XiaoMi-AI文件搜索系统
World File Search System斯皮尔
2022 年生态系统状况报告 - 东白令海
Anna Abelman、Grant Adams、Opik Ahkinga、Don Anderson、Alex Andrews、Kerim Aydin、Steve Barbeaux、Cheryl Barnes、Lewis Barnett、Jenna Barrett、Sonia Batten、Shaun W. Bell、Nick Bond、Emily Bowers、Caroline Brown、Thaddaeus Buser、Matt Callahan、Louisa Castrodale、Patricia Chambers、Patrick Charapata、Wei Cheng、Daniel Cooper、Bryan Cormack、Jessica Cross、Deana Crouser、Curry J. Cunningham、Seth Danielson、Alison Deary、Andrew Dimond、Lauren Divine、Sherri Dressel、Kathleen Easley、Anne Marie Eich、Lisa Eisner、Jack Erickson、Evangeline Fachon、Ed Farley、Thomas Farrugia、Sarah Gaichas、Jeanette C. Gann、Sabrina Garcia、Jordan Head、Ron Heintz、Hanna Hellen、Tyler Hennon、Albert Hermann 和 Kirstin K. Holsman、Kathrine Howard、Tom Hurst、Jim Ianelli、Phil Joy、Kelly Kearney、Esther Kennedy、Mandy Keogh、David Kimmel、Jesse Lamb、Geo rey M. Lang、Ben Laurel、Elizabeth Lee、Kathi Lefebvre、Emily Lemagie、Aaron Lestenkof、W. Christopher Long、Sara Miller、Calvin W. Mordy、Franz Mueter、James Murphy、Jens M. Nielsen、Cecilia O'Leary、Ivonne Ortiz、Clare Ostle、Jim Overland、Veronica Padula、Emma Pate、Noel Pelland、Robert Pickart、Darren Pilcher、Cody Pinger、Steven Porter、Bianca Prohaska、Patrick Ressler、Sarah Rheinsmith、Jon Richar、Sean Rohan、Natalie Rouse、Kate Savage、Terese Schomogyi、Gay She eld、Kalei Shotwell、Elizabeth西登、斯科特·斯梅尔茨、约瑟夫·斯皮尔、亚当·斯皮尔、英格丽·斯皮斯、菲利斯·斯塔贝诺、韦斯利·斯特拉斯伯格、罗伯特·苏里安、里克·托曼、凯茜·泰德、罗德·托威尔、史黛西·维加、凡妮莎·冯·比拉、王木音、乔丹·沃森、乔治·A·怀特豪斯、凯文·惠特沃斯、梅根·威廉姆斯、埃伦·安石、斯蒂芬尼·扎多尔和莫莉·扎莱斯基
对患有丙型肝炎病毒的人的同伴支持
Louise O. Downs 1,2,3 |肯尼斯·卡巴加姆（Kenneth Kabagambe）4 |莎拉·威廉姆斯5 |伊丽莎白·沃迪洛夫6 | Marion Delphin 6 | Sheila F. Lumley 2,3 | Richard Ndungutse 7 |比阿特丽斯和服7 |罗伯特·牛顿7,8 | Joy KO 9 | Emily Martyn 10,11 |杰西卡·卡特12 | Agnieszka Kemper 9 | Fernando Monteiro 9 | Sive O'Regan 13 |朱利安·苏西里13,14 | Binta Sultan 11,14 |阿利斯泰尔的故事13 |道格拉斯·麦克唐纳（Douglas MacDonald）15 |托马斯·TU 16,17,18,19 |珍妮特·塞利（Janet Seeley）10,20 | Geoffrey Dusheiko 21 |汤代·马普加22 | Monique I. Andersson 3,23 | C.