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1部分A。DatosPersols Nombre Arkaitz ...
部分B。简历的总结Arkaitz教授致力于阐明癌症的分子基础。 div>他们的预测和博士后研究表明，具有高度创造性和生产性的研究活动（癌细胞，自然医学，癌症研究，临床研究J），该活动得到了重要的奖学金（巴斯克政府，FEBS短期，EMBO长期）和认可（欧洲博士学位和非凡的博士学位）的支持。 div>作为小组负责人，阿尔凯兹（Arkaitz）展示了他的领导能力（协调了一组25多个科学家），他的工作继续显示出最大的国际科学影响（自然，自然代谢，癌症研究，自然传播，自然综述）。 div>他的创新思想已被包括欧洲研究委员会在内的最负盛名的资金实体认可（首发授予，合并者赠款，概念授予赠款证明），CRIS癌症基金会（Excellence Award）。 div>Arkaitz的活动超出了研究。 div>因此，他领导了癌症代谢领域的国际认可的国会组织（EMBO 2014，EMPO 2016，EACR癌症代谢会议2018-20-22-24，ASEICA 2015-17-20-23，2015-17-20-23，EACR CANCRASS 2020-22）。 div>反过来，这又获得了几个奖项，以认识到他们在癌症调查中取得的成就。 div>您的实验室积极参与传播，并使我们社会的所有阶层都可以取得科学进步。 div>一些持续的活动包括调查也有预防（与AECC合作，专注于高中生），以及科学咖啡和其他传播计划。 div>
dreamsync：将文本到图像的生成对准图像理解反馈
在微调T2I模型上进行对齐方式，但没有重新调整任何人类反馈。Dream-057 Sync背后的关键见解是利用视觉语言mod- 058 ELS（VLMS）的进步，该eLS（VLMS）可以识别生成的图像和用户的输入060文本之间的细粒度差异-059 CIE [7，20]。在高水平上直观地，我们的方法可以将061视为具有人为反馈（RLHF）的强化学习的可扩展版本；正如Llama2 [49] 063使用人类反馈进行了迭代精制一样，DreamSync 064使用VLMS的反馈改善了T2I模型，除了065，而无需加固学习。066给定了一组文本提示，T2i模型首发-067每个提示都有多个候选图像。DreamSync 068使用两个069 VLM自动评估这些生成的图像。第一个测量世代的忠诚070对文本[7，20]，而第二个则测量美学071质量[23]。最佳世代被收集并使用072使用参数有效的lora 073 Finetuning [19]。使用新的FineTuned T2I模型，我们重新进行了多个迭代的整个过程：生成IM-075年龄，策划新的填充设置，然后再次进行Finetune。076我们使用最新的基准-077分和人类评估进行广泛的实验。我们使用两个T2I模型SDXL [37]和SD V1.4 [39]实验Dreamsync 078。两种模型的结果079都表明Dreamsync增强了Align-080
心血管药物输送的巨大挑战
