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心脏和血管重塑中的前列腺素
Skip Brass, MD, PhD Associate Dean and Director Rahul Kohli, MD, PhD Associate Director Elizabeth Bhoj, MD, PhD Steering Cmt Member Donita Brady, PhD Steering Cmt Member Horace DeLisser, MD Steering Cmt Member C. Jessica Dine, MD, MHSP Steering Cmt Member Robert Heuckeroth, MD, PhD Steering Cmt Member Audrey Odom John, MD, PhD Steering Cmt Member Max Kelz, MD, PhD Steering Cmt Member Erle Robertson, PhD Steering Cmt Member Mike Atchison, PhD Director, VMD-PhD program Bruce Freedman, VMD, PhD Steering Cmt Member, VMD-PhD program Nicola Mason, B Vet Med, PhD, DACVIM Steering Cmt VMD-PHD计划会员Michael May，博士指导CMT成员，VMD-PHD计划Jennifer Punt，VMD，博士学位指导CMT成员，VMD-PHD计划Susan Volk，VMD，VMD，博士学位CMT CMT CMT CMT，VMD-PHD计划MAGGIE KRALL PLAMEND MAGGIE KRALL MAGGIE KRALL MAGGIE MAGGIE KRALL MAGGIE JILL BAXI NADI NAWI NAWI nw.学位Carina Myers，MSED MD-PHD课程MS副总监Hope Charney，MA行政协调员David Bittner，MA协调员，MD-PHD计划Ameena Atif Atif协调员，VMD-PHD Program
反馈：金融市场和经济活动
* Brunnermeier：普林斯顿大学经济系（电子邮件：markus@princeton.edu）；帕利亚：罗格斯商学院财政与经济学系（电子邮件：dpalia@business.rutgers.edu）； SASTRY：马萨诸塞州理工学院经济系（电子邮件：ksastry@mit.edu）；模拟人生：普林斯顿大学经济系（电子邮件：sims@princeton.edu）。gita gopinath是本文的男女编辑。我们感谢Yuriy Gorodnichenko，Atif Mian，Emil Verner和Claudio Borio以及普林斯顿和纽约联邦储备银行的研讨会参与者的有用评论。SIMS的工作得到了普林斯顿经济政策研究中心的部分支持。†访问https://doi.org/10.1257/aer.20180733访问文章页面以获取其他材料和作者披露声明。
重塑亲近力 - 液化空气集团
出版总监：Benoît Potier。编辑：Alexandra Rocca。出版日期及法定存放日期：2021 年 3 月。照片来源：按出现顺序，第 页1：Audouin Desforges/The Company，第 1 页2：Audouin Desforges/The Company，第 2 页4：Eric Dessons，第 4 页7：Antoine Doyen/Capa 图片，第 7 页9：FatCamera/Getty Images，第 9 页10：Adrien Daste，第 134 页13：vorDa/Getty Images - Luis Alvarez/Getty Images，第 13 页14：Andresr/Getty Images，第页17：Shelyna Long/Getty Images，第 17 页18：Julien Lutt/Capa Pictures-Olga Kolleeny/Capa Pictures-Carlos Crespo/Capa Pictures，第 18 页。 20：Antoine Doyen，第 20 页23：Sophie Loubaton/Capa Pictures，第 23 页24：赵薇，第27：Adrien Daste，页28：Steffen Hoeft，页31：Monty Rakusen Créatif/Getty Images，第 31 页32：Jose Luis Stephens/Getty Images，第 32 页35：FG Trade Créatif，第 35 页3：Adrien Daste，第 3 页39：Gilles Leimdorfer/Interlinks 图片，第 39 页40：托马斯·科尔特西 (Thomas Cortesi)，第 40 页43：托马斯·科尔特西 (Thomas Cortesi)，第45：LedyX/Shutterstock.com，第 45 页46：Todd Leckie/500px/Getty Images，第 46 页48：Sophie Loubaton/Capa Pictures，第 48 页50：Adrien Daste，第 50 页52：Mourad Mokrani，页54：10,000 小时/Getty Images，第 54 页57：Alistair Berg/Getty Images-Mourad Mokrani-Halfpoint Images/Getty Images，第 57 页。 58：Shapecharge/Getty Images - Nora Carol Photography/Getty Images - Mourad Mokrani，第 58 页。 61：农杆菌/Getty Images-Portra/Getty Images，第 61 页63：Tim Robberts/Getty Images，第 63 页65：Adrien Daste - 液化空气 - Sanjeri - Olivier Fernandez/iStock - Thomas Cortesi - Alexandre Martin Aldavert，第 65 页。 72：奥杜安·德斯福日/公司。设计与制作：（参考: ALRA020)。
创新网络与研发分配∗ - Ernest Liu
∗ 之前发布的名称是“创新网络和创新政策”。我们感谢 Chad Jones（编辑）、三位匿名审稿人、Philippe Aghion、Manuel Amador、Paul Antras、David Atkin、Salome Baslandze、Ariel Burstein、Lorenzo Caliendo、Vasco Carvalho、Ben Golub、Jill Grennan、Matt Jackson、Ben Jones、Chad Jones、Hugo Hopen-hayn、Bill Kerr、Pete Klenow、Sam Kortum、Atif Mian、Ezra Field、Bruno Pelligrino、Alessandra Peter、Stephen Redding、Peter Schott、Kjetil Storesletten、Alireza Tahbaz-Salehi、Aleh Tsyvinski、John Van Reenen、Jaume Ventura、Heidi Williams 和 Kei-Mu Yi 提供的有益反馈。我们还感谢许多研讨会和会议参与者的见解和评论。 Xugan Chen、Tianyu Fan 和 Daojing Zhai 提供了出色的研究协助。 † 普林斯顿大学经济学系和 NBER，ernestliu@princeton.edu。 ‡ 耶鲁大学管理学院和 NBER。
OHSU公共董事会会议，星期四...
