XiaoMi-AI文件搜索系统
World File Search SystemCarl
科学学会-Carl R. Woese基因组生物学研究所
IGB自己的显微镜核心设施有助于这项工作，这些设施带来了技术奇迹，这些奇迹继续推动我们的开创性研究。核心的Minflux显微镜，这是全美仅有的三个，今年在获得著名的3000万美元美国国家科学基金会科学和技术中心赠款方面发挥了关键作用，与贝克曼高级科学和技术研究所合作，旨在与贝克曼高级科学研究所合作，旨在创建详细的全细胞模型来改变我们的细胞功能。
RPS程序更新Carl E. Sandifer II
•采购了2个SunPower稳健的Stirl转换器（SRSC），以维持SunPower并为未来的潜在应用•TDC＃13超过17年的连续测试•完成了95％的IV＆V测试，并在SRSC＃4的稳健性能•Controller
传记素描名称：卡洛·粘膜研究人员...
A.个人陈述我于2004年在Massimo Zeviani博士的实验室中进入了线粒体医学领域的神经学研究所“ C.Besta”在意大利米兰，在2009年，我在Massimo Zeviani博士的监督下被任命为初级团体。从那时起，我的主要研究兴趣一直集中在翻译方面，其最终目标是阐明人类疾病的生物学基础并开发创新和有效的疗法。到此为止，我开发了一系列线粒体疾病的动物模型，并通过使用几种技术来表征它们，从体内测试到研究疾病的神经代谢基础，到基于代谢组学和蛋白质组学的体外方法，以阐明对基因的代谢后果，对人类的疾病进行了疾病，并调查了对人的疾病的代谢后果。基于导致疾病的机制的知识，我使用药理学和基因治疗策略开发了新的治疗方法。这些研究的主要成就是（i）发现乙纳马氏脑病（EE）的致病机制，即最近，由于核基因缺陷，我的实验室证明了基于AAV的基因疗法在其他线粒体疾病中的潜力（Bottani等，Mol Ther，2014； Di Meo等，Gene Therapy，2017，2017，Pinheiro等，Pinheiro等，Mol Ther，Mol Ther，Mol ther，2020，Corrà等，Brain，Brain，20222222222222。这些研究构成了未来几年将这些疗法转移给人类的基本原则的证据。强大的细胞色素C氧化酶抑制剂硫化物（H2S）的积累（Tiranti等，Nat Med，2009）（ii）基于N-乙酰甲基半胱氨酸和甲硝唑高质的疗法的发展，在小鼠和患者中的EE治疗中有效，这是IIS Comcomi et Comcomi，Nat，Nat，Nat，Nat At ant，Nat，Nat At ant，通过使用AMPK激动剂AICAR或NAD+前体烟胺核苷（NR），PGC1ALPHA依赖性线粒体途径有效地改善细胞色素C氧化酶缺乏症的小鼠模型的表型由于有毒化合物的积累，例如EE和线粒体胃肠脑膜炎肌病（MNGIE），基因治疗方法治疗线粒体疾病（Di Meo等，Embo Mol Med，2012; Torres-Torres-Torres-Torronteras等，Mol Ther，2014年）。最后，他与英国剑桥Michal Minczuk合作，通过使用锌指核酸酶，帮助开发了一种基于AAV的方法来纠正特定的mtDNA突变（Gammage等人Nat Med，2018）。我们在我的实验室中进行的其他研究旨在研究通过使用替代氧化酶通过使用替代性氧化酶来解决呼吸链缺损的可能性（Dogan等，Cell Metab，2018），以定义雷帕霉素改善Mitochrial
压力，抑郁和痴呆症有助于神经退行性R.G. Bellomo *体育科学学院，大学“ Carlo Bo”，URB
压力，抑郁和痴呆是彼此影响并可能导致神经变性的疾病。慢性应激通常与慢性炎症性疾病（无菌炎症）有关，例如心血管疾病，自身免疫性疾病和糖尿病。由免疫系统失调引起的神经退行性疾病是由包括细胞因子和趋化因子在内的炎症蛋白介导的。肥大细胞（MC）是通过化学介质和促炎性细胞因子的分泌而参与炎症的免疫细胞。抑郁症通常在成年后发生，并伴随着压力，导致情绪障碍，并涉及情感和认知领域。影响神经元的脑源性神经营养因子（BDNF）通常是造成抑郁症的原因。抑郁症和老年人认知功能的下降导致记忆力丧失和痴呆。在这些高龄的脑部疾病中，炎症状态通常是由于小胶质细胞和其他先天免疫细胞的激活而产生的，这些细胞释放了促炎性细胞因子。使用抗抑郁药可以通过抑制炎症蛋白来具有治疗作用。对与大脑系统有关的这些重要主题的进一步研究将有助于阐明当今仍然晦涩难懂的许多方面。
