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神经外科部正在寻求一个充满积极进取的博士后研究员，以加入我们的研究团队，专注于转化神经
神经外科部正在寻求一名高度积极进取的博士后研究员，以加入我们的研究团队，专注于转化神经影像学研究。这个多年的职位得到了NIH资助的研究项目的支持。成功的候选人将与多学科研究人员和临床医生团队紧密合作，以研究高级多参数大脑和脊髓磁共振成像（MRI）与功能（运动，感觉和疼痛）之间的关系之间的关系。这个合作项目将由托马斯·杰斐逊大学（TJU）学院的指导。她/他还将有机会探索他/她自己的独立科学兴趣在3T西门子Prisma扫描仪上进行大脑和脊柱成像。最近的博士学位鼓励将物理，生物医学，计算机和/或电气工程或具有MRI经验的相关领域的毕业生应用。理想的候选人在神经科学，生物医学工程，生物物理学或相关领域中应具有强大的背景，并具有神经影像学专业知识，MR成像分析，统计分析以及对转化研究的热情。预计会有一些先前的临床研究经验。该职位提供了一个智力刺激和协作的神经科学和生物医学工程社区，为职业发展和科学发展提供了充足的机会。博士后研究员将与Mahdi Alizadeh博士博士和其他调查人员紧密合作。
2021 财年 NIST-NTIS 国会预算申请
目录 附件页码 附件编号 2 组织结构图 NIST- 1 3 执行摘要 NIST- 3 3T 转移变更明细（按对象类别） NIST- 6 4A 计划增加/减少/终止 NIST- 9 4T 转移摘要表 NIST-11 科学技术研究与服务 5 资源需求摘要：直接义务 NIST- 13 6 可偿还义务摘要 NIST- 15 7 融资摘要 NIST- 16 8 基础调整 NIST- 17 10-15 计划绩效论证、基础计划摘要和计划变更摘要 测量科学、服务和计划 实验室计划 10 计划和绩效：直接义务 NIST- 18 12-15 基础计划摘要和计划变更摘要论证 NIST- 19 企业服务 10 计划和绩效：直接义务 NIST- 42 12-15 基础计划摘要和计划变更摘要论证项目变更摘要 NIST- 43 标准协调和特殊项目 10 项目和绩效：直接义务 NIST- 49 12-15 基础摘要和项目变更摘要的理由 NIST- 50 16-16A 按对象类别划分的要求摘要 NIST- 63 33 拨款语言和代码引用 NIST- 71 34 咨询和援助服务 NIST- 74
癌症 - UCL发现
由英国癌症研究和NIHR资助（C8232/A25261）。这项研究已与MRC和Health（英格兰）（英格兰）（授予C1060/A10334和C1060/A16464）的CRUK和EPSRC癌症成像中心获得资金，并向NIHR生物医学研究中心和临床研究机构提供了癌症研究院和癌症研究所的临床研究机构的NHS资金。伯明翰儿童医院感谢NIHR 3T MRI中心的数据收集。A. C. Peet教授感谢NIHR研究教授职位（NIHR-RP-R2-12-019）的支持。S. K. Gill由Action Medical Research和Brain肿瘤慈善机构（GN2181）部分资助。H。E. L. Rose由Little Princess Trust与儿童癌症和白血病小组（CCLG 2019 26）和患有癌症的儿童（15/188）合作。我们还承认，帮助他人帮助他人和儿童研究基金会获得的资金。Martin O. Leach是NIHR名誉高级研究员。D. R. Hargrave博士得到了NIHR Biomedical Research Center在大奥蒙德街儿童医院NHS基金会信托基金会和伦敦大学学院的支持。蒂姆·贾斯坎（Tim Jaspan）和保罗·摩根（Paul S.我们要感谢Karen A. Manias博士在制作图9方面的帮助。
空间：快速、低 SAR、T2 的创新解决方案...
