ac.ae 人工智能 (AI) 对物理治疗实践的影响：物理治疗师意愿和准备度研究 1 沙迦大学健康科学学院医学诊断成像系，阿联酋沙迦 2 沙迦大学健康科学学院物理治疗系，阿联酋沙迦 3 开罗大学物理治疗学院，埃及开罗 摘要：分析人工智能 (AI) 的现状是将其融入物理治疗实践的关键第一步。因此，本研究旨在评估物理治疗师 (PT) 对 AI 实施的看法、知识和接受意愿。 2021 年 10 月至 12 月，对在阿拉伯联合酋长国 (UAE) 工作的 PT 进行了探索性横断面在线问卷调查。先前经过验证的调查收集了参与者的人口统计信息、看法、知识、准备情况以及将 AI 融入实践的挑战。结果显示，PT 对 AI 的了解相当匮乏。大多数参与者都赞赏 AI 应用的作用，并期望它将在实践中发挥重要作用。参与者指出，缺乏教育资源和适当的培训是 AI 整合的主要挑战。参与者表达了将 AI 纳入本科和研究生课程的强烈愿望。将 AI 融入物理治疗实践的兴奋需要努力为学生和专业人士提供教育和培训。物理治疗师担心，通过适当的准备来提高对 AI 角色和挑战的认识，可以消除工作干扰。将 AI 应用于 PT 实践将塑造物理治疗师的医疗保健服务和教育的未来。AI 将为患者和提供者提供更快的诊断、更好的性能和准确的结果。即使在人工智能在物理治疗中实施的早期阶段，人工智能的应用也提出了问题并增加了期望。关键词：人工智能、深度学习、物理治疗、物理治疗师、知识、实践。 人工智能在物理治疗实践中的影响：物理治疗师愿意和准备情况的研究
从设计到建筑资产移交的数字孪生
数字化结构化数据的固有作用是我在 1993/94 年深入研究的一个主题，当时我探索了神经网络和超链接专家系统的作用，旨在准确地挖掘相关判例法并及时考虑任何可能的诉讼。从各方面来看，这项工作现在被称为传统和有争议的建筑索赔流程的“流程级”数字孪生。今天，大约 28 年后，我渴望通过在建筑项目的整个生命周期中广泛采用数字孪生来进一步展示数据的力量。为了避免将来对 Grenfell Tower 进行调查，我们必须认识到我们对公众的义务，即交付和持续维护建筑资产，这些资产不仅被认为适合用途，而且还明确保证其符合主要利益相关者的法律要求。
基于进行高频电流的体积的校准，可注射的微电子刺激器的无线网络
目标。在体内开发和体内演示具有数字地址的螺纹式无线植入神经刺激器。方法。这些设备通过其两个电极执行，通过表皮纺织电极传导通过体积传导传递的无害高频电流爆发。通过避免需要大型组件获得电能，这种方法允许开发薄设备，这些设备可以通过最小的入侵程序（例如注射）肌肉内植入。为了符合电气安全标准，该方法需要在植入电极之间按毫米或几厘米的少量订单或几厘米的最小距离。此外，设备必须对组织造成最小的机械损害，避免脱位并足以长期植入。考虑到这些要求，植入物被视为管状和柔性设备，在相对末端有两个电极，在中间部分，是一个藏有电子设备的密封金属胶囊。主要结果。The developed implants have a submillimetric diameter (0.97 mm diameter, 35 mm length) and consist of a microcircuit, which contains a single custom-developed integrated circuit, housed within a titanium capsule (0.7 mm diameter, 6.5 mm length), and two platinum- iridium coils that form two electrodes (3 mm length) located at opposite ends of a silicone body.这些神经肌肉刺激器是可寻址的，可以建立一个可以独立控制的微刺激器网络。意义。通过在麻醉兔子的后肢中注入其中一些，并诱发受控和独立的收缩，证明了它们的操作。这些结果表明，通过使用适用于慢性电子植入物建立的制造技术和材料，制造类似螺纹的无线神经肌肉刺激器的可行性。这为通过此类无线设备的密集网络形成的高级运动神经预测的临床开发铺平了道路。
本背景说明介绍了 SESAR 解决方案 PJ.02-01-06“基于静态飞机特性的尾流湍流分离（用于离场）”，并总结了为实现该解决方案而开展的研发活动所取得的成果。它（向 SESAR 计划的外部和内部人员）概述了 PJ.02-01-06 的范围、主要运营和性能优势、相关系统影响，并推荐了应在工业化阶段或作为部署一部分开展的其他活动。
RTS3a：在混合跑道运行下，使用优化跑道交付（ORD）工具评估进场静态成对分离（S-PWS-A）加上使用优化分离交付（OSD）工具评估离场静态成对分离（S-PWS-D）的验证； RTS4a：在混合跑道运行下，使用优化分离交付（OSD）工具评估进场静态成对分离（S-PWS-D）的验证； RTS4b：在隔离和部分隔离跑道运行下，在使用 CSPR 的双重进近环境中，使用优化分离交付（OSD）工具评估进场静态成对分离（S-PWS-A）加上使用优化分离交付（OSD）工具评估离场静态成对分离（S-PWS-D）的验证； RTS5：验证离场静态成对分离间隔（S-PWS-D）和离场天气相关分离间隔（WDS-D），及其与隔离模式下单跑道离场优化分离交付（OSD）工具的集成（伦敦希思罗机场）； RTS6：验证离场基于静态飞机特性的尾流湍流分离（S-PWS-D），及其与离场优化分离交付（OSD）工具和到达进场天气相关分离（WDS-A）的集成，及其与到达分离交付工具的集成。