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          重庆时时彩连挂记录

          文章来源:中国科学院    发布时间:46217  【字号:      】

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          不再独占马国会最大党位置英国《自然》、美国《科学》杂志官网都在7月31日的报道中称,德罗格梅尔被提名获得美国科技界广泛好评。但多位专家也认为,德罗格梅尔面临的问题和挑战很大。他能否在美国科技界“刮起一阵旋风”,引领美国科技向前发展,不仅取决于他,更取决于总统和白宫。提名获认可与支持特朗普已上任19个月,迄今尚未任命顶级科学顾问,创下自1976年设立OSTP以来这一职位空缺最长时间纪录,现在,新提名终结了这种状况。对此,美国科学促进会访问学者、奥巴马总统任内OSTP副主任小泉庆说:“我的第一反应是,哇,他们终于找到了一个人。”如果获得批准,现年59岁的德罗格梅尔将成为首位担任白宫科学顾问的非物理学家。德罗格梅尔专注于数值天气预报,包括雷暴动力学研究,并借助超级计算机来运行大气模型;建立并领导了两个由美国国家科学基金会(NSF)资助的中心:一个专注于风暴的分析和预测,另一个是“大气协同适应性感知”枢纽。作为极端天气事件研究专家,德罗格梅尔自2009年以来一直担任俄克拉荷马大学主管研究的副校长。去年,他被任命为该州科技总干事。这位气象学家还曾负责领导国家科学委员会(NSB)飓风科学和研究管理委员会,并于2012年至2016年担任NSB副主席。据《科学》杂志官网报道,最近,他帮助制定了旨在促进天气预报的联邦立法。针对这一提名,科学界多位人士表达了认可和支持,并不乏溢美之词。作为奥巴马的科学顾问并领导OSTP长达8年的约翰·霍尔德伦说:“我认为这是一个非常可靠的选择,德罗格梅尔是一位受人尊敬的资深科学家,他在向当局提供科学建议方面拥有丰富的经验。我希望他能积极捍卫研发预算以及气候变化研究。”科罗拉多大学博尔得分校政治科学家小罗杰·皮尔克说:“他拥有公共服务人士必须拥有的多种品质。”皮尔克曾研究过美国科学顾问的历史,并与德罗格梅尔有过合作。“他是一位热爱天气技术的气象学家,也拥有丰富的管理经验。”面临的问题和挑战如果提名获参议院通过,德罗格梅尔将控制一个由特朗普政府彻底改组过的、充满变化和不确定性的办公室。特朗普已将OSTP工作人员的数量减少到约50人,远低于奥巴马时期的130人。此外,特朗普团队一再试图削减或消除备受瞩目的科学计划,包括疾病控制和预防中心的公共卫生准备基金、环保署的气候变化项目、美国国家航空航天局(NASA)的宽视场红外探测望远镜(WFIST)等。霍尔德伦对《科学》杂志表示:“(削减预算)反映了在这个过程中没有资深科学家平等参与的弱点。”因此,德罗格梅尔的首要任务之一是与白宫其他高级职员(包括负责监督提交给国会的年度预算的管理和预算办公室主任)建立牢固的工作关系。其次,由于特朗普强调技术和劳动力问题,霍尔德伦的另一项任务将是“重建OSTP的科学部分”。就目前的情况来看,德罗格梅尔似乎是联邦资助研究的坚定支持者。在去年发表于《德梅因纪事报》的一篇评论文章中,他呼吁白宫和国会支持联邦为研究提供经费。他写道:“由于资金不足,我们可能会失去整整一代研究人员。”奥巴马政府期间OSTP高级顾问菲尔·拉尔森认为,作为一个因其科学政策而饱受批评的政府中的顶级科学顾问,德罗格梅尔可能也会饱受争议,正如总统乔治·布什时期的物理学家约翰·马伯格。马伯格因支持政府不受科学界欢迎的政策(例如决定退出遏制气候变化的《京都议定书》、限制联邦资金资助胚胎干细胞研究等)而受到严厉批评。能否在白宫替科学发声?现任科罗拉多大学博尔得分校工程助理院长的拉尔森说:“现在的问题是,他会不会被允许参与政府最高层讨论,他的意见是否会被采纳?”目前尚不清楚白宫是否打算任命德罗格梅尔担任总统助理,这是白宫近几任科学顾问(包括霍尔德伦在内)所担任的职位。该头衔与OSTP主任的头衔分开,更接近总统及其高级助手。一名OSTP发言人表示,是否给德罗格梅尔一个额外头衔,任何相关决定都将在参议院确认之后做出。很多研究人员认为,科学最终会在白宫发出一些声音,他们希望新提名让这一切早点发生。不过,霍尔德伦也表示:“我们很多人都不确定这是否会发生。”小泉庆说:“德罗格梅尔将成为一名优秀的科学顾问,但科学顾问有效发挥作用的重要原因不在顾问本身,而在于总统和白宫。”德罗格梅尔能否不负众望,在美国科技界刮起一股旋风,只能拭目以待。(科技日报北京8月1日电能高精度检测早期胃癌日本理化学研究所与日本国立癌症研究中心的联合研究小组,利用由少数确诊数据构筑的人工智能(AI)系统,确立了高精度自动检测早期胃癌的方法,由此可减少胃癌的漏诊,有望实现早期发现、早期治疗。研发小组从大约100张早期胃癌的确诊图像和大约100张正常组织的图像中,随机各截取约1万张肯定含“癌症部分”和“正常部分”的区域,合计获得了约2万张图像,并利用数据扩展技术扩展至约36万张图像,进行重新学习。研究小组对重新学习后AI能否准确判断这些图像进行了验证。结果显示,检测灵敏度为80.0%,特异度为94.8%。此外,阳性符合率为93.4%,阴性符合率为83.6%。处理1张图像所需的时间仅为4毫秒,将来在临床应用,这个速度足够用来进行实时自动检测。

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