模糊球面上三维伊辛跃迁的量子蒙特卡罗模拟
经典和量子相变中出现的临界现象因其实验相关性和理论意义而备受关注[2,3]。许多临界现象被认为可以用共形场论（CFT）来描述，这些场论具有强相互作用，对二维（即 1 + 1D）以上更高时空维度的研究提出了挑战。最近，一种称为模糊（非交换）球面正则化 [1] 的方法被发明来研究由圆柱几何上的 3D CFT 控制的 3D（即 2 + 1D）临界现象，表示为 S 2 × R 。与传统的格点正则化相比，模糊球面正则化在三维 CFT 的研究中具有许多优势，这主要归功于它在 S 2 × R 中利用了径向量化[ 4 , 5 ]以及精确保存了球面 SO ( 3 ) 对称性[ 6 , 7 ]，这一点最近已被令人信服地证明[ 1 , 8 – 11 ]。首先，模糊球面可以直接获取有关临界状态下出现的共形对称性的信息[ 1 , 10 ]。其次，它可以直接提取 CFT 的各种数据，包括共形主算子的众多缩放维度[ 1 , 10 ]、算子积展开系数[ 8 ]和四点相关器[ 9 ]。例如，可以直接从系统的激发能量计算缩放维度，并且可以使用共形扰动进一步提高其精度[12]。第三，模糊球方案适用于各种三维CFT，包括Ising[1]、O(N)Wilson-Fisher、SO(5)非禁闭相变[10]、临界规范理论[10]和缺陷CFT[11]。最后，当哈密顿量经过合理微调时，模糊球正则化表现出令人难以置信的小有限尺寸效应。模糊球正则化的这些优势为探索高效率、高精度和全面的三维CFT提供了激动人心的机会。模糊球正则化考虑了一个微观量子哈密顿量，在连续球面空间中对具有多种口味的费米子进行建模，并将费米子投影到最低球面朗道能级 [ 1 , 6 , 13 ] 。与规则晶格模型相比，模糊球模型在紫外极限下严格保持了连续旋转对称性。得益于通过微调实现的极小的有限尺寸效应，精确对角化 (ED) 和密度矩阵重正则化群 (DMRG) 方法等数值算法在研究 3D Ising CFT 和 SO ( 5 ) 解禁相变的模糊球模型时非常有效。然而，这两种算法的计算成本最终会随着系统尺寸呈指数增长。更重要的是，对于涉及大量费米子口味的情况，ED 和 DMRG 的计算成本很快就会超过实际的资源和时间限制。在这些情况下，使用随时间多项式缩放的方法（例如量子蒙特卡罗 (QMC)）来研究模糊球面上的模型将会很有帮助。本文旨在利用 3D Ising CFT 作为示例，展示 QMC 方法在研究模糊球面上的 3D CFT 中的应用。在参考文献 [ 13 , 14 ] 中可以找到有关模糊环面模型的类似讨论。与参考文献 [ 1 ] 中介绍的模糊球面 Ising 模型相比，我们在费米子中引入了一个额外的味道指数，这会导致 QMC 模拟没有符号问题。作为基准，我们提供了数值
改进卡拉模拟器中的边界盒
摘要：Carla模拟器（学习行动）是测试算法并在自主驾驶领域生成数据集（AD）的强大平台。它提供了对各种环境参数的控制，从而可以进行彻底的评估。开发边界框通常是深度学习中通常使用的工具，并且在广告应用中起着至关重要的作用。使用边界盒识别和描述感兴趣的对象（例如车辆），用于识别和描述感兴趣的对象的主要方法。卡拉中的操作需要捕获地图上所有对象的坐标，随后与传感器的坐标系在自我车辆的坐标系统中，然后将相对于自我车辆的透视图包装在边界框中。但是，这种主要方法遇到了与对象检测和边界框注释相关的挑战，例如幽灵盒。尽管这些程序通常可以有效地检测其直接视线内的车辆和其他物体，但它们也可以通过识别被障碍物掩盖的物体来产生误报。我们已经增强了主要方法，目的是滤除不需要的盒子。绩效分析表明，改进的方法已经达到了很高的精度。
Carla M. Canuso，医学博士办公室地址：Janssen Research ...