温迪·斯皮尔曼24 |约瑟夫·D·塔克10 | Chari Cohen 25 | Su Wang 25,26 | Danjuma Adda 27,28 |凯瑟琳·弗里兰（Catherine Freeland）25 | Rachel Halford 27,29 |凯瑟琳·杰克30 | Indrajit Ghosh 9,13 |艾哈迈德·M·埃尔沙尔卡（Ahmed M. Elsharkawy）31 | Philippa C. Matthews 6,9,11 | Stuart Flanagan 9,11Louise O. Downs 1,2,3 |肯尼斯·卡巴加姆（Kenneth Kabagambe）4 |莎拉·威廉姆斯5 |伊丽莎白·沃迪洛夫6 | Marion Delphin 6 | Sheila F. Lumley 2,3 | Richard Ndungutse 7 |比阿特丽斯和服7 |罗伯特·牛顿7,8 | Joy KO 9 | Emily Martyn 10,11 |杰西卡·卡特12 | Agnieszka Kemper 9 | Fernando Monteiro 9 | Sive O'Regan 13 |朱利安·苏西里13,14 | Binta Sultan 11,14 |阿利斯泰尔的故事13 |道格拉斯·麦克唐纳（Douglas MacDonald）15 |托马斯·TU 16,17,18,19 |珍妮特·塞利（Janet Seeley）10,20 | Geoffrey Dusheiko 21 |汤代·马普加22 | Monique I. Andersson 3,23 | C.温迪·斯皮尔曼24 |约瑟夫·D·塔克10 | Chari Cohen 25 | Su Wang 25,26 | Danjuma Adda 27,28 |凯瑟琳·弗里兰（Catherine Freeland）25 | Rachel Halford 27,29 |凯瑟琳·杰克30 | Indrajit Ghosh 9,13 |艾哈迈德·M·埃尔沙尔卡（Ahmed M. Elsharkawy）31 | Philippa C. Matthews 6,9,11 | Stuart Flanagan 9,11
Seqone Genomics任命Martin Dubuc为首席执行官
（巴黎 - 2024年1月29日）Seqone Genomics是一家屡获殊荣的法国HealthTech初创公司，专门从事AI驱动的临床基因组学，很高兴地宣布任命Martin Dubuc为其新的首席执行官。历史投资者包括Elaia，Irdi Capital Investissement，Merieux Equity Partners，Omnes和软件俱乐部。马丁·杜布克（Martin Dubuc）先生于10月加入Seqone董事会。他是一位经验丰富的医疗保健高管，最近领导了Biogen的全球数字健康部门，驾驶个性化和数字医学。他在辉瑞（Pfizer），默克公司（Merck＆Co），生物基因（Biogen）和数字健康中的思想领导力中带来了二十年的经验。作为过渡的一部分，尼古拉斯·菲利普（Nicolas Philippe），博士，联合创始人，直到那时首席执行官，将成为总裁兼首席产品与科学官，领导专有SEQONE临床基因组学平台的研究和产品开发。这些任命反映了Seqone在国际市场和生物制药行业之间的市场领导野心和增长战略。Seqone Genomics董事会主席 Sacha Loiseau博士说：“在尼古拉斯的远见领导下，塞克（Seqone）在产品开发，临床进步，监管部门批准和商业上取得了许多重要的里程碑，并在最佳的快速开发和最佳启动方面取得了许多重要的里程碑。 ，我们很高兴马丁·斯皮尔德（Martin Spearhead）成为塞克恩（Seqone）成长故事的下一阶段，因为我们扩大了迅速发展的下一代测序临床信息学市场的全球领导者。Sacha Loiseau博士说：“在尼古拉斯的远见领导下，塞克（Seqone）在产品开发，临床进步，监管部门批准和商业上取得了许多重要的里程碑，并在最佳的快速开发和最佳启动方面取得了许多重要的里程碑。，我们很高兴马丁·斯皮尔德（Martin Spearhead）成为塞克恩（Seqone）成长故事的下一阶段，因为我们扩大了迅速发展的下一代测序临床信息学市场的全球领导者。马丁作为我们的首席执行官的战略敏锐度，再加上尼古拉斯（Nicolas）对我们的产品创新和科学的深入关注，位置Seqone在变革性成功的风口浪潮中。” “ Seqone领先的临床基因组学平台使遗传学实验室和医疗保健专业人员能够改善多个治疗领域的患者护理。我很高兴能在这个激动人心的时刻加入一支高度才华横溢的多学科团队，并以如此重要的使命，将个性化医学作为大规模的现实，所有人都可以访问。”
