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抽象书 - EMBL澳大利亚博士Crouse 2024
上皮是保护我们身体免受环境挑战的基本障碍。这些挑战会导致细胞损伤（即凋亡），导致屏障完整性受到损害。上皮确保通过凋亡挤压保持屏障完整性。在凋亡挤出过程中，凋亡细胞被其相邻细胞挤出。此过程涉及细胞 - 细胞连接的动态重塑。我们的实验室最近发现，如果挤出失败，则保留凋亡细胞的相邻细胞募集中性粒细胞。我的项目旨在了解紧密连接的作用及其在上皮凋亡反应中的调节。紧密连接是副细胞通透性的原因。此功能可以限制潜在微生物在环境中的进入。因此，如果凋亡挤压失败并且凋亡细胞保留，则紧密连接的屏障调节功能将特别重要。
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投票成员在场：乔纳森·艾伦（Jonathan Allen），大卫·克鲁斯（David Crouse），雷扎·格拉迪（Reza Ghiladi），奈莫尔·哈克（Naimul Haque），海蒂·霍布斯（Heidi Habbs），迈克尔·海曼（Michael Hyman），杰夫·乔恩斯（Jeff Joines），莎朗·乔恩斯（Jeff Joines），莎朗·乔恩斯（Sharon Joines），萨姆·琼斯（Sam Jones），蒂姆·克拉夫（Tim Kraft），约翰·李（John Lloyd），阿伦·劳埃德
静电场计传感器
哪一款适合您？Monroe 1036E 专为工业应用而设计，在这些应用中，坚固性至关重要。该装置安装在重型 Crouse Hinds 1/2-FS1 电气开关盒中，配有不锈钢盖。Monroe 1036F 更小更轻，便于在不太恶劣的环境中使用。两种类型都内置了用过滤空气或惰性气体吹扫的装置，以防止漂移并在危险区域中提供额外的安全性。（两种 Monroe 1036 传感器均已获得 Factory Mutual 的批准，可用于危险场所。有关详细信息，请参阅规格。）较小的 1036F 中的气流仅通过敏感孔径。为了确保在较大的 1036E 中进行彻底吹扫，气流也会直接流过探头表面。
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投票成员在场：乔纳森·艾伦（Jonathan Allen），维卡斯·阿南德（Vikas Anand），大卫·克鲁斯（David Crouse），雷扎·吉拉迪（Reza Ghiladi），奈姆尔·哈克（Naimul Haque），海蒂·霍布斯（Heidi Hobbs），杰夫·乔恩斯（Jeff Joines），莎朗·乔恩斯（Sharon Joines），蒂姆·克拉夫（Tim Kraft Crawford，Jamie Digesare，Pierre Gremaud，Peter Harries，Alexis Lockett，Lian Lynch，Kyle Pysher，Latasha Wade Guests在场：艾里森·哈斯金斯（Allison Haskins），玛丽亚·梅奥尔加（Maria Mayorga），布兰登·麦康奈尔（Maria Mayorga），布兰登·麦康奈尔（Brandon McConnell）成员缺席：蒂姆·佩蒂（Tim Petty），尼尔森·维努兹（Nelson Vinueza Benitez），圣殿沃克维亚克（Temple Walkowiak），会议于上午10:02命令订购。I。批准了2024年12月5日的会议记录。ii。行政委员会行动项目A.计划操作
CAIRS：用于数字心理健康的因果人工智能推荐系统 Mathew Varidel，博士 a；Victor An a，Ian B. Hickie a，医学博士，Sally Cripps b，c，博士，Roman Marchant b，c，博士，Jan Scott d，博士，Jacob J. Crouse a，博士，Adam Poulsen a，博士，Bridianne O'Dea e，博士，Frank Iorfino a，博士 a 悉尼大学大脑与思维中心，澳大利亚新南威尔士州。 b 悉尼科技大学人类技术研究所，澳大利亚新南威尔士州。 c 悉尼科技大学数学与物理科学学院，澳大利亚新南威尔士州悉尼。 d 纽卡斯尔大学神经科学研究所学术精神病学，英国纽卡斯尔。 e 弗林德斯大学心理健康与福祉研究所，弗林德斯大学，南澳大利亚阿德莱德，澳大利亚。 * 通讯作者：Mathew Varidel，5 楼，1 King Street，Newtown，新南威尔士州 2042，mathew.varidel@sydney.edu.au 摘要 数字心理健康工具有望增强和扩大有需要的人获得医疗服务的机会。一些工具向个人提供干预建议，通常使用简单的静态规则系统（例如，if-else 语句）或结合预测性人工智能。然而，干预建议需要基于对不同干预措施下未来结果的比较来做出决定，这需要考虑因果关系。在这里，我们开发了 CAIRS，这是一个因果人工智能推荐系统，它使用个人的当前表现和领域之间学习到的动态来提供个性化的干预建议，以识别和排名对未来结果影响最大的干预目标。我们的方法应用于从数字心理健康工具收集的两个时间点（从基线开始 1 周 - 6 个月）的多个心理健康和相关领域的纵向数据。在我们的例子中，心理困扰被发现是影响多个领域（例如个人功能、社会联系）的关键影响领域，因此在多个领域不健康的复杂情况下，心理困扰通常是首选目标。我们的方法广泛适用于因果关系很重要的推荐环境，并且该框架可以纳入实时应用程序中以增强数字心理健康工具。关键词：因果关系；人工智能；决策理论；幸福感；心理困扰；功能；睡眠；社会支持
CAIRS：用于数字心理健康的因果人工智能推荐系统 Mathew Varidel，博士 a；Victor An a，Ian B. Hickie a，医学博士，Sally Cripps b，c，博士，Roman Marchant b，c，博士，Jan Scott d，博士，Jacob J. Crouse a，博士，Adam Poulsen a，博士，Bridianne O'Dea e，博士，Frank Iorfino a，博士 a 悉尼大学大脑与思维中心，澳大利亚新南威尔士州。 b 悉尼科技大学人类技术研究所，澳大利亚新南威尔士州。 c 悉尼科技大学数学与物理科学学院，澳大利亚新南威尔士州悉尼。 d 纽卡斯尔大学神经科学研究所学术精神病学，英国纽卡斯尔。 e 弗林德斯大学心理健康与福祉研究所，弗林德斯大学，南澳大利亚阿德莱德，澳大利亚。 * 通讯作者：Mathew Varidel，5 楼，1 King Street，Newtown，新南威尔士州 2042，mathew.varidel@sydney.edu.au 摘要 数字心理健康工具有望增强和扩大有需要的人获得医疗服务的机会。一些工具向个人提供干预建议，通常使用简单的静态规则系统（例如，if-else 语句）或结合预测性人工智能。然而，干预建议需要基于对不同干预措施下未来结果的比较来做出决定，这需要考虑因果关系。在这里，我们开发了 CAIRS，这是一个因果人工智能推荐系统，它使用个人的当前表现和领域之间学习到的动态来提供个性化的干预建议，以识别和排名对未来结果影响最大的干预目标。我们的方法应用于从数字心理健康工具收集的两个时间点（从基线开始 1 周 - 6 个月）的多个心理健康和相关领域的纵向数据。在我们的例子中，心理困扰被发现是影响多个领域（例如个人功能、社会联系）的关键影响领域，因此在多个领域不健康的复杂情况下，心理困扰通常是首选目标。我们的方法广泛适用于因果关系很重要的推荐环境，并且该框架可以纳入实时应用程序中以增强数字心理健康工具。关键词：因果关系；人工智能；决策理论；幸福感；心理困扰；功能；睡眠；社会支持