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Adam N. Elmachtoub 通过连续时间选择均值 - 变化投资组合... 连续的时期学习，Q学习，后悔 通过Q- ... 的奖励定向分数扩散模型 索菲的星球和终止 收缩，扩散概率模型，离散化，... 财务中间和财务风险简介 国际法院的气候变化人物... 生物多样性金融 Justin S. Golub，医学博士，MS Christian Kroer - 简历 1816年至2001年，全世界民族国家的崛起 习惯持久性 酸试验：2025年的全球温度 raghav singal 辛西娅·拉什（Cynthia Rush）选定的出版物 全球变暖加速度：原因和后果 通过随机控制对扩散模型进行微调：... 全球变暖加速度：Hope vs Hopium 常见顺序学习的贝叶斯设计原理
Ph.D.论文委员会成员：Luofeng Liao，Jiangze Han（不列颠哥伦比亚大学），Tianyu Wang，Aapeli Vuorinen，Madhumitha Shridharan，Jerry Anunrojwong（哥伦比亚商学院），Steven Yin（2022），Sai Ananthanarayananananananananananananananananananananananananananananananananananananananananananananananananananananananananananananananananananananananananananananaan lagzi of Turrontanaan lagzi（202222222） Yuan Gao（2022），Jingtong Zhao（2021），Fengpei Li（2021），Kumar Goutam（2020），Shuoguang Yang（2020），Min-Hwan OH（2020），Randy Jia（2020），Randy Jia（2020），Vladlena Powers（2020），vladlena Powers（2020），Zhe liuia liuia liuia（2019年），2019年，2019年（2019年）贝鲁特美国大学），Suraj Keshri（2019），Shuangyu Wang（2018），Francois Fagan（2018），Xinshang Wang（2017）Ph.D.论文委员会成员：Luofeng Liao，Jiangze Han（不列颠哥伦比亚大学），Tianyu Wang，Aapeli Vuorinen，Madhumitha Shridharan，Jerry Anunrojwong（哥伦比亚商学院），Steven Yin（2022），Sai Ananthanarayananananananananananananananananananananananananananananananananananananananananananananananananananananananananananananananananananananananananananananaan lagzi of Turrontanaan lagzi（202222222） Yuan Gao（2022），Jingtong Zhao（2021），Fengpei Li（2021），Kumar Goutam（2020），Shuoguang Yang（2020），Min-Hwan OH（2020），Randy Jia（2020），Randy Jia（2020），Vladlena Powers（2020），vladlena Powers（2020），Zhe liuia liuia liuia（2019年），2019年，2019年（2019年）贝鲁特美国大学），Suraj Keshri（2019），Shuangyu Wang（2018），Francois Fagan（2018），Xinshang Wang（2017）
完善版本引用（APA）：Filice, F., Schwaller, B., Michel, TM, & Grünblatt, E. (2020)。使用 iPSC 对小白蛋白中间神经元进行分析：
自闭症谱系障碍 (ASD) 是由神经发育紊乱/改变导致的持续性疾病。ASD 的多因素病因及其众多并发症增加了确定其根本原因的难度，从而阻碍了有效疗法的开发。越来越多的动物和人类研究证据表明，表达小白蛋白 (PV) 的抑制性中间神经元的功能发生了改变，这是某些形式的 ASD 的共同且可能统一的途径。表达 PV 的中间神经元（简称：PVALB 神经元）与皮层网络活动的调节密切相关。它们特定的连接模式，即它们优先针对锥体细胞的周围区域和轴突起始段，以及它们的相互连接，使 PVALB 神经元能够发挥精细控制，例如，尖峰时间，从而产生和调节伽马范围内的节律，这对感官知觉和注意力很重要。诱导性多能干细胞 (iPSC) 和基因组编辑技术 (CRISPR/Cas9) 等新方法已被证明是了解神经发育和/或神经退行性疾病和神经精神疾病机制的宝贵工具。这些技术进步使得能够从 iPSC 生成 PVALB 神经元。标记这些神经元将允许追踪它们在发育过程中的命运，从前体细胞到分化（和功能性）的 PVALB 神经元。此外，它还可以使用来自健康供体或已知 ASD 风险基因突变的 ASD 患者的 iPSC 来更好地了解 PVALB 神经元的功能。在这篇概念论文中，简要讨论了希望能够更好地理解 PVALB 神经元功能的策略。我们设想，这种基于 iPSC 的方法与新兴（遗传）技术相结合，可以提供机会详细研究 PVALB 神经元和 PV 在“离体神经发育”过程中的作用。
