XiaoMi-AI文件搜索系统
World File Search SystemCarl
受过训练的免疫力-Archimer
在大规模死亡事件事件列表之后补充数据补充数据1 |贝叶斯模型性能概述。此表总结了我们11个模型的输出性能，呈现了每个模型的总体准确性，并伴随着错误估计和可靠的间隔，为2.5％和97.5％。另外，还提供了以2.5％和97.5％的置信度水平的值，错误估计和可靠的间隔的详细类别特定估计值。模型（11）扰动代表贝叶斯通用线性模型，并根据时间表中观察到的FES的平均FES数量显示估计值。更多有关材料和方法的信息。补充数据2 |受其相应特征类别影响的物种列表。已报告并根据其喂养活性，最大寿命，殖民地，形态形式，碳存储，能量资源，大小，生长速率，钙化和运动性来表征和表征。对于每个物种，分类学已报告。来源在数据集列中列出。补充表2提供了有关特征类别的更多信息。
卡洛斯·加西亚·马特奥 - 文件日期 - CVN | - FECYT
2000 年，我在纳瓦拉大学获得理学博士学位，在 CEIT 的 JM Rodriguez Ibabe 教授指导下完成了我的论文。我的研究重点是钒合金钢的温锻工艺，特别是钒沉淀在再结晶和微观结构强化中的作用。这项工作获得了第 41 届机械加工和钢铁加工会议的奖项以及 2000 年的钒奖。2000 年至 2003 年，我在剑桥大学由 Bhadeshia 爵士教授领导的相变小组担任研究员。在那里，我开发了新一代低温纳米结构贝氏体钢，通过设计高 C-高 Si 钢（其微观结构由纳米级贝氏体铁素体和富碳奥氏体组成），显著提高了拉伸强度和韧性。自 2003 年以来，我一直在 MATERALIA、CENIM 研究贝氏体微观结构。我的工作涵盖详细的微观结构表征、理解原子机制以及将微观结构特征与机械性能关联起来。这项研究得到了国际合作和行业伙伴关系的支持，获得了 Vanadium Award（2008 年）和 Cook/Ablett Award（2015 年）的认可。我协调并参与了 16 多个欧洲和西班牙研究项目，为 25 多个其他项目做出了贡献。我的出版物包括 153 篇 JCR 列出的论文（Q1 中的 56%）和 17 个书籍章节，引用次数超过 6700 次（Scopus），h 指数为 49。我指导了六篇博士论文、19 篇期末成绩和硕士论文，以及 25 多个实习，并发表了 40 多次受邀演讲。自 2019 年以来，我在 EUROMAT 会议上组织了一场关于先进钢铁的研讨会。我是《材料》、《金属》和《材料科学与工程进展》的编委会成员，拥有超过 300 份 WoS 认证的同行评审。此外，我还参加了各种国家和国际科学委员会，包括 AEI-Spain、SFI、UEFISCDI 和 NCN。目前，我领导 CENIM 的相变实验室，为冶金科学及其工业应用的进步做出贡献。
卡尔顿大学 BUSI 4414A 商业分析顶点课程
BUSI 4414A 商业分析顶点课程 [0.5 学分] 这是商业分析专业的顶点课程。本课程旨在成为该专业的顶点课程，让学生开展一个主要的 BA 项目，同时通过研究一系列高级/专业主题来完善他们的知识。先决条件 BA 专业/流四年级，并成功完成 BA 专业/流要求中的所有 3000 级课程。退课政策 退学截止日期遵循卡尔顿大学规定的日期：https://calendar.carleton.ca/academicyear/ 退课并全额费用调整的截止日期为 2025 年 1 月 31 日。退学全部秋季课程的最后一天是 2025 年 3 月 15 日。
就业报告2024 |卡尔森管理学院
我们仍然专注于包容性招聘，以确保每个学生在整个求职过程中都受到我们的员工和雇主的欢迎和支持。我们很高兴看到我们招募合作伙伴参与全年举行的反偏见和包容性招聘培训的大力参与。我们启动了卡尔森包容性雇主计划的两个部分，欢迎70多名招募合作伙伴，以帮助确保他们的招聘和入职过程对所有卡尔森学生都具有包容性和公平性。该计划改变了招聘人员如何撰写职位描述，参与校园并处理面试问题。它还影响了他们在入职期间与新员工交流的方式。
课程