o我们在9月向您介绍的学术自由政策已由博士审查。Chisholm-Burns和David Robinson。下一步包括将更新的草稿发送给参议院和其他利益相关者以获取反馈。目标是在中旬获得政策咨询委员会的批准。o教师绩效改进计划和渐进纪律程序的草案已由参议员和医师咨询委员会成员组成。建议的过程和计划模板的草案已准备好由参议院，教务长办公室和人力资源审查。•在线培训模块评论：教职员工每年都会增加所需在线学习模块的负担增加，这些模块需要许多工作时间才能完成。教师参议院将努力确定教师的年度培训要求，了解每个培训课程的目标，并了解正在收集哪些指标以证明有效性。•遗产：我们在上次董事会会议上报告说，参议院教师召集了一个专注于与遗产的潜在融合的工作组。工作组已与Atif Zaman博士建立联系，以确定教师如何合作以告知整合工作。特别：
atif/参考：Ramaha，N。T. A.＆Al-Dujaili，S。I.（2023）。使用机器学习与深度学习的糖尿病性视网膜病变诊断。欧洲日记植物油分馏
植物油的分馏技术对于修改油的理化特性并获得特定应用的优化分数至关重要。这些技术使脂肪可以根据其甘油三酸酯组成的不同熔点分离为分数（Kellens等，2007）。干燥（直接），溶剂（溶剂）和洗涤剂（表面活性剂）分级技术被确定为主要分级技术，而干分馏被认为是使用最广泛和环保的方法。该技术涉及以控制的方式冷却油，然后通过机械过滤将其分离成固体（stearin）和液体（油蛋白）级分（Timms，2005）。干分馏过程被广泛使用，尤其是在棕榈油行业，允许有价值的
1918 年流感的证据
作者感谢美联储委员会、SAECEN、虚拟金融和经济会议、VMACS、智利中央银行、秘鲁中央储备银行、斯坦福商学院、科隆大学、欧洲宏观史、麻省理工学院、HELP 网络研讨会、ASSA 2021 年年会、2022 年世界经济史大会和世界银行的研讨会参与者，以及 Natalie Cox、Andrew Bossie、Casper Worm Hansen、Victoria Gierok、Eric Hilt (编辑)、Simon Jaeger、Aart Kraay、Sam Langfield、Atif Mian、Kris Mitchener、Karsten Müller、Alex Navarro、Michala Riis-Vestergaard、Ole Risager、Hugh Rockoff、Paul Schempp、François Velde、Dorte Verner 和三位匿名审稿人的宝贵意见。Fanwen Zhu 提供了出色的研究协助，我们感谢 Hayley Mink 在研究历史报纸文章方面的帮助。我们感谢 Alex Navarro 和 Howard Markel 分享他们城市级的 NPI 日期列表，以及 Casper Worm Hansen 分享城市级公共支出数据。
一次性多址信道模拟
Abstract —We consider the problem of simulating a two- sender multiple access channel (MAC) for fixed product inputs, where each sender transmits a message to the decoder over a rate-limited noiseless link based on its input and unlimited randomness shared with the decoder. As our main contribution, we characterize the one-shot communication cost region via almost-matching inner and outer bounds phrased in terms of the smooth max-information of the channel. The achievability relies on a rejection-sampling algorithm to simulate a quantization channel between each sender and decoder, and producing the final output based on the output of these intermediate channels. The converse follows via information-spectrum based arguments relating operational quantities to information measures. Our one-shot results recover the single-letter asymptotic rate region for MAC simulation with fixed, independent and identically distributed product inputs, that was obtained in [Kurri et al. , IEEE Transactions on Information Theory 68, 7575 (2022)]. We extend our result to quantum-to-classical channels with a separable decomposition [Atif et al. , IEEE Transactions on Information Theory 68, 1085 (2022)], for which we obtain a similar characterization.
