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World File Search System维罗妮
梅兰妮·古利
威康基金会桑格研究所 – 硕士论文 使用 prime editing 随机化基因调控区域 通过分析全基因组染色质数据集并将研究结果与文献检索相结合，确定了有趣的增强子区域。 使用 CRISPR prime editing 将多个重组酶识别序列插入这些基因的增强子簇中。 创建了具有稳定 prime editor 表达的细胞系，可实现 loxP 位点 80% 以上的插入效率（这些细胞系现在被实验室中的其他人广泛使用）。 在实验室中建立了具有 Cas9 富集的靶向牛津纳米孔测序。 与帝国理工学院的一个团队合作学习该方法。 在 2022 年国际哺乳动物合成生物学会议上以海报形式展示了我的工作。 2021 年 11 月 12 日，法国斯特拉斯堡
桑德罗·维斯纳上校 - 德国联邦国防军
进入德国联邦国防军，作为宪兵部队军官候选人 接受训练成为一名宪兵排长/汉诺威第 720 军警营 在汉堡联邦国防军大学学习教育学 排长/行动官第三/汉诺威第 720 宪兵营队长 加拿大曼尼托巴省希洛宪兵指挥部连长 汉诺威第 720 宪兵营连长 演讲厅经理个人防护，二。位于 Stetten am Kalten Markt 42 的联邦国防军检查、宪兵学校和参谋服务。汉堡联邦国防军指挥学院陆军总参服务课程 G3 瓦尔德布勒尔联邦国防军参谋中心转型（2020 年武装部队部署/未来分析） 科布伦茨陆军司令部 G3 参谋人员（规划/部署/组织/原则）发言人 BMVg Fü H I 1 波恩 (原则) 第 251 野战警察营营长美因茨 2007 年 教务长元帅/Feldjägerführer DEU EinsKtgt ISAF/AFG 2009/2010 教务长元帅/Feldjägerführer DEU EinsKtgt ISAF/AFG 顾问 BMVg PSZ I 2，波恩（协调人事管理 B6 - B10） 顾问 BMVg PSZ II 2，波恩（协调人事管理 B3 - B10) 指挥官希尔登 Feldjäger 团 2 科隆联邦国防军人事管理办公室 III 1.2 部门负责人（人事管理 A13 - A16 总参谋部） 柏林 BMVg P I 3 部门负责人（中心任务/绩效流程人员/数字化）科隆联邦国防军人事管理办公室第三Z处处长和第三处副处长（中央任务/控制）德国联邦国防军宪兵司令部司令
奥罗维尔生物质堆场 - 概念和资产简介
“边缘未达标地区”是指美国环境保护署 (EPA) 对未达到地面臭氧国家环境空气质量标准 (NAAQS) 的地区的分类。这些地区的分类基于它们超过标准的程度以及需要改进的程度。 边缘未达标地区是最接近达标地区的最不严重的分类。这些地区通常有三年的时间来达到空气质量标准，而无需实施重大的新控制措施。与臭氧问题更严重的地区相比，边缘地区对实现达标的规划和控制措施的要求不那么严格。
语义增强图像-文本预训练模型的零样本三维模型分类
Cheraghian 等人 [ 21 – 23 ] 在零样本 3 维模型分类方 面提出了 3 维点云的零样本学习方法、缓解 3 维零样 本学习中枢纽点问题的方法和基于直推式零样本学 习的 3 维点云分类方法，并将它们封装进一个全新 的零样本 3 维点云方法 [ 24 ] 中。以上方法均是利用已 知类样本的点云表征及其词向量对未知类别进行分 类，开创了零样本 3 维模型分类方法。近年来， CLIP 在零样本图像分类上取得了良好的效果，因此有研 究者将 CLIP 应用到零样本 3 维模型分类方法中， Zhang 等人 [ 25 ] 提出了基于 CLIP 的 3 维点云理解 (Point cloud understanding by CLIP, PointCLIP) 模型， PointCLIP 首先将 3 维点云投影成多个深度图，然 后利用 CLIP 的预训练图像编码器提取深度图特 征，同时将类别名称通过 CLIP 预先训练的文本编 码器提取文本特征。但是 PointCLIP 的性能受到深 度图和图像之间的域差异以及深度分布的多样性限 制。