尽管过去 25 年来侵入性心血管干预和药物治疗不断发展，但心血管疾病 (CVD) 仍然占全球死亡人数的 31%。据世卫组织估计，每年有 1790 万人死亡，预计到 2030 年这一数字将增长到 2360 多万人。根据 2017 年欧洲心血管疾病统计数据（Wilkins 等人，2017 年），仅在欧洲，CVD 就造成 390 万人死亡。据美国心脏协会 2019 年心脏病和中风统计数据（Benjamin 等人，2019 年）报告，每 40 秒，就会有一名美国人患上心肌梗死 (MI)。近年来，有效的药物可以更好地控制血液胆固醇水平、降低血压，并最终减少炎症，从而有助于改善 CVD 患者的管理。然而，超过 50% 的 CVD 病例的首发症状是急性心血管事件或心源性猝死。这种背景要求更可靠的风险评估，以便更早发现疾病并改进治疗方法。动脉粥样硬化和动脉血栓形成是心血管死亡的根本原因，可表现为急性冠状动脉综合征、中风或外周动脉疾病。药物输送系统可以实现药物的针对性应用，作为个性化工具，支持医生选择和实施推荐的治疗方法，对受影响的患者应该产生巨大影响。新型药物输送系统和生物材料植入物的潜在治疗目标包括脆弱的动脉粥样硬化斑块、缺血性心肌、脑血管、视网膜和肾血管疾病，以及血栓形成。此外，心血管支架、假体和贴片可以作为局部药物输送的工具，以增强血管愈合并预防新生动脉粥样硬化。然而，从雄心勃勃的实验想法到临床常规，道路仍然艰难。要克服药物输送系统的开发障碍，改善心血管疾病患者的治疗效果，必须应对几个重大挑战。除了最大的障碍，即临床安全性和转化，创新、个性化和按需药物输送也是重大挑战。这些挑战将在下文详细讨论。
健康和可持续粮食系统的政治经济学：特刊的介绍
摘要当今的食品系统为多种相交的健康和生态危机做出了贡献。许多人现在呼吁进行变革性甚至激进的食品系统发生变化。我们在本期特刊中的首发假设是广泛的说法，即在危机中的全球粮食制度中所要求的变革性变化无法 - 最终将无法实现，而无需对驱动当今食品系统的基本政治经济体进行严格的审查和变化。目的是从各种纪律角度借鉴，以批判性地评估粮食系统的政治经济学，了解关键挑战并为新的思维和行动提供信息。我们收到了19项贡献，涵盖了各种国家环境和观点，并揭示了实现转型议程的相互联系的挑战和机会。我们发现，近几十年来，粮食治理和权力关系发生了许多重要的变化，并在四个方向上流离失所。首先，随着全球化的向上，跨国食品公司（TFC）和国际金融参与者越来越多地引起了更复杂和全球综合的粮食系统。第二，随着许多国家的城市化和权威权威的权力下放，使城市和次国家行为者在粮食治理方面更加突出。第三，外在对企业和民间社会行为者的作用更大，这是由于食品工业能力的扩大，以及对市场面向市场和多利益相关者的治理形式的偏好增加。国际卫生政策管理。2021; 10（12）：734–744。最后，随着市场越来越集中于企业战略，以获得粮食供应链细分市场和跨食品供应链领域的市场权力，权力也向内转移。食品系统的转变最终将需要对这些挑战进行更严格的审查。技术“解决问题”和过度围栏的政策方法，使食品系统挑战挑战，不足以在我们所拥有的狭窄时间范围内产生我们需要的变化。尽管基于参与，问责制和非歧视的原则以及联盟建设和社会动员，包括基于权利的基于权利的和常见方法的途径，但基于权利的常见方法将有很大的希望，包括基于食品主权和农业生态学的社会运动。关键词：政治，权力，政治经济学，粮食系统，营养，商业决定因素版权所有：©2021作者；由科尔曼医学科学大学出版。这是根据Creative Commons归因许可条款（https://creativecommons.org/licenses/ by/4.0）分发的开放式文章，该文章允许在任何媒介中不受限制地使用，分发和再现，前提是适当地引用了原始工作。引用：Baker P，Lacy-Nichols J，Williams O，LabontéR。健康和可持续食品系统的政治经济学：特刊的介绍。doi：10.34172/ijhpm.2021.156
SEIntimationLaunchofElectricOri...