Teaching activity Master Courses 2024-present: Full Professor – Course Holder (‘Titolare') of Histology and Embryology (BIOS-13/A, former BIO/17) - Course in Medicine and Surgery - University of Torino (Turin, Italy) 2002-2024: Associate Professor – Course Holder (‘Titolare') of Histology and Embryology (BIO/17) - Course in Medicine and Surgery - University of Torino （意大利都灵）–N。监督的MD论文：2。1995-2001：助理教授 - 组织学和胚胎学课程（BIO/17） - 医学与外科课程 - 都灵大学（意大利都灵）。2019年至今：硕士论文主管 - 癌症干细胞的实验室课程持有人（Tirocinio） - 医学生物技术硕士课程 - 都灵大学（意大利都灵）。n。有监督的大师论文：6。博士课程和毕业后硕士2008年至今：教职员工（课程持有者和博士学位论文主管） - 分子医学博士学位课程（细胞科学与技术） - 都灵大学（意大利都灵）。n。监督博士学位论文：6。2001-2007：教职员工（博士学位论文主管） - 细胞科学和技术博士学位课程 - 医学院 - 都灵大学（意大利都灵）。n。监督博士学位论文：4。2018年至今：教职员工（课程持有者和博士学位论文主管） - 癌症干细胞作为治疗靶标课程 - 医学院医学院MD/PHD课程 - 多星大学（意大利都灵）。n。有监督的学生：2。2023年至今：共同服务 - 分子医学国际博士学位课程 - Vita-Salute San Raffaele大学（意大利米兰）。n。共同监督学生：2。2019-2022：共同服务 - 分子和实验医学博士学位课程 - 人类大学（Rozzano，意大利米兰）。n。共同监督学生：1。2006-2009：教职员工（教学协调员和课程持有人） - 分子肿瘤学后毕业硕士 - 都灵大学。
b"作者姓名：Divyanshu Tak 1,2, ；Biniam A. Garomsa 1,2 ；Tafadzwa L. Chaunzwa 1,2,10 ；Anna Zapaishchykova 1,2, ；Juan Carlos Climent Pardo 1,2 ；Zezhong Ye 1,2, ；John Zielke 1,2 ；Yashwanth Ravipati 1,2 ；Sri Vajapeyam 4 ；Ceilidh Smith 2 ；Kevin X.Liu 4 ；Pratiti Bandopadhayay 4,5 ；Sabine Mueller 9 ；黄蒙德4,5,11; Tina Y. Poussaint 4,5；Benjamin H. Kann 1,2,5 * 作者隶属关系：1. 哈佛医学院麻省总医院医学人工智能 (AIM) 项目，美国马萨诸塞州波士顿 2. 哈佛医学院丹娜—法伯癌症研究所和布莱根妇女医院放射肿瘤学系，美国马萨诸塞州波士顿 3. 马斯特里赫特大学 CARIM & GROW 放射学和核医学系，荷兰马斯特里赫特 4. 波士顿儿童医院，美国马萨诸塞州波士顿 5. 丹娜—法伯癌症研究所，美国马萨诸塞州波士顿 6. 密歇根州立大学，美国密歇根州东兰辛 7. 费城儿童医院，美国费城 8. 宾夕法尼亚大学，美国宾夕法尼亚州 9. 加利福尼亚大学神经内科、神经外科和儿科系，美国旧金山 10. 纪念斯隆凯特琳癌症中心中心，纽约，美国 11. 哈佛医学院布莱根妇女医院放射科，马萨诸塞州波士顿。 * 通讯作者 通讯地址：Benjamin H. Kann，医学博士 医学人工智能 (AIM) 项目，麻省总医院布莱根，哈佛医学院，221 Longwood Avenue，Ste 442，波士顿，马萨诸塞州 02115，美国 电子邮件：Benjamin_Kann@dfci.harvard.edu 摘要 应用于脑磁共振成像 (MRI) 的人工智能 (AI) 有可能改善疾病的诊断和管理，但需要具有可泛化知识的算法，以便在各种临床场景中表现良好。到目前为止，该领域受到有限的训练数据和特定于任务的模型的限制，这些模型不能很好地应用于患者群体和医疗任务。基础模型通过利用自我监督学习、预训练和有针对性的适应，提出了一个有前途的范例来克服这些限制。在这里，我们介绍了脑成像自适应核心 (BrainIAC)，这是一种新颖的基础模型，旨在从未标记的脑 MRI 数据中学习广义表示，并作为各种下游应用适应的核心基础。我们在 48,519 个脑 MRI 上进行了广泛任务的训练和验证，证明 BrainIAC 优于局部监督训练和其他预训练模型，特别是在低数据设置和高难度任务中，允许在其他不可行的情况下应用。
