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Eric Jing Du，博士学位教育学术经验 非传统制造 顺式6930-8xyz（30197）在智能代理和化身中产生表现力
[7]您，h。**，Zhou，t。**，ye，y。**和DU，J.*（2024）。“为敏捷的构造机器人体现了AI：Dexbot框架”。Elsevier高级工程信息学，62，102572。（影响因子：7.862）[8] Xu，f。**，Zhou，t。**，nguyen，t。*（2024）。“在基于团队的搜索和救援中增强现实：探索空间观点以增强导航和协作”。Elsevier安全科学。176，P.106556。 （影响因子：6.392）[9] Ye，Y。 **，Xia，p。**，Xu，f。**，du，J. *（2024）。 “通过虚拟现实和基于机器人的触觉指导来焊接运动技能的感知学习中的动力学经验”。 IEEE交易触觉卷。 17，否。 4，pp。 771-781 [10] Zhou，t。**，Ye，Y。 **，Zhu，q。 **，vann，w。**，du，J. *（2024）。 “机器人远程流动中延迟反馈的神经动力学：FNIRS分析的见解”。 人类神经科学中的边界18，1338453。 （影响因子：2.4）[11] Upasani，S.，Srinivasan，D。*，Zhu，Q。 **，DU，J.，Leonessa，A。 （2024）。 “物理中的眼睛追踪176，P.106556。（影响因子：6.392）[9] Ye，Y。**，Xia，p。**，Xu，f。**，du，J.*（2024）。“通过虚拟现实和基于机器人的触觉指导来焊接运动技能的感知学习中的动力学经验”。IEEE交易触觉卷。17，否。4，pp。771-781 [10] Zhou，t。**，Ye，Y。**，Zhu，q。**，vann，w。**，du，J.*（2024）。“机器人远程流动中延迟反馈的神经动力学：FNIRS分析的见解”。人类神经科学中的边界18，1338453。（影响因子：2.4）[11] Upasani，S.，Srinivasan，D。*，Zhu，Q。**，DU，J.，Leonessa，A。（2024）。“物理中的眼睛追踪
Simone Rademacher
Optimal Transport on Quantum Structures Book in the Series of Bolyai Society Mathematic Studies Publication Date 10/2024 Joint Editorial Work With Prof. Jan Maas (Ist Austria), Dr. Tamás Tiktos (Rényi Institute Budapest), Dr. Dániel Virostek (Rényi Institutek Budapest) Including Lecture Notes of Prof. Eric Carlen, Prof. Alessio Angalli, Prof. Francois Golse和Dario Trevisan教授Optimal Transport on Quantum Structures Book in the Series of Bolyai Society Mathematic Studies Publication Date 10/2024 Joint Editorial Work With Prof. Jan Maas (Ist Austria), Dr. Tamás Tiktos (Rényi Institute Budapest), Dr. Dániel Virostek (Rényi Institutek Budapest) Including Lecture Notes of Prof. Eric Carlen, Prof. Alessio Angalli, Prof. Francois Golse和Dario Trevisan教授
Adam Randall Stinchcombe a。学术史
模拟振荡者人群的种群密度颗粒方法•安大略大学技术建模与计算科学学院，奥沙瓦，奥沙瓦，ON（2019年1月）•多伦多计算机科学数字分析研讨会，多伦多大学，多伦多，上（2018年11月）•密歇根大学粒子日，沃特（MI），沃特罗（MI），沃特（MI），•沃特（MI），•沃特（MI），• 2018年）•多伦多大学多伦多大学座谈会，多伦多市，（2017年12月）•瑞尔森大学数学系科qulloquium，多伦多，多伦多，•2017年11月）•生物疗法 /计算生物学会议库quium colloquium，courant corlotic colloquium，Courant courant Institute of Mathical Sciences，New York，New York，2017年11月7日）< / div>
sahlgrenska akademin -gupea
