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EA240702 GenAI 辅助多模式写作对贫困少数民族英语学习者批判性数字素养的影响:一项纵向叙事探究 2025 年 1 月 23 日 2029 年 1 月 22 日 姜连江教授 教育学院
05 Manu Santhanam 教授,ISRO STC 召集人,ICSR 院长,召集人 – 空间技术部门印度理工学院,马德拉斯,钦奈:600 036。V. Arumugam 博士,ISRO STC 协调员,技术首席经理,工业咨询与赞助研究办公室 (IC&SR),印度理工学院马德拉斯分校,钦奈 - 600036。
遗传性和获得性心律失常,以及心脏结构和功能的神经源性调节。2017 年 2 月,我被帕多瓦大学聘为 RTD-A,并被威尼托分子医学研究所 (VIMM) 聘为 PI,在那里我成立了我的独立研究小组 (https://www.vimm.it/scientific-board/tania-zaglia)。2018 年,VIMM 科学顾问委员会对我的研究活动进行了评估,承认“[她的团队] 科学质量非常出色”。我已从多个机构获得独立资助,如下所述。2020 年,我被帕多瓦大学聘为 RTD-B。目前,我是副教授,领导 VIMM 的“心肌病细胞信号传导实验室”。我的研究旨在确定以下疾病的机制:i)致心律失常性心肌病(由 PRIN-2015、PRIN-2021、Eccellenza Cariparo 2017-2021、Ricerca Finalizzata 2019-2023 支持);和 ii)ALS(由 ARISLA 支持,2017-2018;STARS UNIPD 2019-2021;ARISLA 2023-2026)。职位、科学任命和荣誉教育:2007 年。意大利帕多瓦大学 (UNIPD) 生物医学科学系心血管科学博士学位。2003 年。意大利帕多瓦 UNIPD 生物科学硕士学位(优异)。现任职位:2022 年至今,意大利帕多瓦 UNIPD 生物医学科学系副教授。2017-2022 年,意大利帕多瓦 UNIPD 心脏、胸腔、血管科学和公共卫生系及生物医学科学系助理教授。2017 年至今,意大利 VIMM 首席研究员。https://www.vimm.it/scientific-board/tania-zaglia 曾任职位:2015-2017 年,意大利帕多瓦 UNIPD 高级博士后研究员。分子心脏病学实验室 Mongillo 教授。2013-2015 年,Telethon 初级研究员。VIMM,意大利帕多瓦。导师:Marco Mongillo 教授。2011-2013 年,帕多瓦大学卓越研究奖学金。意大利 UNIPD 生物医学系。2007-2011 年,欧盟第六框架计划 HeartRepair 资助的博士后奖学金。意大利 UNIPD 实验生物医学系。机构教学活动:2024 年至今,帕多瓦大学医学院人体生理学课程、发育年龄神经和心理运动学位课程。2020 年至今,帕多瓦大学医学院人体生理学课程、物理治疗学位课程。2015 年至今,帕多瓦大学医学院人体生理学课程、护理学位课程。机构职责:2023 年至今。UNIPD 生物医学科学博士学院教师委员会。2018-2023 年。转化专科医学博士学院 GB Morgagni 教职委员会,心血管科学课程,UNIPD。2018-2019 年:帕多瓦国家护理执照委员会成员。2017 年至今。威尼托分子医学研究所科学委员会成员。2016 年至今。UNIPD 护理学院内部年度研讨会的科学组织者。2015 年至今。UNIPD 护理学院教职委员会。奖项:2024- 卓越教学奖,帕多瓦大学。帕多瓦。IT;2023- 卓越教学奖,帕多瓦大学 DBS。帕多瓦。IT;2016- 最佳海报展示。心血管生物学前沿 (ESC)。佛罗伦萨。意大利;2012- 青年研究员奖。心力衰竭 (国际心脏研究学会)。贝尔格莱德;2012- 最佳海报展示。心血管生物学前沿 (ESC)。伦敦;2012- 旅行奖。心血管生物学前沿 (ESC)。伦敦;2010- 最佳口头报告。第四届年度奖 Ennio Manzin-Mario Fioretti。马罗斯蒂卡 (意大利);2006- 最佳口头报告。“G. Olivetti”奖。意大利心血管病理学研究小组第十七次科学会议。米拉(意大利)。科学协会会员资格:2019 年至今。生理学会会员;2018 年至今。意大利心血管研究学会 (SIRC) 会员;2017 年至今。欧洲心脏学会心脏发育工作组成员;2012 年至今。国际心脏研究学会 (ISHR) 会员。
3 天前 — 组织 Deseret 戏剧协会。首次亮相地点 盐湖城 ... 在《国家机密》中,他是“大师”。休·内维尔 (Hugh Neville),议会军的一名军官。
0547L 1753L KT / -4 ⁰ C KT / -6 ⁰ C KT / 0 ⁰ C 0617L 1723L KT / 2 ⁰ C KT / 1 ⁰ C KT / 1 ⁰ C ⁰ KT / 2 ⁰ C ⁰ KT / 2 ⁰ C
