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骨科人工智能——政策文件
在骨科领域尤其如此，人工智能正在改变 MSK 健康状况不佳患者的预防、诊断、治疗和管理。然而，在对 MSK 治疗和支持的需求不断增加的时代，尤其是来自老龄化人口，扩大和加速人工智能技术的应用至关重要。孤立的最佳实践是不够的；为了真正改变数百万人的生活，并为承受压力的医疗系统提供显着的效率和成本节约，我们需要在基于人工智能的研究和教育方面投入更多资金。我们还需要医疗保健领导者的支持，以克服阻碍人工智能更广泛应用的运营障碍，尤其是对患者数据使用的限制。
AGILENT/HP 81111A 数据表 - 测试设备解决方案
我们专注于专业市场，主要与那些注重高性能、高质量和服务的客户合作，同时实现二手设备带来的成本节约。因此，我们在内部可追溯实验室对设备进行全面测试和翻新。产品随附手册、配件，通常提供 2 年无条件保修。我们的员工在测试与测量方面拥有丰富的经验，总共拥有 150 多年的综合经验，这使我们能够提供行业领先的服务和支持。我们努力在各个方面以客户为中心，包括提供免费送货、承担双向保修退货成本（如果可用，还提供借用设备）以及为每个订单提供免费的业务工具。
罗德与施瓦茨 NAS-Z5 数据表
我们专注于专业市场，主要与那些注重高性能、高质量和服务的客户合作，同时实现二手设备带来的成本节约。因此，我们在内部可追溯实验室对设备进行全面测试和翻新。产品随附手册、配件，通常提供 2 年无条件保修。我们的员工在测试与测量方面拥有丰富的经验，总共拥有 150 多年的综合经验，这使我们能够提供行业领先的服务和支持。我们努力在各个方面以客户为中心，包括提供免费送货、承担双向保修退货成本（如果可用，还提供借用设备）以及为每个订单提供免费的业务工具。
KEPCO BOP50-2M 数据表 - 测试设备解决方案
我们专注于专业市场，主要与那些注重高性能、高质量和服务的客户合作，同时实现二手设备带来的成本节约。因此，我们在内部可追溯实验室对设备进行全面测试和翻新。产品随附手册、配件，通常提供 2 年无条件保修。我们的员工在测试与测量方面拥有丰富的经验，总共拥有 150 多年的综合经验，这使我们能够提供行业领先的服务和支持。我们努力在各个方面以客户为中心，包括提供免费送货、承担双向保修退货成本（如果可用，还提供借用设备）以及为每个订单提供免费的业务工具。
投资者介绍-战略路线图.pdf
由于已知和未知的风险和不确定性，我们的实际行动或结果可能与前瞻性陈述中的预期或预计不同；全球和地区经济形势的下滑影响到我们和客户所在的一个或多个市场；我们和我们的客户、供应商和合作伙伴所在市场的其他经济和公共卫生状况或监管变化；我们吸引和留住优秀和多元化员工的能力；季节性导致的业务波动；客户集中度，可能增加任何客户遇到的困难或其购买或销售模式的变化对我们业务的负面影响；我们实现成本节约和效率和/或提高收入效率举措（包括整合投资组合公司的举措）效益的能力以及诉讼或仲裁决定或和解行动的影响
评估传统石油和天然气公司采用可再生能源的经济影响的模型
采用可再生能源对传统石油和天然气公司具有重大的经济影响。本文提出了一个模型来评估将可再生能源整合到传统石油和天然气业务中的经济影响，重点关注成本效率、收入潜力和整体财务绩效。该模型评估关键指标，包括资本投资、运营成本节约、可再生能源项目的收入以及对盈利能力和股东价值的潜在影响。通过结合太阳能、风能和地热等各种可再生技术，该模型提供了一个全面的框架，用于了解向清洁能源转型所带来的财务利益和挑战。该模型结合了直接和间接的经济影响，例如降低能源成本、增强能源安全性和提高企业声誉。它还考虑了监管激励措施的影响，包括税收抵免和补贴，这些可能会影响可再生能源项目的财务可行性。此外，该模型还研究了潜在风险和不确定性，例如市场波动和技术限制，这些可能会影响可再生能源投资的经济成果。对成功整合可再生能源的传统石油和天然气公司的案例研究进行了分析，以说明该模型的实际应用。这些案例研究展示了企业如何通过采用可再生能源降低成本、实现收入来源多元化并增强其长期财务韧性。本文的结论是，虽然可再生能源技术的初始投资可能很大，但长期经济效益（包括成本节约、收入增长和与可持续发展目标的一致性）可以大大超过挑战。通过采用建议的模型，石油和天然气公司可以更好地评估可再生能源整合的经济影响，并做出明智的决策以推动可持续增长和盈利能力。
人工智能的简单宏观经济学
本文评估了有关人工智能新进展对宏观经济产生重大影响的说法。它从基于任务的人工智能影响模型开始，通过自动化和任务互补性进行研究。只要人工智能的微观经济影响是由任务层面的成本节约/生产率提高驱动的，其宏观经济后果将由 Hulten 定理的一个版本给出：GDP 和总生产率增长可以通过受影响的任务比例和平均任务级成本节约来估计。使用现有的对人工智能的影响和任务级生产率提高的估计，这些宏观经济影响似乎不小但并不大——10 年内全要素生产率 (TFP) 的增长不超过 0.66%。然后，本文指出，即使是这些估计也可能被夸大了，因为早期的证据来自易于学习的任务，而未来的一些影响将来自难以学习的任务，其中有许多与环境相关的因素影响决策，并且没有客观的结果衡量标准来了解成功的表现。因此，预计未来 10 年 TFP 增长将更加温和，预计将低于 0.53%。我还探讨了人工智能的工资和不平等效应。我从理论上表明，即使人工智能提高了低技能工人在某些任务上的生产率（而不是为他们创造新任务），这也可能会加剧而不是减少不平等。从实证研究来看，我发现人工智能的进步不太可能像以前的自动化技术那样加剧不平等，因为它们的影响在各个人口群体中分布更均匀，但也没有证据表明人工智能会减少劳动收入不平等。相反，预计人工智能会扩大资本和劳动收入之间的差距。最后，人工智能创造的一些新任务可能具有负面的社会价值（例如设计用于在线操纵的算法），我会讨论如何纳入可能具有负面社会价值的新任务的宏观经济效应。
国防 SBIR/STTR 计划季度回顾
SBIR/STTR 的成功有多种衡量标准，包括对联邦政府和国家的影响、联邦政府的成本节约以及小企业的利益；但最好的衡量标准是“第三阶段”或“商业化”的价值。第三阶段是源自、扩展或完成先前 SBIR/STTR 资助协议下所做的努力的工作，但资金来自 SBIR/STTR 计划以外的来源。第三阶段包括产品、服务、研究/研发 (R/R&D) 或其任何组合，包括产品、服务或技术的测试和评估。第三阶段不涉及联邦政府 SBIR/STTR 预留资金；第三阶段资金可以来自私营部门和/或政府以任务资金的形式提供。迄今为止，DON 已资助超过 106 亿美元用于商业化 SBIR/STTR 技术。