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Richard E. Powers的证词，小
2022年7月19日，华盛顿特区董事长曼钦（Manchin），排名Barrasso的成员和委员会成员，感谢您邀请我与您谈论氢管道法规。我在这里提供我作为能源律师的观点，主要在联邦能源监管委员会（“ FERC”）中练习了45年的经验，在那里我在那里度过了我的职业生涯中的一部分，倡导管道托运人，最终用户或消费者或消费者在国际公路COMPLECT CORMECT ACT ACT ACTA ACTA（iCA Act）（iCa and and and and and and and and iCa and and and and iCa and and and and），and and and and and and and and and iCa and and and and and and and）。2个由ICA调节的管道当前包括携带原油的管道；携带柴油，汽油和喷气燃料等精制产品的管道；和携带所谓的天然气液体（“ NGL”）的管道，例如乙烷，丁烷和丙烷。最近，我的一位同事威廉·博尔吉亚诺（William Bolgiano）发表了一篇文章，他认为国际行运ICA应管理氢管道。3我在这里提供有关ICA操作的专业知识，该专业知识通常被视为监管制度，并回答您可能遇到的任何问题。特别是我相信ICA具有一些不同的优势，因此值得考虑调节州际氢管道。我认为，ICA规范的活动范围较窄对于像氢这样的新兴行业尤其有利，在这里，其最终作用尚未解决，并且由监管机构对基础设施的全面计划可能不切实际。同样重要的是，将ICA应用于氢管道不会破坏经济关键部门所依赖的现有管道或存储基础设施的运行，例如炼油和肥料的生产。从1906年的《赫本法案》开始，美国的ICA和管道调节的发展是，携带“石油或其他商品，除了水，自然或人造天然气除外”的州际管道已被视为
在早期但不晚的神经反应，视觉皮层由具有足够模型复杂性的随机重量CNN很好地预测
卷积神经网络（CNN）受到灵长类动物视觉系统的组织的启发，进而成为视觉皮层的有效模型，从而可以准确预测神经刺激反应。虽然对与大脑相关的对象识别任务进行培训可能是预测大脑活动的重要前提，但CNN的大脑样结构可能已经允许准确预测神经活动。在这里，我们在预测视觉皮层的神经反应方面评估了任务精制和脑部优化的卷积神经网络（CNN）的性能，并进行了系统的架构操作以及受过训练的和未经训练的特征提取器之间的比较，以揭示关键的结构组件影响模型性能。对于人类和猴子区域V1，采用RELU激活函数的随机重量CNN与平均或最大池的结合，显着超过了其他激活函数。随机体重CNN在预测V1响应时与训练有素的对应物相匹配。可以预测V1响应的程度与神经网络的复杂性密切相关，这反映了神经激活功能和汇总操作的非线性。但是，对于与物体识别（例如IT）相关的较高视觉区域，编码性能与复杂性之间的这种相关性显着弱。测试视觉区域之间的这种差异是否反映了功能差异，我们在纹理歧视和对象识别任务上训练了神经网络模型。与我们的假设一致，模型的复杂性与纹理歧视的性能更加密切，而不是对象识别。我们的发现表明，具有足够模型复杂性的随机重量CNN允许将V1活动视为训练有素的CNN，而较高的视觉区域则需要通过梯度下降通过训练获得的精确重量配置。
与植物饮食相关的心血管健康和癌症风险：伞审查
心血管疾病（CVD）和癌症目前是全球死亡和残疾的主要原因。在全球大型队列上进行的研究已经确定了可修改和不可修改的风险因素。其中，有力的证据支持饮食作为主要的可修改风险因素[1]。次优饮食，以水果，蔬菜，豆类和全谷物的消耗不足，再加上过度摄入肉（尤其是红色和加工），盐，精制谷物和糖，可显着提高死亡率和残疾的调整后的生活年。随着时间的流逝，这些饮食选择导致与健康相关问题的增加有关[1，2]。此外，还建议减少动物起源产品，以减少CVD和癌症风险[3，4]。几个主要的专业和科学组织鼓励采用素食和纯素食，以预防和治疗一系列慢性代谢疾病，例如动脉粥样硬化，2型糖尿病，高血压和肥胖症[5，6]。道德，环境和社会经济问题促成了基于植物的饮食，尤其是素食和素食主义者的广泛增长[7-9]。2014年跨国政府调查估计，全球约有75万个人故意遵循素食，而另外14.5万人则是由于社会经济因素而义务[10，11]。同时，根据植物性饮食方案（从某些类型的限制到完全排除动物产品），研究异质性，它们与其他生活方式因素，患者人口统计学和相关疾病，相关疾病以及研究设计和持久性的关联，显着限制了与动物饮食相关的实际益处和饮食习惯的实际益处。最后，越来越多的研究强调了这些饮食引起的慢性细胞和最小缺陷的潜在威胁后果（例如，由于维生素B12的抗智力较高而引起的巨核细胞贫血），尤其是更加限制性的，尤其是在怀孕和早期的孩子中，尤其是限制性的疾病[5]。
在早期但不晚的神经反应，视觉皮层由具有足够模型复杂性的随机重量CNN很好地预测