摘要论文解决了费城阴性脊髓增生性肿瘤（MPNS），这是一组克隆造血性干细胞疾病，涵盖了多余性膜病（PV），必不可少的血栓性血症（ET），ET），骨髓纤维纤维症（MF）和MPN（MPN）（MPN）（MPN）（MPN）（MPN）（MPN）。这些疾病以JAK2，CALR和MPL中的体细胞突变为特征，涉及诊断挑战，血管并发症的可变风险以及多样化的生存结果。本论文中提出的研究旨在增强对与MPN相关的治疗结果，生存和血管并发症的理解。第一项研究检查了IL28B（IFNL3）中的遗传变异及其对α-α治疗结果的影响，证明了遗传标记物预测治疗功效的潜力。第二和第三研究，基于瑞典MPN注册中心的数据，研究了PV，ET和MF患者的生存模式和血管并发症。这些发现强调了血管事件的预后意义和细胞减少疗法的保护作用。第四项研究评估了MPN-U患者的异质性，解决了诊断挑战及其对分类和临床管理的影响，同时记录了生存模式和血栓并发症的发生率。
未来空间显示出租户情绪的改善、多样化的需求驱动因素和持续的供应链演变
• 租户面临着各种不断变化的运营挑战。当被问及影响其业务的关键因素时，至少 20% 的租户选择了九个问题（从成本上升到净零碳转型）。劳动力成本现在是最重要的因素，62% 的人强调了这一点（2023 年：41%）；劳动力采购问题占 34%。 • 电力供应也已成为议程上的重点，因为租户越来越意识到需要获得充足、可靠的电力供应。36% 的人认为这是确保未来空间的障碍，而 2023 年这一比例为 11%，2022 年这一比例为 7%。这一增长反映了现有基础设施、持续的车队发展以及自动化和人工智能等耗能技术的日益普及所带来的挑战。 • 劳动力挑战可能会推动更高水平的技术和自动化采用——进一步增加电力需求和充足容量和可靠供应的关键性，以及对高质量现代物流设施的需求。
致力于发现关键矿物质以满足全球上升需求
该材料包括加拿大证券立法和1995年《美国私人证券诉讼改革法》的“前瞻性”陈述或信息。前瞻性陈述与未来的事件，环境和条件相关，包括Integral Metals Corp.（“公司”或“ Integralles”）的预期绩效及其运营计划和策略，并反映了管理层对此类未来事件的期望，目标或信念。在某些情况下，可以通过使用诸如“期望”，“预期”，“预期”，“估算”，“可能”，“可能”，“打算”，“计划”，“计划”，“计划”，“计划”或某些行动，事件或结果“可能”的词语，“可能”，或者会发生的，或者将“或”将发生某些行动，或者“”或“”，或可比的术语。前瞻性陈述依赖于管理层认为是合理的许多假设，包括有关公司获得必要融资，人员，设备和许可证能力完成其拟议的勘探计划的能力的假设，该公司有能力确定勘探的其他财产以及对金属和其他商品的需求以及对金属和其他商品的需求和未来。
探索年轻讲师的工作满意度和创新动力学的动态印度尼西亚
简介/主要目标：本研究目的是研究工作自主权，工作制作，工作满意度和创新工作行为之间的复杂关系。背景问题：自主权，制定和工作满意度如何与印度尼西亚不断变化的教育环境中的年轻讲师的创新工作行为相关联，这是一个主要问题。新颖性：这项研究具有突出的重要性，因为它将自决理论应用于印度尼西亚的这种特殊学术背景。它强调了文化变异对年轻讲师的动机和行为的影响。它提供了一种创新的观点，即面对以快速速度发生的教学和技术变化，年轻讲师如何具有创新性和适应性。研究方法：研究使用一种混合方法方法，其中印度尼西亚州立大学的382名年轻讲师参加了调查，深入的访谈和参与性观察。通过使用Lisrel使用结构方程建模（SEM）并通过NVivo进行系统编码，可以分析变量之间的复杂相互关系。查找/结果：创新行为上的工作满意度和工作满意度的工作制定具有重大的积极影响。相比之下，工作自主权对讲师的工作满意度没有重大影响。没有援助的过度自主权和干扰将降低讲师的工作满意度。在动态的教育环境中，鼓励年轻讲师使用创意教学技术并获得机构支持可以提高其创造力。结论：通过这项研究，人们敏锐的关注是自主权与在数字教育方面迅速发展的世界中对年轻讲师的足够支持的平衡。因此，大学中存在压力，以确保年轻讲师在工作中享受便利，并支持他们，以确保他们获得数字时代所需的机构支持和工作工具。
需求方深度学习技术...
摘要：随着电动汽车的日益普及，电动汽车充电基础设施中有效需求侧管理 (DSM) 的必要性也随之增加。不协调的充电会导致局部变压器过载、能源费用增加和系统不稳定。本研究对电动汽车充电站 DSM 中使用的深度学习方法进行了全面分析。卷积神经网络 (CNN)、循环神经网络 (RNN)、长短期记忆 (LSTM) 网络和强化学习 (RL) 是我们研究的一些深度学习模型。本文重点介绍了负荷预测、动态定价、最优调度和用户行为建模等关键应用。模拟结果表明，基于深度学习的 DSM 可以提高电网弹性、降低运营成本并减少峰值需求。最后，我们讨论了与实时、隐私和可扩展性有关的潜在研究途径和问题。
全球血液学罕见疾病联盟-ODEM
这次聚会标志着我们的集体活动中的一个关键时刻，以应对罕见血液学疾病带来的多方面挑战。花园倡议，g lobal hem a tological r as d as Ases Allia n ce是建立在信念的基础上，即协作，创新和全球观点对于在这一领域推动有意义的进步至关重要。在接下来的两天中，我们将深入研究广泛的主题，从罕见血液疾病的各种表现到人工智能在诊断和治疗中的变化潜力。代表各种专业知识的我们尊敬的演讲者将分享他们的见解和观点，从而促进丰富的知识交流。我们特别兴奋地宣布几个国际工作组的形成，致力于解决关键问题，例如数据收集，使用AI的预后评分以及改善患者结果。这些工作组将成为持续的协作和知识共享的动态平台，以确保在这次会议期间产生的动力继续推动我们前进。