每位商界人士都知道这样一个故事:一位高智商、高技能的高管被提拔到领导岗位,却未能如愿。他们也知道这样一个故事:一位智力和技能扎实(但并非超凡)的人被提拔到类似的岗位,然后一飞冲天。这些轶事支持了这样一种普遍的观点:找出具有“合适素质”的领导者是一门艺术,而非科学。毕竟,优秀领导者的个人风格各不相同:有些领导者性格内敛、善于分析;有些领导者则高声宣扬自己的宣言。同样重要的是,不同的情况需要不同类型的领导。大多数并购案都需要一位敏感的谈判者来掌舵,而许多扭转局面的案例则需要一位更有力的权威。然而,我发现最有效的领导者在一个关键方面是相似的:他们都具有高水平的情商。这并不是说智商和技术技能无关紧要。它们确实很重要,但主要是作为“门槛能力”;也就是说,它们是高管职位的入门级要求。但我的研究以及其他最近的研究清楚地表明,情商是领导力的必要条件。没有它,一个人可以接受世界上最好的培训,拥有敏锐的分析能力
摘要。阿尔茨海默氏病是神经退行性疾病中最敏锐的疾病之一,它会导致齿轮能力的逐渐下降,在最坏的情况下,这种能力变得足够严重,足以与日常生活相处。目前尚无治愈方法,因此强烈需要早期诊断来尝试通过医疗治疗来减缓其进展。手写分析被认为是检测和理解某些神经系统疾病(包括阿尔茨海默氏病)的潜在工具。虽然单独手写分析不能提供对阿尔茨海默氏症的明确性疾病,但它可能会提供一些见解,并用于全面评估。Sigma-Mognormal模型被构想用于运动分析,也可以应用于手写。该模型返回一组对数正态参数作为输出,这构成了计算新颖和重要特征的基础。本文介绍了一种用于通过Sigma-lognormal模型提取的手写功能的机器学习方法。目的是开发一种支持系统,以帮助医生诊断和研究阿尔茨海默氏症,评估提取特征的有效性,最后研究其中的关系。
建立肽序列与原纤维形成之间的基本关系对于理解蛋白质错误折叠过程和指导生物材料设计至关重要。在这里,我们将全原子分子动力学(MD)模拟与人工intel-ligence(AI)相结合,以研究短肽序列排列的细微变化如何影响其形成原纤维的倾向。我们的结果表明,疏水残基的分布和电荷簇的分布很小,可以显着影响成核速率和跨β结构的稳定性。为了快速扩展此分析,我们开发了一个主动学习 - 增强的框架 - 用于分子动力学的机器学习(ML4MD),从而根据MD衍生的聚合数据迭代地完善了其预测。ML4MD有效筛选了许多肽排列,并指导发现先前未识别的原纤维式序列,从而在接收器操作特征(ROC)曲线(AUC)下达到0.939的接收器下方。总体而言,ML4MD通过将详细的原子模拟与快速和高敏锐的ML预测整合在一起,简化了淀粉样蛋白样肽的合理设计。
摘要。差异隐私是一个数学概念,可提供信息理论安全保证。虽然差异隐私已成为确保数据共享隐私的事实上的标准,但实现该隐私的已知机制带有一些严重的限制。公用事业保证通常仅适用于固定的先验指定的查询集。此外,没有任何更复杂的效用保证,但很常见,包括聚类或分类等机器学习任务。在本文中,我们克服了其中一些局限性。使用指标隐私(一种强大的差异隐私概括),我们开发了一种多项式时间算法,该算法从数据集中创建私人度量。这种私人措施使我们能够有效地构建用于广泛统计分析工具准确的私人合成数据。此外,我们证明了私人措施和一般紧凑型度量空间中的合成数据的渐近敏锐的最低最大结果,对于远离零界限的任何固定隐私预算。我们结构中的一个关键成分是一个新的超规则随机步行,其步骤的联合分布与独立的随机变量一样规则,但是它们会缓慢地与原点偏离原点。
i. 开发用于物理吸收(PAB)和化学吸附(CAD)的纳米复合材料以及用于高密度储能的 Li/S 阴极中的多硫化物封存(SPS)。 ii. 获得使用纳米硅酸盐进行水和废水处理以去除稀土金属和有毒重金属的专利。 iii. 获得多项专利,包括用于先进水处理的纳米材料和 EGSB 反应器、用于输油管道安全监控的纳米传感器、用于饮用水消毒的纳米银和用于高性能太阳能电池的纳米涂层,并将技术转让给墨西哥、美国、加拿大、日本和韩国。 • 在过去 18 年在美国企业部门工作(作为美国公民)期间,Kuppusamy 博士利用遍布许多组织的 750 名员工网络开发了许多盈利技术、产品和服务。 • Kuppusamy 博士非常注重创新、战略制定、谈判和以敏锐的商业头脑引领变革。 • 在生物医学设备纳米技术方面取得突破,利用碱性水资源开发糖尿病指标检测和医用氧气设备。 • 开发基于石墨烯的纳米膜和电动汽车智能储能系统。