卷积神经网络（CNN）受到灵长类动物视觉系统的组织的启发，进而成为视觉皮层的有效模型，从而可以准确预测神经刺激反应。虽然对与大脑相关的对象识别任务进行培训可能是预测大脑活动的重要前提，但CNN的大脑样结构可能已经允许准确预测神经活动。在这里，我们在预测视觉皮层的神经反应方面评估了任务精制和脑部优化的卷积神经网络（CNN）的性能，并进行了系统的架构操作以及受过训练的和未经训练的特征提取器之间的比较，以揭示关键的结构组件影响模型性能。对于人类和猴子区域V1，采用RELU激活函数的随机重量CNN与平均或最大池的结合，显着超过了其他激活函数。随机体重CNN在预测V1响应时与训练有素的对应物相匹配。可以预测V1响应的程度与神经网络的复杂性密切相关，这反映了神经激活功能和汇总操作的非线性。但是，对于与物体识别（例如IT）相关的较高视觉区域，编码性能与复杂性之间的这种相关性显着弱。测试视觉区域之间的这种差异是否反映了功能差异，我们在纹理歧视和对象识别任务上训练了神经网络模型。与我们的假设一致，模型的复杂性与纹理歧视的性能更加密切，而不是对象识别。我们的发现表明，具有足够模型复杂性的随机重量CNN允许将V1活动视为训练有素的CNN，而较高的视觉区域则需要通过梯度下降通过训练获得的精确重量配置。
糖尿病指南 - 为什么它们很难遵循？糖尿病的营养建议 - 为什么很难跟随它们？
营养是行为疗法的元素之一，是糖尿病患者的适当护理和教育的支柱。营养疗法的目的是促进和支持健康的饮食模式，满足患者的个人营养需求，保持食物诱发的愉悦感，并为患者提供糖尿病的工具，以提高饮食质量。应调整糖尿病中的饮食，以对糖血症，糖化血红蛋白浓度产生可效应的作用，并降低急性和慢性并发症的风险。与经验丰富的营养师合作对适当的营养计划的制定和实施非常有帮助[1，2]。没有一种普遍的饮食类型满足每个患者的需求。推荐的糖尿病饮食模型可能包括：地中海饮食，破折号饮食（饮食中的饮食方法来阻止高血压），柔韧性饮食，植物性饮食和低碳水化合物饮食。大多数上述饮食模型都假设非淀粉蔬菜中有很大一部分，最大程度地减少了糖和精制谷物，以及基于最小加工食品的饮食。根据众多糖尿病社会的建议，个性化的进餐计划应基于健康营养的原则，这也是针对健康人的[3-6]。由国家营养教育中心开发的健康饮食板以简单而透明的方式说明了这些建议[7]。关于糖尿病患者的版本，它基于非淀粉蔬菜（番茄，生菜，菠菜，黄瓜，萝卜，萝卜，kohlrabi，kohlrabi，bell辣椒，羽衣甘蓝，白菜，布鲁塞尔甘蓝，绿豆，绿豆）和果实，以及盘子的一半杯。建议2岁及以上的儿童在白天食用180克蔬菜和150克水果，对于4岁以上的儿童，蔬菜和水果的含量应超过400 g [4]。
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石油供应月度
- - =不适用。- =未报告数据。na =不可用。1包括对原油的调整，以前称为“原油不明”。还包括对氢，运动汽油混合成分和燃料乙醇的调整。有关这些调整的详细说明，请参见附录B，注2C。2一个负数表示股票减少，正数表示股票增加。原油的股票变更不包括从2005年1月开始的租赁股票（请参见说明性说明）。3种产品等于现场生产，再加上原油供应的转移，再加上生物燃料工厂净生产，炼油厂和搅拌机净生产，以及进口，调整，减去股票变化，减少炼油厂和搅拌机净投入，减去出口。4包括战略石油储备的价值。有关商业原油的突破，请参见表25。5不包括位于“东北供暖油储备”，“东北地区精制石油产品储备”和“纽约州战略燃料储备计划”中的股票。有关详细信息，请参见附录D。6其他生物燃料包括可再生供暖油，可再生喷气燃料，可再生石脑油和汽油，以及其他生物燃料和生物室内中间体。注释：由于独立舍入而导致的组件总和可能不等于。国内原油田的生产是估计。来自美国人口普查局和EIA估计的出口数据。数据来源：能源信息管理（EIA）构成EIA-810，“每月精炼厂报告”，EIA-812，“每月产品管道报告”，EIA-813，“ EIA-813”，“每月原油报告”，EIA-814，“ EIA-814”，“每月进口报告” “每月的生物燃料，燃料氧化，等辛烷和等辛的报告。”基于EIA-914表格，“每月原油和租赁冷凝物以及天然气生产报告”的国内原油生产估算，以及来自州保护机构，美国内政部和海洋能源管理局的数据。
Bounti：3D胎儿MRI
胎儿MRI广泛用于定量脑容量研究。但是，目前，缺乏普遍接受的胎儿脑部分割和分割方案。已发表的临床研究倾向于使用不同的策略方法，据报道，这些方法也需要大量耗时的手动精炼。在这项工作中，我们建议通过为3D T2W运动校正大脑图像开发新的强大深度学习胎儿脑分割管道来应对这一挑战。首先，我们使用发展中的人类连接项目的新胎儿脑MRI ATLAS定义了一种新的精制脑组织拟合方案，该方案使用了19个区域。该方案设计是基于组织学大脑图谱的证据，单个受试者3D T2W图像中结构的清晰可见性以及与定量研究的临床相关性。随后，它用作开发自动化深度学习的脑组织拟层管道，该管道在360个胎儿MRI数据集中训练有不同的获取参数，并使用半监督的方法和手动精制的标签从ATLAS中传播。管道在不同的采集方案和GA范围内证明了强大的性能。分析390名正常参与者的组织体积（妊娠年龄范围21-38周），并用三种不同的采集方案进行扫描，并未揭示生长图中主要结构的显着差异。在<15％的病例中仅存在小错误，因此显着减少了手动细化的需求。此外，有65例室性肿瘤和60例正常对照病例之间的定量比较与基于手动分割的早期工作中报道的发现一致。这些初步结果支持拟议的基于ATLAS的深度学习方法的可行性，以进行大规模体积分析。创建的胎儿脑体积百分比和带有拟议管道的Docker将在手稿出版后在线公开获得。
LLM医疗保健计算精度RARETECH预印本。 ...
