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World File Search System斯特里
Perin, F. (2024)。用于先进生物制造的多功能多组分（生物）墨水平台。[博士论文，马斯特里赫特大学，特雷弗大学
相关性 过去几十年来，医学取得了巨大进步，提高了全球预期寿命和患者的生活质量。尽管如此，慢性病仍然是一个社会经济负担，也是全球主要的死亡原因之一 [1]。再生医学旨在恢复患病组织的功能，是改善慢性病患者病情的有前途的工具。有一项科学研究一直在探索再生医学方法来治疗导致慢性疾病和死亡的主要原因，例如心血管疾病 [2]、糖尿病 [3] 和癌症治疗 [4]。其中一些新的先进治疗方法目前正处于 II 期临床试验阶段，有望改善全球数百万患者的生活方式 [5]。
经基因证实，这是两种截然不同的古老蛇类——阿斯特里克斯 (Natrix astreptophora) 和毛拉蛇 (N. maura) 的杂交品种
利用两个线粒体 DNA 片段和六个核基因，我们确认了在西班牙西南部安达卢西亚（韦尔瓦市）捕获的一条形态中间的蛇，是雌性 Natrix astreptophora 和雄性 N. maura 的 F1 杂交种。这两个亲本物种在 2150 万年前分化，这就是它们的杂交能力惊人的原因。由于 N. astreptophora 的稀有性和西班牙西南部 N. maura 的数量丰富，使得 N. astreptophora 雌性很难找到同种雄性，因此促成了种间交配。面对之前发表的 N. astreptophora 和 N. maura 之间古老基因流动的基因组特征，我们的发现提出了一个问题：偶尔的杂交是否仍有助于这两个深度分化的古老类群之间持续交换遗传信息。
八次国际阿斯特里会议
digitecon小组特别会议 - 数字经济中的生活和工作条件：朝着“平台化工作”室3主席：V。Cirillo讨论者：Bonifacio，Cirillo，Cirillo，Guarascio，Guarascio，Kassem，Punzi•亚马逊对意大利劳动力市场的影响亚马逊机械土耳其人工人（S. Kassem）[讨论者：瓜尔西奥]•平台工人不是偶然的：一种用于数字劳动力市场的机器学习方法（V. Cirillo，D。Guarascio和C. Punzi）[讨论者：Bonifacio：Bonifacio]•企业平台化和对工人的影响：企业对工人的影响： punzi]•融合到平台：（重新）食品交付工作差异（F. bonifacio）[讨论者：cirillo]
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。
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。
2025-IDOH自行车和佩德斯特里亚人的资金 -
印第安纳州卫生部（IDOH）营养与体育锻炼部（DNPA）投资于旨在改善所有印第安纳州居民健康的伙伴关系和活动。DNPA专注于增加健康的饮食和体育锻炼并减少肥胖症。营养不良，久坐行为和肥胖是对印第安纳州居民的健康，学术成就和生产力的严重威胁。这些威胁中的每一个都与慢性疾病（例如心脏病，中风，一些癌症和糖尿病）的风险增加有关。慢性病是印第安纳州死亡和残疾的主要原因。印第安纳州社区采用自行车和行人总体计划被视为一种有效的方式，可以投资于政策变更和支持健康社区成果的建筑环境。
德国 - 奥斯特里亚人GVHD财团
在过去的几十年中，同种异的干细胞移植已成为造血性疾病中的常规程序，但经常导致长期的长期发病率，慢性移植物抗宿主疾病是主要的并发症之一，以及长期的后遗症，如代谢性和心血管疾病，损失，社会损失，以及seciolesionalsic，seccipare and seciopies and secipare and secipare and seciencare and secciel and sectare and section。作为血液学家，我们通常专注于缓解，GVHD状况和免疫缔结，但少于幸存者可能认为对他们的日常生活特别具有挑战性的问题，例如长期疲劳，药物副作用，由于长期疾病而导致的财务或家庭问题。要在治疗过程中和之后进一步了解患者的需求，我们想“交换”确定的角色，并要求患者告诉医生他们最紧迫的需求和期望。通过将这些个人叙事与该领域研究的见解相结合，我们将确定在同种异体干细胞移植后改善护理的策略。
生物塔佩斯特里任务 PMGC 样品提交指南
• 您的 PMGC 联系人将按照您预先安排的时间在玛格丽特公主癌症研究大楼 (PMCRT) 9 楼电梯大厅与您会面。PMCRT 是 MaRS 大楼的东塔，靠近学院和伊丽莎白街入口的拐角处。• 当您到达指定会面区域时，请发送电子邮件或致电/发短信，您的 PMGC 联系人将前来收集样本。
Giannini, A. (2023)。人工智能系统的犯罪行为和责任。[博士论文，马斯特里赫特大学，
1 人工智能系统有能力做出社会普遍认为是“犯罪”的行为。 2 人工智能系统缺乏（犯罪）主体性——以及这种主体性的感觉。 3 未来人类可能会对人工智能系统产生符合规范的行为期望（即“规范期望”）。 4 刑法并不是解决人工智能相关伤害的正确答案，尽管在一定程度上直接追究人工智能系统的责任可能是有用的。 5 人们对机器人有更高的道德标准：当机器人出现故障时，他们会更多地责怪机器人而不是人类。 6 “刑法是一种古老的多年生植物，无处不在”（Hall，1962 年）。 7 人工智能系统的出现并不是刑法理论唯一一次不得不应对新科学发展的“冲击”。 8 讨论新型人工智能主体的刑事责任带来了对人类刑事责任的开拓性观点。 9 人工智能无法与人类的愚蠢相提并论。 10 我学得越多，知道的就越少。
兰德尔·巴莱斯特里罗 (Randall Balestriero) 博士– Meta/Facebook 人工智能研究
2014–2016 与 F. Bach 教授一起攻读硕士学位，研究方向为“通过可微分分区优化决策树”，应用数学，MVA，巴黎高等师范学院，法国，巴黎，皮埃尔和玛丽居里大学，应用数学，法国，巴黎 2011–2014 与 H. Glotin 教授一起攻读学士学位，研究方向为“可学习的音频和生物声学信号处理”，应用数学、经济学和计算机科学，土伦大学，拉加尔德，法国
更换式 - 击球手式 - 福特 - 菲斯特里 -
即使在今天，沿着价值链中存在各种原因的临时供应瓶颈。这种瓶颈可以在电池原材料和细胞生产中找到。BEV的生产和交付有自己的障碍可以克服。电动汽车供应链中的主要障碍是电池电池制造中的滞后。有必要增加和扩展现有的供应链。许多公司都意识到这一点，并通过例如供应商多元化，价值链中的战略行业合作，研究合作，合资企业和内部生产来应对风险，以确保能力和有利的定价。这些例子表明汽车组件供应商很容易投资于启发性解决方案的趋势；随着公司为广泛的BEV采用准备，这种趋势将持续下去。