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选定武器计划的评估 - GAO
这是 GAO 对选定的国防部 (DOD) 武器计划进行的第八次年度评估。该报告审查了国防部规划和执行其武器采购计划的情况，自 1990 年以来，该领域一直位列 GAO 的高风险名单。今年的报告是对 2009 年国防部拨款法案联合解释性声明中规定的要求的回应。该报告包括 (1) 对国防部管理其主要国防采购计划组合的努力的观察； (2) 对 2009 年组合中 42 个武器计划子集在采购过程中关键时刻获得的知识的评估； (3) 有关可能影响计划执行的其他因素的数据；以及 (4) 国防部如何实施近期采购改革的示例。为了进行评估，GAO 分析了国防部主要国防采购计划组合的构成数据。由于国防部连续第二次没有及时或完整地发布选定的采购报告，因此 GAO 没有分析该组合的成本和进度表现。GAO 预计将在明年的评估中恢复其组合分析。GAO 还从项目办公室收集了有关技术、设计和制造知识的数据，以及其他可能影响项目执行的因素。GAO 分析了这些数据，并编制了 70 个武器项目的一到两页评估报告。
![arxiv：2409.10380v2 [cond-mat.mes-hall] 24年9月24日2024](/simg/g:\will\search\icon\source\6\669cc5e60579e0516e6a48d7c6b8bce3cd3d77e4.webp)
arxiv：2409.10380v2 [cond-mat.mes-hall] 24年9月24日2024
我们提出了一项有关通过任意极化光照射增强双层石墨烯（BLG）的热电（TE）性能的综合研究，重点是具有锯齿形边缘的AA和AB堆放的配置。利用紧密结合理论和密度功能理论（DFT）的结合，我们系统地分析了光照射对电子和语音传输特性的影响。光照射改变了电子跳跃参数，创造了不对称的传输函数，从而显着增加了Seebeck系数，从而增强了功绩（FOM）的整体形象。对于语音贡献，DFT计算表明，与AA相比，ABSTACKSTACKSTACKENSTACK STACKENS呈现较低的晶格导热率，这归因于增强的Anharmonic散射和声子组速度。组合分析表明，在两种堆叠类型中，FOM都超出了统一性，在辐射引起的间隙附近有了显着改善。此外，我们探讨了FOM对系统尺寸和温度的依赖性，这表明光辐射的BLG对有效的热电学转换和废热恢复具有很大的希望。我们的结果显示在广泛的辐照参数中的响应良好。这些发现提供了通过光引起的修改为高级TE应用优化BLG的关键见解。
美国海军陆战队
1.0 简介 陆地系统项目执行官 (PEO LS) 地面/空中任务导向雷达 (PM G/ATOR) 项目经理负责规划、协调和执行综合收购战略、各自关注领域的政策制定以及项目组合分析，包括对美国海军陆战队 (USMC) 收购项目和部署资产的产品支持。正在进行的生命周期计划、新的国防部长办公室 (OSD) 和海军助理部长计划以及 USMC 计划需要对所有级别的收购类别 (ACAT) 计划的收购和维持具备专业知识。全面的知识和经验，包括提供高级领导、专业知识、监督、验证、确认和评估支持，以确保有效管理项目，对于完成 USMC 的使命至关重要。 2.0 范围 本次采购满足了承包商提供与 PM G/ATOR 业务、收购、物流、工程和测试相关活动有关的服务的要求，包括收购政策和计划文件制定；计划分析；专业服务；物流管理服务；财务管理服务；以及工程和测试服务。此次采购的主要重点是与 G/ATOR 项目办公室的 AN/TPS-80 的持续开发、升级、生产、部署和维护相关的任务。本绩效工作说明 (PWS) 中概述的任务作为与 PM G/ATOR 优先级相关的绩效标准呈现，以满足项目里程碑 (MS)。
彭博全球权益指数方法
