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ccas：绘制清洁能源未来
CCAS：绘制清洁能源未来的社区选择聚合商（CCA）已通过新建清洁能源资源，为可再生能源开发，绿色就业机会和经济增长加油，已签署了18,000多兆瓦（MW）的长期购电协议。
口研究 例外标准 事先授权条件 接收Covid-19疫苗后筛查乳房X线照片 Johns Hopkins Health System 的愿景计划益处 Johns Hopkins医院（CCU）的冠状动脉护理部门 心脏概念学院绘制图 - icatibant，firazyr，sajazir D-SNP（HMO）提供者和护理培训模型 药房居住计划受体 JHHP提供商教育（所有计划） Vosevi，Sovaldi的事先授权请求表 2025 Worktite Wellness菜单 无症状的先天性巨细胞病毒感染...
政策本政策向处方者提供了首选产品，并通过事先授权为有针对性产品提供了一个例外过程。I.计划设计摘要此程序适用于本政策中指定的肉毒杆菌毒素产品。根据临床情况提供了目标产品的覆盖范围，这些情况将排除首选产品的使用，并且可能基于先前使用产品。覆盖范围审查过程将确定可以制定临床例外的情况。此计划适用于首次使用目标产品治疗的成员。根据为客户实施的所有利用率管理（UM）程序审查每个推荐。表。肉毒杆菌毒素
使用雷诺阿绘制空间配体-靶标活性
1 印度理工学院坎普尔分校计算机科学与工程系，印度 2 印度理工学院坎普尔分校数学与统计学系，印度 3 哈里·珀金斯医学研究所，内德兰兹，珀斯，西澳大利亚 4 科廷大学科廷医学院，珀斯，西澳大利亚 5 悉尼大学，悉尼，澳大利亚 6 新加坡 KK 妇女儿童医院 KK 研究中心 7 新加坡科学技术研究局 (ASTAR) 免疫学网络 (SIgN) 8 法国维尔瑞夫古斯塔夫·鲁西癌症园区 9 加文医学研究所转化基因组学项目，达令赫斯特，澳大利亚 10 新南威尔士大学医学与健康学院临床医学院，澳大利亚肯辛顿 11 印度理工学院坎普尔分校生物科学与生物工程系 12 印度理工学院坎普尔分校 Mehta 家族医学工程中心，印度 * 通讯作者 3,4,6,9,10 ankur.sharma@garvan.org.au（澳大利亚），1,11,12 hamim@iitk.ac.in（赫尔辛基）
AI和道德：绘制负责任的未来
人工智能（AI）正在迅速改变世界，但其发展和部署提出了关键的道德问题。本文探讨了来自印度AI和道德的国家会议中出现的关键主题，从而将行业和学术领导者汇集在一起。我们通过对基因组生物学部门的主题研究来研究AI对各个部门的潜力，并关注偏见，隐私和问责制。AI的开发和使用，同时强调了一个道德框架来指导其发展的必要性，并强调了学术界和行业之间的协作需要开发道德框架并将原理转化为实用应用。总而言之，道德AI可以作为AI技术的道德框架，以确保我们的技术能力与基本的社会价值观和人类尊严相吻合。根据定义，此框架不是一组静态的诫命，而是一种动态的不断发展的想法，内容涉及AI等技术的使用。
使用机器学习和高分辨率激光雷达地形数据绘制丘陵景观的地形
地图是评估土壤和生态杂质的过程和危害，水文建模以及自然资源和土地管理的重要工具。基于现场调查或航空照片的映射土地形式的传统技术可能是时间和劳动密集型，强调了基于遥感产品的自动或半自动方法的重要性。此外，时间密集的手动标记也可以是主观的，而不是对地形的客观识别。在这里，我们实施了一种客观的方法，该方法将随机的森林机器学习算法应用于一组观察到的地形数据和1M水平分辨率裸露的数字高程模型（DEM），它是从空气中的光检测和范围数据（LIDAR）数据开发的，以快速映射丘陵地面的各种地面地面。地面分类包括高地高原，山脊，凸面，平面斜坡，凹陷坡，溪流通道和山谷底部，横跨俄克拉荷马州东北部俄克拉群岛的Ozark山脉的400公里2丘陵景观。