MCTP 关键观察 FY22 2 月 23 日公开 - 美国陆军
这些观察是由 MCTP 军官、士官和一级准尉与高素质专家高级导师 (HQE-SM) 共同进行的。我们要表彰以下 HQE-SM，他们通过洞察和培养高级领导者，继续为我们的军队做出贡献： LTG (R) 1 Jeffrey Buchanan, LTG (R) Claude Christianson, LTG (R) David Fridovich, LTG (R) David Hogg, LTG (R) Michael Lundy, LTG (R) David Valcourt, LTG (R) John Thomson, LTG (R) Terry Ferrell, MG (R) Jeffery Colt, MG (R) Edward Dorman, MG (R) Scott Zobrist, MG (R) Richard Longo, MG (R) Robert Walters, MG (R) Kurt Ryan, MG (R) Brian Winski, MG (R) Viet Luong, MG (R) James Kraft, BG (R) Paul Laughlin, BG (R) Mark Odom, BG (R) Burdett Thompson, BG (R) Louis Weber, BG (R)道格拉斯·麦克布莱德 (Douglas McBride)、准将 (右) 马克·斯宾德勒 (Mark Spindler) 和准将 (右) 克里斯托弗·斯皮尔曼 (Christopher Spillman)。战士们！
课程标题：定量风险管理
Course title: Quantitative Risk Management Level: Master of Science UZH ETH in Quantitative Finance Course Status: Core MF Year of Study: Spring Semester Number of Classes per Week: 2h (lectures) + 1h (exercises) ECTS Credits: 4 ECTS Time /Location: |According to the timetable in the ETH course catalogue Lecturer: Prof. Dr. Patrick Cheridito Content Content of the course Basel Accords;偿付能力II；瑞士溶剂测试；分析，经验和模拟损失分布；价值高风险；预期不足；压力测试；敏感性；财务数据的风格化事实；拱门和Garch模型；极值理论；多元分布；线性相关；斯皮尔曼的等级相关；肯德尔的等级相关；尾巴依赖； Copulas;操作风险课程的目标：该课程介绍了概率理论和统计数据的方法，可用于建模财务风险。所讨论的主题包括损失分布，风险度量，极值理论，多元模型，Copulas，依赖性结构和操作风险。预期的结果：成功完成该模块后，学生知道财务风险管理中使用的概率理论和统计数据的最重要方法。
irtg 2251：ICSMD 6th Retreat
4。panagiota siatra在压力适应主管期间研究了HPA轴的茎和祖细胞的可塑性：夏洛特·斯特恩布洛克和斯特凡·伯恩斯坦·托德，辛西娅·安东尼·尼迪亚德·KCl 5。Maria Alejandra Ramirez Torres成熟机制的人类多能干细胞衍生的胰岛（SC- iSlets）主管：Anthony Gavalas Tud，Francesca Spagnoli Kcl 6。IREM辅助瘦素和瘦素受体信号传导中的糖尿病心肌病主管：Kaomei Guan Tud，Cynthia andoniadou＆geltrude mingrone kcl 7。心血管和代谢性疾病主管中心脏和免疫细胞串扰内的Anindita dhara natriate肽信号传导：SusanneKämmerer：Ali El-Armarouche Tud，Barbara McGowan，Manuel Mayr Mayr Kcl 8。dipanjana dolui系统生物学方法在兰格汉胰岛在代谢和糖尿病主管中的作用中的性别差异方法：斯蒂芬·斯皮尔·图（Stephan Speier Tud），彼得·琼斯（Peter Jones KCl），彼得·琼斯KCL 12：35-13：30
年度报告-Tübingen
