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NewSun Energy
回复：支持众议院法案 4090 主席 Helm 和委员会成员：NewSun Energy 是一家领先的本地可再生能源开发公司，专注于太平洋西北部，尤其是俄勒冈州的脱碳。NewSun 强烈支持通过 HB 4090，包括 Dash-4 修正案。作为该地区可再生能源设施开发、选址、许可以及互连和传输方面最杰出的专家之一，我们很高兴有机会支持该措施并回答利益相关者提出的问题和疑虑。为什么需要该法案，联邦土地上是否有项目？能源设施选址委员会（“EFSC”）目前要求完全位于联邦土地上的能源设施必须获得场地证书，即使此类设施根据《国家环境政策法》（“NEPA”）和其他联邦审查流程和标准接受联邦审查。俄勒冈州公共土地上至少有十几个可再生能源项目提案，处于开发过程的不同阶段。没有项目获得批准或建设，这可能是由于该法案旨在解决的重复和繁琐的许可结构。HB 4090 是该州可以采取的极少数行动之一，可以立即加速输电基础设施，这被认为是实现 HB 2021 下的清洁能源目标和可再生能源开发的最大障碍。联邦法律是否提供足够的保护？是的。NEPA 流程全面、繁琐，需要强有力的公众参与和流程，包括联邦和州机构以及地方和部落政府。除了 NEPA，可再生能源设施还必须遵守其他适用的联邦法律和标准。例如，公共土地上的项目还必须遵守根据《联邦土地政策和管理法》（“FLPMA”）颁布的 43 CFR 第 2800 部分的 BLM 法规，并且不得与 BLM 资源管理计划（管理公共土地的土地使用计划）发生重大冲突。因此，虽然 NEPA 分析侧重于对人类环境的影响，但涵盖广泛选址问题的其他联邦标准对可再生能源设施具有约束力和适用性，并提供全面的保护。
神经影像中的人工智能：临床应用
深度学习 (DL) 的出现增强了人工智能 (AI)，它正在迅速改变人类的生活，更不用说神经放射学家的生活了。在过去的几年中，DL 已应用于神经成像领域的许多前沿研究。它已显示出改变放射学各个角落实践的潜力。通过减少检测脑转移瘤 (BM) (1、2) 的繁琐工作以及预测胶质母细胞瘤的基因突变和患者生存率 (3、4) 以改善受运动伪影 (5) 阻碍的图像质量，AI 现已准备好充分发挥其能力。在这篇综述中，我们将重点介绍 AI 在神经成像领域的四大临床应用类别：1) 检测/诊断，2) 预测，3) 图像质量改进，以及 4) 临床工作流程改进。
ChIP-IT FFPE 染色质制备 II 53031
Active Motif 的 ChIP-IT® FFPE 染色质制备 II 和 ChIP-IT® FFPE II 试剂盒是我们的第二代 FFPE ChIP 试剂盒，其中繁琐的脱蜡和脱水程序已简化，可使用更少的试剂和手动时间制备高质量的 ChIP 富集 DNA。这种新的染色质制备方案最适合处理有限数量的新鲜制备或高质量 FFPE 组织（第一代 FFPE 染色质制备方案应用于珍贵或高度降解的 FFPE 样本）。ChIP-IT FFPE II 试剂盒已针对染色质制备后使用进行了优化，使用专门配制的试剂和方案指南来提高灵敏度，并能够从极其有限的起始材料中进行 qPCR 和下一代测序分析。
敏捷固定翼无人机的建模与姿态控制...
