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新南威尔士州政府对议会人工智能调查的回应
新南威尔士州政府将考虑如何提高 ADM 使用情况的透明度，探索以有效且财政负责的方式实现建议意图的选项。例如，新南威尔士州政府将考虑与全球最佳实践一致的高风险用例登记册的优点和可行性。新南威尔士州政府还可以评估《2009 年政府信息（公共访问）法》规定的现有义务，以及人工智能评估框架下的报告机制和机构合规义务，并考虑确保公开报告不要求机构披露机密或敏感信息。新南威尔士州政府还将考虑新南威尔士州监察专员在绘制和分析政府使用 ADM 系统方面的工作，并指出这些报告已被新南威尔士州监察专员定性为“起点”。1
有针对性的社会福利项目中宽松的经济状况调查的政治经济学
6 在长期护理的情况下，这可以看作是关注需要长期护理的老年人。换句话说，我们可以假设模型中的所有个人都需要长期护理，但并非每个人都有资格获得公共援助。此外，我们可以关注个人的退休后阶段，即不是明确模拟他们在退休前做出的消费和储蓄决策，而是假设个人储蓄其可支配收入的固定份额 s，消费其余部分。然后，我们可以从个人退休前的消费效用中抽象出并将 s 标准化为 1，这相当于说，个人在退休后阶段的财富等于 wi (1 − τ ) ，其中 i = 1 , 2 , 3 。
使用机器学习技术对风力涡轮机进行调查的审查
部分原因是公共投资增加以及对气候变化的认识越来越多，我们观察到了可再生能源领域的迅速技术进步。结果，与化石燃料（如化石燃料）相比，可再生能源的比例（例如风能）一直在稳步上升。通过位于陆上（海上）（海上）（海上）的涡轮机利用的风能已成为这种过渡的关键参与者。离岸风电场出于多种令人信服的原因而获得了突出。海上风电场可以利用海上更强大，更稳定的风，这可以导致更可靠的能源生产[2]。第二林陆风电场不如陆上风电场可见，这可以减轻与居民的潜在利益冲突[2]。重要的是要注意，海上风力涡轮机的维护成本很大。确保这些涡轮机在整个生命周期中最佳运行（通常为20至25年）的成本约占离岸风电场安装总成本的25％。[3]。在这种情况下，条件监测的关键重要性（CM）变得显而易见，因为它需要密切监视风力涡轮机的各种组件，以确定与正常操作的任何偏差，这些偏差可能在将来表明潜在的故障。很明显，通过有效的CM程序积极预测和纠正这些故障的能力有可能大大降低与操作和维护相关的成本（O＆M）。[4]。传统上，通过分析特定的测量和操作参数（例如振动，应变，温度和声学排放）来完成状态监测（CM）。然而，传感器技术，信号处理，大数据管理和机器学习（ML）的最新进展使得使用更集成和全面的方法来对CM使用。这些新方法可以使用各种数据源来对风力涡轮机的状况做出更明智，可靠，成本效益和强大的决策。本文回顾了基于ML的风力涡轮机CM的最新发展。评论重点介绍自2011年以来发表的论文，但还包括从那以前的一些重要论文。使用Google Scholar上的有针对性的搜索词选择了论文，并根据其出版年份，可访问性，引用和整体相关性进行过滤。
MET调查的“干细胞自闭症治疗”主张-Trinity School
大都会警察已经开始调查，讨论对儿童提供的干细胞注射的担忧，以治愈自闭症。格林威治的皇家自治市镇告诉英国广播公司伦敦，它意识到对自闭症儿童的“实验程序”的担忧。大都会人士说，它正在调查“据报道与提供医疗服务有关的欺诈”。一位发言人说，该当局最近意识到“声称自己是医生计划访问英国的人，以对自闭症儿童提供危险的实验程序”。“我们知道，这个人正在提议通过注射将骨髓和脊髓液转移到大脑中，”发言人说。“这种无执照的程序对生命构成了重大威胁，没有任何好处的证据。”格林威治委员会炒作治疗炒作背后的风险已敦促家庭不要与医疗服务互动，并在提供该服务的某人接触时通知当局。纽汉姆理事会还于4月5日向卫生领袖和儿童服务发出了警告，内容涉及其对“对儿童的潜在威胁”的关注。“非常重要的风险”伦敦国王学院自闭症研究的主要人物Declan Murphy教授告诉英国广播公司，任何“不应提供”干细胞注射以治愈自闭症。“没有很好的证据表明干细胞治疗对自闭症有效，”他说。“的确，当前的证据表明相反 - 它表明它们是无效的，并且具有非常明显的风险。”国家自闭症社会的发言人称调查“非常令人担忧”。“关于干细胞和自闭症的证据很少。对干细胞程序的调节也有担忧，根据其管理方式，这可能是痛苦甚至危险的。”单击链接以获取完整文章：MET调查“ STEM -CELL自闭症治疗”主张-BBC News
营养教育的运动员偏好：定量调查的开发和发现
“微生物感染和宿主免疫”上的特刊旨在阐明微生物病原体与宿主免疫系统之间的复杂相互作用。本期特刊旨在探索了解微生物感染背后的机制和相应宿主免疫反应的最新进步。我们欢迎原始的研究文章，评论和观点研究各种微生物感染的发病机理，新型治疗策略的发展以及宿主免疫系统在对抗这些感染中的作用。我们鼓励提交，以解决微生物和免疫学方面的基本问题，以及提供与人类健康相关的临床见解的提交问题。通过培养跨学科对话，这一特殊问题努力为微生物感染和宿主免疫的知识不断增长做出贡献。提交将为学术界提供宝贵的贡献，并促进我们对这些相互关联的领域的理解。
关于迈克尔·尼维斯（Michael Nieves）死亡的调查的报告