自旋回波序列的对比度特性以及对射频和磁场不均匀性的固有不敏感性使其成为临床高场协议中特别理想的补充，因为在临床高场协议中，磁化率效应可能非常明显。快速成像方法，例如 Turbo Spin Echo (TSE)，使用一系列重新聚焦脉冲（Turbo 因子或回波序列长度 (ETL)）来实现在每个激励脉冲之后执行多个相位编码步骤。然而，增加的 RF 功率沉积会严重限制高场多层应用中的覆盖范围，因为功率沉积或比吸收率 (SAR) 随着场强的平方以及翻转角的平方而增加。此外，增加的饱和度和磁化传递效应会降低对比度和信噪比（CNR 和 SNR）。高分辨率 3D 采集能够精确表征和定位解剖和病理，但采集时间过长，T2 加权序列通常仅在 2D 模式下可行。采集速度的提高受到回波序列长度（T2 衰减限制）的限制，并且由于对比度和模糊的损失，通常无法获得非常长的回波序列。为了在 3T 及以上条件下使用这些序列实现高场和 3D 成像，需要实施适当的措施来解决这些问题。
当突变似乎不影响表皮生长因子DOMA
材料和方法患者自2003年以来，遗传确认的Notch3突变患者随后在法国罕见的眼睛和大脑的罕见血管疾病中心（Cervco，https://www.cervco.fr）中，并愿意参与。它们在临床和标准化的MR成像中进行系统评估，每18-24个月。在基因检测时，在每个患者中记录了EGFR结构域。教育水平是系统地记录的。3 Beginning at inclusion and at each visit, patients undergo brain MR imaging, including 3D T1 high-resolution, FLAIR, and T2* sequences (scans were acquired on a 1.5T MR imaging scanner until 2014 and on a 3T thereafter) as well as comprehensive neurologic and neuropsychological assessments performed by experienced neurologists and neuropsy- chologists, respectively.在本研究中，与以前的报道相一致，我们使用了小型精神状态检查（MMSE：范围：0-30；得分较高）和Mattis痴呆率评级量表（MDRS：范围：0-144;较高的分数更好）作为全球认知功能的Proxies;完成越野训练测试B部分的时间（TMTBT，秒数，较短的时间较短），作为行政功能的标志；以及完成A部分（TMTAT，也要在几秒钟内）作为处理速度的标记的时间。最后，我们将MRS（从0，无症状到5，卧床不起）用作残疾的量度。
软件错误检测导致从自下而上到自上而下的转变，涉及错误监控网络内的岛叶的有效连接
过去几年，软件编程技能的神经关联已成为越来越多研究的目标。这些研究侧重于软件代码检查过程中的错误监控。其他研究则研究了通过不同的神经生理学测量来衡量的任务相关认知负荷。大多数研究仅涉及语法错误（浅层代码监控）。然而，最近的一项功能性磁共振成像 (fMRI) 研究表明，当需要对代码检查进行具有挑战性的深层分析时，岛叶在错误监控过程中起着关键作用。这提出了岛叶与深度错误监控有因果关系的假设。为了证实这一假设，我们进行了一项新的 fMRI 研究，其中参与者执行了一项深度源代码理解任务，其中包括错误监控以检测代码中的错误。与与文本阅读和无错误源代码理解相关的各种任务相比，我们的范式的通用性得到了增强。健康的成年程序员（N = 21）参加了这项 3T fMRI 实验。错误相关事件引起的激活图证实了岛叶的显著激活 [p (Bonferroni) < 0.05]。重要的是，我们观察到了岛叶作用的后向前因果关系转变：在没有错误的情况下，因果方向主要是自下而上的，而当存在错误时，我们观察到了来自额叶区域（尤其是前扣带皮层）的强烈的自上而下的因果影响。
通过其MRS代谢物特征对小儿脑肿瘤的表征
由英国癌症研究和NIHR资助（C8232/A25261）。这项研究已与MRC和Health（英格兰）（英格兰）（授予C1060/A10334和C1060/A16464）的CRUK和EPSRC癌症成像中心获得资金，并向NIHR生物医学研究中心和临床研究机构提供了癌症研究院和癌症研究所的临床研究机构的NHS资金。伯明翰儿童医院感谢NIHR 3T MRI中心的数据收集。A. C. Peet教授感谢NIHR研究教授职位（NIHR-RP-R2-12-019）的支持。S. K. Gill由Action Medical Research和Brain肿瘤慈善机构（GN2181）部分资助。H。E. L. Rose由Little Princess Trust与儿童癌症和白血病小组（CCLG 2019 26）和患有癌症的儿童（15/188）合作。我们还承认，帮助他人帮助他人和儿童研究基金会获得的资金。Martin O. Leach是NIHR名誉高级研究员。D. R. Hargrave博士得到了NIHR Biomedical Research Center在大奥蒙德街儿童医院NHS基金会信托基金会和伦敦大学学院的支持。蒂姆·贾斯坎（Tim Jaspan）和保罗·摩根（Paul S.我们要感谢Karen A. Manias博士在制作图9方面的帮助。
