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Cecilia Jacob是澳大利亚国立大学国际关系系的副教授，澳大利亚研究委员会研究员。她是《全球责任》杂志的共同编辑，以保护和联合主席全球行动的合作组，以反对大规模暴行犯罪。她是亚洲儿童安全的作者：武装冲突在柬埔寨和缅甸（缅甸）的影响，也是二十一世纪的《公民保护》的编辑：政府和责任在零碎的世界（零碎世界）（）（）（）的能力，并实施了保护：一个未来的Adgenda（未来的Agenda（未来）。cecilia.jacob@anu.edu.au

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2022 年

已发表版本的引用（APA）：JET 贡献者、Vega、J.、Citrin、J.、Ho、A.、Huijsmans、G.T.A.、Marin、M. 和 van de Plassche、K.L. (2022)。利用人工智能技术预测托卡马克等离子体中的中断。自然物理，18(7)，741-750。 https://doi.org/10.1038/s41567-022-01602-2

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IBA医疗保健和生命科学法律委员会... 跨境执行针对国家的判决 数字化（人工智能和机器人技术）及其对工作世界的影响 - 第二部分 指南和法规提供有关公共政策的见解，以确保人工智能作为专业工具的有益用途 马耳他 能源与自然资源法杂志（JERL）指南和贡献者的信息
2024 年

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Louis'Lue'Elizondo，Bio＆Background 美国西门子的书面证词首席执行官芭芭拉·亨普顿（Barbara Humpton） H. R. 1896 国会记录 - House H1051 国会记录 - 烯酸盐S1692 H. R. 1995 国会记录 - 烯酸盐S504 H. R. 514 司法委员会 对司法授权委员会的修正... H. R. 1711 H. R. 2212 r e p o r t 海军轻型补给油器（TAOL）计划 r e p o r t委员会的国土安全委员会... Redbord证词HFSC 2024年2月 Grant Rabenn- HFSC的证词2024年2月15日 直到委员会发布之前才出版 美国太空司令部2024年4月12日 H. R. 2670 外国资助的非政府组织在反化石燃料行动中心 国会记录 国防部拨款法案，2025年 众议员奇普·罗伊（Chip Roy）说，选举否认和2025个项目贡献者帮助草稿
2024 年

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b'季度回顾 \xe2\x80\xa2 在截至 2024 年 12 月 31 日的季度中，摩根大通大型股增长策略的表现不及基准罗素 1000 增长指数。\xe2\x80\xa2 对 DR Horton 的增持是最大的拖累因素。第四季度上半段的疲软可归因于公司提供的需求前景较弱，而下半段的疲软则受美联储未来降息次数减少的潜在影响。\xe2\x80\xa2 对再生元制药的增持也导致股价下跌。该股下跌主要由于对其眼药 Eylea 的竞争定位以及安进可能推出的生物仿制药的担忧。尽管报告了强劲的第三季度收入和盈利增长，但向 Eylea HD 的转换速度低于预期以及生物仿制药竞争的威胁带来了不确定性。我们在本季度减持了 Regeneron 的持仓。\xe2\x80\xa2 对 Netflix 的增持是主要贡献者。稳健的第三季度业绩、好于预期的 2025 年指引以及新内容的持续成功，都推动了该股在本季度走高。该股仍是一只高信服的持股，截至 2024 年，增持程度最高。\xe2\x80\xa2 对默克的减持也贡献了股价，因为股价表现不佳。'
2025 年

b'季度回顾 \xe2\x80\xa2 在截至 2024 年 12 月 31 日的季度中，摩根大通大型股增长策略的表现不及基准罗素 1000 增长指数。\xe2\x80\xa2 对 DR Horton 的增持是最大的拖累因素。第四季度上半段的疲软可归因于公司提供的需求前景较弱，而下半段的疲软则受美联储未来降息次数减少的潜在影响。\xe2\x80\xa2 对再生元制药的增持也导致股价下跌。该股下跌主要由于对其眼药 Eylea 的竞争定位以及安进可能推出的生物仿制药的担忧。尽管报告了强劲的第三季度收入和盈利增长，但向 Eylea HD 的转换速度低于预期以及生物仿制药竞争的威胁带来了不确定性。我们在本季度减持了 Regeneron 的持仓。\xe2\x80\xa2 对 Netflix 的增持是主要贡献者。稳健的第三季度业绩、好于预期的 2025 年指引以及新内容的持续成功，都推动了该股在本季度走高。该股仍是一只高信服的持股，截至 2024 年，增持程度最高。\xe2\x80\xa2 对默克的减持也贡献了股价，因为股价表现不佳。'

