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好消息！退休计划开始时开始！参加退休计划已成为一个简单的过程。这是第一步
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迈向计划医学的第一步
靶向的纳米医学涉及使用针对特定组织的纳米尺度设备，同时显着减少副作用。它为在医学成像，诊断和治疗中开创性，高度创新的应用创造了机会。纳米颗粒（NP）是直径为1至100 nm的纳米尺度材料结构。每个纳米颗粒具有独特的特性，旨在与预先确定的材料组反应。近年来，纳米颗粒在医疗应用中的使用迅速增长。利用不同纳米颗粒类型的特性，以更好地检测和处理受损的器官。使用单一纳米颗粒类型可能不足以实现所需的医疗目标，因此新型治疗计划为纳米颗粒注射的时间表提供了时间表。这种要求的一个例子是组合疗法，其中使用多种治疗来减轻单一疾病。另外，与单独使用每种类型相比，使用各种纳米类型可以增加效率（Turan等人2019）。时机对每种纳米颗粒类型的施用是必要的，以最大程度地提高纳米质的好处。必须考虑许多因素，以使不同的纳米颗粒之间的相互作用（例如纳米颗粒的循环时间），附着概率和
克里斯·雷尼先生 美国陆军医疗司令部 G-8/9 副参谋长兼陆军医疗部文职部队负责人 克里斯·雷尼先生是卫生局局长办公室 (OTSG) 的资源、基础设施和战略助理卫生局局长、美国陆军医疗司令部 G-8/9 副参谋长兼陆军医疗部文职部队负责人。他担任卫生局局长的主要参谋顾问，负责与陆军医学的医疗资源、人力、设施管理、项目分析和评估以及战略管理有关的所有政策、程序和管理。雷尼先生负责管理监督陆军医学超过 70 亿美元的预算的规划、计划、预算和执行；超过 69,000 名医疗保健人员的人力管理；超过 600 亿美元资产的财务和会计运作；陆军医疗设施设施生命周期管理的整合；以及支持陆军医学使命的企业分析、建模、系统优化和业务战略。 G-8/9 是提供资源和基础设施以提供持续的医疗服务和研究以支持整个部队的关键推动者，旨在确保部队做好战备并在照顾我们的士兵及其家人的同时保持战斗力。职业年表： • 2020 年 5 月 - 至今：美国陆军 MEDCOM/OTSG、JBSA 资源、基础设施和战略副参谋长 (G- 8/9) • 2019 - 2020 年：美国陆军 MEDCOM/OTSG、JBSA 资源、基础设施和战略代理副参谋长 (G- 8/9) • 2018 - 2019 年：美国陆军 MEDCOM/OTSG、JBSA 副 G-8 兼计划与预算负责人，德克萨斯州圣安东尼奥 • 2015 - 2017 年：美国陆军 MEDCOM/OTSG、JBSA 预算官兼预算执行负责人，德克萨斯州圣安东尼奥 • 2014 - 2015 年：Mission Trail 浸信会医院、Tenet Healthcare 副首席运营官，德克萨斯州圣安东尼奥 • 2013 - 2014 年：成本管理分析与伙伴关系部负责人， G8，美国陆军 MEDCOM，JBSA，德克萨斯州圣安东尼奥 • 2011 – 2013 年：德国巴伐利亚州维尔塞克卫生诊所指挥官 • 2009 – 2011 年：弗吉尼亚州贝尔沃堡社区医院首席运营官 • 2007 – 2009 年：弗吉尼亚州贝尔沃堡德威特陆军社区医院首席财务官 • 2004 – 2007 年：纽约州西点军校凯勒陆军社区医院首席财务官兼首席业务运营部 • 2003 – 2004 年：德克萨斯州萨姆休斯顿堡布鲁克陆军医疗中心预算官 • 1993 – 2003 年：陆军医疗部中心与学校、军官基础课程教员和 TOE 任务，包括德国第一步兵师、韩国第 168 医疗营和佐治亚州斯图尔特堡第 24 步兵师教育/认证：• 贝勒大学 MHA • 德克萨斯大学圣安东尼奥分校 MBA • 生物学理学学士，惠顿学院 • 指挥参谋学院 • 联合后勤军官高级课程 • 医疗后勤课程 • AMEDD 军官基础课程 • 美国医疗保健行政管理学院 (FACHE) 研究员