上尉Tinsley告诉Co Joseph将Nieves先生带到进气门进行身体扫描。根据Co Joseph的身体磨损相机（BWC）的视频录像，约瑟夫（Joseph上尉Tinsley在医疗紧急情况下打电话。co约瑟夫留在尼维斯先生的牢房门口，在他继续流血时与他交谈。在他们等待医务人员到来时的不同时间，上尉tinsley，co Joseph和Co Jeron Smith为Nieves先生提供了一条毯子和衬衫，显然是让Nieves先生把它们戴在伤口上，但他拒绝接受。看着Nieves先生几分钟后，约瑟夫显然不确定Nieves先生在哪里流血，问他是否正在从嘴里或脖子流血。 Nieves先生说，他正在从脖子上流血。
折叠家庭调查的贝叶斯优化针对有向蛋白的进化
定向进化（DE）是一种蛋白质工程技术，涉及诱变和筛选以搜索优化给定特性的序列（例如将有效绑定到指定目标）。不幸的是，潜在的优化问题不确定，因此引入的突变以提高指定特性可能是以未定的，但重要的属性为代价的（例如，亚细胞定位）。我们试图通过将折叠的正则化因子纳入优化问题来解决这个问题。正则化因子偏向于类似于蛋白质所属折叠族的序列的设计的搜索。我们将方法应用于具有与IgG-FC的官能测量值的大型蛋白质GB1突变体库。我们的结果表明，正则化优化问题会产生更多类似天然的GB1序列，而结合效率仅略有下降。特别是，在GB1折叠族的生成模型下，我们的设计的对数比没有正则化的生成模型高41-45％，而结合效果仅下降了7％。因此，我们的方法能够在竞争性状之间进行交易。此外，我们证明了我们的主动学习驱动方法可将湿lab负担降低，以识别最佳的GB1设计，相对于Arnold Lab在同一数据上的最新结果。
大学对粮食不安全观点调查的开发、验证和可靠性测试
1 犹他谷大学烹饪艺术学院，美国犹他州奥勒姆，2 杨百翰大学营养、饮食与食品科学系，美国犹他州普罗沃，3 犹他谷医院内分泌与糖尿病诊所，美国犹他州普罗沃，4 马里恩县妇女、婴儿和儿童中心，美国俄勒冈州塞勒姆，5 夏威夷大学马诺阿分校人类营养、食品与动物科学系，美国夏威夷州檀香山，6 杨百翰大学统计学系，美国犹他州普罗沃，7 俄勒冈州立大学公共卫生与人类科学学院，美国俄勒冈州科瓦利斯，8 肯塔基大学饮食与人类营养系，美国肯塔基州列克星敦
能源部 (DOE) 监察长 (OIG) 2019-2020 年选定调查的副本
文件说明：能源部 (DOE) 监察长 (OIG) 2019-2020 年选定调查的副本 请求日期：2021 年 2 月 22 日 发布日期：2022 年 6 月 29 日 发布日期：2022 年 8 月 8 日 文件来源：能源部 FOIA 请求服务中心 监察长办公室 1000 Independence Avenue, SW Mail Stop MA-46 Washington, DC 20585 传真：(202) 586-0575 电子邮件：FOIA-Central@hq.doe.gov DOE 总部 FOIA 申请表 governmentattic.org 网站（“本网站”）是第一修正案自由言论网站，是非商业性的，向公众免费开放。本网站及其提供的材料（例如本文件）仅供参考。 governmentattic.org 网站及其负责人已尽一切努力使这些信息尽可能完整和准确，但是，在印刷和内容方面可能存在错误和遗漏。governmentattic.org 网站及其负责人对任何个人或实体因 governmentattic.org 网站或本文件中提供的信息直接或间接造成或声称造成的任何损失或损害不承担任何责任。网站上发布的公共记录是通过适当的合法渠道从政府机构获得的。每份文件都标明了来源。对网站内容的任何疑虑都应直接向相关文件的发布机构提出。GovernmentAttic.org 对网站上发布的文件内容概不负责。
pinetree：宽场星系调查的生成，快速和可区分的光晕模型
上下文。准确的模拟晕圈目录是用于开发和验证宇宙学推断管道的必不可少的数据产品。生成模拟目录的一个主要挑战是对光环或星系偏置进行建模，这是从物质密度到暗物质光环或可观察的星系的映射。为此，n个体代码生成了最先进的目录。然而，为大容量的大量N体模拟产生了大量的N体模拟，尤其是在包括磁水动力学的情况下，需要大量的计算时间。目标。我们介绍和基准测试了一个可区分和物理信息的神经网络，该网络可以生成与从完整的N体代码获得的模拟光环目录相当的质量。模型设计在训练程序和大型模拟目录套房的生产上具有计算有效的效率。方法。我们提出了一个神经网络，仅依靠18至34个可训练的参数，该参数可从暗物质过度密度场中产生光环目录。通过将首先原理动机的对称性纳入我们的模型体系结构来实现网络权重的减少。我们使用不同分辨率，红移和大型垃圾箱的仅黑色n体模拟训练了我们的模型。我们使用不同的n点相关函数将最终模拟目录与N体晕目录进行了比较，从而验证了最终模拟目录。结果。此外，我们发现该网络可以在近似密度字段上进行培训，以进一步降低计算成本。我们的模型生成了与参考模拟一致的模拟光环目录，这表明该新型网络是生成模拟数据的一种有希望的方法，该数据由于其计算效率而即将进行的宽场调查。我们还介绍了如何解释训练有素的网络参数，以洞悉结构形成的物理。最后，我们讨论了我们的模型的当前局限性，以及从这项研究中可以明显看出的近似Halo模拟产生的一般要求和陷阱。