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动物疾病研究工作者会议
CRWAD 2024-海报演示文稿现场海报会议将于2024年1月22日星期一下午6:00 - 下午8:00在芝加哥万豪市中心宏伟的英里举行。所有海报演示者都必须参加海报会议。海报必须不超过3英尺宽，高4英尺。海报必须垂直定向。请查看海报演示指南，以确保符合格式要求。不满足这些要求的海报可能会被拒绝用于现场显示。
个人简历及研究工作
I. 一般信息 ▪ 电气工程技术工程师文凭，HTI，塞浦路斯，1979 年。 ▪ 电气工程学士学位，加拿大新不伦瑞克大学，1983 年。 ▪ 生物医学工程硕士学位，美国德克萨斯大学奥斯汀分校，1984 年。 ▪ 神经病学硕士学位，英国纽卡斯尔大学，1991 年。 ▪ 电子工程博士学位，QMW，英国伦敦大学，1992 年。 ▪ 研究兴趣：电子健康、移动医疗、电子应急系统、互联健康；医学图像分析系统：MRI、超声波、内窥镜检查、显微镜检查；医疗系统中的计算智能和可解释人工智能；生物信号分析：肌电图▪ 塞浦路斯大学，计算机科学系，教授，自 2007 年 11 月起，副教授，2001 年 6 月 - 2007 年 10 月，助理教授，1996 年 9 月 - 2001 年 5 月；讲师，1993 年 9 月 - 1996 年 8 月；研究助理，1992 年 9 月 - 1993 年 8 月。▪ 新墨西哥大学，电气和计算机工程系，客座助理教授，2000 年 9 月 - 2001 年 12 月（塞浦路斯大学休假）。▪ 塞浦路斯神经病学和遗传学研究所 (CING)，计算智能系，高级科学家 1992 - 2004 年。第一位员工，对研究所的发展和国际声誉发挥了重要作用。自 2017 年起担任董事会成员。 ▪ 1994 年由欧盟颁发的玛丽居里奖学金，主题是组织病理学图像处理。 II. 出版物 ▪ 139 篇期刊出版物；42 篇论文发表在 IEEE Access、TBE、TITB、TMI、TNN、TUFFC、J-BHI、RBME 和 IEEE 杂志上。9 篇论文发表在神经网络、医学成像和电子健康应用特刊上。 ▪ 30 篇图书贡献。 ▪ 书籍去斑点滤波算法和超声成像软件的合著者，Morgan & Claypool Publishers，加利福尼亚州，美国，2008 年和 2015 年第 2 版。 ▪ 《移动医疗：新兴移动医疗系统》一书的联合编辑，Springer，美国，2006 年。《超声和颈动脉分叉动脉粥样硬化》一书的联合编辑，Springer，英国伦敦，2012 年。《心血管超声成像和视频中的斑点滤波和跟踪》手册的联合编辑，工程技术学会 (IET)，英国斯蒂夫尼奇，2018 年。电子书《互联健康：现状和趋势》的联合编辑，Frontiers Digital Health，2021 年。▪ 22 个特刊的客座联合编辑，包括 2009 年 IEEE TITB 中的“医疗系统中的计算智能”特刊、2010 年 IEEE TITB 中的“全球医疗环境中以公民为中心的电子健康系统”特刊、2010 年计算机医学成像和图形中的“生物医学图像技术和方法”特刊， 2011 年 IEEE TITB 上的“全球医疗环境中以公民为中心的电子健康系统”主题论文，2012 年 IEEE TITB 上的“心血管健康信息学：风险筛查与干预”主题论文，2016 年《医疗技术快报》中关于移动医疗——新兴移动医疗系统和服务的报道，内容涉及信息学和技术的整合
第 40 卷 | 第 1 期 文献综述 #2 2022 年 5 月 10 日 探索自然语言处理 (NLP) 在航空中的应用 Nadine Amin Tracy L. Yother 普渡大学 普渡大学 Mary E. Johnson Julia Rayz 普渡大学 普渡大学 由于计算能力的极大提升、当前大量数据的盛行以及数据驱动算法日益强大的能力，自然语言处理 (NLP) 最近在众多领域经历了快速发展，其中之一就是航空。在这项研究中，我们从研究和行业的角度探讨了 NLP 在航空领域的当前地位。我们将安全报告分析、航空维护和空中交通管制确定为航空领域 NLP 研究的三个主要重点领域。我们还列出了当前可用的 NLP 软件以及它们在航空业中的应用。最后，我们重点介绍了航空领域对标准 NLP 技术提出的一些现有挑战，讨论了当前相应的研究工作，并提出了我们推荐的研究方向。推荐引用：Amin, N., Yother, T. L., Johnson, M. E. & Rayz, J. (2022)。自然语言处理 (NLP) 探索
第 40 卷 | 第 1 期 文献综述 #2 2022 年 10 月 5 日 探索航空领域的自然语言处理 (NLP) 应用 Nadine Amin Tracy L. Yother 普渡大学 普渡大学 Mary E. Johnson Julia Rayz 普渡大学 普渡大学 由于计算能力的巨大提升、大量数据的普遍存在以及数据驱动算法的不断增长的力量，自然语言处理 (NLP) 最近在众多领域经历了快速发展，其中之一就是航空业。在本研究中，我们从研究和行业的角度探讨了 NLP 在航空领域的现状。我们将安全报告分析、航空维护和空中交通管制确定为航空领域 NLP 研究的三个主要重点领域。我们还列出了当前可用的 NLP 软件以及它们在航空业中的使用方式。最后，我们重点介绍了航空领域对标准 NLP 技术提出的一些现有挑战，讨论了当前相应的研究工作，并提出了我们建议的研究方向。推荐引用：Amin, N., Yother, T. L., Johnson, M. E. & Rayz, J.(2022)。自然语言处理 (NLP) 的探索