Abdullah Alekuzei（主管Naumann博士）Dominik Baku（主管PD Mengel博士）Sinan Barus（主管Ziemann教授）Mark Divkovic（Ziemann博士）Mark Divkovic（Poli. Poli教授Poli）SaraDörre教授SaraDörre（Ziemann博士） Ziemann博士）佩德罗·戈登（Pedro Gordon）教授（Ziemann博士教授）帕特里夏·亨宁（Patricia Henning）（主管Poli教授）Xinchen Hui（主管Poli教授Poli）Dania Humaidan（Ziemann博士Ziemann教授）Gongfei Li（主管PD Merjam Lingel）Mirjam Lingel Lingel Pd博士（Merkel）Merkel Lingel Pd Merkel（Merkel）Merkel lusor lu lu lu lu， Prof. Dr. Naumann) Saskia Rabe (Supervisors Dr. Pomper, Prof. Dr. Uwe Ilg) Hardy Richter (Supervisor Prof. Dr. Poli) Jakob Rüttinger (Supervisor Prof. Dr. Naumann) Pauline Schneider (Supervisor PD Dr. Mengel) Constanze Single (Supervisors PD Dr. Feil, PD Dr. Mengel) Linda Shifunje (Supervisor PD Dr. Kowarik）Elina Song（主管Ziemann教授）夏洛特·斯宾塞（夏洛特·斯宾塞（Poli. poli教授）安妮卡·斯皮尔曼（Annika Spielmann）（主管Ziemann教授）CatrinaThönnes（主管PD PD Mengel博士） （主管Poli博士）Abdullah Alekuzei（主管Naumann博士）Dominik Baku（主管PD Mengel博士）Sinan Barus（主管Ziemann教授）Mark Divkovic（Ziemann博士）Mark Divkovic（Poli. Poli教授Poli）SaraDörre教授SaraDörre（Ziemann博士） Ziemann博士）佩德罗·戈登（Pedro Gordon）教授（Ziemann博士教授）帕特里夏·亨宁（Patricia Henning）（主管Poli教授）Xinchen Hui（主管Poli教授Poli）Dania Humaidan（Ziemann博士Ziemann教授）Gongfei Li（主管PD Merjam Lingel）Mirjam Lingel Lingel Pd博士（Merkel）Merkel Lingel Pd Merkel（Merkel）Merkel lusor lu lu lu lu， Prof. Dr. Naumann) Saskia Rabe (Supervisors Dr. Pomper, Prof. Dr. Uwe Ilg) Hardy Richter (Supervisor Prof. Dr. Poli) Jakob Rüttinger (Supervisor Prof. Dr. Naumann) Pauline Schneider (Supervisor PD Dr. Mengel) Constanze Single (Supervisors PD Dr. Feil, PD Dr. Mengel) Linda Shifunje (Supervisor PD Dr. Kowarik）Elina Song（主管Ziemann教授）夏洛特·斯宾塞（夏洛特·斯宾塞（Poli. poli教授）安妮卡·斯皮尔曼（Annika Spielmann）（主管Ziemann教授）CatrinaThönnes（主管PD PD Mengel博士） （主管Poli博士）
LSTM 与Informer 融合预测冠层区域温度