抽象的大语言模型（LLM）已成为医疗保健领域的变革性工具，在自然语言理解和产生中表现出了显着的能力。然而，它们在数值推理方面的熟练程度，尤其是在临床应用中的高风险领域，仍然没有得到充实的态度。数值推理在医疗保健应用中至关重要，影响患者的结果，治疗计划和资源分配。本研究研究了在医疗保健环境中数值推理任务中LLM的计算准确性。使用1,000个数值问题的策划数据集，包括诸如剂量计算和实验室结果解释之类的现实世界情景，根据GPT-3体系结构进行了精制LLM的性能。该方法包括及时的工程，事实检查管道的集成以及正规化技术以增强模型的准确性和泛化。关键指标（例如精度，回忆和F1得分）用于评估模型的功效。结果表明总体准确性为84.10％，在多步推理中直接的数值任务和挑战方面的性能提高了。事实检查管道的整合提高了准确性11％，强调了验证机制的重要性。这项研究强调了LLM在医疗保健数值推理中的潜力，并确定了进一步完善的途径，以支持临床环境中的关键决策。当它们成为这些发现旨在为医疗保健的可靠，可解释和上下文相关的AI工具做出贡献。关键字大语言模型（LLMS）·变压器架构·及时工程·精确度·精确·回忆·F1-SCORE 1简介大语言模型（LLMS）已成为人工智能领域的重大进步，证明了在处理和生成人类语言中的显着能力。这些模型由深度学习技术提供支持，在广泛的数据集上进行了培训，并有可能了解语言，细微差别和语言的复杂性。
抑郁症与糖尿病前期的患病率和预后之间的关联：来自国家健康与营养检查调查（NHANES）2013–2018
糖尿病类型2（T2D）在世界范围内正在上升[1]。全球约有4.22亿成年人在2014年，到2045年，估计为6.29亿[2]。在IRANIAN人口中，每年有800,000例T2D的新病例，T2D发病率为每1000人年36.3个[3]。为了减少T2D患病率，需要更多地关注识别风险因素。因此，通过健康的生活方式（尤其是饮食质量）的禁止是一种关键的方法[4]。饮食在T2D的发展中具有至关重要的作用[1]。cur租赁荟萃分析研究表明，地中海饮食，停止高血压（DASH）的饮食方法和替代性健康饮食指数（AHEI）是可以想象的饮食模式，以预防糖尿病[5]。全球饮食质量评分（GDQS）是一个独特的实践指数，用于评估全球饮食质量。这个简单且廉价的分数非常适合比较具有不同经济状况的人群[4]。它适用于随着时间的推移和监视系统和程序监视[6]。GDQs包括25个食品群，这些食物群对营养摄入量有显着贡献和不可传播的风险（NCD）[6]。基于先前报告的结果，埃塞俄比亚农村孕妇的GDQ与体重指数（BMI）呈正相关[7]，并且与中国成年人中的代谢综合征和营养不足相反[8]。食品组分为16个健康，包括种类的水果和植物，豆类，坚果和种子，全谷物，鱼，家禽，液体油，低脂乳制品和鸡蛋； 7不健康，包括加工肉，精制谷物，糖果，糖粉饮料，土豆或木薯粉，果汁和炸食品；两次不健康的食用胜于推荐，包括红肉和高脂乳制品。前瞻性研究的证据表明，与GDQ的一致性更高，与美国妇女的T2D发病率较低，墨西哥妇女的体重和腰围（WC）的增加有关[9]。洞察力增加了伊朗T2D的发生率以及饮食在预防这种疾病中的重要作用，我们研究了GDQ，其健康和不健康的食品组成分之间的关联以及T2D发病率的风险。