克里斯·雷尼先生 美国陆军医疗司令部 G-8/9 副参谋长兼陆军医疗部文职部队负责人 克里斯·雷尼先生是卫生局局长办公室 (OTSG) 的资源、基础设施和战略助理卫生局局长、美国陆军医疗司令部 G-8/9 副参谋长兼陆军医疗部文职部队负责人。他担任卫生局局长的主要参谋顾问，负责与陆军医学的医疗资源、人力、设施管理、项目分析和评估以及战略管理有关的所有政策、程序和管理。雷尼先生负责管理监督陆军医学超过 70 亿美元的预算的规划、计划、预算和执行；超过 69,000 名医疗保健人员的人力管理；超过 600 亿美元资产的财务和会计运作；陆军医疗设施设施生命周期管理的整合；以及支持陆军医学使命的企业分析、建模、系统优化和业务战略。 G-8/9 是提供资源和基础设施以提供持续的医疗服务和研究以支持整个部队的关键推动者，旨在确保部队做好战备并在照顾我们的士兵及其家人的同时保持战斗力。职业年表： • 2020 年 5 月 - 至今：美国陆军 MEDCOM/OTSG、JBSA 资源、基础设施和战略副参谋长 (G- 8/9) • 2019 - 2020 年：美国陆军 MEDCOM/OTSG、JBSA 资源、基础设施和战略代理副参谋长 (G- 8/9) • 2018 - 2019 年：美国陆军 MEDCOM/OTSG、JBSA 副 G-8 兼计划与预算负责人，德克萨斯州圣安东尼奥 • 2015 - 2017 年：美国陆军 MEDCOM/OTSG、JBSA 预算官兼预算执行负责人，德克萨斯州圣安东尼奥 • 2014 - 2015 年：Mission Trail 浸信会医院、Tenet Healthcare 副首席运营官，德克萨斯州圣安东尼奥 • 2013 - 2014 年：成本管理分析与伙伴关系部负责人， G8，美国陆军 MEDCOM，JBSA，德克萨斯州圣安东尼奥 • 2011 – 2013 年：德国巴伐利亚州维尔塞克卫生诊所指挥官 • 2009 – 2011 年：弗吉尼亚州贝尔沃堡社区医院首席运营官 • 2007 – 2009 年：弗吉尼亚州贝尔沃堡德威特陆军社区医院首席财务官 • 2004 – 2007 年：纽约州西点军校凯勒陆军社区医院首席财务官兼首席业务运营部 • 2003 – 2004 年：德克萨斯州萨姆休斯顿堡布鲁克陆军医疗中心预算官 • 1993 – 2003 年：陆军医疗部中心与学校、军官基础课程教员和 TOE 任务，包括德国第一步兵师、韩国第 168 医疗营和佐治亚州斯图尔特堡第 24 步兵师教育/认证：• 贝勒大学 MHA • 德克萨斯大学圣安东尼奥分校 MBA • 生物学理学学士，惠顿学院 • 指挥参谋学院 • 联合后勤军官高级课程 • 医疗后勤课程 • AMEDD 军官基础课程 • 美国医疗保健行政管理学院 (FACHE) 研究员
使愿景成为现实的第一步
撒哈拉沙漠中土壤的有效种植和管理需要现场的实验和研究设施，在这些设施中，从萨普地块上的耕种活动中获得的结果和发现记录了，经过科学的处理，评估，评估，并从培养活动中进行进一步的投资需求，并迅速运行和实施。除了研发设施外，还必须保留合格的项目人员，并为此进行专门培训。建立了直接与SAREP项目区域相邻的农业服务和科学地点，这代表了目标国家托里部门就业的高质量冲动。
Geant4 的第一步：示例和文档
