Ivan Alonso 1,Cristiano Alpigiani 2,Brett Altschul 3,HenriqueAraújo4,Gianluigi Arduini 5,Jan Arlt 6,Leonardo Bardurina 7,AntunardBalaž8,Satvika Bandarupally 9,10,Barry C. Barry C. Barry C. Barish C. Barish C. Barish 11,Michele Barone 13 E Battelier 17,Charles FA Baynham 4,Quentin Beaufils 18,Aleksandar Beli´c 8,JoelBergé19,Jose Bernabeu 20,21,Andrea Bertoldi 17,Robert Bingham 22,23迭戈·布拉斯 24 , 25 , 凯·邦斯 26† , 菲利普·布耶 17† , 卡拉·布赖滕贝格 27 , 克里斯蒂安·布兰德 28 , 克劳斯·布拉克斯迈尔 29 , 28 , 亚历山大·布列松 19 , 奥利弗·布赫穆勒 4 , 30† , 德米特里·布德克 31 , 32 , 路易斯·布加略 33 , 谢尔盖·伯丁 34 , 路易吉·卡恰普奥蒂 35† , 西蒙尼·卡莱加里 36 , 泽维尔·卡尔梅特 37 , 达维德·卡洛尼科 38 , 本杰明·卡努埃尔 17 , 劳伦蒂乌-伊万·卡拉梅特 39 , 奥利维尔·卡拉兹 40† , 多纳泰拉·卡塞塔里 41 , 普拉提克·查克拉博蒂 42 , 斯瓦潘·查托帕迪亚伊 43 , 44 , 32 , Upasna Chauhan 45 , Xuzong Chen 46 , Yu-Ao Chen 47 , 48 , 49 , Maria Luisa Chiofalo 50 , 51† , Jonathon Coleman 34 , Robin Corgier 18 , JP Cotter 4 , A. Michael Cruise 26† , Yanou Cui 52 , Gavin Davies 4 , Albert De Roeck 53 , 5† , Marcel Demarteau 54 , Andrei Derevianko 55 , Marco Di Clemente 56 , Goran S. Djordjevic 57 , Sandro Donadi 58 , Olivier Doré 59 , Peter Dornan 4 , Michael Doser 5† , Giannis Drougakis 60 , Jacob Dunningham 37 , Sajan Easo 22 , Joshua Eby 61 , Gedminas Elertas 34 , John Ellis 7 , 5† , David Evans 4 , Pandora Examilioti 60 , Pavel Fadeev 31 , Mattia Fanì 62 , Farida Fassi 63 , Marco Fattori 9 , Michael A. Fedderke 64 , Daniel Felea 39 , Chen-Hao Feng 17 , Jorge Ferreras 22 , Robert Flack 65 , Victor V. Flambaum 66 , René Forsberg 67† , Mark Fromhold 68 , Naceur Gaaloul 42† , Barry M. Garraway 37 , Maria Georgousi 60 , Andrew Geraci 69 , Kurt Gibble 70 , Valerie Gibson 71 , Patrick Gill 72 , Gian F. Giudice 5 ,乔恩·戈德温 26 、奥利弗·古尔德 68 、奥列格·格拉乔夫 73 、彼得·W·格雷厄姆 44 、达里奥·格拉索 51 、保罗·F·格里恩 23 、克里斯汀·格林 74 、穆斯塔法·京多安 75 、拉特内什·K·古普塔 76 、马丁·海内尔特 71 、埃基姆·T·汉纳梅利 77 、莱昂尼·霍金斯 34 、奥雷利安·希斯 18 、维多利亚·A·亨德森 75 、瓦尔德马尔·赫尔 78 、斯文·赫尔曼 77 、托马斯·赫德 30 、理查德·霍布森 4† 、文森特·霍克 77 、杰森·M·霍根 44 、博迪尔·霍尔斯特 79 、迈克尔·霍林斯基 26 、乌尔夫·以色列森 59 、彼得·耶格利茨 80 、菲利普·杰泽81 , Gediminas Juzeli¯unas 82 , Rainer Kaltenbaek 83 , Jernej F. Kamenik 83 , Alex Kehagias 84 , Teodora Kirova 85 , Marton Kiss-Toth 86 , Sebastian Koke 36† , Shimon Kolkowitz 87 , Georgy Kornakov 88 , Tim Kovachy 69 , Markus Krutzik 75 , Mukesh Kumar 89 , Pradeep Kumar 90 , Claus Lämmerzahl 77 , Greg Landsberg 91 , Christophe Le Poncin-Lafitte 18 , David R. Leibrandt 92 , Thomas Lévèque 93† , Marek Lewicki 94 , Rui Li 42 , Anna Lipniacka 79 , Christian Lisdat 36† 、米娅·刘 95 、JL 洛佩兹-冈萨雷斯 96 、西娜·洛里亚尼 97 、约尔马·卢科 68 、朱塞佩·加埃塔诺·卢西亚诺 98 、Nathan Lundblad 99,Steve Maddox 86,MA Mahmoud 100,Azadeh Maleknejad 5,John March-Russell 30,Didier Massonnet 93,Christopher McCabe 7,Matthias Meister 28,Tadejemister 80,Mical 80 1,Gavin W. Morley 104,JurgenMüller42,Eamonn Murphy 35†,ÖzgürE。