进化轨道，弹射和电离光子从中间质量到具有parsec
在预测恒星的演化和死亡方面，恒星进化模型的最新进展。我们提出了使用更新的P ARSEC v2.0代码计算的新的恒星进化模型，以获得金属和初始质量的全面和均匀的网格。核反应网络，质量损失处方和元素混合的处理都在P ARSEC v2.0中进行了更新。我们计算了跨越Z = 10-11至Z = 0的13个初始金属性的模型。03，质量范围从2.0m⊙到2000 m，由1100多个库（包括纯模型在内的2100个轨道）组成。对于每条轨道，从预先序列到最先进的早期抗肌肉分支或苏植物前阶段（取决于恒星质量）的进化。在这里，我们描述了轨道的特性及其化学和结构进化。我们计算了最终的命运和残余物质，并为每种金属性建立了质谱，发现合并的黑洞（BH）配对质量质量间隙仅在100至130 m⊙之间。此外，残留质量提供了与观察到的BH质量一致的模型，例如GW190521，Cygnus X-1和Gaia BH3二进制系统的BH质量。我们计算并提供了从恒星风和爆炸性最终命运以及电离光子速率的化学喷射。我们展示了金属性如何影响这些恒星的进化，命运，喷射和电离光子计数。所有模型均可公开可用，可以在P ARSEC数据库中检索。我们的结果表明，与不同代码计算的其他轨道的总体一致性很强，由于混合和质量损失的不同处理，对于非常巨大的恒星（M Zams> 120m⊙）而出现了最显着的差异。与大型麦哲伦云的狼蛛星云中观察到的大量恒星样本的比较表明，我们的轨道很好地重现了主要序列上的大多数恒星。
丘脑腹中间核的深部脑刺激可治疗特发性震颤，改善运动序列学习
Asanuma, C.、Thach, WT 和 Jones, EG (1983)。猴子丘脑腹侧区小脑末梢分布及其与其他传入末梢的关系。《脑研究评论》，5 (3)，237 – 265。https://doi.org/10.1016/0165-0173(83)90015-2 Behrens, TEJ、Johansen-Berg, H.、Woolrich, MW、Smith, SM、Wheeler-Kingshott, C.、Boulby, PA、Barker, GJ、Sillery, EL、Sheehan, K.、Ciccarelli, O.、Thompson, AJ、Brady, JM 和 Matthews, PM (2003)。使用扩散成像对人类丘脑和皮质之间的连接进行非侵入性映射。 Nature Neuroscience，6 (7)，750 – 757。https://doi.org/10.1038/nn1075 Benabid, AL, Pollak, P., Hoffmann, D., Gervason, C., Hommel, M., Perret, JE, de Rougemont, J., & Gao, DM (1991)。通过长期刺激丘脑腹侧中间核长期抑制震颤。The Lancet，337 (8738)，403 – 406。https://doi.org/10. 1016/0140-6736(91)91175-T Chen, H., Hua, SE, Smith, MA, & Lenz, FA (2006)。人类小脑丘脑破坏对伸手适应性控制的影响。大脑皮层，16 (10)，1462 – 1473。Chopra, A.、Klassen, BT 和 Stead, M. (2013)。深部脑刺激在治疗特发性震颤方面的当前临床应用。神经精神疾病和治疗，9，1859 – 1865。https://doi.org/10.2147/NDT.S32342 Crowell, AL、Ryapolova-Webb, ES、Ostrem, JL、Galifianakis, NB、Shimamoto, S.、Lim, DA 和 Starr, PA (2012)。运动障碍中感觉运动皮层振荡：皮层电图研究。 Brain , 135 (2), 615 – 630. https://doi.org/10.1093/brain/awr332 Cury, RG, Fraix, V., Castrioto, A., Perez Fernandez, M., Krack, P., Chabardes, S., Seigneuret, E., Benabid, A.-L., & Moro, E. (2017). 丘脑深部脑刺激治疗帕金森病震颤，基本
第76大道SE中间越过和ADA改进...