线性控制方法。一种常见的候选方法是非线性动态逆，它涉及使用微分代数方法将非线性模型转换为完整或部分模型。动态逆的基本原理是使用代数方法的逆变换来消除从输入到输出的非线性（输入/输出线性化），从而获得系统的非线性控制器。这是通过强制稳定的线性误差动力学来实现的。优点是它可以实现简单的设计，不需要繁琐的增益调度，具有易于在线实施的特点，因为它可以产生控制器的“闭式解”，并且保证了误差动力学的渐近稳定性。这种方法的缺点是对建模不准确性很敏感，并且与线性方法不同，这种方法在大多数情况下会得到一个模型相关的控制器。
指南的视觉比较：方法和对潜在不适当药物清单的应用
治疗指南包括受循证医学启发的优化患者治疗建议。然而，不同机构和/或国家可能同时提供具有相同目标的几份指南，这可能导致建议之间发生潜在冲突。比较几份指南是一项复杂而繁琐的任务。在文献中，很少有人提出比较指南的方法 [1,2]，而且这些方法仍然仅限于两三份指南。关于检测潜在不适当药物 (PIM)，已经发布了几份指南。第一个也是最著名的指南之一是 BEERS 清单 [3]，其第一版于 1991 年在美国发布，侧重于美国实践。受此启发，不同国家制定了几份指南，其中包括更适合当地实践的标准。这些
血红蛋白病在增量
世界 - 疟疾所在或流行的同一地区。作为Kohne和Kleihauer表演，这些疾病在德国不再是罕见的。 此处报告的数字证实了小儿血液学家的经历：任何大量儿科血液学单位的大部分顾客症患者和镰状疾病患者。 他们的治疗会消耗能够考虑的资源。 丘脑贫血患者需要终生输血。 他们还需要繁琐而压力的铁灭绝治疗，并且在大多数情况下是复杂的内分泌管理。 如果可以找到合适的供体，则应进行造血干细胞转移（8）。 患有镰状细胞疾病的患者患有多器官疾病，主要以血管闭塞性危机和慢性器官不足为特征。 贫血本身通常是最小的问题（9）。 de-恶化这些疾病表现，优化的治疗方案改善了受影响儿童的预后，因此他们现在可以生存到成年。 因此，在成人内科医学中，血红蛋白疾病的频率也增加。 正如文章伴随的命令2所示，在整个德国，不仅在该国最大的城市中都是如此。作为Kohne和Kleihauer表演，这些疾病在德国不再是罕见的。此处报告的数字证实了小儿血液学家的经历：任何大量儿科血液学单位的大部分顾客症患者和镰状疾病患者。他们的治疗会消耗能够考虑的资源。丘脑贫血患者需要终生输血。他们还需要繁琐而压力的铁灭绝治疗，并且在大多数情况下是复杂的内分泌管理。如果可以找到合适的供体，则应进行造血干细胞转移（8）。患有镰状细胞疾病的患者患有多器官疾病，主要以血管闭塞性危机和慢性器官不足为特征。贫血本身通常是最小的问题（9）。de-恶化这些疾病表现，优化的治疗方案改善了受影响儿童的预后，因此他们现在可以生存到成年。因此，在成人内科医学中，血红蛋白疾病的频率也增加。正如文章伴随的命令2所示，在整个德国，不仅在该国最大的城市中都是如此。
新冠疫情、人工智能和机器人——神经病学家的观点
尽管我们的医疗体系是世界上最好的医疗体系之一，但它仍然非常低效、次优且冗余。从患者入院到出院，每个角落都存在着低效现象。这些低效现象导致患者护理质量差、护理人员工作繁琐、感染控制不佳、医疗管理中存在猜测、测试报告不准确、资源浪费以及在医疗支出方面判断力差。如果工作机器质量差，无论你雇佣的操作员有多好，机器的生产力仍然与所用的机器一样好。不幸的是，这不仅适用于加拿大的医疗体系，也适用于全世界的医疗体系。我们不是更换机器，而是不断更换操作员。这是我们无法彻底改变医疗保健的重要原因。我们一直在做的就是用更新、更吸引人的包装展示同样的机器。机器还是老样子。
DICR：AI 辅助、自适应合同审查平台
在正常业务过程中，公司花费大量精力阅读和解释文件，这是一个高度手动的过程，涉及繁琐的任务，例如识别日期和名称或确定合同中某些条款的存在与否。处理自然语言很复杂，而且由于这些文档有各种格式（扫描图像、数字格式）并且具有不同程度的内部结构（电子表格、发票、文本文档），这进一步复杂化了这一过程。我们提出了 DICR，这是一个端到端、模块化且可训练的系统，可自动执行文档审查的日常方面，并允许人类执行验证。该系统能够加快这项工作，同时提高提取信息的质量、一致性、吞吐量并减少决策时间。提取的数据可以输入到其他下游应用程序中（从仪表板到问答和报告生成）。
推动 AI 发展的数学
人们通常认为人工智能中的逐底竞争是一件坏事。但是当你讨论损失函数时，情况就不同了。损失函数是实用人工智能 (AI) 中一个至关重要但经常被忽视的组成部分，它们的作用是尽快找到最底层 — — 尽管是图表上的一条文字曲线。在训练算法以自动执行繁琐的数据分析（例如在数百万张照片中寻找特定特征）时，你需要一种衡量其性能的方法。这就是“损失函数”：它测量算法相对于数据的“基本事实” — — 已知真实或正确的信息 — — 的误差。然后你调整算法的参数，冲洗并重复，并希望下次误差更小。“你要尝试找到一个最小值：误差尽可能小的点——最好是零，”比勒陀利亚大学的计算智能研究员 Anna Bosman 说道。
人工智能在胃肠疾病中的应用
在消化科服务中，查阅大量的内镜图像会导致医生过度劳累，间接影响诊断的准确性和决策的效率。为了减轻繁琐的工作负担，实现更全面的任务，临床对人工智能辅助工具的需求正在上升。研究人员已经开发出人工智能方法，可以自动分割内镜图像中感兴趣的病变。这些对于消化道疾病的诊断、治疗和预后具有重要价值。目前，人工智能在消化道疾病中的应用尚处于早期阶段，数据的获取、清洗和标准化是限制人工智能发展的巨大问题。而且，人工智能能否快速应用于消化道疾病，不仅取决于智能系统在临床应用中的表现，还取决于临床医护人员对人工智能的理解和接受程度。