从铅优化到阶段2b。 •负责跨职能开发和执行高质量的临床战略和发展计划，涉及设计，试验，安全监控和数据分析的监督，并完全符合监管机构的要求。 确保适当的数据解释和报告，准备关键监管文件的临床部分（例如） ind）和调查员手册。 •通过积极参与高级层次来确定资产和疾病领域的全球策略，为所有神经科学疾病领域的战略方向做出了贡献。 积极地为治疗领域的整体治理和战略做出了贡献，包括计划，人员和预算。 •管理和发展员工以优化绩效。 设置绩效目标和监控结果，确保及时的绩效审查和绩效反馈。 •提供领导才能确保资源，人员和专业知识得到适当的优先级和部署以成功追求临床开发。 •提供技术和战略专业知识，以确保按时间和预算范围内的临床计划计划和提供卓越的计划和交付临床计划以及研究方案。 管理临床NP预算，重点是成本效益，效率和质量维护。 先前的职位：2020-2022 Spravato Janssen Research＆Development，LLC 的复合开发团队副总裁从铅优化到阶段2b。•负责跨职能开发和执行高质量的临床战略和发展计划，涉及设计，试验，安全监控和数据分析的监督，并完全符合监管机构的要求。确保适当的数据解释和报告，准备关键监管文件的临床部分（例如ind）和调查员手册。•通过积极参与高级层次来确定资产和疾病领域的全球策略，为所有神经科学疾病领域的战略方向做出了贡献。积极地为治疗领域的整体治理和战略做出了贡献，包括计划，人员和预算。•管理和发展员工以优化绩效。设置绩效目标和监控结果，确保及时的绩效审查和绩效反馈。•提供领导才能确保资源，人员和专业知识得到适当的优先级和部署以成功追求临床开发。•提供技术和战略专业知识，以确保按时间和预算范围内的临床计划计划和提供卓越的计划和交付临床计划以及研究方案。管理临床NP预算，重点是成本效益，效率和质量维护。先前的职位：2020-2022 Spravato Janssen Research＆Development，LLC
在具有速度障碍的大型动作空间中为移动机器人计划移动机器人的蒙特卡洛
动态环境中的抽象运动计划是一项具有挑战性的机器人任务，需要避免碰撞和实时计算。最新的在线方法作为速度障碍（VO）保证安全的本地计划，而基于强化学习或图形离散化的全球计划方法在计算上效率低下或不可证明是碰撞的安全性。在本文中，我们将蒙特卡洛树搜索（MCT）与VO结合起来，以修剪不安全的动作（即相撞速度）。以这种方式，即使在非常大的动作空间（60个动作）中，我们可以进行极少的MCT模拟计划，比使用许多模拟的纯MCT获得更高的累积奖励和更低的计算时间。此外，由于与VO的动作修剪，我们的方法可以保证避免碰撞，而纯MCT则没有。在本文中铺平了在实际机器人和多代理分散运动计划上计划MCT计划的道路。
关于蒙特卡洛乐观政策迭代的收敛性
蒙特卡洛（MC）方法是一种用于增强学习问题的技术。它们通过平均与环境相互作用的完整互动中的所有状态平均样本回报来工作。尽管有应用，但尚未完全理解它们的收敛性。操作性策略迭代是MC方法的一种变体，具有一些附加约束，可以保证融合到最佳解决方案。但是，现有的证据不是最直接的证据，通常是从难以访问的出版物中引用的结果。本论文是对该主题的文献回顾，在一个地方完全介绍了融合的原始证明。它还讨论了简化证明的尝试的尝试，为将来的研究提供了可能的方向。
引用本文：Fan Zhang、Arianna Salazar-Miranda、Fábio Duarte、Lawrence Vale、Gary Hack、Min Chen、Yu Liu、Michael Batty 和 Carlo Ratti（2024 年 4 月 8 日）：城市视觉智能：利用人工智能和街道级图像研究城市，《美国地理学家协会年鉴》，DOI：10.1080/24694452.2024.2313515
自从 19 世纪末至 20 世纪中叶卡米洛·西特、凯文·林奇、鲁道夫·阿恩海姆和简·雅各布斯等学者的开创性工作以来，城市的视觉维度一直是城市研究的一个基本主题。几十年后，大数据和人工智能 (AI) 正在彻底改变人们移动、感知和与城市互动的方式。本文回顾了有关城市外观和功能的文献，以说明如何使用视觉信息来理解城市。引入一个概念框架——城市视觉智能，系统地阐述新的图像数据源和人工智能技术如何重塑研究人员感知和衡量城市的方式，从而能够研究物理环境及其与不同尺度的社会经济环境的相互作用。文章认为，这些新方法将使研究人员能够重新审视经典的城市理论和主题，并有可能帮助城市在当今人工智能驱动和以数据为中心的时代创造与人类行为和愿望相一致的环境。关键词：深度学习、人与环境的互动、地点、街道级图像、城市视觉智能。