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ABDR 2023 年 3 月至 7 月.pdf - 肯特学术资料库
生物经济，即利用生物技术和生物资源为所有经济部门提供信息、产品、流程和服务，是解决各种全球和地方问题的关键。过去几年，全球生物经济战略取得了重大发展：2021 年 10 月，世界生物经济论坛首次由全球南方国家巴西主办，这是一个分享以生物为基础的负责任创新理念以促进循环生物经济的全球平台。论坛结束时，巴西帕拉州州长还推出了巴西首个专门的生物战略（世界生物经济论坛，2021 年）。几个月后，即 2022 年 5 月，中国推出了首个国家生物经济五年计划，目标是将该行业的价值提高到 22 万亿元人民币（3.3 万亿美元）（欧阳，2022 年）。在英国，除了其创新战略和英国基因组实施计划外，其人类受精与胚胎学管理局还继续“为未来做好准备”其立法（DSIT 和 DBEIS，2021 年；生命科学办公室等，2021 年，Devlin，2022 年）。2022 年 9 月，拜登总统签署了《关于推进生物技术和生物制造创新的行政命令》（白宫，2022 年）。2023 年 4 月，印度生物技术部 (DBT) 发布了《2022 年生物经济报告》（BIRAC，2022 年），预计到 2030 年生物经济对 GDP 的贡献将从目前的 2.6% 跃升至近 5%。
lbdr Jake O'Hara
这是圣诞节假期之前的最后一条消息，我想承认大家生成的一年。我的最后一栏确实谈到了一种思维方式以及使业余爱好者与专业人士分开的行动。这个概念与规模，规模或能力无关，而是我们将思想推向专业卓越的方式。一周前在毛利人28营Pōwhiri提醒我，协议和本金（KAWA），任务和标准程序（Tikanga）如何和谐地运作。他们对军队执行任务，标准和战术执行的方式也有类似的对称性。在MARAE任务上是指导的，并且经常在长者的指导下进行。kaiwero - 勇士的挑战，这是Haukāingakaikaranga当天的第一次呼吁，熟练的扬声器的演讲或Whaikorero的责任，直到厨师，服务器，歌手，歌手和清洁工。每个人都有工作！
BDR新闻 - 痴呆症研究的大脑 -
痴呆症研究（BDR）的大脑与学术研究人员以及药品和生物工业合作。我们能够提供一种罕见的评估数据和遗传信息的资源，以及以血液样本，脑组织和干细胞形式的人类组织。这使BDR处于挑战的最前沿，以开发新的治疗方法，以及我们与来自世界各地的研究人员合作的意愿和能力，这使BDR对这一全球努力的贡献扩大了。迄今为止，已向24个国家的研究人员派出了超过56,000个BDR脑组织样本。，只有2,605个样本被发送给商业公司，占总数的不到5％，但我们知道，如果我们要解决痴呆症并开发未来的治疗方案，那么协作是必须的。
SBDRC 科学研讨会和培训生休养所
宾夕法尼亚大学皮肤健康学院 (PASH) 是一个针对费城高中学生的科学推广计划。PASH 由 SBDRC 赞助，目前已进入第 7 个年头。今年我们的周六学院于 3 月的每个周六开课，我们很高兴能与 12 位有抱负的皮肤生物学家一起工作。所有成功完成周六课程的学生都受邀通过推广、教育和研究计划 (OER) 申请暑期实习。今天，我们很高兴欢迎三名前 PASH 学生和 2022 年 OER 实习生回到宾夕法尼亚大学，在 2023 年 SBDRC 科学研讨会和培训生静修会上展示他们的暑期研究。我们希望您能花点时间与这些有抱负的年轻科学家见面，讨论他们的研究。
NPBDREG：使用基于非参数贝叶斯深度学习的方法进行微分同胚脑 MRI 配准中的不确定性评估
基于深度神经网络 (DNN) 的图像配准算法中的不确定性量化在图像配准算法用于临床应用（例如手术规划、术中指导、病情进展或治疗效果的纵向监测）以及面向研究的处理流程中起着至关重要的作用。当前用于基于 DNN 的图像配准算法中不确定性估计的方法可能会导致次优临床决策，因为对于假设的配准潜在空间参数分布的配准词干的不确定性估计可能不准确。我们引入了 NPBDREG，这是一种完全非参数贝叶斯框架，用于基于 DNN 的可变形图像配准中的不确定性估计，它结合了 Adam 优化器和随机梯度朗之万动力学 (SGLD)，通过后验采样来表征底层后验分布。因此，它有可能提供与分布外数据的存在高度相关的不确定性估计。我们使用来自四个公开数据库（MGH10、CMUC12、ISBR18 和 LPBA40）的 390 个图像对，证明了 NPB-DREG 与基线概率 VoxelMorph 模型 (PrVXM) 相比在脑部 MRI 图像配准方面的附加值。NPBDREG 显示预测不确定性与分布外数据的相关性更好（r > 0.95 vs. r < 0.5），并且配准准确度提高了 ∼ 7.3%（Dice 分数，0.74 vs. 0.69，p ≪ 0.01），配准平滑度提高了 ∼ 18%（变形场中的褶皱百分比，0.014 vs. 0.017，p ≪ 0.01）。最后，与基线 PrVXM 方法相比，NPBDREG 对受混合结构噪声破坏的数据表现出更好的泛化能力（Dice 得分为 0.73 对 0.69，p≪0.01）。
BDR6133 1CH 直流电机驱动器
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