步行，骑自行车和滚动是默瑟岛（Mercer Island）的常见旅行模式，尤其是在市中心。随着今年晚些时候East Link Light火车站的开放，预计将会有更多非机动交通。第76大街SE中间街区和ADA改进项目的重点是升级现有设施，以便为市中心的所有居民和访客提供访问现有设施。该市的ADA过渡计划在2022年被市议会通过。本计划有助于指导未来的计划和在整个城市进行必要的可访问性改进。在2023 - 2024年，由ADA过渡计划完成的第一个项目完成了，在市中心建造了11个符合ADA的坡道。继续进入2025 - 2026年及以后，员工正在追求更多的ADA改进项目。位于市中心的心脏地带，现有的中间街区在7620 SE 27街和2690 76 Th Avenue SE之间的中心交叉处在给定的工作日中为近300名行人提供服务。交叉路口的相邻目的地包括零售，住房和过境设施。计划在此常用的中间越野上安装一个新的RRFB，以提高行人的能见度。第76大街SE中期交叉和ADA改进项目结合了该市六年的运输改进计划中的两个项目：76 Th Avenue SE SE中部街区穿越改进和ADA过渡计划实施。项目总预算为$ 850,368。工作范围
研究 hmx3a 在斑马鱼 dl2 脊髓中间神经元的形成和耳朵发育中的作用
我的研究项目探讨了 hmx3a 在斑马鱼脊髓发育中的作用。hmx3a 是一个转录因子基因，这意味着它编码的转录因子蛋白能够结合 DNA 的特定区域，并通过促进或阻止 RNA 聚合酶将 DNA 转录成 mRNA 来促进或抑制其表达。之前的实验室研究已经证实，hmx3a 是斑马鱼脊髓中背部 dI2 中间神经元亚群正确分化所必需的。更具体地说，hmx3a 表达的降低或抑制与 dI2 细胞中神经递质的命运从兴奋性转变为抑制性有关。正常（野生型）dI2 细胞通过释放兴奋性/谷氨酸能化学神经递质进行通讯，这会增加接收细胞产生动作电位的可能性。而转换为抑制性神经递质表达（GABA 能或甘氨酸能）则会降低突触后细胞产生动作电位的可能性。由于神经递质表达的改变，我们预测 dI2 细胞不再在神经回路中正常发挥作用，这将对中枢神经系统内的感觉知觉产生重大影响。
光遗传学激活果蝇幼虫中巨型 GABA 能中枢脑中间神经元的奖励能力
1 莱布尼茨神经生物学研究所，学习和记忆遗传学系，马格德堡，39118，德国，2 莱比锡大学生物研究所动物生理学系，莱比锡，04103，德国，3 莱比锡大学生物研究所遗传学系，莱比锡，04103，德国，4 魏茨曼科学研究所分子细胞生物学系，雷霍沃特，7610001，以色列，5 亚琛工业大学成像和计算机视觉研究所，亚琛，52074，德国，6 波多黎各大学医学科学园区神经生物学研究所，旧圣胡安，波多黎各，00901，7 剑桥大学生理学、发育和神经科学系，剑桥，CB2 3EL，英国，8 珍妮莉亚研究园区，霍华德休斯医学研究所，阿什本， 20147，弗吉尼亚州，9 莱布尼茨神经生物学研究所，组合神经影像核心设施，马格德堡，39118，德国，10 加利福尼亚大学，分子，细胞和发育生物学系，加利福尼亚州洛杉矶 90095-1606，11 巴黎萨克雷大学，国立科学研究中心，巴黎萨克雷神经科学研究所，萨克雷，91400，法国，12 行为脑科学中心，马格德堡，39106，德国，13 奥托冯格里克大学生物学研究所，马格德堡，39120，德国