彭博指数服务有限公司（“ BISL”）在固定收益和商品指数，股票资本市场，投资组合分析和数据方面已将数十年的专业知识融合在一起，以将股票索引世界带来一定的观点。彭博全球股权指数由上市证券组成，这些证券为投资者提供了以一致的基于规则的方式投资全球一系列市场和规模细分市场的基础，同时保持广泛的市场覆盖率和流动性之间的平衡。彭博全球股权指数提供各种规模和区域细分，以及可投资指数产品和自定义指数开发的一系列服务，旨在提供系统的策略（Beta，“ Smart” Beta和Alpha）。彭博指数管理和计算代理服务服务于我们的广泛客户资产经理，指数管理员，顾问和投资者。利用跨资本索引和因素研究，高级治理，运营和技术平台的专业知识，彭博全球股权指数旨在基于具有明确定义的代表性和投资性目标的透明方法提供一组全面的指数。规模细分和国家分类的方法旨在在国家和地区级别提供可投资的机会集，并提供适当的市场覆盖范围和安全市场资本化。彭博全球权益指数广泛分布，可在彭博终端上的页面上找到。
美国海军陆战队
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复发性儿童 AML 的 PDX 模型保留了整体基因表达模式并揭示了治疗靶点
摘要 (320 字) 随着急性髓系白血病 (AML) 患者来源的异种移植 (PDX) 模型成为靶向治疗临床前评估越来越常用的工具，考虑该系统重现患者疾病状态的保真度变得非常重要。患者母细胞的基因表达谱已成功用于识别 AML 的不同亚型，以发现亚型特异性弱点并预测对治疗和结果的反应。目前，关于 AML 的 PDX 模型如何很好地模拟患者发现的整体基因表达模式的信息很少。为了解决这个问题，我们对从一系列不同的儿科 AML PDX 中获得的数据进行了详细的 RNA-Seq 分析，分别与原始患者数据进行了比较。当将无监督聚类应用于 PDX 样本数据集时，我们发现分组与 KMT2A (MLL) 基因状态相关。此外，在组合分析中，发现 PDX 样本与具有相似基因的原始患者样本一致。我们发现 PDX 和患者数据集中几乎所有表达的转录本的表达水平都具有很强的相关性，从而证明了基因表达特征的忠实再现。此外，配对的患者/PDX 样本显示出很强的一致性，表明在免疫缺陷小鼠中样本特异性基因表达得以保留。在 NOD/SCID/IL2rg 中繁殖的 PDX 模型的比较 -
总tau和神经丝的结合区分了神经退行性和原发性精神疾病
背景和目的：神经精神症状通常在神经退行性疾病中观察到。目前没有生物标志物可用于诊断精神病。因此，在日常实践中，精神病和神经退行性疾病之间的区别可能具有挑战性。方法：这项回顾性研究包括64名原发性精神病患者（PSY）和162名与各种神经退行性迷失（NDG）相关的患者。在Cere- Brospilinal流体中分析了总TAU（T-TAU），磷酸化的Tau（P-TAU（P-TAU），A B 1-42肽（A B 1-42）和神经纤维纤维链轻链蛋白（NFL）。使用单个和脑脊液流体标记的个人和组合分析来评估PSY和NDG患者之间的歧视。结果：脑脊液T-TAU和NFL表现出最佳的诊断表现：它们能够区分PSY和每个NDG患者的每个亚组。t-tau的敏感性最高（93.8％），但特定较差（67.3％）。的确，一些NDG亚组表现出与PSY患者相当的T-TAU水平较低。连续的组合T-Tau + NFL提高了患者的特征，尤其是在这些特定亚组中，将特殊的五城市提高了89.6％，而不会改变灵敏度。最后，这种标记的组合导致整个患者队列的高分类率为90.7％。结论：顺序组合T-TAU + NFL可以在具有精神病患者的患者中对神经退行性的生物学检测。这种标记物的提及似乎是原发性精神病和神经疾病疾病之间临床实践中差异诊断的有前途的策略，从而改善了患者的医疗护理。
临床试验中用于综合临床和翻译数据管理的开源SQL数据库架构