摘 要： 针对传统温度预测方法难以充分捕捉多尺度信息，导致模型预测性能不佳等问题，该研究提出了一种基于 Informer 架构和长短时记忆网络（ long short-term memory, LSTM ）与多源数据融合的冠层区域温度预测模型。在编码层 中，采用稀疏注意力机制提取输入因子的多尺度信息及其与长时序数据之间的耦合关系；在解码层中，利用 LSTM 提取 短期时序依赖，以增强时间序列的连贯性，同时引入改进的反向残差前馈网络（ improved residual feedforward network, IRFFN ）以优化模型结构。首先采用孤立森林法对数据进行异常值清理，并进行了归一化处理；然后使用斯皮尔曼相关 系数法对冠层区域温度进行相关性分析，并选择相关程度较高的环境因子作为模型的输入特征；最终通过网格搜索法对 超参数进行优化，并通过迭代训练实现模型的最优配置。通过与其他 4 种主流算法进行对比分析，提出的 Informer- LSTM 在冠层区域温度预测方面表现出更高的精度，其平均绝对误差（ mean absolute error, MAE ）、均方根误差（ root mean square error, RMSE ）和决定系数（ R 2 ）分别达到了 0.166 、 0.224 ℃和 97.8% ，与基础模型 Informer 相比，冠层区 域温度的预测精度提高了 32.36% 。该模型在时间序列预测方面具有较高的精度，为区域气象温度的中短期精准预测提 供了一种新的技术方法。 关键词： 冠层 ； 温度 ； 非线性时间序列 ； 长短期记忆神经网络 ； Informer doi ： 10.11975/j.issn.1002-6819.202409001 中图分类号： TP18 ； S165 文献标志码： A 文章编号： 1002-6819(2025)-07-0001-11
美国美国学院第45届年度研讨会
，成员，高级和荣誉会员4:00 pm - 7:00 pm制造商的突破室Abbott Abbott动手与Centrimag系统和预先连接的Pack Pack Medtronic Medtronic研讨会：经验ECLS中的变革性创新和自动转移光谱频谱量子pureflow-Pureflow-Pureflow-更改CPB Disposobless的Paradigm。2024年2月8日，星期四7:00 AM注册7:00 AM - 7:45 AM视频演示文稿7:45 AM - 9:30 AM科学论文会议主持人：Tami Rosenthal，墨菲雷尔（Murphy Rayle），糖雷尔（Murphy Rayle）的临床比较Jennie Kwon，Kelly Ohlrich，Ashley Morgan Hill，David Fitzgerald，Arman Kilic对Frosty先生的单一中心研究：甘油是未来吗？欢乐扬扬林，凯尔·斯皮尔（Kyle Spear），雷内·德凯克（Rene'dekkers）心脏传导系统的术中电生理学映射，以避免在纠正先天性心脏病变期间心脏阻滞：心脏肺部旁路的技术方法 OF A MULTIYEAR, ITERATIVE QUALITY PROGRAM TO REDUCE AND REMOVE EXOGENOUS BLOOD PRODUCTS FOR NEONATAL AND INFANT CONGENITAL HEART SURGERY Kevin Charette, Lyubomyr Bohuta, Amy Falconer-Harris, Brian Perfette, Kailey Fuegmann, Navriti Sharma, Moore Phillips, Denise Joffe, Andrew Koth, Christina Greene, David Mauchley, Aartie Bhat, Michael D. McMullan
基于脑电图的图论网络测量对离散情绪状态进行对比分类
摘要 本研究的新发现揭示了情绪唤起与神经功能大脑连接测量之间的高度关联。为此，使用由图论分离（聚类系数、传递性、模块化）和大脑网络集成（全局效率、局部效率）测量驱动的支持向量机（SVM）对对比离散的情绪状态（快乐与悲伤、有趣与厌恶、平静与兴奋、平静与愤怒、恐惧与愤怒）进行分类。从名为 DREAMER 的公开数据库下载由短时间视频影片片段介导的情绪 EEG 数据。已经检查了皮尔逊相关性（PC）和斯皮尔曼相关性，以估计整个皮质中相对较短（6 秒）和较长（12 秒）不重叠 EEG 段之间的统计依赖关系。然后，将编码为图形的相应大脑连接根据两个不同的阈值（60% 最大值和平均值）转换为二进制数。根据变量（依赖性估计、片段长度、阈值、网络测量），使用单因素方差分析和逐步逻辑回归模型，获得对比情绪之间的统计差异。当将 PC 应用于较长的片段并按照特定阈值作为平均值时，组合整合测量可提供最高的分类准确率 (CA) (75.00% 80.65%)。分离测量也提供了有用的 CA (74.13% 80.00%)，而两种测量的组合则没有。结果表明，即使分离和整合测量都因视频观看过程中神经递质释放导致的视听刺激的唤醒分数而变化，离散的情绪状态仍以平衡的网络测量为特征。