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BAL 24-401：联邦福利开放期重大计划变更
• 农村邮递员福利计划 (登记代码 38) 将不会参与 2025 合同年度的 FEHB 计划，也不会在 2025 年提供给 FEHB 登记者。它将在邮政服务健康福利计划中提供给邮政员工和年金领取者 (登记代码 79)。• 在 2024 计划年度登记了农村邮递员福利计划 (登记代码 38) 的美国邮政服务员工或年金领取者将自动登记加入 PSHB 计划下的农村邮递员福利计划 (登记代码 79)。OPM 将向所有邮政服务登记者发送一封个性化信件，告知他们将自动登记的 PSHB 计划，并解释如何在开放期期间选择新计划（如果他们愿意）。过渡期 PSHB 开放期于 2024 年 11 月 11 日开始，2024 年 12 月 9 日结束。• 终止计划的非邮政员工必须在开放期期间加入新的 FEHB 计划。如果他们不加入新计划，其雇用机构将为他们加入 GEHA 赔偿福利计划 Elevate（OPM 确定的 2025 年成本最低的全国计划选项）。
DRB® 推出 AI 增强型车牌识别系统，实现最准确、最高效的洗车操作 俄亥俄州阿克伦 – 2024 年 10 月 16 日 – Vontier 公司 (NYSE: VNT) 旗下的领先洗车和车辆护理技术提供商 DRB 很高兴地宣布推出其 AI 增强型车牌识别 (AI-LPR) 系统，这是对其已经先进的 LPR 技术的重大升级。AI-LPR 有望在洗车的运营效率、准确性和客户满意度方面树立新标准。
DRB 是 Vontier (NYSE: VNT) 旗下子公司，Vontier 是一家全球性工业技术公司，致力于将生产力、自动化和多能源技术结合起来，以满足快速发展、更加互联的移动生态系统的需求。凭借领先的市场地位、数十年的领域专业知识和无与伦比的产品组合广度，Vontier 改变了世界的移动方式——为我们的客户和地球提供智能、安全和可持续的解决方案。Vontier 拥有持续改进和创新的文化，这种文化建立在 Vontier 业务系统的基础上，并受到全球同事的欢迎。有关 Vontier 的更多信息，请访问公司网站 www.vontier.com。
认定无重大影响
负责机构：美国能源部 (DOE) 行动：未发现重大影响 (FONSI) 摘要：DOE 国家能源技术实验室 (NETL) 完成了对 Group14 Technologies, Inc. (Group14) – 电池活性材料工厂 (BAM 工厂) 生产锂离子电池阳极材料 (DOE/EA- 2220) 的最终环境评估 (EA)。根据 EA 中的分析，DOE 确定其拟议行动（向 Group14 授予补助金以部分资助新设施）不会产生重大不利影响。DOE 进一步确定，实施 Group14 的拟议项目将对社会经济、环境正义和温室气体减排产生有益影响。背景：作为《基础设施投资与就业法案》（两党基础设施法；公法 111-58）的一部分，美国能源部的 NETL 代表制造和能源供应链办公室以及能源效率和可再生能源办公室联合发布了资助机会公告 (FOA) DE-FOA-0002678 两党基础设施法 (BIL) 电池材料加工和电池制造。BIL 向美国能源部拨款超过 620 亿美元，为美国人民提供更公平的清洁能源未来，并将在 2022 至 2026 财年 (FY) 的五年期间向电池供应链投资超过 70 亿美元。Group14 的新工厂将支持建设一个商业规模的工厂，以生产锂离子电池阳极材料，满足不断增长的电动汽车市场的需求。如果获得批准，能源部提议的行动将以与 Group14 共同分担成本的方式提供 1 亿美元的财政援助，Group14 将为项目总成本 590,690,080 美元提供 490,690,080 美元。根据拟议项目的范围，能源部编制了一份环境评估报告，以评估为拟议项目提供财政援助可能带来的环境和社会经济后果，这些后果符合《国家环境政策法》（NEPA）修正案（42 USC 4321 等）、总统环境质量委员会（CEQ）关于实施 NEPA 的规定（40 CFR 第 1500 至 1508 部分）以及能源部遵守 NEPA 的实施程序（10 CFR 第 1021 部分）。目的和需求：能源部根据制造和能源供应链办公室与能源效率和可再生能源办公室的合作以及 BIL 下的融资机会采取行动的总体目的和需求是通过增加对以下领域的投资来加速高容量电池弹性供应链的开发和生产：
阿联酋对人工智能的重大赌注
自 2024 年 2 月美国-阿联酋商业委员会发布《阿联酋对人工智能的大赌注》以来，阿联酋在人工智能 (AI) 和先进技术领域不断取得进步。阿联酋继续致力于发展数字技术生态系统，在人工智能领域建立国际伙伴关系，并成为塑造人工智能政策辩论的全球思想领袖。阿联酋优先在清洁能源、生命科学、空间和制造业等关键领域商业部署人工智能。阿联酋还专注于扩大人工智能基础设施和建设数据中心，以满足日益增长的计算能力需求。继阿联酋总统谢赫·穆罕默德·本·扎耶德·阿勒纳哈扬殿下于 2024 年 9 月访问华盛顿特区后，阿联酋和美国发表了两份联合声明，指出双边在人工智能领域的深度合作。请参阅此处的链接：美国-阿联酋联合领导人声明 动态战略伙伴 美国和阿拉伯联合酋长国在人工智能方面的合作
表现有叶和DOAC分数，以预测用直接口服抗凝剂治疗的心房颤动患者中的重大出血事件：来自前瞻性欧洲观察登记处的报告
生物医学，代谢和神经科学系，摩德纳大学和雷吉奥·埃米莉亚大学，Policlinico di Modena，通过Del Pozzo 71，Modena 41121，Modena 41121，意大利B临床和实验医学计划，Modena和Reggio Emilia，Modena of Modiver Cardial c Cardial c Cardial c Cardial c Cardial c Cardia Liverpool John Moores University and Liverpool Heart & Chest Hospital, Liverpool, United Kingdom d Department of Translational and Precision Medicine, Sapienza – University of Rome, Italy e Department of Clinical Sciences and Community Health, University of Milan, Milan, Italy f Division of Subacute Care, IRCCS Istituti Clinici Scientifici Maugeri, Milani, Italy g Department of Clinical Medicine, Aalborg University,丹麦AALBORG
关于MeropeNem交叉污染的重大研究...
