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Morimoto Mitsuru教授的ZA：Suzuki takuji肺干细胞生物学和疾病
肺组织具有各种类型的上皮组织干细胞，在组织稳态中起着至关重要的作用，并因吸入化学颗粒以及病毒/细菌感染引起的急性损伤而再生。由于如此重要的作用，组织干细胞的功能障碍与呼吸道疾病有关。在今晚的研讨会上，我将介绍我们目前关于两个肺部干细胞的发现。气道基底细胞和牙槽II型（AT2）细胞。１）基底细胞通过从缓慢的循环转变为增殖，然后又回到缓慢的循环中，从而导致成人组织再生。尽管持续增殖会导致肿瘤发生，但调节这些转变的分子机制仍然未知。使用发育中的鼠气祖细胞的时间单细胞转录组学，我们发现TGF-β-ID2轴通常调节发育和再生过程中基础细胞中基础细胞中的增殖转变，并且其微调对正常再生至关重要，同时避免基础细胞增生。２）肺泡是肺纤维化起源的主要根源，已广泛研究了分子病因。调节肺泡上皮细胞纤维化状态的机制仍然难以捉摸。为了阐明上皮损伤和肌纤维细胞分化之间的因果关系，我们使用AT2干细胞培养建立了一个基于器官的肺纤维化模型。我们发现核心细胞系统在肺纤维发生中起着核心作用。该模型系统可用于研究较少炎症的肺纤维化的初始诱导，包括特发性肺纤维化。
普莱森特平原镇公园和娱乐计划
格雷灵土壤 (A1)：这些土壤深厚、沙质且排水过度，分布在近乎平坦至缓坡的冲积平原上。这些土壤具有低至中高的森林生产潜力和低至中等的再造林潜力。在这些土壤上发现的主要树种是杰克、松树和橡树。在这个土壤组中，地下水位波动在离地表 5 英尺以内。灰平-格雷灵土壤 (A2)：这些土壤是排水过度到略微过度的土壤，分布在冲积平原和低冰碛上。它们通常出现在近乎平坦至陡峭的地形上。根据坡度的不同，侵蚀危险从轻微到陡峭不等。这些土壤中的大部分是橡树和山杨树森林。森林生产和再造林潜力从低到中高不等，具体取决于树种和土壤湿度。该土壤区域内有分散的湿点。 Rubicon、Montcalm-Graycalm 土壤 (B-1)：该镇内只有三小片此类土壤。土壤深厚，沙质，排水性略强。土壤位于冲积平原的水平面上。因此，侵蚀风险较小，但随着坡度增加，侵蚀风险会变得严重。森林生产力根据树种不同，从中低到非常高不等。红松和白松具有最高的生产力潜力。目前主要存在的森林类型是山杨和橡树。Crosswell 土壤 (D-2)：这些是排水性中等良好的深沙质土壤。土壤主要位于冲积平原，也在一定程度上位于排水道沿线的低阶地上。土壤位于近水平到缓坡的表面上，侵蚀风险较小。森林生产力各不相同，从低到高不等。白松的再造林率很高。与此类土壤相关的主要树种是低地硬木、山杨、短叶松、橡树和红
芒特普莱森特 2050 综合规划
吸引定居者来到该地区可以归功于穿过芒特普莱森特的克拉克斯维尔至杰斐逊路。1850 年至 1860 年间，泰特斯县的人口增加了一倍多（当时包括富兰克林县和莫里斯县），农业和耕作在该地区的发展中发挥着重要作用。在南北战争期间，芒特普莱森特仍然很重要，因为联邦运输站的使命是建造货车来运送战争物资。随着该地区铁路的发展，芒特普莱森特将继续发挥其工业重要性，包括与东线和红河铁路公司铺设的轨道连接的“泰勒支路”。这条延伸线后来扩展到谢尔曼。由于拥有优秀的铁路系统，芒特普莱森特被公认为交通和贸易枢纽，1890 年人口增长到 963 人，后来于 1900 年合并，TC 哈钦斯担任第一任市长。
汤普森在医疗保健中进行个性化治疗建议
个性化治疗建议在医疗保健中越来越重要，尤其是对于多种慢性病患者（称为多发性发病率患者）。对此类患者的有效治疗涉及选择针对个人患者特征，共存状况和偏好定制的最合适的治疗干预措施。个性化医学中的现有方法通常依赖于无法充分解决医疗保健数据的动态和复杂性质的静态模型或有限的数据集。强化学习（RL），特别是多武器匪（MAB）问题框架，通过平衡探索（尝试新的治疗方法）和开发（选择最著名的治疗方法），提供了有希望的解决方案。
汉普郡和怀特岛心理健康核心能力框架 2024 年 5 月
这一核心能力框架是由汉普郡和怀特岛的人们开发的，他们走到一起是因为他们认识到，通过赋予更多人支持有心理健康需求的人的技能和信心，我们更有机会让人们无论是在自己的家中还是在自己的社区中都保持健康。支持有心理健康需求的人并不是心理健康服务机构的专利，我们所有人都会在工作场所遇到可能需要帮助的人。这一心理健康核心能力框架适用于任何与公众打交道的人员，无论组织或部门如何。个人、经理、服务机构、组织和委员都可以使用它来确定所需的核心能力，以便更好地支持有心理健康需求的人。一旦确定了核心能力，您就可以访问很多培训资源，其中一些是完全免费的，第一步是了解您的需求，而这一框架可以帮助您做到这一点。
HQ ACC/A52K 300 Exploration Way 汉普顿，弗吉尼亚州 - ELICSAR