b"作者姓名：Divyanshu Tak 1,2, ；Biniam A. Garomsa 1,2 ；Tafadzwa L. Chaunzwa 1,2,10 ；Anna Zapaishchykova 1,2, ；Juan Carlos Climent Pardo 1,2 ；Zezhong Ye 1,2, ；John Zielke 1,2 ；Yashwanth Ravipati 1,2 ；Sri Vajapeyam 4 ；Ceilidh Smith 2 ；Kevin X.Liu 4 ；Pratiti Bandopadhayay 4,5 ；Sabine Mueller 9 ；黄蒙德4,5,11; Tina Y. Poussaint 4,5；Benjamin H. Kann 1,2,5 * 作者隶属关系：1. 哈佛医学院麻省总医院医学人工智能 (AIM) 项目，美国马萨诸塞州波士顿 2. 哈佛医学院丹娜—法伯癌症研究所和布莱根妇女医院放射肿瘤学系，美国马萨诸塞州波士顿 3. 马斯特里赫特大学 CARIM & GROW 放射学和核医学系，荷兰马斯特里赫特 4. 波士顿儿童医院，美国马萨诸塞州波士顿 5. 丹娜—法伯癌症研究所，美国马萨诸塞州波士顿 6. 密歇根州立大学，美国密歇根州东兰辛 7. 费城儿童医院，美国费城 8. 宾夕法尼亚大学，美国宾夕法尼亚州 9. 加利福尼亚大学神经内科、神经外科和儿科系，美国旧金山 10. 纪念斯隆凯特琳癌症中心中心，纽约，美国 11. 哈佛医学院布莱根妇女医院放射科，马萨诸塞州波士顿。 * 通讯作者 通讯地址：Benjamin H. Kann，医学博士 医学人工智能 (AIM) 项目，麻省总医院布莱根，哈佛医学院，221 Longwood Avenue，Ste 442，波士顿，马萨诸塞州 02115，美国 电子邮件：Benjamin_Kann@dfci.harvard.edu 摘要 应用于脑磁共振成像 (MRI) 的人工智能 (AI) 有可能改善疾病的诊断和管理，但需要具有可泛化知识的算法，以便在各种临床场景中表现良好。到目前为止，该领域受到有限的训练数据和特定于任务的模型的限制，这些模型不能很好地应用于患者群体和医疗任务。基础模型通过利用自我监督学习、预训练和有针对性的适应，提出了一个有前途的范例来克服这些限制。在这里，我们介绍了脑成像自适应核心 (BrainIAC)，这是一种新颖的基础模型，旨在从未标记的脑 MRI 数据中学习广义表示，并作为各种下游应用适应的核心基础。我们在 48,519 个脑 MRI 上进行了广泛任务的训练和验证，证明 BrainIAC 优于局部监督训练和其他预训练模型，特别是在低数据设置和高难度任务中，允许在其他不可行的情况下应用。
解剖种族差异对使用基于图像的深度学习模型对菲律宾视网膜眼底照片进行人工智能分析的影响，MD 1,2,3
人工智能 (AI) 是诊断和治疗视网膜疾病的一种可能改变范式的创新。深度学习 (DL) 是一种更新、更复杂的 AI 子类型，通常用于处理来自文本、音频和照片的信息。较旧的 AI 模型需要预先编程的指令来分析信息，而较新的 DL 算法可以基于之前输入的信息来“学习”新事物并得出结论。1 例如，DL 算法首先被教导什么是视网膜眼底照片。它学习如何识别正常标志。一旦它能够正确地做到这一点并遇到视网膜病变，它就会学会将其识别为异常发现。它可以学会这种病变是什么，然后 DL 算法识别特征并将其与之前训练的内容联系起来。当它在另一张图片中遇到它时，它应该能够识别它是什么，尽管它的外观有所不同。
Carlos III DE MADRID大学申请申请...