int main ( int argc, char ** argv) { // 一些代码 // 构造默认运行管理器 // auto * runManager = G4RunManagerFactory::CreateRunManager( G4RunManagerType ::Default);
第一步ACT批准的计划指南
•资格获得FTC的资格 - 资格身份还取决于当前和先前犯罪的性质，除了定罪的权威之外。鼓励个人与单位团队会面，讨论其资格身份的细节。•赚取FTC-符合FTC的资格可能每30天以FSA激励措施的选择状态获得10天的信贷。那些连续两次评估的人，低或最低累犯风险水平的人将获得5天的信贷，每30天的FTC总共获得15天的选择。在退出状态时，赚取状态被暂停，并且那些日子没有追溯恢复。•应用FTC - 只有那些具有低或最低累犯风险水平的人才能应用其赢得的FTC。迈向监督释放：个人必须在
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
用于空间领域感知应用的加速 AI 驱动大气预测 丹尼·费尔顿 诺斯罗普·格鲁曼公司 玛丽·艾伦·克拉多克、希瑟·凯利、兰德尔·J·阿利斯、埃里克·佩奇、杜安·阿普林 诺斯罗普·格鲁曼公司 摘要 太空激光和监视应用经常受到大气效应的影响。气溶胶、云和光学湍流引起的大气衰减和扭曲会产生有害影响，从而对任务结果产生负面影响。2019 年 AMOS 会议上简要介绍的一篇论文介绍了 2017 年在哈莱阿卡拉峰安装的地面仪器。这些仪器仍在积极收集数据，它们正在提供前所未有的空间环境实时表征，包括精确的大气传输损耗。虽然实时测量是理解和表征空间环境的第一步，但仅靠它们是不够的。为了优化任务规划，许多应用都需要对空间环境进行准确的短期大气预测。虽然大气预报并不是什么新鲜事，但最近随着 21 世纪人工智能 (AI) 技术的应用，大气预报的技能得到了极大提升。这些技术是高性能计算 (HPC) 和深度学习 (DL) 的结合。本演讲的主题是使用来自地面大气收集系统的 TB 级数据训练预测模型，并使用图形处理单元 (GPU) 加速其训练和推理的能力。本研究侧重于预测的三个时间尺度。这些时间尺度包括短期（0 到 60 分钟）、中期（1 小时到 3 小时）和长期（3 到 48 小时）。这些时间尺度代表激光和/或监视应用和任务的各种决策点。在短期预测情况下，多种 DL 技术应用于从光学地面站 (OGS) 收集的本地数据。这些 DL 技术包括使用 U-Net 卷积神经网络和多层感知器 (MLP) 和随机森林 (RF) 模型的集合。 MLP 用于从激光云高仪和红外云成像仪 (ICI) 等仪器收集的点数据。对于中间时间尺度，卷积长短期记忆 (LSTM) 网络和 U-Net 均使用来自 NOAA 地球静止卫星云图集合的图像进行训练。最后，组合 U-Net 和自动编码器神经网络用于训练由 HPC 数值天气预报 (NWP) 模型模拟的大气预测器以进行长期预测。NWP 会产生许多 TB 的数据，因此，使用这些神经网络是优化其预测能力的理想选择。本研究利用了多种 HPC 资源。其中包括由四个 NVIDIA Tesla V100 GPU 组成的内部 GPU 节点以及毛伊高性能计算中心 (MHPCC) 的资源。结果表明，在几乎所有情况下，这些预测技术都优于持久性，而且偏差很小。使用 HPC 和 DL 推理实时进行预测的能力是未来的重点，将在会议上报告。1. 简介大气衰减和失真降低了太空激光和监视应用的功效。特别是，云层可以部分或完全遮挡目标，并阻止或要求降低光通信系统的数据速率。但是，通过准确表征和预测大气影响，可以减轻许多负面影响。本研究的目的是开发和完善一种最先进的大气预测系统，该系统可生成高分辨率的大气衰减预测，以支持太空激光和监视应用的决策辅助。为了实现这一目标，HPC 和 AI 的进步与数 TB 的高分辨率地面和太空大气数据集合相结合。多种 HPC 资源用于处理本研究所需的地面和卫星数据，并使用四个 NVIDIA Tesla V100 GPU 加速 AI 预测技术的训练和推理。该技术用于进行多时间尺度大气预测：1 小时预测、2 小时以上预测和 48 小时预测。最长 1 小时；最长 2+ 小时；最长 48 小时。最长 1 小时；最长 2+ 小时；最长 48 小时。