为了解决这一问题，基于图像 - 深度图预训练 CLIP 的点云分类方法 (transfer CLIP to Point cloud classification with image-depth pre-training, CLIP2Point) [ 26 ] 将跨模态学习与模态内学习相结合 训练了一个深度图编码器。在分类时，冻结 CLIP 的图像编码器，使用深度图编码器提取深度图特 征，该方法缓解了深度图和图像间的模型差异。用 于 3 维理解的图像 - 文本 - 点云一致性表征学习方法 (learning Unified representation of Language, Im- age and Point cloud for 3D understanding, ULIP) [ 27 ] 构建了一个图像、文本和点云 3 种模态的 统一嵌入空间，该方法利用大规模图像 - 文本对预 训练的视觉语言模型，并将 3 维点云编码器的特征 空间与预先对齐的视觉 - 文本特征空间对齐，大幅 提高了 3 维模型的识别能力。与之相似的是，基于 提示文本微调的 3 维识别方法 (CLIP Goes 3D, CG3D) [ 28 ] 同样使用 3 元组形式确保同一类别的 3 维模 型特征和图像特征之间以及 3 维模型特征和文本特 征之间存在相似性，从而使点云编码器获得零样本 识别的能力。另外， PointCLIP V2 [ 29 ] 在 Point- CLIP 的基础之上，通过利用更先进的投影算法和 更详细的 3 维模型描述，显着提高了零样本 3 维模型 分类准确率。本文采用语义增强 CLIP 解决图像和文 本的语义鸿沟问题，通过在语义层面为图像和文本 提供更多相似的语义信息，使图像和文本对齐更具有 一致性，从而有效提高 3 维模型的零样本分类性能。 2.2 提示工程
邦妮杜恩计划
社区和利益相关者参与 Bonnie Doon 计划是与 Bonnie Doon 社区、相关转介机构和政府机构合作制定的。作为初始参与期的一部分，直接咨询了 Taungurung 土地和水域委员会以及 Gadhaba 当地原住民网络作为该地区的传统所有者。2022 年 7 月 11 日至 8 月 30 日期间，委员会官员与社区进行了接触，并与相关方进行了合作想法的产生过程。在五场面向公众的会议中，包括在 Bonnie Doon 休闲保护区举行的研讨会和乡镇步行活动，官员收到了来自 100 多人的书面、口头和电子反馈，以告知该计划。反馈包括维护社区的需要、希望增加咖啡馆和零售活动，并希望通过综合交通连接三个分离的乡镇区域。完整的回复列表作为背景文件包含在内，该文件为制定此计划提供了信息。该文件本身的标题为：Bonnie Doon 计划，初步参与结果，2022 年。政府机构提供的任何意见也已纳入该计划的制定之中。转介机构意识到的一些关键考虑点包括：
探索利用碳材料作为阴极在电化学高级氧化过程中降解抗生素
维罗妮卡·波萨-诺盖拉斯、艾丽西亚·戈米斯-贝伦格尔、玛尔塔·帕佐斯、玛丽亚·安吉利斯·桑罗曼、康奇·玛丽亚·康塞普西翁·奥文·阿尼亚。探索利用碳材料作为阴极在电化学高级氧化过程中降解抗生素。环境化学工程杂志，2022，10 (3)，第 107506 页。 “10.1016/j.jece.2022.107506”。 �hal-03827350�
妮可莱特·J·沙利文
2019 年 9 月 – 至今：伦敦政治经济学院管理系市场营销助理教授 2019 年 1 月 – 2019 年 5 月：宾夕法尼亚大学沃顿商学院客座讲师 2015 年 7 月 – 2019 年 7 月：杜克大学认知神经科学和市场营销博士后研究员 杜克-IPSOS 购物者洞察中心研究员 2010 年 6 月 – 2015 年 6 月：加州理工学院计算与神经系统研究生助理 2007 年 10 月 – 2010 年 5 月：芝加哥大学经济学系研究员 2007 年 6 月 – 2007 年 9 月：芝加哥大学认知与社会神经科学中心研究助理 2006 年 6 月 – 2006 年 9 月：乔治梅森大学神经经济学研究中心研究员