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医学科学家Programme 2025
cover Cover科学课程Vitae研究项目的介绍，包括时间表（最大10 pages) Planned expenditure of material resources per funding year Supervision agreement and minutes of the target agreement meeting Career plan Outline of the habilitation programme (one page) Elaborated doctoral plan for the doctoral position (part of the presentation of the research project) Research for additional extramural research funding options in the research area If applicable, confirmation of qualified continued supervision of the doctoral candidate in the event of loss医学科学家计划学位，博士学位和就业合同的证明
数据驱动的机器学习科学家...
挪威气象研究所（MET NORWAY）在天气预报开发中心的机器学习（ML）科学家开设了永久性地位。成功的候选人将在建立，部署和应用世界领先的，基于ML的天气预报系统中发挥重要作用。这项工作是与欧洲中等天气预报（ECMWF）以及欧洲其他组织合作进行的。这项工作将涉及解决地球系统建模的机器学习中令人兴奋的研究问题，重点是北欧天气条件。优化大型ML模型和探索合奏方法将是开发和实施最佳模型配置以进行准确可靠的天气预测的关键。另一个主题是构建和扩展可用于培训的ML就绪数据集。结果将支持ML在天气科学和先锋数据驱动的预测模型中的快速发展及其在改善天气服务（例如YR）的天气预测价值链中的作用。
科学家对迷幻药物的看法
•管理：在研究之外，大多数psilocybin是口服的 - 通过食用新鲜或干果，草药茶或与其他食物结合以掩盖味道；很少有静脉注射提取物•LD50口服：280 mg/kg（大鼠）； IV：12.5 mg/kg（兔子）•1.7 kg干蘑菇，60公斤的人17千克新鲜•人类的致命剂量纯psilocybin 〜6g（比有效剂量高1000倍（比有效剂量高1000倍）•治疗指数（安全性）（安全性）高于Asperin＆Nicotine（641 VS. 199＆21＆21＆21）•效果10-40-19＆21-11-40•10-40-40•关于剂量，物种和个体代谢•T1/2口服：163±64分钟； IV：74.1±19.6分钟•4-10毫克产生迷幻作用•典型的休闲剂量为10-50 mg•psilocybin→psilocybin→psilocin→psilocin→psilocin在胃/肠/肠子/肾脏中的去磷酸化，然后在肝脏中经过首次代谢，然后通过肝脏中的肝脏中的50％分解〜 psilocybin通过胃和肠吸收•在24小时内，在尿液中，约65％的吸收psilocybin被排泄在尿液中，胆汁/粪便
工程师和科学家的敏捷项目管理
每周三（6：30p-8p）（美国东部）每周三周每周一次的“在线直播”（同步）课程演讲是本课程的重要组成部分。学生对在所有“实时在线”会议期间提供的演讲材料完全负责。可以根据教练的酌情决定，可以记录学生并为学生提供记录并提供。参加每周一次考试之前的第一周和学期的最后一周需要参加每周的“在线”讲座。强烈建议参加所有其他“ Live Online”讲座。在本学期的下半年中，周三晚上的“现场在线”讲座将有时专门用于与所有团队进行“ Sprint评论”。在这些评论中，团队将收到有关其上限可交付的直接反馈（如下所述），以及改善其可交付的方法。至关重要的是，在这些评论中，每个团队都有尽可能多的代表。该课程分为三个单元，每个单元包含一系列模块。每个模块都包含一个或多个讲座视频，一项或多项旨在支持学生学习的活动以及有关敏捷相关内容的每周见解分配。模块包括主要作业，测验，中期考试，演示和/或其他要求。测验和中期考试通过画布系统以电子方式进行。测验和中期考试可以根据教师的酌处权使用Honorlock procotoring。盖帽可交付是一门主要的可交付方式，具有个人和团队分级组件。学生将组成小型团队，并使用Scrum框架的适应，将在整个学期的大部分时间里创建一个复杂的自适应产品（帽可交付）。CAP可交付的说明文件将在Canvas课程网站上提供，以帮助学生创建CAP交付。所有学生都必须在学期的最后一周（与他们各自的团队成员一起）以同步（“ Live Online”）格式在同时与课程教练相互同意。未能正式呈现上限可交付额将使学生处以严重的评分罚款 - 上限可交付的正式表现占课程等级的10％。上限可交付的正式演示代替了期末考试。
生物科学家：生物学科学杂志