摘要在肿瘤学中解锁个性化医学的力量，以融合临床试验数据与翻译数据的整合（即生物测试衍生的分子信息）。这种组合分析使研究人员可以为患者独特的生物构成量身定制治疗。但是，英国临床试验单元中的当前做法带来了挑战。虽然以标准化格式保存临床数据，但翻译数据是复杂的，多样的，需要专门存储。这种格式的差异为旨在有效策划，整合和分析这些数据集的研究人员带来了重大障碍。本文提出了一种新颖的解决方案：专门为学术试验单元需求而设计的开源SQL数据库架构。受到英国癌症研究的启发，由南安普敦临床试验单元的确认试验（超过150,000个临床数据点）开放数据共享和举例说明，该模式在原始数据与昂贵的安全数据环境/可信赖的研究环境之间提供了具有成本效益且实用的“中间立场”。通过充当临床和翻译数据的中心枢纽，该模式促进了无缝数据共享和分析。研究人员获得了对试验的整体观点，从而探索了临床观察与治疗反应的分子基础之间的联系。提供了用于设置数据库的详细说明。开源性质和直接设计可确保易于实施和负担能力，而强大的安全性措施可以保护敏感数据。我们进一步展示了研究人员如何利用像R这样的流行统计软件来直接查询数据库。这种方法促进了学术发现社区内的合作，最终加速了进度的个性化癌症疗法。
纽约绿色银行战略与传播部助理
战略与传播助理 纽约绿色银行，纽约市总部 纽约绿色银行 (NYGB) 是一家全球公认的可持续投资基金，其使命是加速纽约州 (NYS 或州) 的清洁能源和可持续基础设施部署。NYGB 致力于扩大全州可持续基础设施投资活动的规模、数量和广度，扩大专注于纽约州清洁能源机会的投资者基础，并增加市场参与者以商业条款获得资本的机会。为了实现这些目标，NYGB 与私营部门合作，开发交易结构和方法，以克服典型的清洁能源投资障碍，并作为其他资本提供者可复制的模型。NYGB 是纽约州能源研究与发展局 (NYSERDA) 的一个部门。 工作概述 NYGB 寻求一位积极主动、注重细节、具有出色的组织、执行、分析和沟通技巧的人，与 NYGB 团队合作，担任战略与传播团队的重要助理职位。该职位向战略与传播总监汇报。该人将与整个组织内的团队合作，包括影响与投资组合分析、风险与合规、法律与监管事务和运营与财务，以及外部服务提供商。该人将支持整个组织的各种职能，重点关注 NYGB 的内部和外部报告要求。担任此职位的个人应能够展示评估市场趋势的能力，并将这些趋势的预期和潜在影响整合到 NYGB 的持续投资组合和渠道管理报告活动中。合格的候选人将能够评估和分析预计会影响各种可持续基础设施资产类别的宏观经济和广泛气候趋势。
一个有效的无监督分类模型，用于银河形态：基于Convnext大型模型的编码的投票聚类
通过将无监督和监督的机器学习方法结合起来，我们提出了一个称为Usmorph的框架，以进行星系形态的自动分类。在这项工作中，我们通过提出基于Convnext大型模型编码的算法来更新无监督的机器学习（UML）步骤，以提高未标记的星系形态分类的效率。该方法可以概括为三个关键方面，如下所示：（1）卷积自动编码器用于图像降级和重新冲突，并且模型的旋转不变性通过极性坐标扩展提高； （2）利用名为Convnext的预训练的卷积神经网络（CNN）来编码图像数据。通过主体组合分析（PCA）维度降低进一步压缩了这些特征； （3）采用基于装袋的多模型投票分类算法来增强鲁棒性。，我们将此模型应用于宇宙场中的i -band样品的i -band图像。与原始的无监督方法相比，新方法所需的聚类组的数量从100减少到20。最后，我们设法对大约53％的星系进行了分类，从而显着提高了分类效率。为了验证形态层化的有效性，我们选择了M ∗> 10 10m⊙的大型星系进行形态学参数测试。分类结果与星系在多个参数表面上的物理特性之间的相应规则与现有演化模型一致。增强的UML方法将来将支持中国空间站望远镜。我们的方法证明了使用大型模型编码对星系形态进行分类的可行性，这不仅提高了星系形态分类的效率，而且还节省了时间和人力。此外，与原始UML模型相比，增强的分类性能在定性分析中更为明显，并且成功超过了更多的参数测试。