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简历 - Benoit Scherrer
期刊论文 • B. Scherrer、F. Forbes、C. Garbay、M. Dojat，《用于组织和结构脑分割的分布式局部 MRF 模型》，IEEE 医学成像学报，28(8)，1296-1307，2009。 • B. Scherrer、M. Dojat、F. Forbes、C. Garbay，《基于马尔可夫模型的分割的代理化：应用于 MRI 脑扫描》，《医学人工智能 (AIM)》，46(1)，81-95，2009 章节书 • Scherrer B、Forbes F、Garbay C 和 Dojat M，《基于分布式马尔可夫代理的 MR 脑扫描组织和结构分割的联合贝叶斯框架》。在：I. Bichindaritz 和 L. Jain 编辑，《医疗计算智能》。 Springer-Verlag，柏林，309，81-101，2010。同行评审会议论文及论文集 • B. Scherrer、SK Warfield，面向临床实践的精确多纤维评估策略，2011 年 IEEE 国际生物医学成像研讨会 (ISBI) 论文集，芝加哥，2011 年，即将出版 • B. Scherrer、SK Warfield，多张量模型为什么需要多个 b 值。使用约束对数欧几里得模型进行评估，载于 2010 年 IEEE 国际生物医学成像研讨会 (ISBI) 论文集，鹿特丹，2010 年，1389-1392 • B. Scherrer、F. Forbes、M. Dojat，一种将局部配准与稳健组织和结构分割相结合的条件随机场方法，载于第 11 届医学图像计算和计算机辅助干预国际会议 (MICCAI) 论文集，Springer-Verlag Berlin，2009 年，540-548 • B. Scherrer、F. Forbes、C. Garbay、M. Dojat，用于 MR 脑部扫描组织和结构分割的完全贝叶斯联合模型，载于第 11 届医学图像计算和计算机辅助干预国际会议 (MICCAI) 论文集， Springer-Verlag Berlin，2008 年，p1066-1074 *青年研究员奖*
Benoit J GENTIL 博士，蒙特利尔，2023 年 10 月 30 日......
合作：我们已与Graham博士的研究小组（萨斯喀彻温大学，由ARSACS基金会资助）取得联系，目前正与其团队合作，提供Sacs-/-和Sacs+/+小鼠的大脑样本，并对ARSACS受影响的大脑结构进行重要分析，以了解金属在ARSACS中的作用。研究结果将于2023年10月的ARSACS研讨会上发表。引言：ARSACS基金会多年来一直支持我们的研究。在基金会的支持下，我们能够构建该疾病的细胞模型（源自基因敲除小鼠的神经元模型），并识别出病理特征性的细胞表型和分子生物标志物。开发生物标志物并了解sacsin的作用是制定治疗策略的关键一步。因此，我们发表了一篇奠基性文章《在共济失调ARSACS中突变的Sacsin调节中间丝蛋白》。
可持续供应链预防和治疗：整合绿色物流耐心Okpeke Paul 1*，Anate Benoit Nicaise Abbey 2，
摘要本文研究了将绿色物流集成到医疗保健供应链中，以提高疾病预防和治疗的可持续性和效率。关键主题包括可持续供应链的定义和原理，绿色物流在医疗保健中的重要性以及整合策略。挑战诸如经济障碍和法规复杂性之类的挑战以及技术进步和支持政策所带来的机会。 最佳实践突出显示包括减少废物，节能运输以及采用可再生能源。 对决策者的建议强调需要激励和法规来促进可持续实践，同时鼓励从业者优先考虑采购和运营决策的可持续性。 未来的研究应着重于推进技术创新，并发展有韧性和对环境负责的医疗保健物流框架。 关键词：可持续供应链，绿色物流，医疗保健，可持续性，政策影响挑战诸如经济障碍和法规复杂性之类的挑战以及技术进步和支持政策所带来的机会。最佳实践突出显示包括减少废物，节能运输以及采用可再生能源。对决策者的建议强调需要激励和法规来促进可持续实践，同时鼓励从业者优先考虑采购和运营决策的可持续性。未来的研究应着重于推进技术创新，并发展有韧性和对环境负责的医疗保健物流框架。关键词：可持续供应链，绿色物流，医疗保健，可持续性，政策影响
应用生物医学的科学硕士 - 新加坡
