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奥利维尔·巴达戈特
研究目标 我团队的研究目标是控制有机半导体聚合物薄膜的宏观和纳米级形貌，以开发功能性、经济高效、便携且环境友好的有机电子设备。该小组旨在优化有机电化学晶体管（OECT），以提供用于神经病理学检测（联合国目标 3）和用于确定水是否可饮用的细菌检测（联合国目标 6）的新一代生物传感器。为了实现这些目标，该小组精心设计了新的高度结构化的聚合物薄膜，并了解驱动其化学和电化学掺杂的基本机制。我们将各种显微镜技术与先进的原位光谱和电表征技术相结合，以合理指导分子和器件工程。为了开展这项高度跨学科的研究，该小组正在与国际知名的（i）化学家合作，提供用于回答我们研究问题的最先进的性能聚合物，（ii）物理化学家，使用顶尖的表征仪器，以精确度澄清具体问题，以及（iii）生物学家，通过开发功能性生物传感器来评估我们的研究结果并提高技术就绪水平。
31茶在学校：精神病学外观
摘要自闭症的案件指数越来越多，不仅在巴西，而且在世界各地。多亏了信息传播，最佳的治疗条件和专业人士的培训，已经进行了越来越早的干预措施。因此，考虑到ASD是一种影响儿童发育各个领域的神经销售障碍，其治疗是多学科的，也就是说，它需要与各种专业人员进行跟进，并妥协个人生活的各个方面，尤其是学校方面。尽管有有关自闭症及其界面的重要信息报告，但在ASD中，精神舞会的重要性仍然很少。鉴于这一点，目前的工作是突出学校中ASD的心理体系观点的主要目标包容性的学习环境不仅促进了学术方面，而且还促进了孩子的社会化和情感发展，旨在最大程度地提高每个人尊重其奇异性的潜力。关键词：自闭症，学校，精神舞会，包容性教育。
HQDAG-2-VCF-DAMI-RT-001 情报专家 (GMI ...
申请人必须具有直接适用的经验，以证明其拥有立即胜任该职位所需的知识、技能、能力和能力。合格的经验可以是在任何公共或私营部门的工作中获得的，但将清楚地证明过去在应用成功履行职位职责所需的特定能力/知识、技能和能力方面的经验。这种经验通常与要填补的职位的工作有关或直接相关。除了上面列出的专业经验外，您的简历还必须表明您具有与情报分析员相关的经验，包括与情报相关的研究、分析、收集和/或操作。这种经验应包括与要填补的职位直接相关的情报分析和/或制作、情报收集和/或操作、反情报或威胁支持。这种经验应该证明：了解情报流程、周期和组织；了解和/或能够使用研究工具，例如图书馆藏书、照片、统计数据、图形和地图；了解分析、汇编、报告和传播情报数据的系统、程序和方法；和/或了解收集和分析情报数据的组织和方法。
在治疗神经退行性疾病的创新方法
本文研究了神经退行性疾病治疗的创新方法，并详细介绍了基因疗法和干细胞使用。阿尔茨海默氏症和帕金森等疾病由于其复杂性和缺乏有效的治疗方法而继续挑战医学。基因治疗是最新的创新之一，它提供了纠正有助于这些疾病发展的潜在遗传异常的潜力。这种方法包括基于病毒载体的基因版和基因治疗等技术。同时，通过提供受损的神经元再生和促进神经可塑性来脱颖而出。本文分析了基因疗法和干细胞的当前进展和临床试验，突出了功效，道德和技术挑战以及未来的观点。这项研究表明，这些创新方法的结合可以为神经退行性疾病的患者提供新的希望，从而强调了在研发中投资的重要性，以克服传统治疗的局限性。
治疗神经退行性疾病的创新方法
本文探讨了治疗神经退行性疾病的创新方法，重点介绍了基因疗法和干细胞的使用。阿尔茨海默氏症和帕金森氏症等疾病由于其复杂性且缺乏有效的治疗方法，继续对医学提出挑战。基因疗法是最新的创新技术之一，它有可能纠正导致这些疾病发展的潜在基因异常。这种方法包括基因编辑和基于病毒载体的基因治疗等技术。与此同时，干细胞疗法通过再生受损神经元和促进神经可塑性而越来越受到重视。本文回顾了基因和干细胞治疗的最新进展和临床试验，强调了疗效、伦理和技术挑战以及未来前景。研究表明，结合这些创新方法可以为神经退行性疾病患者带来新的希望，强调了投资研发以克服传统治疗的局限性的重要性。