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b'季度回顾 \xe2\x80\xa2 在截至 2024 年 12 月 31 日的季度中，摩根大通大型股增长策略的表现不及基准罗素 1000 增长指数。\xe2\x80\xa2 对 DR Horton 的增持是最大的拖累因素。第四季度上半段的疲软可归因于公司提供的需求前景较弱，而下半段的疲软则受美联储未来降息次数减少的潜在影响。\xe2\x80\xa2 对再生元制药的增持也导致股价下跌。该股下跌主要由于对其眼药 Eylea 的竞争定位以及安进可能推出的生物仿制药的担忧。尽管报告了强劲的第三季度收入和盈利增长，但向 Eylea HD 的转换速度低于预期以及生物仿制药竞争的威胁带来了不确定性。我们在本季度减持了 Regeneron 的持仓。\xe2\x80\xa2 对 Netflix 的增持是主要贡献者。稳健的第三季度业绩、好于预期的 2025 年指引以及新内容的持续成功，都推动了该股在本季度走高。该股仍是一只高信服的持股，截至 2024 年，增持程度最高。\xe2\x80\xa2 对默克的减持也贡献了股价，因为股价表现不佳。'
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肾小球病理学发现的分类 UP LEARNING 和肾病专家 - AI 集体 ENGROCTIVE 方法 Eiichiro Uchino #A,B Yugami C , Sachiko Minamiguchi f , Hironi Haga f , Motoko Yanagita B,g , Yasushi Ono D,HA) 京都大学医学院医学智能系统系，日本京都 B) 日本京都肾脏病学系，日本京都，京都，京都，京都，京都，京都，京都，日本 D) 京都大学医学院生物医学数据智能系，日本京都 E) 京都大学医院医学信息学和管理规划部，日本京都 F) 京都大学医学院诊断病理学系，日本京都 H) Rise，药物开发数据智能平台小组，日本横滨 # 这些作者贡献者对这项工作做出贡献。 Running title: Glomeruli classification by deep learning Keywords: renal pathology, artificial intelligence, deep learning, collective intelligence Corresponding authors: Yasushi Okuno, Department of Biomedical Data Intelligence, Kyoto University, 53 Shogoin-Kawahara-cho, Sakyo-ku, Kyoto 881, FAX: +81-75-751-4881, E-mail: okuno.yasushi.4c@kyoto-u.ac.jp and Motoko Yanagita, Department of Nephrology, Graduate School of Medicine, Kyoto University, 54 Shogoin-Kawahara-cho, Sakyo-ku, Kyoto 606-8507, Japan Phone: +81-75-751-3860, FAX: +81-75-751-3859, E-mail: motoy@kuhp.kyoto-u.ac.jp Abstract Background Automated classification of glomerular pathological findings is potentially beneficial in establishing an efficient and objective diagnosis in renal pathology.虽然先前的研究已经验证了用于对整体硬化和肾小球细胞增殖进行分类的人工智能（AI）模型，但诊断还需要其他一些肾小球病理学发现。这些人工智能模型与临床医生之间的合作是否能提高诊断性能还不得而知。在这里，我们开发了人工智能模型来对肾小球图像进行分类，以获得病理诊断所需的主要发现，并研究这些模型是否可以提高肾病科医生的诊断能力。方法
2019 年

肾小球病理学发现的分类 UP LEARNING 和肾病专家 - AI 集体 ENGROCTIVE 方法 Eiichiro Uchino #A,B Yugami C , Sachiko Minamiguchi f , Hironi Haga f , Motoko Yanagita B,g , Yasushi Ono D,HA) 京都大学医学院医学智能系统系，日本京都 B) 日本京都肾脏病学系，日本京都，京都，京都，京都，京都，京都，京都，日本 D) 京都大学医学院生物医学数据智能系，日本京都 E) 京都大学医院医学信息学和管理规划部，日本京都 F) 京都大学医学院诊断病理学系，日本京都 H) Rise，药物开发数据智能平台小组，日本横滨 # 这些作者贡献者对这项工作做出贡献。 Running title: Glomeruli classification by deep learning Keywords: renal pathology, artificial intelligence, deep learning, collective intelligence Corresponding authors: Yasushi Okuno, Department of Biomedical Data Intelligence, Kyoto University, 53 Shogoin-Kawahara-cho, Sakyo-ku, Kyoto 881, FAX: +81-75-751-4881, E-mail: okuno.yasushi.4c@kyoto-u.ac.jp and Motoko Yanagita, Department of Nephrology, Graduate School of Medicine, Kyoto University, 54 Shogoin-Kawahara-cho, Sakyo-ku, Kyoto 606-8507, Japan Phone: +81-75-751-3860, FAX: +81-75-751-3859, E-mail: motoy@kuhp.kyoto-u.ac.jp Abstract Background Automated classification of glomerular pathological findings is potentially beneficial in establishing an efficient and objective diagnosis in renal pathology.虽然先前的研究已经验证了用于对整体硬化和肾小球细胞增殖进行分类的人工智能（AI）模型，但诊断还需要其他一些肾小球病理学发现。这些人工智能模型与临床医生之间的合作是否能提高诊断性能还不得而知。在这里，我们开发了人工智能模型来对肾小球图像进行分类，以获得病理诊断所需的主要发现，并研究这些模型是否可以提高肾病科医生的诊断能力。方法

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