Alexander Howard Ana Chammas:制定数据治理和标准至关重要。在迈阿密戴德,我们专注于构建数据湖并重新评估数据保留实践。目前,创新团队正在根据县委员会的一项决议编写一份人工智能报告。我们不会编纂人工智能政策,而是专注于制定全面的数据治理战略。这种方法将确保我们的数据管理实践稳健,并符合我们在公共服务中负责任地整合人工智能的目标。
7. Allaya, M.、Derouiche, I.、Muessig, A. (2022)。自愿披露、所有权结构和公司债务期限:对法国上市公司的研究,《国际财务分析评论》,81,101300。(卢森堡大学 2019 年 CREA 青年研究员奖最佳论文奖) 8. Derouiche, I.、Manita, R.、Muessig, A. (2021)。风险披露与公司运营效率,《运筹学年鉴》,297,115–145。 9. Boubaker, S.、Derouiche, I.、Nguyen, H. (2021)。自愿披露、避税和家族企业,《管理与治理杂志》,即将出版,1-30。 10. Derouiche, I.、Gull, AA、Rizwan, M. (2021)。《电信政策》,46(3),第 102275 页。11. Derouiche, I.、Muessig, A.、Weber, V. (2020)。《风险披露对分析师跟踪的影响》,《欧洲金融杂志》,26 (14),1355-1376。12. Mansali, H、Derouiche, I.、Jemai, K. (2019)。《应计质量、财务约束和公司现金持有量》。《管理财务》,45 (8),1129-1145。13. Derouiche, I.、Hassen, M. (2019)。 L'effet de la divulgation volontaire sur le choix de la source de la dette : Étude portant sur les Firmes françaises cotées, Gestion 2000, 35 (5), 157-183. 14.Derouiche, I.、Sassi, S.、Toumi, N. (2018)。控制权与所有权的楔子与法国首次公开募股的生存。应用会计研究杂志,19(2), 271-294。
b"作者姓名:Divyanshu Tak 1,2, ;Biniam A. Garomsa 1,2 ;Tafadzwa L. Chaunzwa 1,2,10 ;Anna Zapaishchykova 1,2, ;Juan Carlos Climent Pardo 1,2 ;Zezhong Ye 1,2, ;John Zielke 1,2 ;Yashwanth Ravipati 1,2 ;Sri Vajapeyam 4 ;Ceilidh Smith 2 ;Kevin X.Liu 4 ;Pratiti Bandopadhayay 4,5 ;Sabine Mueller 9 ;黄蒙德4,5,11; Tina Y. Poussaint 4,5;Benjamin H. Kann 1,2,5 * 作者隶属关系:1. 哈佛医学院麻省总医院医学人工智能 (AIM) 项目,美国马萨诸塞州波士顿 2. 哈佛医学院丹娜—法伯癌症研究所和布莱根妇女医院放射肿瘤学系,美国马萨诸塞州波士顿 3. 马斯特里赫特大学 CARIM & GROW 放射学和核医学系,荷兰马斯特里赫特 4. 波士顿儿童医院,美国马萨诸塞州波士顿 5. 丹娜—法伯癌症研究所,美国马萨诸塞州波士顿 6. 密歇根州立大学,美国密歇根州东兰辛 7. 费城儿童医院,美国费城 8. 宾夕法尼亚大学,美国宾夕法尼亚州 9. 加利福尼亚大学神经内科、神经外科和儿科系,美国旧金山 10. 纪念斯隆凯特琳癌症中心中心,纽约,美国 11. 哈佛医学院布莱根妇女医院放射科,马萨诸塞州波士顿。 * 通讯作者 通讯地址:Benjamin H. Kann,医学博士 医学人工智能 (AIM) 项目,麻省总医院布莱根,哈佛医学院,221 Longwood Avenue,Ste 442,波士顿,马萨诸塞州 02115,美国 电子邮件:Benjamin_Kann@dfci.harvard.edu 摘要 应用于脑磁共振成像 (MRI) 的人工智能 (AI) 有可能改善疾病的诊断和管理,但需要具有可泛化知识的算法,以便在各种临床场景中表现良好。到目前为止,该领域受到有限的训练数据和特定于任务的模型的限制,这些模型不能很好地应用于患者群体和医疗任务。基础模型通过利用自我监督学习、预训练和有针对性的适应,提出了一个有前途的范例来克服这些限制。在这里,我们介绍了脑成像自适应核心 (BrainIAC),这是一种新颖的基础模型,旨在从未标记的脑 MRI 数据中学习广义表示,并作为各种下游应用适应的核心基础。我们在 48,519 个脑 MRI 上进行了广泛任务的训练和验证,证明 BrainIAC 优于局部监督训练和其他预训练模型,特别是在低数据设置和高难度任务中,允许在其他不可行的情况下应用。