钦奈，2024 年 11 月 26 日：Mahindra 推出了旗舰电动 SUV BE 6e 和 XEV 9e，改写了电动汽车规则。它们基于革命性的电动起源架构 INGLO 打造，由世界上最快的汽车大脑 MAIA 提供动力。这些车辆体现了 Mahindra 的“无限印度”愿景——在这个时代，印度的创新和设计不仅挑战全球基准，而且树立了新的基准。BE 6e 和 XEV 9e 的介绍价格*在今天的全球首发会上公布。打造生活方式品牌 Mahindra 的品牌战略建立在创造与那些寻求符合他们愿望并释放他们潜力的体验的人产生深刻共鸣的汽车的承诺之上。BE 6e 具有运动和性能驱动的吸引力，专为喜欢突破界限的探险者和成就者打造，体现了冒险和精准的快感。另一方面，XEV 9e 重新定义了纵享，提供无与伦比的奢华和精致的优雅。凭借一流的续航里程、智能的驾驶动态、先进的安全功能和影院般的车内体验，这些 Electric Origin SUV 不仅仅是车辆，更是大胆、真实的生活方式的表达。Heartcore Design Mahindra 的 Electric Origin SUV 体现了 Heartcore Design 理念，通过大胆的创新和现代奢华与车主建立情感纽带。BE 6e 和 XEV 9e 拥有引人注目的外观和精心策划的内饰，在审美和功能方面树立了新的标杆。BE 6e 拥有前卫、运动的轮廓和赛车般的灵活性，而 XEV 9e 则以其温文尔雅的 SUV 轿跑车设计散发着精致，将奢华与动感性能融为一体。 Mahindra & Mahindra Ltd. 汽车部门总裁兼 Mahindra Electric Automobile Limited 联合董事总经理 Veejay Nakra 表示：“激发我们品牌理念的洞察力植根于人类最强烈的情感——爱。爱是永恒的，它激发我们最深的选择，并定义了我们是谁。我们的电动 SUV BE 6e 和 XEV 9e 代表着无限的爱，将激励我们的客户过上无限的生活，充满让他们感到活力四射的体验。我们的电动 SUV 以不可错过的外观、无与伦比的技术和无与伦比的性能精心打造，将树立新的全球标杆。BE 6e 拥有前卫、运动的外形和赛车般的敏捷性，专为那些追求性能和刺激的人而设计，而 XEV 9e 则以其温文尔雅的 SUV 轿跑车设计散发着精致，将奢华与动感性能完美融合。” Mahindra & Mahindra Ltd. 汽车产品开发总裁兼 Mahindra Electric Automobile Limited 联合董事总经理 R Velusamy 表示：“BE 6e 和 XEV 9e 是印度的下一代标志性车型，并将在世界范围内掀起波澜。这两款 Born Electric SUV 与纯电动汽车的区别在于，一款你以前见过，另一款则与众不同
孔尺度 - 统治者 - 报告-2025。 ...
This is the annual report of the Imperial College Consortium on Pore-Scale Modelling and Imaging.At our project meeting we will highlight the progress we have made over the last year as well as presenting plans for the future.Our activities have continued to grow this year – indeed we now have over 20 researchers in the group.现在，从孔到田间尺度，我们在氢存储方面做出了巨大的集成努力，并继续强调机器学习。我们还继续在传统的二氧化碳存储区域工作，同时追求与制造多孔材料设计有关的新想法。Our overall theme is to study flow in porous media with application to the energy transition.The highlight of 2024 for me was my election as a Fellow of the Royal Society.这是一项巨大的荣誉，反映了我多年来有幸与之合作的许多出色的博士学位学生，博士后和其他同事的辛勤工作，想象力和奉献精神。Linqi Zhu who left in 2023 is now back at Imperial as a post-doc supervised by Gege Wen who is a new lecturer in the department.他的研究利用了我们必须构建机器学习模型的大型数据集，以预测和解释多相流，尤其是为了充分利用时间分辨的同步加速器图像。He works closely with Menglu Kang, who is a new visitor from China.In return, two of our visitors – Yang Gao and Gang Luo – have now left, and Shanlin Ye is due to return to China early this year.We no longer prepare a separate written report.faisal aljaberi已从阿联酋的哈利法大学拜访了我们，正在研究改进方法，以计算孔隙尺度图像的曲率和接触角，并使用结果改善我们的网络建模代码中的可润滑性表征。我们欢迎了几位新的博士生：奥拉南·阿里亚里特（Oranan Ariyarit），她将在油田中学习二氧化碳存储，并将其应用于其本地泰国的项目； Mohammed Bello who will work on reactive transport; Sasha Karabasova who is studying rate-dependent effects in flow in porous media through direct numerical simulation; and Yuxi Liang, who has transferred from Civil Engineering and is developing a pore-scale model of salt precipitation in carbon dioxide storage.As a matter of routine practice, we now make all our publications – with associated codes and data – open access.而不是整理一些论文，而是简单地提供了我们最近工作的DOI链接：这样，您可以从我们在2024年发表的大量材料中阅读您的任何兴趣。作为一开始，可以阅读一篇文章发表在《新室间杂志》首发中的文章，该文章对多孔媒体的研究需求提出了能源过渡的研究：这为未来几年中的工作提出了愿景。Of course, we have many more results and ideas to present; these will be discussed at the meeting itself.