•PNG Chin Wen（PCW）：Micpcw @nus.ate.sg•Chin Wei Xin（CWX）：micchwx@nus.ate。 Benoit（Bonotit）：Ommalerat @ nus.adu.sg•Tang Wei（TW）：Wig Rukie.dealwis @ sits。
Lauren Waterburg -ESEC教师 div>
Sanchez Ramirez，J。，Coussement，K.，De Caigny，A.，Benoit，D.，Waardenburg，L。和E. Guliyev（2023）。 要使用还是不使用？ 合并了B2B流失预测建模的使用数据。 在：算法第54届决策科学研究所（摘要）的会议录，亚特兰大（美国），11月18日至20日（2023年）。 决策科学研究所。Sanchez Ramirez，J。，Coussement，K.，De Caigny，A.，Benoit，D.，Waardenburg，L。和E. Guliyev（2023）。要使用还是不使用？合并了B2B流失预测建模的使用数据。在：算法第54届决策科学研究所（摘要）的会议录，亚特兰大（美国），11月18日至20日（2023年）。决策科学研究所。
Ioannis Antonopoulos、Valentin Robu、Benoit Couraud、Desen Kirli、Sonam Norbu 等人。人工智能和机器学习方法在能源需求侧响应中的应用：系统评价。《可再生和可持续能源评论》，2020 年，130，第 109899 页。�10.1016/j.rser.2020.109899�。�hal- 03601421�
随着间歇性可再生能源发电在能源结构中的占比不断增加以及负载类型更加不稳定（如电动汽车充电），近年来人们对能源需求侧响应 (DR) 的兴趣日益浓厚。需求侧响应计划被认为能够以经济高效的方式提供所需的灵活性，从而提高能源系统的可靠性。大规模需求侧响应服务的需求通常由需求侧响应聚合器来满足，即提供聚合服务并充当系统运营商和最终消费者之间的中介的实体。需求侧响应相关任务的高度复杂性，加上它们对大规模数据的使用以及对近乎实时决策的频繁需求，意味着人工智能 (AI) 和机器学习 (ML)——人工智能的一个分支——最近已成为实现需求侧响应的核心技术。人工智能方法可用于应对各种挑战，包括选择最佳消费者响应集、了解他们的属性和偏好、动态定价、设备调度和控制、学习如何激励需求响应计划的参与者以及如何以公平和经济高效的方式奖励他们。本文基于对 160 多篇论文（发表于 2009 年至 2019 年之间）、40 家公司和商业计划以及 21 个大型项目的系统回顾，概述了用于需求响应应用的人工智能方法。这些论文根据所使用的人工智能/机器学习算法和能源需求响应的应用领域进行分类。接下来，介绍了商业计划（包括初创公司和老牌公司）和大型创新项目，其中人工智能方法已用于能源需求响应。本文最后讨论了所审查的人工智能技术在不同需求响应任务中的优势和潜在局限性，并概述了这一快速增长领域未来研究的方向。
使用MRS Data
Anouar Kherchouche，Olfa Ben Ahmed，Carole Guillevin，Benoit Tremblais，Adrien Julian等。使用MRS数据，注意引导的神经网络，用于早期痴呆症检测。计算机化医学成像和图形，2022，99，pp.102074。10.1016/j.compmedimag.2022.102074。hal- 03684564
不完整的谱系分类解释了在四种西欧蚱hoppers（Orthoptera：acrididae：chorthippus）的辐射中DNA条形码低的性能
Benoit Nabholz。不完整的谱系分类解释了四种西欧蚱hoppers的辐射中DNA条形码的低性能（Orthoptera：Acrididae：Chorthippus）。林尼社会生物学杂志，2023年，10.1093/biolinnean/blad106。hal-04192161
转录移码导致蛋白质过敏
最初发表于：Thouvenot, Benoit；Roitel, Olivier；Tomasina, Julie；等人；Favrot, Claude (2020)。转录移码导致蛋白质过敏性。《临床研究杂志》，130(10):5477-5492。DOI：https://doi.org/10.1172/jci126275