我们使用了4200个地面观测值（每个地形600个）和八个从随机森林算法中的2 m，5 m和10 m分辨率LIDAR DEM得出的地形指数，以开发2 m，5 m和10 m分辨率地分辨率地面地面模型。我们通过比较观察到的地貌与建模地面的地图来测试DEM分辨率在映射地图中的有效性。结果表明，当协变量以2 m的分辨率分辨率为〜89％时，该方法绘制了约84％的观察到的地形，分辨率为10 m。使用这种方法开发的地图图具有多种潜在应用。然而，预测的地图显示，2 m分辨率的协变量在捕获准确的地形边界和小型地面的细节（例如溪流通道和山脊）方面表现更好。与使用空中图像和现场观测值相比，此处介绍的方法大大减少了绘制地图的时间，并允许掺入各种各样的协变量。它可以用于水文建模，自然资源管理，并在丘陵景观中表征土壤地球形过程和危害。
绘制波兰可再生能源地图
立陶宛的电力系统在过去几十年中发生了重大变化，特别是在 2009 年关闭伊格纳利纳核电站 (NPP) 之后。伊格纳利纳核电站关闭后，燃气电厂一度成为主要电力来源。该国通过 LNG（液化天然气）终端进口天然气。立陶宛拥有丰富的生物能源资源，尤其是生物质。该国利用其林业和农业部门生产生物质用于供暖和发电。与风能和太阳能相比，生物质是一种稳定且可预测的能源，但它需要可持续地管理资源以避免环境恶化。生物质是区域供热的重要贡献者，占区域供热系统总供热量的约 70-80%。这一高比例凸显了该国致力于利用可再生能源供暖，尤其是在寒冷的月份。风能、太阳能和生物质一直在稳步增长。风能目前是可再生能源 (RES) 中最大的贡献者，太阳能装机量也在增加（图 1）。
所有人都太人性化了吗？绘制和减轻拟人化AI
由大语言模型承保的高度能力的对话代理的开发有可能以深刻的方式塑造用户与这项技术的互动，尤其是当技术是拟人化或类似于人类的技术时。尽管拟人化AI的影响通常是良性的，但拟人化设计功能也会带来新的风险。例如，用户可以与类似人类的AI建立情绪连接，从而产生通过过度依赖来侵犯用户隐私和自主权的风险。为了更好地理解拟人化AI系统的可能陷阱，我们做出了两个贡献：首先，我们表达了过去嵌入了交互式系统中的拟人化特征，并利用了这种先验来突出拟人化表征的当前影响。第二，我们提出了研究方向，以告知拟人化AI的道德设计。在进行AI负责任的发展时，我们将方法推广到通过用户与拟人化AI相互作用引起的伦理远见，评估和缓解危害的方法。
绘制议会与科学之间的互动关系
主席前言 亲爱的同事们， 我们都知道，政策制定很复杂，通常需要从许多来源积累证据和信息。本规划报告旨在通过提供各国议会联盟 (IPU) 科学技术工作组 (WGST) 对议员与科学界在议会工作中的互动的实用见解，激励各位议员制定更以证据为依据的方法。 为什么我们应该关注以证据为依据的方法？ 在当今这个充满错误信息和信任问题的复杂世界中，在决策中使用证据至关重要。 作为议员和地球公民，我们还面临着前所未有的挑战或“棘手问题”，例如气候变化、能源安全和人工智能——仅举几例。应对这些挑战需要政策和立法变革。以证据为依据的方法可以提高任何变革的有效性，特别是在没有简单解决方案的情况下，提供有力的证据以及对替代可能性影响的概述。此外，许多议员现在认识到使用证据需要透明。通过引用研究资料并鼓励政府也这样做，你可以帮助使论点或建议合法化并加强其效力。我们如何才能有效地做到这一点？借鉴他人的经验并确定最佳做法会有所帮助。这就是本报告的目的：强调世界各地的议会如何促进议员与科学的互动。我希望它能激励你在工作中使用研究和证据，并鼓励其他同事也这样做。 我要特别感谢爱尔兰议会图书馆和研究服务处的 Charlotte Cousins 帮助我设计调查问卷，并感谢所有回复调查问卷的议会行政部门和工作人员。他们的帮助对于了解各自议会如何获取和使用科学数据和专业知识至关重要。 如果你的议会或议会内的某个程序没有代表你，或者你想对报告提出修改意见，请写信给我们：science@ipu.org。 此致， 丹尼斯·诺顿 议会联盟科学技术工作组主席 爱尔兰众议院议员