300 Exploration Way Hampton, VA 23666-6193 主题：任务线程跟踪器 (MTT) 部署授权备忘录 1. 本备忘录作为官方通知，宣布 ELICSAR 平台上的任务线程跟踪器 (MTT) 现已上线。自即日起，它是捕获所有任务线程 (MT) 请求的主要工具，并将确保所有数据馈送要求的透明度、沟通和连续性。不再接受版本 2 纸质表格。MTT 可在以下位置找到：https://elicsar.cce.af.mil/mtt/index.html#/tracker。 2. 访问 MTT 和创建请求需要 ELICSAR 帐户。这可以通过 FAMS 网页完成：https://fams.cce.af.mil/pub/content/saffm/en.html。在 FAMS 内，所有域均可访问 ELICSAR，可根据个人情况和运营需要提出请求。如果需要机密 MT，请求组织将提交 MTT 的非机密版本，以便进行跟踪。提交后，批准组织或 Discovery 人员将联系您，以安排进一步的通信和指定机密级别的所需文件。3. 如果有任何问题，请联系 ELICSAR 的 ACC/A52K POC 是 Todd Meigs 先生（william.meigs.1@us.af.mil）和 ELICSAR 团队 ACC/A52KD（ACCA589.A52KD.ELICSARMT@us.af.mil）。
图形模型符合匪徒：变异的汤普森采样方法
我们为结构化限制提出了一个新颖的框架，我们称之为影响图匪。我们的框架使用图形模型来捕获动作，潜在变量和观察之间的复杂统计依赖性；因此，统一并扩展了许多现有的模型，例如共同的半伴侣，级联的匪徒和低级匪徒。我们开发了新颖的在线学习算法，这些算法学会在模型中有效地行事。关键思想是要跟踪模型参数的结构化分布，无论是外部还是大约。采取行动，我们将模型参数从其后部进行采样，然后使用影响图的结构来发现采样参数下最乐观的动作。我们在三个结构化的匪徒问题中凭经验评估了我们的算法，并表明它们的性能与特定问题的最新基准相比，它们的性能和更好或更好。
克莱尔·埃普森（Clare Empson）任命了新的供应链总监
克莱尔·埃普森（Clare Empson）任命了供应链N Brown Group Plc的新任总监，这是一家包括时装和家居用品数字零售商，很高兴地宣布任命Clare Empson为供应链的新总监。任命与该集团现任供应链总监菲尔·巴恩斯（Phil Barnes）的Exisɵng继承计划一致，后者于去年确认他将在春季重新获得。Clare将加入N Brown执行委员会，负责运营，分销，工作场所，工程和设施，健康与安全，供应链MI，解决方案和物流转型。Clare的任命进一步增强了N Brown的团队，因为它联合起来了，其范围广泛的变换是在其核心方面创造出一种客户的首次体验。重点关注客户之旅，克莱尔将负责通过其供应链歌剧为N Brown的客户提供出色的客户服务建议。Clare在过去的25年中以及领先的全球零售歌剧中拥有丰富的零售业经验。Clare最近是泰德·贝克（Ted Baker）的歌剧院总监，在那里她在零售和转型地区还担任过高级职务。Clare将于2024年1月15日开始她的新角色，并将直接向N Brown的小组首席执行官史蒂夫·约翰逊（Steve Johnson）报告。N Brown的小组首席执行官Steve Johnson说：“我很高兴通过Clare的任命加强我们的高级团队。 作为供应链的总监，我期待着确保N Brown的客户获得出色的端到端购物体验。”N Brown的小组首席执行官Steve Johnson说：“我很高兴通过Clare的任命加强我们的高级团队。作为供应链的总监，我期待着确保N Brown的客户获得出色的端到端购物体验。”克莱尔（Clare）在我们的转型中加入了一个激动人心的时刻，她的专业知识将有助于我们进一步提出一流的客户服务主张。”克莱尔·埃普森（Clare Empson）说：“我很高兴能与一个备受喜爱的品牌一起加入如此包容的业务。
利用照片进行室内声学预测的人工智能 D Milne 学生校友，索伦特大学，英国汉普郡南安普敦 L Davison 索伦特大学，英国汉普郡南安普敦 L Ausiello 索伦特大学，英国汉普郡南安普敦
目前，确定声学参数的方法必须遵守当前标准、需要必要的培训、包括高昂的设备成本并且耗时。通过计算估算声学可以减少声学测量中的一些问题，但准确性可能较低 1 。尽管 RT60 作为一个有影响力的声学参数非常重要 2 ，但对于声学领域的个人和企业来说，考虑它可能会很困难，这可以说是无法假设的，尤其是在教育领域 3,4 。人工智能 (AI) 是一种能够执行通常需要人类智能的任务的程序（见第 2.2 节），并且已经达到成熟度，现在可以应用于以前在行业内不可行的实际任务 5 。人工智能可能会降低成本，因为它们可以减少完成任务所需的时间并减少所需的资源数量 6 。人工智能需要数据，并且在大多数情况下，数据采集（例如图像 7 、视频 8 或文本 9 ）只需发生一次，然后可以允许包括图像识别 7 在内的一系列应用。作为概念证明，该项目旨在研究是否有可能创建一种使用 AI 确定 RT60 的替代方法。