奖学金获得者 - AOU Policlinico di Messina“G. Martino” 项目目标 PSN 2017 - 项目方向 1. 为患有多种慢性疾病的患者提供共享和个性化的诊断治疗途径“用于治疗耐药性慢性精神疾病的诊断和治疗神经调节诊所”,将在精神病学部门开展。
16:30-16:40 Ciro L. Pierri,副教授(UniBa) 基于神经氨酸酶多样性的抗感染策略:对选择性的影响 16:40-16:50 Michele Galluccio,副教授(UniCalabria) 人类 SLC38A2(SNAT2)基因:源自外显子跳跃的两种不同蛋白质异构体 16:50-17:00 Angela Ostuni,副教授(UniBas) 1H-NMR 光谱和生化研究相结合的代谢组学分析是评估即将进行体外受精的女性卵泡液生化特征的有效策略 17:00-17:10 Onofrio Laselva,研究员 (RTD-B) (UniFg) 鉴定 Ivacaftor 在 CFTR 上的结合位点及其对线粒体功能的影响 17:10-17:20 Alessandra Saitta,博士后(UniMe)评估 miR-125b、Aβ 和 Tau 之间的分子关系 17:20-17:30 Nicolò Musso,研究员(RTT)(UniKore)电旋转光谱与膜相关区域 1 结合蛋白(SMAR1)和粘着斑激酶(FAK)基因表达之间的关系
为了实现这一目标,对可能的分布进行了评估,评估依据是南澳大利亚海岸和海洋部门对 65 个盐沼栖息地进行的详细地形和植被测绘(可作为基于网络的南澳大利亚地图集的一部分查看:http://www.atlas.sa.gov.au/ )。在从艾尔半岛西部的 Fowlers By 到墨累河河口附近的 Hindmarsh 岛的 70 个地点进行了实地检查和采样,以更好地了解可能存在的 ASS 材料的范围。这些土壤和地点用数字图像记录下来,简要描述,并测量了以下特性:总碳、碳酸钙当量含量、有机碳和总硫,以及选定样品的干容重和硫化物硫。还使用“用户友好”系统对剖面进行分类,即澳大利亚土壤分类、美国土壤分类学和粮农组织世界参考基础。
哈塔湖北部项目以 2013 年投入运营的“活墨累河”计划 (TLM) 下南部湖泊综合体的环境水基础设施为基础。哈塔湖北部湖泊海拔较高,大多为短暂性湿地,与南部永久性至半永久性的哈塔湖不同。哈塔湖北部湖泊是哈塔洪泛区中自然灾害中最后被淹没的部分。该地区由一片小型湿地组成,泄洪道位于洛文组和伍里宁组沙丘之间。两条泄洪道将该地区与更广阔的哈塔洪泛区连接起来。拉克吉利姆溪将查尔卡溪北段的水引入布尔卡湖地区,比特朗泄洪道从比特朗湖北部延伸。
输电(RIT-T)。该测试就像一个商业案例,在输电项目开发早期进行,以确定它是否会带来经济效益。项目评估结论报告是该测试的最后一步,概述了首选方案,从而确定了项目的广泛兴趣领域。如 AEMO 2023《VNI West 项目评估结论报告第 1 卷:确定 VNI West 的首选方案》(2023 年 5 月)中所述,首选方案 5A 从 Dinawan 经 Kerang 附近的新终点站直接连接到 Bulgana(Wotjobaluk Country)附近的新终点站 WRL,穿过 Kerang(Wamba Wamba Country)北部的墨累河。该选项要求将 WRL 拟议的终点站从 Ballarat 北部迁移到 Bulgana,并将拟议的 WRL 输电线路从 Ballarat 北部升级到 Bulgana,从 220kV 升级到 500kV。 2 海上风电实施声明 1,2022 年 10 月,第 12-13 页
7天前 — 零件编号或规格。209-62351-08。设备名称。数量。2.00。单位。电动发电机... 不能附加条件,即申请人必须具备国防部竞标资格(各部委统一资格)...
科罗拉多河是美国西南部、整个美国以及墨西哥西北部的重要生命线。这条河发源于落基山脉的融雪,流经 7 个州,流入墨西哥共和国,全长 1,450 英里,最终流入大海。它为 4,000 万人提供饮用水,并支持着美国一些最大的城市,包括丹佛、盐湖城、圣达菲、拉斯维加斯、洛杉矶、圣地亚哥、菲尼克斯和提华纳。这条河对我们的粮食供应至关重要,灌溉着美国近 90% 的冬季蔬菜作物。它流经九个国家公园,是十多种濒危鱼类和野生动物的重要栖息地。科罗拉多河支持着一个价值 1.4 万亿美元的经济,包括 260 亿美元的娱乐支出和西部数十万个工作岗位。然而,这条河的水量过度开采,以至于距离其科尔特斯海河口近 100 英里的地方就已干涸。
对General域Corpora培训的大型语言模型(LLM S)在自然语言处理(NLP)任务上表现出了显着的要求。然而,以前的研究通过以域为中心的Corpora训练LLM S在专业任务上表现更好。是由这种见解的刺激,我们开发了一套全面的LLM S套件,该套件是针对地球科学,生物学,物理学,地球物理学,行星科学和天体物理学的紧密相关领域量身定制的,并使用从多元化数据来源中汲取的科学公司进行了培训。模型套件包括:(1)使用域特异性词汇和语料库培训的编码模型来解决NLP任务,(2)基于对比的学习文本嵌入了使用多种数据集培训的模型,以解决信息检索和(3)使用知识蒸馏的较小型号的较小版本,这些型号的较小版本,这些模型的较小版本是对延期或资源约束的较小型号。我们还创建了三个新的科学基准数据集,气候 - 变化NER(实体识别),