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Graniten Flexline应用：水泡
这个Graniten Flexline示例，通过使用合作伙伴SEPHA的技术来处理从材料中形成水泡的主要/辅助包装步骤。一旦形成，水泡就会充满注射器，小瓶，片剂等，并通过在顶部密封盖子箔来封闭。作为起泡过程的最后一步，残留物被切开，并且准备好的水泡可以进一步包装。
批准G Alley证明
宫颈癌仍然是一项重大的全球健康挑战，持续感染了人类乳头瘤病毒（HPV）类型，被确定为其发育必要条件。HPV疫苗已成为预防癌前生殖器病变和与特定HPV类型相关的宫颈癌的关键工具。近年来，美国，欧洲和澳大利亚的领先肿瘤学和妇科学会发布了临床指南，旨在优化基于人群的HPV疫苗接种计划的实施。本叙事评论综合了针对HPV疫苗接种计划的关键建议，重点介绍了2019年至2024年之间发布的指南。总共分析了16个准则，揭示了对儿童接种疫苗的一致支持（理想情况下是在15岁之前），以确保在性活动之前进行保护。大多数建议强调了男孩和男孩的疫苗接种，9值Gardasil 9疫苗被确定为首选选择。在2022年达到了一个重大的里程碑，当时世界卫生组织Pro提出了一种单剂量方案作为一种有效的策略，从而为公共卫生可及性和计划效率提供了潜在的好处。本文旨在审查和比较针对人类乳头状病毒疫苗接种计划的当前国际指南。
致电申请2025 - 研究员主管
寻求博士后研究饮食 - 微生物免疫轴。宿主实验室（在D'Immunologie等中心内疾病感染性，INSERM U1135）研究环境暴露，肠道微生物群和宿主免疫之间的相互作用，以了解健康的肠道微生物稳态和人类生理病理学。我们旨在解释适应性免疫在肠道菌群稳态上的作用，尤其强调微生物群特异性免疫球蛋白A（免疫 - 微生物蛋白）。我们试图鉴定具有免疫调节特性的饮食代谢产物，并将其与肠道菌群组成和免疫微生物群相关联。我们研究异常肠道菌群组成，肠道免疫和人类病理生理学（例如肥胖和过敏）之间的关系。在马丁·拉尔森（Martin Larsen）博士（团队负责人）的指导下，候选人有望制定一项研究项目建议，该计划将主持人实验室（www.immulab.fr）的利益结合起来和候选人的专业知识。关键字
2025年申请征集——研究员主管
视觉研究所汇集了近300名研究人员，他们分布在18个专门研究眼科病理学的研究单位。这些单位处于科学创新的前沿，开展转化研究，旨在开发用于预防、诊断和治疗这些病理学的尖端技术解决方案和治疗创新。视觉研究所的团队围绕五大战略研究方向，涵盖从视觉分子生理学到创新治疗方法等广泛领域。
致电申请2025 - 研究员主管
巴斯德实验室（加工d'activationsélectifpar d'Energie uni-électroniqueou辐射）是成立于2000年的联合CNRS-SU研究单元。其研究活动以化学反应性的物理化学方法为中心，旨在理解和探测分子机制，以开发利用这些功能的原始系统。为了实现这一目标，实验室借鉴了电化学，光化学，微流体和生物技术以及理论和仿真方面的广泛技能。应用程序涵盖了各种领域，从材料到现场审问生活系统。
致电申请2025 - 研究员主管
植物圈被定义为光合作用和异养微生物的缔合，是一种产生有毒花朵的短暂生态系统，对于这种机制仍然很熟悉。在这里，我们将基于以前的可栽培植物圈的努力，以Erlen量表重建组合。因此，我们将调节分类学丰富度，确定每个合作伙伴的代谢潜力，并通过使用metag2metabo软件重建代谢网络来合作。关键字
请致电2025年申请 - 研究员
Locean对海洋的物理和生物地球化学过程进行研究及其在与海洋生态系统相互作用中的气候中的作用。其团队在国际水平上得到广泛认可，在各种空间和时间尺度上工作，以更好地了解气候系统内的海洋动态和变化，以及现在的过去和未来趋势。他们还有助于原位和空间的分析，建模和观察方法以及系统的海洋观察。
引导您的AI旅程
本文概述了从头开始学习人工智能（AI）的详尽，逐步的方法。它首先阐明目标和范围，然后回顾基本的AI文献来建立基本的概念和框架。常规编程和AI之间的比较分析突出了指令，数据使用，适应性和决策的关键区别。接下来，本文综合了批判性术语，解释了诸如监督和无监督学习，深度学习和自然语言处理之类的方法如何适合更广泛的AI生态系统。认识到诸如数据安全，透明度和偏见之类的挑战，概述了专业技术（提高工程，及时调整，检索增强的生成以及对大型语言模型的微调），以帮助学生和实践者有效地解决复杂的任务。此外，本文还探讨了AI代理，利用自主权和学习能力来改变各个部门的客户服务和决策。实用的最佳实践和现实世界实例指导新移民，以制定有效的提示，管理计算资源以及将AI工具与组织目标保持一致。最终，读者通过考虑绩效需求，数据质量和道德约束来负责任地导航和实施AI。这种结构化的增量方法确保了理解AI不断发展的景观的坚实基础，从而将学习者定位为未来的进步。通过精心遵循这些步骤，学习者有信心构建AI解决方案
PSYC 4301 A/5804 A - 评估的临床方法和
本课程旨在为临床评估和对物质使用障碍的心理治疗中的当代最佳实践提供4年的本科生和研究生的介绍，并特别关注有问题的酒精和其他药物的使用。通过同步课程会议（需要出勤）和异步在线讲座组件在线交付，这种经验将为学生提供现实的概述，了解对物质使用障碍的心理社会心理治疗涉及的责任和干预措施。主题包括筛选和评估工具和实践，干预方法以及复发管理。该课程旨在高度互动和参与性：需要积极的学生参与。在课程中，在选定点的角色扮演和临床场景中讨论和实践将有助于初步发展基本的临床和咨询技能。如上所述，需要每周两次同步课程参加。注意：本课程使用社会心理观点。这不是神经心理学或心理药理学课程。
降雨估算的机器学习方法
为了解决这些问题，这项工作提出了一种基于机器学习的方法，该方法可以结合来自各种遥感测量值的数据，并使用基于集合方法的分类器进行降雨估算。建议的方法在计算上比插值技术便宜，允许集成异质数据源，并在不可用的RGS的情况下提供了准确的降雨估计。它还利用了RG的高定量精度以及雷达和卫星保证的空间模式识别。所提出的方法提供了不可用的RG的降雨量的准确估计值，可以整合利用RGS的高定量精度和通过雷达和卫星确保的空间模式识别的异质数据源的整合，并且比插入方法的计算范围更低。在有关意大利地区Calabria的实际数据上进行的实验结果，与Kriging与Kriging与外部漂移（KED）相比，在降雨估计领域中得到了公认的方法，这在检测概率（0.58 versus versus versus versus误差）和均值误差（0.11 vers 0.15 vers 0.15）方面显示出显着改善。