1。网络安全中的掌握2。电气系统中可再生能源中的主人3。在热系统中可再生能源中的主人4。生物医学技术管理与发展的硕士5.互联行业的主人4.0 6。生物力学工程和医疗设备的硕士7。Matroectronic Design Engineering中的主人8.物联网中的主人：应用技术9。电子系统工程中的硕士10.应用的人工智能中的硕士11。大数据分析中的掌握12.金融领域的技术硕士：金融科技13。量子技术和工程硕士
Carlo Ettore Fiorini资格：电子学教授...
卡洛·菲奥尼尼（Carlo Fiorini）获得了荣誉学位和博士学位。 1994年和1998年分别获得了电子工程的Politecnico di Milano学位。1999年，他加入了米兰政治核工程系，担任助理教授，而2002年，他加入了电子和信息技术系，担任相关教授。在2010年，他已成为同一系的全部教授。他在马克斯·普朗克学院（München，德国），西根大学（德国）和格伦诺布尔（France）的ESRF（法国）进行了一部分研究活动。他的主要研究兴趣涉及辐射探测器和相关应用的发展以及检测器信号的读数电子设备。他在1997年的“边境物理学边界探测器”上获得了“年轻研究人员奖”，1997年的“菲利普·莫里斯奖”和2000年的Accademia nazionale dei dei Lincei的“ Luigi Tartufari教授”奖。他参加了由MIUR，INFN，CNR，ASI和国际项目支持的几个国家项目，以及由欧洲共同体和欧洲航天局资助的国际项目，也是协调员。他是由西门子医疗解决方案（美国），离子束应用（IBA，比利时），骨（韩国），普机（US）（美国），堪培拉（美国）等公司从事研究活动的。他是国际评论和会议记录中有500多篇论文的作者兼合着者，也是6份专利的合着者。他曾是XGLAB的联合创始人兼总裁，XGLAB，现在是Bruker Corporation Company的Politecnico di Milano的衍生公司。他曾担任PoliteCnico di Milano信息技术博士学位课程的主席。他是Politecnico di Milano电子部门的主席。
carlo perris on Cercloid Psychoses
5 Perris C.对双极性（躁狂抑郁）和单极复发性抑郁症的研究。Acta Psychiatr Scand。1966; 196（增刊）：118–152 6 Perris C.抑郁症的中央度量。in：van Praag HM，Lader MH，Rafaelsen OJ，Sachar EJ（编辑）。生物精神病学手册，第二部分，纽约，Dekker，1980年。7 Perris C.关于环形精神病的研究。Acta Psychiat Scand。1974; 253（增刊）：1-77 8在他的教科书中，内源性精神病的分类，莱昂哈德（Leonhard，1957）描述了环形精神病，并将它们分为三种不同形式的精神病：运动性精神，混淆精神病和焦虑症和焦虑幸福（兴高采烈）精神病。他将环形和精神分裂症的精神病分离出来，并将其定义为一组恢复双相情感障碍，这些疾病类似于他们的课程中的阶段性精神疾病，以及在其内容中的非系统性精神分裂症（BAN THOMAS，心理学家，心理药理学和功能性心理学的分类）。