COVID‐19 与人工智能
5. Han SS, Park GH, Lim W 等人。深度神经网络在甲癣诊断方面表现出与皮肤科医生相当甚至更好的表现：通过基于区域的卷积深度神经网络自动构建甲癣数据集。PLoS ONE。2018；13：e0191493。6. Seite S、Khammari A、Benzaquen M、Moyal D、Dreno B。一种用于从智能手机照片中对痤疮进行分级的人工智能算法的开发及其准确性。Exp Dermatol。2019；28：1252-1257。doi：10.1111/exd.14022 7. Min S、Kong HJ、Yoon C、Kim HC、Suh DH。使用数字图像处理开发和评估自动痤疮病变检测程序。皮肤研究技术。 2013；19：e423-e432。doi:10.1111/j.1600-0846.2012.00660.x 8. Gustafson E、Pacheco J、Wehbe F、Silverberg J、Thompson W。一种从电子健康记录中识别成人特应性皮炎的机器学习算法。IEEE Int Conf Healthc Inform。2017；83-90。doi:10.1109/ICHI.2017.31 9. De Guzman LCD、Maglaque RPC、Torres VMB、Zapido SPA、Cordel MO。用于湿疹皮肤病变检测的多模型、多层次人工神经网络的设计和评估。2015 年第三届人工智能、建模和仿真国际会议（AIMS）。2015：42-7。 10. Guimarães P、Batista A、Zieger M、Kaatz M、Koenig K。多光子断层扫描中的人工智能：特应性皮炎诊断。Sci Rep。2020；10：7968。11. Wu H、Yin H、Chen H 等人。一种基于深度学习的图像自动诊断炎症性皮肤病的方法。Ann Transl Med。2020；8(9)：581。doi:10.21037/atm.2020.04.39 12. Meskó B、Hetényi G、Győrffy Z。人工智能能否解决医疗保健领域的人力资源危机？BMC Health Serv Res。2018；18：545。 doi:10.1186/s12913-018-3359-4 13. Bullock, J.、Luccioni, A.、Pham, KH、Lam, CSN、Luengo-Oroz, M. (2020)。绘制人工智能应对 COVID-19 应用前景图。ArXiv。2020 年。https://arxiv.org/abs/2003.11336v1 14. Hollister M。人工智能可以帮助应对 COVID-19 危机 - 但正确的人力投入是关键。世界经济论坛，3 月 30 日。Taulli, T. (2020)。正在抗击 COVID-19 大流行的 AI（人工智能）公司。福布斯，2020 年 3 月 28 日。 15. Genovese G、Moltrasio C、Berti E、Marzano AV。与 COVID-19 相关的皮肤表现：当前知识和未来展望。皮肤病学。2021；237:1-12。16. Freeman EE、McMahon DE、Fitzgerald ME 等人。美国皮肤病学会 COVID-19 登记处：COVID-19 时代的众包皮肤病学。美国皮肤病学杂志。2020；83(2):509-510。17. van Damme C、Berlingin E、Saussez S、Accaputo O。急性荨麻疹和发热是 COVID-19 感染的首发表现。欧洲皮肤病学杂志。2020；34(7):e300-e301。18. Galván Casas C、Català A、Carretero Hernández G 等人。 COVID-19 皮肤表现的分类：西班牙一项涉及 375 例病例的快速前瞻性全国性共识研究。Br J Dermatol。2020；183(1):71-77。19. Freeman EE、McMahon DE、Lipoff JB 等人。与 COVID-19 相关的冻疮样皮肤病变：来自 8 个国家的 318 名患者的病例系列。J Am Acad Dermatol。2020；83(2):486-492。20. Young S、Fernandez AP。COVID-19 的皮肤表现。Cleve Clin J Med。2020。doi:10.3949/ccjm.87a.ccc031。提前在线发表。21. Mathur J、Chouhan V、Pangti R、Kumar S、Gupta S。用于识别 COVID-19 皮肤表现的卷积神经网络架构。皮肤病学治疗。2021；34(2):e14902。doi:10.1111/dth.14902 22. Christopher JJ、Nehemiah HK、Arputharaj K、Moses GL。用于诊断荨麻疹的计算机辅助医疗决策系统。MDM 政策实践。2016；1(1):2381468316677752。doi:10.1177/2381468316677752