Musteğlu,Daniel O'She She。165 L oi 23,Judith Olson 107,Debapriya Pal 108,Dimitris G. Papazoglou 109,Elizabeth pasebet pasembou 4 Ki 111,Emanuele Pelucchi 112,Franck Pereira 18和Santos,Peter Achivski 17 13,114,
计算机视觉社区过去主要集中于视觉算法的开发,用于对象检测,跟踪和分类,并在白天和类似办公室的环境中使用可见的范围传感器。在过去的十年中,红外线(IR),深度,X射线和其他不可见名的成像传感器仅在医学和防御等特殊领域中使用。与传统的计算机视觉相比,在这些感觉领域的兴趣相对较低,部分原因是它们的高成本,低分辨率,图像质量差,缺乏广泛可用的数据集以及/或缺乏对频谱不可访问的部分的优势的考虑。随着传感器技术的迅速发展,传感器成本急剧下降,这些局限性正在克服。此外,对安全和可靠性是主要问题的自主系统的兴趣日益增强,强调了强大的感知系统的重要性。在此类关键系统中,在不同频谱中运行的传感器相互补充,以克服每个单独的传感器的局限性,以在各种照明和天气条件下提供强大而可靠的感知。
摘要- 谱形式因子 (SFF) 表征能量特征值的统计,是多体量子混沌的关键诊断。此外,可以定义部分谱形式因子 (pSFF),它们指的是多体系统的子系统。它们为多体系统的能量本征态统计提供了独特的见解。我们提出了一种协议,允许在随机测量框架内测量量子多体自旋模型中的 SFF 和 pSFF。我们的协议提供了一个统一的测试平台,用于探测封闭量子系统中的多体量子混沌行为、热化和多体定位。此外,我们介绍了该协议在采用局部随机旋转和测量的捕获离子量子模拟器上的实现。
1.Afia Abdi β-arrestin 偏向神经降压素受体 1 调节剂对多巴胺受体 D2 β-arrestin 的影响 招募顾问:Lauren Slosky 赞助计划:LSSURP 所在机构:明尼苏达大学,双子城 摘要:由于精神兴奋剂使用障碍对公共健康的影响不断升级,开发有效的药物疗法仍然是一个关键的未满足需求。神经降压素受体 1 (NTSR1) 是一种 G 蛋白偶联受体 (GPCR),在调节大脑中的多巴胺能信号通路方面不可或缺,使其成为这些疾病的有希望的治疗靶点。作为 GPCR,NTSR1 介导与 G 蛋白和 β-arrestin 的相互作用。针对 NTSR1 的平衡肽激动剂已在临床前成瘾模型中显示出潜在功效。尽管如此,它们在临床应用方面的进展受到诸如低血压、体温过低和运动障碍等不利靶向效应的阻碍。因此,我们最近开发了 β-arrestin 偏向的 NTSR1 配体,例如化合物 SBI-553,它选择性地减弱与甲基苯丙胺和可卡因诱导的运动活动相关的精神兴奋剂相关行为。尽管有这些有希望的发现,但其作用的潜在机制仍未完全了解。该项目旨在确定 NTSR1 共表达和激活对 D2 受体信号传导的影响,以阐明 SBI-553 消除靶向副作用的机制。利用 HEK293T 细胞、磷酸钙转染和生物发光共振能量转移 (BRET) 检测,我们希望帮助确定 SBI-553 最大限度减少不良反应的分子机制。这项研究可以为开发更有效、更安全的精神兴奋剂使用障碍药物疗法铺平道路。
•NMIS风险评估的一般概述•关注水平考虑•可接受的计算•新方法方法•类似API的方法与非API类似于非API的•代谢物•体内量化研究•临床开发下的产品
关于研讨会气候变化是指温度,降水模式和地球上其他大气条件的长期变化。这是一个重要的全球关注点,影响生态系统,天气模式和人类生计。气候变化的主要驱动因素包括自然因素,例如火山喷发,太阳辐射和海洋循环和人为因素,包括温室气体排放,森林砍伐,工业化和土地利用变化。分析气候变化涉及评估其物理,化学和生物学对环境的影响。气候变化的关键指标包括全球温度升高,海平面上升,冰川静修,变化的降水模式以及极端天气事件,例如飓风,热浪和干旱。这些变化影响生物多样性,水资源,农业和公共卫生,对可持续发展构成了挑战。本研讨会将召集科学家,政策制定者,研究人员,环保主义者和学生,以交换知识并制定可行的策略以进行气候适应和缓解。在这种背景下,有一天关于“气候变化影响和极端天气事件的国家研讨会 - 气候变化研究中心(CCCR)(CCCR),环境生物技术学院,Bharathidasan University of Environment Biotechnology,Bharathidasan University,Tiruchirappalli,Tiruchirappalli,2025年3月26日。
本课程将向学生介绍更大的达拉斯环境,并以不同的方式研究城市和一个地区。主要目的是发展学生对大达拉斯人的人民,机构和地点的了解,并知道它们之间的关系。该课程将向学生介绍多种纪律观点,以及如何使用这些观点来发展对单个大都市地区的复杂而复杂的理解。在课程结束时,学生将展示至少有两种理解城市的纪律方法。通过每周的课堂讨论,书面作业,考试和小组项目,学生将证明他们的能力阅读,写作和仔细,批判性地讲话以及进行主要研究。
有兴趣参与人工智能领域的发展,SPBPU护送和第三届人工智能研讨会的计划的学生,教师,科学家,该领域将于2025年1月15日在Kapitsa Hall举行(ST。理工学院,Technopolis(Nick) div>的房屋29