a b s t r a c t快速，简单和敏感的高性能液相色谱法，二极管阵列检测（HPLC-dad）技术是从注射填充机的接触部分中定量确定MeropeNem残基的。这涉及清洁后收集的拭子采样。该方法还解决了共享头孢菌素生产设施中MeropeNem交叉污染的管理。交叉污染是产品的混合，通过该混合物可以在其他产品中存在痕量的抗生素，这些抗生素无法阻止感染，但可以促进抗生素耐药病原体中的人类微生物。较差的β-内酰胺污染物对照可能会以不同剂型的形式引起残留的梅罗皮青烯，从而导致人类肠道菌群中的Meropenem残基，败血症期间的血液或环境废物。在制造过程中，应进行经过验证的科学控制，并正确监测MeropeNem污染。清洁后使用从表面收集的拭子采样在生产机器的接触部门上确定 MeropeNem残留物。与乙腈组成的流动相：20％四氧化氢铵氢氧化物的流动相，Xterra rp18列的pH 6.5±0.05（30:70，v/v）以流量为1.0 ml min -1，注射量为1.0 ml，注射量为20μL和UV（290 nm）。HPLC -DAD方法是线性的（R2≥0.999），灵敏，精确（RSD <2.7％），准确（恢复在97％和109％之间），分别在0.05和0.05和0.10 mg l -1时获得了LOD和LOQ。六个重复注射LOQ的区域RSD（％）为7.6。这项研究验证了药物制造商的Meropenem污染物控制程序。
Cairns重大事件区域
该地区有许多潜在的用户。2024年9月，北昆士兰州牛仔队宣布了一个愿景，通过拟议在巴洛公园（Barlow Park Park）建立社区发展和高性能中心，在巴洛公园（Barlow Park Part）建立社区发展和高性能中心，为凯恩斯（Cairns）成为凯恩斯（Cairns）成为牛仔队NRLW Specad的新家。
摘要 人工智能与制药领域的交叉代表着一场根本性的变革，通过提高治疗方式的精确度，为加速药物设计和开发时间表提供了新的可能性。我们专注于这两个领域的融合，从战略角度出发，通过克服传统配方方法引发的挑战，挖掘出有潜力的精准候选药物。我们的目标是彻底分析人工智能的各种应用，从其对目标识别的重大贡献到其对临床试验优化的影响的认证。作为一本智力指南，本系统评价引导读者探索人工智能与制药科学合作的未知领域。通过从各种研究和方法中获取所需的信息，我们的系统评价不仅致力于对人工智能的影响进行回顾性分析，而且还致力于提供关于其变革可能性的前瞻性视角。 关键词：人工智能、药物发现、机器学习。国际药品质量保证杂志 (2024)； DOI：10.25258/ijpqa.15.3.08 如何引用本文：Sahoo DK、Sarangi RR、Nayak SK、Rajeshwar V、Sayeed M。发现新视野：人工智能在药物发现和开发中的应用系统评价。国际药品质量保证杂志。2024；15（3）：1151-1157。支持来源：无。利益冲突：无
摘要 人工智能与制药领域的交叉代表着一场根本性的变革，通过提高治疗方式的精确度，为加速药物设计和开发时间表提供了新的可能性。我们专注于这两个领域的融合，从战略角度出发，通过克服传统配方方法引发的挑战，挖掘出有潜力的精准候选药物。我们的目标是彻底分析人工智能的各种应用，从其对目标识别的重大贡献到其对临床试验优化的影响的认证。作为一本智力指南，本系统评价引导读者探索人工智能与制药科学合作的未知领域。通过从各种研究和方法中获取所需的信息，我们的系统评价不仅致力于对人工智能的影响进行回顾性分析，而且还致力于提供关于其变革可能性的前瞻性视角。 关键词：人工智能、药物发现、机器学习。国际药品质量保证杂志 (2024)； DOI：10.25258/ijpqa.15.3.08 如何引用本文：Sahoo DK、Sarangi RR、Nayak SK、Rajeshwar V、Sayeed M。发现新视野：人工智能在药物发现和开发中的应用系统评价。国际药品质量保证杂志。2024；15（3）：1151-1157。支持来源：无。利益冲突：无