马达加斯加红树林生态系统综合管理国家战略
在全球范围内，联合国关于生态系统修复的十年 - 2030年强调需要恢复陆地和海洋生态系统。在此框架中，通过AFR100计划，马达加斯加于2015年努力恢复400万公顷退化的土地和森林，特别强调了五个国家优先事项的恢复。2019年，马达加斯加通过在国家红树林研讨会期间签署了针对红树林的治理和可持续管理的法案，并由负责渔业部长和负责环境和浪费的部长发表了联合声明。 该计划旨在制定一项国家战略，以确保红树林的可持续管理。 的确，该战略采用了一种新的治理形式，将两个部委共同管理红树林的生态系统及其自然资源。2019年，马达加斯加通过在国家红树林研讨会期间签署了针对红树林的治理和可持续管理的法案，并由负责渔业部长和负责环境和浪费的部长发表了联合声明。该计划旨在制定一项国家战略，以确保红树林的可持续管理。的确，该战略采用了一种新的治理形式，将两个部委共同管理红树林的生态系统及其自然资源。
dag：对归因图的深度自适应和无生成的社区检测
对归因图的社区检测，具有丰富的语义和拓扑信息为现实世界网络分析，尤其是在线游戏中的用户匹配提供了巨大的潜力。图形神经网络（GNNS）最近启用了深度图（DGC）方法，从语义和拓扑信息中学习群集分配。但是，它们的成功取决于与社区数量有关的先验知识，由于收购的高成本和隐私问题，这是不现实的。在本文中，我们研究了与事先的社区检测问题，称为𝐾 -free社区检测问题。为了解决这个问题，我们提出了一种新颖的深层自适应模型（DAG），以供社区检测，而无需指定先前的𝐾。DAG由三个关键组件组成，即带有屏蔽属性重新构造的节点表示模块，一个社区关联读数模块以及具有组稀疏性的社区编号搜索模块。这些组件使DAG能够将非差异性网格搜索的过程转换为社区编号，即存在的DGC方法中的离散超级参数，将其转换为可区分的学习过程。以这种方式，DAG可以同时执行社区检测和端到端的社区编号搜索。为了减轻现实世界应用中社区标签的成本，我们设计了一种新的指标，即使标签不可行，也可以评估社区检测方法。在五个公共数据集和一个现实世界的在线手机游戏数据集上进行了广泛的离线实验
截止日期未考虑可变执行时间的DAG任务的早期检测方法
自主驾驶系统必须保证安全，这需要严格的实时性能。必须通过端到端截止日期完成一系列从传感器数据输入到车辆控制命令输出的过程。如果发生截止日期，则系统必须迅速过渡到安全状态。为了提高安全性，提出了一种截止日期的早期检测方法。所提出的方法表示自主驾驶系统是定向的无环图（DAG），并具有计时器驱动和事件驱动的节点的混合物。它根据端到端截止日期为每个节点分配适当的时间约束。但是，现有方法假设最差的执行时间（WCET）用于计算每个节点的时间约束，并且不考虑节点的执行时间变化，从而使截止日期的检测失踪。本文提出了一种截止日期的早期检测方法，以确定在DAG任务中每个节点执行开始时定量遗忘的可能性。它使用概率执行时间来计算每个节点的时间约束，这将执行时间视为随机变量。实验评估表明，所提出的方法降低了悲观情绪，这是使用WCET的常规方法的问题，然后实现了更准确的早期检测到截止日期的错过。评估还表明，截止日期所需的静态分析的执行时间遗失了早期检测，在实际级别内。
第2024天汉诺威1175
通过比较两个几何变体的测量和仿真之间的声音辐射来进行验证：带有钝的HK的标准情况和带有尖锐HK的情况，请参见图2。总体而言，模拟将声音辐射稍微提高1。5 dB，鉴于缩放不包含可调节因素的事实，这是一个非常好的值。补偿了此选项，该选项已针对此处显示的所有光谱制作，您可以看到TERZ Spectra的一个很好的协议。s。图3。讨论了在5kHz处带有暗淡的HK的轮廓谱中的驼峰，并讨论了7kHz时两个变体的相交点。仅在更频率的情况下，测量结果显示出变化的差异越来越大，而尖锐和钝的HK之间的差异慢慢。可以得出结论，最高8kHz的频率的仿真且最大偏差为偏差。Terzband中的2DB。