糖尿病与急性胰腺炎及其机制相关 (DREAM) 研究的原理和设计：来自急性胰腺炎 1 型糖尿病联盟 (T1DAPC) 的前瞻性队列研究
Phil A. Hart，医学博士1，Georgios I. Papachristou，医学博士，博士，沃尔特·G·帕克，MD 2，Anne-Marie Dyer，MS 3，Vernon M. Chinchilli，PhD 3，Elham Afghani，MD 4，M.D. 1，Kathleen M. Dungan，医学博士7，Jeffrey J. Easler，MD 8，Evan L. Fogel，MD，MSC 8，Carla J. Greenbaum，MD 9，Rita R.Kalyani，MD，MHS 10，MHS 10，Murray Korc，M. Lee, MD 1 、Jennifer L. Maranki, MD 15 、Stephen J. Pandol, MD 16 、Anna Evans Phillips, MD 17 、Jose Serrano, MD, PhD 5 、Vikesh K. Singh, MD, MSc 4 、Cate Speake, PhD 9 、Temel Tirkes, MD 18 、Frederico GS Toledo, MD 19 、Guru Trikudanathan, MD 20 、Santhi Swaroop Vege, MD 21 、Ming Wang, PhD 3 、Cemal Yazici, MD 22 、Atif Zaheer, MD 23 、Christopher E. Forsmark, MD 24 、Melena D. Bellin, MD 25 、Dhiraj Yadav, MD, MPH 26 代表 1 型糖尿病急性胰腺炎联盟 (T1DAPC)
（第三届学术研究前沿国际会议 ICFAR 2024，2024 年 6 月 15-16 日）ATIF/参考：Karimi, MU、Abubakar, SM、Mustafa, SJ 和 Ahmad, B.（2024 年）。人工智能和机器学习算法简介：综述。国际先进自然科学与工程研究杂志，8(5)，30-34。摘要——本文广泛概述了人工智能 (AI) 和机器学习 (ML) 算法及其跨学科性质以彻底改变任何领域，讨论了它们的发展、基础、应用和挑战。人工智能和机器学习技术已经彻底改变了各个行业，推动了各个领域的创新和效率。本文探讨了人工智能和机器学习的多学科性质，强调了它们在分析大数据集、做出预测和自动化决策过程方面的重要性。它追溯了人工智能的历史里程碑，从艾伦图灵的开创性工作到深度学习和神经网络的兴起。本文介绍了机器学习算法的基础知识，包括监督学习、无监督学习和强化学习，以及它们在医疗保健、金融、工程、交通和电子商务中的实际应用。此外，本文还讨论了人工智能和机器学习技术面临的关键挑战，例如不确定性、算法选择复杂性和过度拟合，强调了持续研究和跨学科合作在应对这些挑战方面的重要性。本文的最终目标是加强人工智能和机器学习技术在塑造智能人工智能和机器学习驱动系统和智能社会的未来方面的范式改变潜力。
（第三届学术研究前沿国际会议 ICFAR 2024，2024 年 6 月 15-16 日）ATIF/参考：Karimi, MU、Abubakar, SM、Mustafa, SJ 和 Ahmad, B.（2024 年）。人工智能和机器学习算法简介：综述。国际先进自然科学与工程研究杂志，8(5)，30-34。摘要——本文广泛概述了人工智能 (AI) 和机器学习 (ML) 算法及其跨学科性质以彻底改变任何领域，讨论了它们的发展、基础、应用和挑战。人工智能和机器学习技术已经彻底改变了各个行业，推动了各个领域的创新和效率。本文探讨了人工智能和机器学习的多学科性质，强调了它们在分析大数据集、做出预测和自动化决策过程方面的重要性。它追溯了人工智能的历史里程碑，从艾伦图灵的开创性工作到深度学习和神经网络的兴起。本文介绍了机器学习算法的基础知识，包括监督学习、无监督学习和强化学习，以及它们在医疗保健、金融、工程、交通和电子商务中的实际应用。此外，本文还讨论了人工智能和机器学习技术面临的关键挑战，例如不确定性、算法选择复杂性和过度拟合，强调了持续研究和跨学科合作在应对这些挑战方面的重要性。本文的最终目标是加强人工智能和机器学习技术在塑造智能人工智能和机器学习驱动系统和智能社会的未来方面的范式改变潜力。