迈向研究工作中能量转移的中间实践
可持续人机交互 (SHCI) 领域将环境问题添加到交互系统的设计中，无论是在制造还是使用过程中 [11]。为了让用户意识到他们的行为对环境的影响，生态反馈界面会感知并提供关于这些行为的相关信息 [6]，例如：消耗的资源、产生的废物或资源状态。然而，Bremer 等人 [2] 指出，SHCI 参与者面临着以个人为中心的方法的局限性和批评，现在正转向影响团体或社区的方法。这样，以实践为导向的方法通过嵌入交互以及专业知识、规范和期望为团体和社区提供了设计框架 [1]。这种方法可以应用于能源使用问题 [1]。由于可再生能源的可用性是可变的并且没有有效的存储能力，转移能源需求是一种最大限度地利用可再生能源而不是不可再生能源的方法。为了支持住宅用户转移能源使用，Brewer 等人[3] 确定了三个挑战，这些挑战与用户对转变的理解、转变必须发生的时刻的定义以及可再生能源可用性的不可预测性有关。因此，设计转变实践具有挑战性，缺乏方法和流程。尽管无法解决所有实践方面（例如文化或政治），但我们表明，通过任务模型进行建模和分析任务可以通过识别潜在的苛刻任务并跟踪从当前实践任务到未来实践任务的实践转变来改进实践设计过程。
基于LLM的中间解释，用于预测护士压力及其逐步计数数据的原因
目的：本研究的目的是提出和评估一种基于机器学习（ML）基于机器学习（ML）的预测的混合方法，以估算压力水平及其从步骤计数数据中估算原因。该研究解决了现有数据集中缺乏有关压力根本原因的信息的差距。方法：步骤计数数据，压力评估（QID得分）和应力原因是从30位护士中收集的六个问卷，该问卷在一个月内以八天的八天内列出了4点李克特量表。设计了两个任务用于评估：（1）评估中间解释对压力存在估计准确性的贡献，以及（2）验证使用中间解释来识别压力原因。BERT模型。结果：在第一个任务中，具有中间解释的BERT达到了0.74的最高精度，使用原始步骤计数数据（0.63）和距离数据（0.59）优于BERT。在第二个任务中，同一模型的排名精度为0.60，而原始步骤计数数据为0.56。的显着关系。
合作伙伴关系中间协议 - FY24年度报告
本年度摘要报告提供了2024财政年度（FY24）的合伙企业中介协议（PIA）飞行员的快照，美国能源部（DOE）。截至2024年9月30日，试点投资组合的规模为46个PIA项目订单（PPO），包括活跃和开发PPO，代表23财年的3倍增长。PIA Pilot的关键FY24成功包括收到2,000多个申请，代表所有50个美国州的申请人，近60％的申请人没有报告事先的DOE参与。在这些应用程序中，409个实体将获得直接或实物支持，其中198个实体已经完成了与合伙企业中介企业EnergyWerx的谈判并签署了企业对企业（B2B）协议。总共有97％的409个PIA奖项奖励机构确定为中小型制造商，中小型企业或其他非传统合作伙伴。1在19个参与的DOE计划中，PIA项目证明了这一成功，许多人利用PIA扩大参与，简化访问权限并在其财务援助组合中建立更大的地理参与。总共估计PIA PPO在基于DOE援助的程序化活动中估计为超过$ 13B。24财年的46个项目的投资组合规模为3.42亿美元，涵盖了符合PIA飞行员的各种任务，大多数人集中于降低国内小型企业，学术机构以及其他非传统合作伙伴的障碍，以参与DOE机会和倡议。