尽职调查报告2023
提取勤奋报告2023 VARTAS负责采购简介Varta AG的承诺摘要Varta AG生产并销售了来自微电池，家用电池，储能系统到各种应用的客户电池解决方案的全面电池组合，并且作为各种应用程序的电池解决方案，作为技术领导者，在重要领域设定了重要领域的行业标准。作为该集团的母公司，它在业务部门的“锂离子解决方案和微生物”和“家用电池”中运营。尽职调查和负责任采购的话题不仅在社会中变得越来越重要，而且对瓦尔塔来说也变得越来越重要。varta的商业活动基于一个复杂的供应商网络，瓦尔塔从中采购了全世界各种商品，材料和服务。仅在信任和欣赏的合作的框架内，我们才能改善供应链，从而改善我们的产品。生产需要各种矿物质。其中一些矿物质与冲突，侵犯人权或环境污染的融资有关。为预防和缓解负面影响，瓦尔塔（Varta）实施了经合组织的尽职调查指南，对受冲突影响和高风险地区的矿产负责任的供应链。此尽职调查报告总结了关键矿物质的Varta供应链尽职调查活动。用于冲突矿物（TIN，TANTALUM，TUNGSTEN和GOLD）和钴，OECD框架以及3T（TIN，TANTALUM，TUNGSTEN）矿物的补品。此外，为了提高供应链透明度的报告模板是为锂离子电池（锂，锰，镍，石墨，铜，铝）的矿物创建的，以识别任何潜在的风险。
采用深度学习方法分割胎儿脑部 MRI 中发育皮层，并尽量减少手动标记
我们开发了一个基于深度神经网络的自动化系统，用于快速、灵敏地对胎儿脑 MRI 中的皮质灰质进行 3D 图像分割。缺乏广泛/公开可用的注释是一个关键挑战，因为通常需要大量标记数据来训练具有深度学习的敏感模型。为了解决这个问题，我们：(i) 使用 Draw-EM 算法生成初步组织标签，该算法使用期望最大化，最初设计用于新生儿领域的组织分割；(ii) 采用人机交互方法，由专家胎儿成像注释员评估和改进模型的性能。通过使用将自动生成的标签与专家的手动细化相结合的混合方法，我们扩大了基本事实注释的效用，同时大大降低了它们的成本（283 片）。深度学习系统是在从发展人类连接组项目的胎儿队列中获得的 249 个 3D T2 加权扫描中开发的，这些扫描是在 3T 获得的。系统分析表明，该系统不受扫描时的胎龄影响，因为尽管胎儿皮质形态和强度存在差异，但该系统可以很好地推广到很宽的年龄范围（21-38 周）。还发现该系统不受大脑周围区域（羊水）强度的影响，而羊水通常是胎儿领域神经成像数据处理的主要障碍。关键词：胎儿、发育、大脑、皮质、灰质、3D 分割、深度学习。
区域性变异性16在超少数17个时标18
21隶属关系：22 1德国赫尔姆霍尔兹极地和海洋研究中心阿尔弗雷德·韦格纳学院。23 2玛鲁姆大学，马鲁姆大学 - 海洋环境科学和地球科学学院，布雷门境，德国24 25 25 3 3 3tübingen大学地球科学系，德国图宾根大学26 4物理学系44号。 Heidelberg University of Education, Heidelberg, 29 Germany 30 7 Institute of Environmental Assessment and Water Research (Idaea-CSIC), Barcelona, Spain 31 8 Institute for Coastal Systems-Analysis and Modeling, Helmholting, Helmholting, HELMHolting, HELMHOLTING, HEREON, Geesthacht, Germany 32 9 Barcelona Super Computing Center (BSC), Barcelona,西班牙。33 10地球科学研究所，教授。气象学，莱茵弗里德里希 - 威廉 - 维勒姆斯 - 诺弗米蒂特·波恩，德国波恩，德国波恩34 11地球表面动力学研究所，地面动力学，乔兴，洛桑，洛桑，瑞士大学，瑞士大学35 12 12 12 arc卓越中心在澳大利亚生物多样性和澳大利亚，澳大利亚，澳大利亚人，澳大利亚，澳大利亚，澳大利亚，澳大利亚人，澳大利亚人，澳大利亚人，澳大利亚，澳大利亚人，澳大利亚，历史，澳大利亚3月3日*通信：tlaepple@awi.de 39 40