摘要：帕森丹牛是当地的牛，作为要开发的战略种质。这项研究的目的是确定帕森丹牛在各个年龄段的胸围和体重的定量性质中的多样性，以此作为未来繁殖发展的信息的基础。研究方法是一种案例研究，其有目的的抽样采样，其标准是25个月及以上的男牛。所使用的材料是位于西爪哇省的Bppibt UPTD Pasundan Ciamis Cow的帕森丹公牛。在不同年龄的定量性质（胸部或LD和体重）观察定量特性。使用描述性统计，卡方检验，相关和回归分析的数据分析。结果表明，（1）样品牛年龄的变化平均值为30.11±3.63个月，VP值为13.21个月，中位数为29个月，33个月模式； （2）与LD Pasundan牛的标准相比，LD和BB研究的CHI-SUR测试结果的结果没有显着差异（P> 0.05），并且非常显着（P <0.01）； （3）胸围（LD）和体重（BB）中表型（VP）的变化高于帕森丹雄性牛的标准，其值以下值70.14 vs 138.30 cm和810.64 vs 1,156 kg； （4）在年龄和胸围和体重之间关系中的相关性和回归系数足够强（r> 0.5），具有显着不同的回归测试（P <0.05）。关键词：当地的牛，胸部围，抽象体重：帕森丹牛是当地的牛作为战略种质。这项研究旨在确定帕森丹牛在各个年龄段的胸围和体重定量特征中的多样性，以此作为未来育种发展的信息的基础。研究方法是一种案例研究，其目的抽样的标准为公牛，年龄在25个月及以上。所用的材料是在西爪哇省的UPTD Bppibt pasundan牛Ciamis保存的19个Pasundan公牛。可变观察到的定量性状包括胸部周长，CC以及各个年龄的体重或BW。使用描述性统计，卡方检验，相关和回归分析的数据分析。研究结果表明，（1）样品牛年龄的变化平均值为30.11±3.63个月，VP值为13.21个月，中位数为29个月，模式为33个月； （2）卡方检验，与帕森丹牛标准相比，CC和BW研究的结果没有显着差异（P> 0.05），并且非常明显差异（P <0.01）； （3）胸围（CC）和体重（BW）的表型变化（VP）与帕森丹公牛标准相比高于以下值：70.14 vs 138.30 cm和810.64 vs 1,156 kg； （4）与年龄，胸围和体重之间关系的相关性和回归系数非常强（r> 0.5），回归测试明显不同（p <0.05）。关键字：当地公牛，胸围，体重如何引用：Wibowo，H.，Mudawamah，M。，＆Sumartono，S。（2024）。表型变化，相关性和回归分析在各个年龄段的成年帕森丹公牛中的定量性状分析。Div>生物科学家：生物学科学杂志，12（2），2117-2123。 https://doi.org/10.33394/bioscientist.v12i2.13044
初级研究员科学家-BioCat
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数据科学家Renato M. ...
2.8.2兽医。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。54 2.8.3矩阵。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 54 2.8.4数据范围。 。 。 。 。 。54 2.8.3矩阵。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。54 2.8.4数据范围。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。56 2.8.5 Listas。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 57 2.8.6funçing。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。56 2.8.5 Listas。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。57 2.8.6funçing。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。58 2.8.7兽医总是。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。59 2.8.8命令应用。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。60
培训下一代数据科学家
– FSB (2017), Artificial intelligence and machine learning in financial services: Market developments and financial stability implications – Also FSB (2017) , Financial stability implications from FinTech: regulatory and supervisory issues that merit authorities' attention • Some use cases of AI/machine learning for RegTech / SupTech • Some ethical and governance considerations around AI and machine learning in financial services • Conclusions Views are personal views only based on a mixture of FSB出版和自己的研究 - 请不要发布照片
JEITA关于人工智能社会化实施的行动宣言与实践
我们相信，以下来自政府和其他组织的指导方针将有助于利用人工智能并提高效率。截至2024年2月底，我们参考了政府和其他组织网站，并提供了以下与人工智能相关的指南示例供您参考。请注意，政府和各类组织可能会根据环境的变化，包括生成式人工智能等人工智能使用的进展情况，在未来重新审视该政策。