DAERA 指导的 AFBI 研究工作计划 2022/23
项目发展每个 PMB 的主要角色和职责之一是根据政策需求和/或证据缺口，审查、确定和优先考虑对证据收集或创新支持活动的投资。DAERA 通过与利益相关者的正式和非正式接触，持续确定证据和创新需求。这一过程确保制定的证据和创新计划与政策需求相适应，为未来的政策制定、实施和审查提供坚实的证据基础，和/或在 DAERA 政策利益范围内支持行业创新。PMB 向证据和创新优先小组 (EIPG) 报告，该小组负责对证据和创新需求的总体优先级以及将通过 DAERA 指导的 AFBI 研究工作计划委托的项目做出最终决定。通过这一年度流程商定的提案构成 AFBI 为 DAERA 4 提供的工作计划的一部分。
经济研究工作报告第72号
从 PATSTAT 数据库中提取专利数据，以衡量环境技术创新活动的演变。专利数据具有在技术层面高度分解的优势。得益于 OECD、EPO 和 IEA 过去几十年的大量工作，可以基于国际专利分类 (IPC)、合作专利分类系统 (CPC) 和广泛的关键词搜索制定详细的环境专利检索策略 (EPO、OECD/IEA，2021 年；Haščič & Migotto，2015 年)。欧洲专利局为 CCMT 技术开发的 Y02 标记方案尤其代表了一项重大进步 (EPO，2016 年)。本报告中介绍的检索策略基于 Haščič & Migotto (2015) 的环境技术检索策略。对公路运输的补充分析也依赖于 Aghion 等人的分类。 （2016）比较汽车行业的“清洁”（电动和混合动力）、“灰色”（改进的燃油效率内燃机）和“肮脏”（标准内燃机）创新。本报告中包含的所有图表均由 WIPO 经济部团队提供。图表代表基于 Haščič & Migotto（2015）的给定技术层次级别中专利家族总数的 3 年移动平均值。仅选择至少两项专利中提交的专利家族，以便专注于高质量专利。
经济研究工作报告第71号
与这一趋势相平衡的是私人航天研发的显著增长，从 2010 年前的非常温和到过去 5 年的快速增长。这些投资中约有三分之一用于新型运载火箭，尤其重要的是这些投资来自“天使”投资者；这些少数亿万富翁能够不考虑短期利润、股东或其他正常投资限制而进行投资。私人对航天投资总体承诺增加的另一个重要因素是将并购纳入总额。这些数字反映了一些公司的合并，这些数字反映了对这些公司未来利润折现估值的估计。（而随着最近 SPAC 的趋势，这些估计被报道为非常乐观，甚至可能被严重夸大。）
孕妇及哺乳期妇女专题研究工作组报告实施计划
正如 2018 年孕妇和哺乳期妇女专项研究工作组 (PRGLAC) 提交给卫生与公众服务部 (HHS) 部长的报告 1 所述，长期以来，孕妇和哺乳期妇女参与临床研究一直受到阻碍，这限制了收集用于支持妊娠和哺乳期间使用的药物和其他疗法的安全性和适当剂量的数据。在提交 2018 年 PRGLAC 报告后，部长扩大了 PRGLAC 的章程，要求就报告中包含的 15 项建议的实施提供进一步指导。虽然已采取一些措施解决此类研究的障碍，例如最近修改了保护参与研究的人类受试者的联邦法规 2（“通用规则”），但保护孕妇和哺乳期妇女免受研究影响的文化已被证明难以改变。认为在整个怀孕和哺乳期间停止使用药物对女性及其后代“更健康”的假设在许多情况下是不准确的，实际上可能危害他们的健康。这种危险不仅适用于直接因怀孕引起的疾病的治疗，更适用于治疗育龄妇女（无论是怀孕、哺乳还是两者皆非）的疾病。在绝大多数情况下，科学证据既不支持继续使用，也不支持停止使用疗法，主要是因为证据不存在或不足。在当前的 SARS-CoV-2 大流行期间，将孕妇和哺乳期妇女纳入疫苗和治疗试验就说明了这一点。
数字技能和包容性研究工作组...
3 证据质量评估采用 EPPI-Centre 方法 (2002)，包括三个部分，用于帮助“衡量”不同研究的发现和结论。此类“证据权重”基于：研究的合理性（内部方法论一致性），仅基于研究；用于回答审查问题的研究设计和分析的适当性；以及研究主题重点（来自样本测量、场景或研究重点的其他指标）与审查问题的相关性。
最终报告 - IG-17-025 - NASA 的无人机系统研究工作和管理
爱好者、科学家、军队、其他政府机构和商业企业正在迅速扩大对遥控无人驾驶飞机系统 (UAS 或无人驾驶飞机) 的使用。美国联邦航空管理局 (FAA) 预测，UAS 爱好者机队规模将在未来 5 年内增长三倍以上，从 2016 年的 110 万架增至 2021 年的 350 多万架。更引人注目的是，商用无人驾驶飞机机队预计将在同一时期增长 10 倍，从 42,000 架增至 420,000 架。这些无人机包括爱好者使用的几英寸大小、几盎司重的微型车辆，以及用于科学研究或战争的重达 30,000 磅以上的大型飞机。此外，公共、私人和政府组织正在探索将 UAS 用于包裹递送、农业监测、边境监视、犯罪现场调查、搜索和救援任务以及灾难响应。然而，空中无人机数量的增加对国家空域系统 (NAS) 中的客运和军用飞机、其他 UAS 以及地面上的人员、牲畜和建筑物的安全构成了重大挑战。