用于空间领域感知应用的加速 AI 驱动大气预测 丹尼·费尔顿 诺斯罗普·格鲁曼公司 玛丽·艾伦·克拉多克、希瑟·凯利、兰德尔·J·阿利斯、埃里克·佩奇、杜安·阿普林 诺斯罗普·格鲁曼公司 摘要 太空激光和监视应用经常受到大气效应的影响。气溶胶、云和光学湍流引起的大气衰减和扭曲会产生有害影响，从而对任务结果产生负面影响。2019 年 AMOS 会议上简要介绍的一篇论文介绍了 2017 年在哈莱阿卡拉峰安装的地面仪器。这些仪器仍在积极收集数据，它们正在提供前所未有的空间环境实时表征，包括精确的大气传输损耗。虽然实时测量是理解和表征空间环境的第一步，但仅靠它们是不够的。为了优化任务规划，许多应用都需要对空间环境进行准确的短期大气预测。虽然大气预报并不是什么新鲜事，但最近随着 21 世纪人工智能 (AI) 技术的应用，大气预报的技能得到了极大提升。这些技术是高性能计算 (HPC) 和深度学习 (DL) 的结合。本演讲的主题是使用来自地面大气收集系统的 TB 级数据训练预测模型，并使用图形处理单元 (GPU) 加速其训练和推理的能力。本研究侧重于预测的三个时间尺度。这些时间尺度包括短期（0 到 60 分钟）、中期（1 小时到 3 小时）和长期（3 到 48 小时）。这些时间尺度代表激光和/或监视应用和任务的各种决策点。在短期预测情况下，多种 DL 技术应用于从光学地面站 (OGS) 收集的本地数据。这些 DL 技术包括使用 U-Net 卷积神经网络和多层感知器 (MLP) 和随机森林 (RF) 模型的集合。 MLP 用于从激光云高仪和红外云成像仪 (ICI) 等仪器收集的点数据。对于中间时间尺度，卷积长短期记忆 (LSTM) 网络和 U-Net 均使用来自 NOAA 地球静止卫星云图集合的图像进行训练。最后，组合 U-Net 和自动编码器神经网络用于训练由 HPC 数值天气预报 (NWP) 模型模拟的大气预测器以进行长期预测。NWP 会产生许多 TB 的数据，因此，使用这些神经网络是优化其预测能力的理想选择。本研究利用了多种 HPC 资源。其中包括由四个 NVIDIA Tesla V100 GPU 组成的内部 GPU 节点以及毛伊高性能计算中心 (MHPCC) 的资源。结果表明，在几乎所有情况下，这些预测技术都优于持久性，而且偏差很小。使用 HPC 和 DL 推理实时进行预测的能力是未来的重点，将在会议上报告。1. 简介大气衰减和失真降低了太空激光和监视应用的功效。特别是，云层可以部分或完全遮挡目标，并阻止或要求降低光通信系统的数据速率。但是，通过准确表征和预测大气影响，可以减轻许多负面影响。本研究的目的是开发和完善一种最先进的大气预测系统，该系统可生成高分辨率的大气衰减预测，以支持太空激光和监视应用的决策辅助。为了实现这一目标，HPC 和 AI 的进步与数 TB 的高分辨率地面和太空大气数据集合相结合。多种 HPC 资源用于处理本研究所需的地面和卫星数据，并使用四个 NVIDIA Tesla V100 GPU 加速 AI 预测技术的训练和推理。该技术用于进行多时间尺度大气预测：1 小时预测、2 小时以上预测和 48 小时预测。最长 1 小时；最长 2+ 小时；最长 48 小时。最长 1 小时；最长 2+ 小时；最长 48 小时。