在X射线计算机断层扫描(CT)成像中,重建内核的选择至关重要,因为它显着影响了临床图像的质量。不同的内核会以各种方式影响空间分辨率,图像噪声和对比度。涉及肺成像的临床应用通常需要使用软核和锋利核重建的图像。使用不同内核的图像重建需要原始的曲征数据,并为所有内核存储图像会增加处理时间和存储要求。视野的视野(DFOV)增加了内核合成的复杂性,因为在不同的DFOV上获得的数据表现出不同级别的清晰度和细节。这项工作为基于图像的内核综合使用基于模型的深度学习引入了有效的,DFOV - 敏锐的解决方案。提出的方法将CT内核和DFOV特性集成到正向模型中。对临床数据的实验结果,以及使用电线幻像数据对估计调制函数进行定量分析,清楚地证明了该方法实时的实用性。此外,缺乏正向模型信息的直接学习网络的比较研究表明,所提出的方法对DFOV变化更为强大。
审查的目的现在被认为是CNS急性损伤后结局至关重要的决定因素,有可能导致继发性损伤的发展。当前的审查总结了缺血性和出血性中风后对炎症机制的理解的最新进展,并突出了治疗前景的领域。最近发现,在缺血性和出血性中风后同时发生了突出的炎症反应,从而加剧了继发性损伤。最近的努力是为了理解刺激后弹药介导其作用的立即触发的机制。敏锐的急性刺激性急性刺激是有害的,但是亚急性刺激可以有害或保护性; Toll样受体信号传导已被视为调节因素。越来越多的证据表明,无论是prestroke还是中风引起的影响,影响中风结果,并且疗法可能还需要减弱系统性的炎症,才能有效。干细胞疗法的有益作用至少部分通过其全身性抗炎性作用来介导。抑制缺血性和出血性中风后抑制炎症的摘要仍然是一种有前途的方法。更复杂的疗法,具有多效性有益作用以及对潜在受体的更复杂的靶向,将增加成功临床翻译的可能性。
非盲反卷积的目的是从鉴定获得的内核中恢复其模糊的图像。iS iSTING TEEP神经体系结构通常是基于大型地面真相图像的大型数据集建立的,并接受了监督训练。并不总是可用的,尤其是针对生物化应用,敏锐的高质量地面真相图像并不总是可用的。这严重阻碍了当前方法在实践中的适用性。在本文中,我们提出了一种新型的非盲卷曲方法,该方法利用了深度学习和经典迭代反卷积算法的力量。我们的方法结合了一个预先训练的网络,从输入图像中提取深度特征以及Itera的Richardson-Lucy反卷积步骤。随后,采用零射击优化过程来集成反浏览特征,从而产生高质量的重建图像。通过使用经典的迭代反卷积方法进行初步重构,我们可以有效地利用较小的网络来产生最终图像,从而加速重建,同时减少需求量,以减少有价值的计算资源。我们的方法证明了各种现实世界应用程序中的显着改进。
摘要。随着互联网的不断扩大,对有效的多DATA传输和提高安全性的需求变得越来越强大。但是,传统的点对点系统在满足多个用户之间链接链接的不断增长的要求方面缺乏。这是混合量子 - 古典网络(一种实用且经济上可行的解决方案),在有限的资源框架内为更大的用户群服务。本文探讨了两种构建方案,即BB84和B92,这些方案是这些混合网络的功能的基础。基于它们的基本逻辑和传输模拟的这些协议的检查和比较将为建立混合量子古典网络奠定坚实的基础。将详细阐述混合量子 - 古典网络的概念,主要关注其在光纤中的性能,以模拟现实生活中的数据传输。的目的是为建立量子古典混合网络提供敏锐的建议,并在BB84和B92协议之间存在明显的差异。实际上,本文的目的是在满足数据传输和安全性通过量子古典混合动力网络的未来需求的旅程中成为宝贵的资源。它强调了从理论到实践的过渡,将量子协议变成了我们日常数字互动中的有形性。
Since the last update to the Outline , there have been two instances where one Board issued a final rule that altered representation-case procedures, but a subsequent Board then reverted to the status quo ante : (1) the 2019 amendments to the Board's representation-case procedures were effectively rescinded in 2023, and (2) the 2020 final rule that made changes to Board law regarding Section 8(f) vs.第9(a)节的认可(第9-1000节),识别栏教义(第10-500节)和阻止费用政策(第10-800节)也被撤销,并在2024年恢复了事先实践。尽管董事会代表程序的演变和相关的规则制定活动的演变可能引起了研究人员的兴趣,但我采取了编辑政策,将大纲集中在法律的现状上;因此,尽管随后在文本中提到了敏锐的规则制定,但我尚未对被撤销的规则提供任何详细的讨论。在类似的角度,我没有在2023年联合雇主规则上包含任何材料,这些材料从未生效。我通常还将对铅案件的讨论降至最低,这些案例自上次更新以来已发行并被否决了,尽管我简短地提到了这种情况。