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丹尼尔·切米萨纳·维利加斯
Fernández, EF、Chemisana, D.、Micheli, L. 和 Almonacid, F. 2019，“污垢的光谱性质及其对基于多结的聚光系统的影响”，《太阳能材料与太阳能电池》，第 201 卷。Keshri, S.、Marín-Sáez, J.、Naydenova, I.、Murphy, K.、Atencia, J.、Chemisana, D.、Garner, S.、Collados, MV 和 Martin, S. 2020，“堆叠体全息光栅用于扩展 LED 和太阳能应用中的工作波长范围”，《应用光学》，第 59 卷，第 8 期，第 2569-2579 页。 Lamnatou, C.、Notton, G.、Chemisana, D. 和 Cristofari, C. 2020，“建筑一体化光伏 (BIPV) 和建筑一体化光伏/热能 (BIPVT) 装置的存储系统：环境概况和其他方面”，《整体环境科学》，第 699 卷。Martinez, RG、Chemisana, D. 和 Arrien, AU 2019，“建筑物多维传热的动态性能评估”，《建筑工程杂志》，第 26 卷。Parent, L.、Riverola, A.、Chemisana, D.、Dollet, A. 和 Vossier, A. 2019，“多结太阳能电池的微调：深入评估”，IEEE 光伏杂志，第 9 卷，第 6 期，第 1637-1643 页。
Daniel Mukasa – - Kulik 集团
加州理工学院：研究生研究员，导师为高伟，医学工程/材料科学。 - 使用计算化学（密度泛函理论、分子动力学等）和机器学习来加速诊断传感器的开发。 - 开发了 QuantumDock 框架，如我们的《先进材料》文章中所述 - 设计了新型生物传感器来监测 COVID、糖尿病和疲惫，如我们的《自然生物医学工程》文章中所述 - 进行临床试验以评估设备功效 - 发现用于诊断应用的新型汗液生物标志物 - 开发用于体内应用的医疗微纳米机器人 - 在我们的《化学学会评论》文章和 Springer Nature 的书籍章节中详细介绍了最新进展。
Daniel SP Ong FIN4717 创业课程
期末考核为2小时的旁听笔试，将在本课程学期的最后一个学期举行，即2025年4月17日（同一课堂时间段）。考试为闭卷考试，没有公式表。 金融计算器 本课程需要使用金融计算器。考试中只能使用大学认可的计算器。 学术诚信与抄袭 学术诚信和诚实对于追求和获取知识至关重要。大学和学院希望每个学生始终保持学术诚信和诚实。学术不诚实是指任何意图欺骗的虚假陈述、不承认来源、伪造信息、陈述不准确、考试/测试作弊或不当使用资源。
标题页 1 完整标题：2 使用人工智能在心电图上检测肥厚型心肌病 3 4 简称：5 使用人工智能在心电图上检测肥厚型心肌病 6 7 作者： 8 James M Hillis，MBBS DPhil 1,2,3 9 Bernardo C Bizzo，MD PhD 1,3,4 10 Sarah F Mercaldo，PhD 1,3,4 11 Ankita Ghatak，MSc 1 12 Ashley L MacDonald，BSc 1 13 Madeleine A Halle，BSc 1 14 Alexander S Schultz 1 15 Eric L'Italien 1 16 Victor Tam 1 17 Nicole K Bart，MBBS DPhil 3,5 18 Filipe A Moura，MD PhD 3,5 19 Amine M Awad，BMBCh 2,3,6 20 David Bargiela，MBBS PhD 2,3,6 21 Sarajune Dagen，RN 7 22 Danielle Toland，RN BSN 6 23 Alexander J Blood，MD MSc 3,5 24 David A Gross，MD PhD 3,5 25 Karola S Jering，MD 3,5 26 Mathew S Lopes，MD MPH 3,5 27 Nicholas A Marston，MD MPH 3,5 28 Victor D Nauffal，MD 3,5 29 Keith J Dreyer，DO PhD 1,3,4 30 Benjamin M Scirica，MD* 1,3,5 31 Carolyn Y Ho，MD* 3,5 32 33 * 这些作者对这项工作的贡献相同。 34 35 作者所属： 36 1 美国马萨诸塞州波士顿麻省总医院布莱根医院，美国马萨诸塞州波士顿 37 2 美国马萨诸塞州波士顿麻省总医院神经内科 38 3 美国马萨诸塞州波士顿哈佛医学院 39 4 美国马萨诸塞州波士顿麻省总医院放射科 40 5 美国马萨诸塞州波士顿布莱根妇女医院心血管医学科 41 6 美国马萨诸塞州波士顿布莱根妇女医院神经内科 42 7 美国马萨诸塞州波士顿布莱根妇女医院神经外科 43
标题页 1 完整标题：2 使用人工智能在心电图上检测肥厚型心肌病 3 4 简称：5 使用人工智能在心电图上检测肥厚型心肌病 6 7 作者： 8 James M Hillis，MBBS DPhil 1,2,3 9 Bernardo C Bizzo，MD PhD 1,3,4 10 Sarah F Mercaldo，PhD 1,3,4 11 Ankita Ghatak，MSc 1 12 Ashley L MacDonald，BSc 1 13 Madeleine A Halle，BSc 1 14 Alexander S Schultz 1 15 Eric L'Italien 1 16 Victor Tam 1 17 Nicole K Bart，MBBS DPhil 3,5 18 Filipe A Moura，MD PhD 3,5 19 Amine M Awad，BMBCh 2,3,6 20 David Bargiela，MBBS PhD 2,3,6 21 Sarajune Dagen，RN 7 22 Danielle Toland，RN BSN 6 23 Alexander J Blood，MD MSc 3,5 24 David A Gross，MD PhD 3,5 25 Karola S Jering，MD 3,5 26 Mathew S Lopes，MD MPH 3,5 27 Nicholas A Marston，MD MPH 3,5 28 Victor D Nauffal，MD 3,5 29 Keith J Dreyer，DO PhD 1,3,4 30 Benjamin M Scirica，MD* 1,3,5 31 Carolyn Y Ho，MD* 3,5 32 33 * 这些作者对这项工作的贡献相同。34 35 作者所属： 36 1 美国马萨诸塞州波士顿麻省总医院布莱根医院 37 2 美国马萨诸塞州波士顿麻省总医院神经内科 38 3 美国马萨诸塞州波士顿哈佛医学院 39 4 美国马萨诸塞州波士顿麻省总医院放射科 40 5 美国马萨诸塞州波士顿布莱根妇女医院心血管医学科 41 6 美国马萨诸塞州波士顿布莱根妇女医院神经内科 42 7 美国马萨诸塞州波士顿布莱根妇女医院神经外科 43
拉里·麦克丹尼尔 - 南华早报采访
10:06:26:18 [Larry McDaniel]：首先，我们不知道如何开展救援任务。我们不知道该怎么做。我们把它清理干净，然后决定进行圣经研究。有一天，我在那里的时候，一位先生来看我。他的名字叫罗伯特·纳斯沃西。罗伯特·纳斯沃西是一名退休的杂货店老板。他在东布罗德街开了一家杂货店很多年了。有一天他走进来，说，我叫杜布。现在，他的真名是罗伯特·纳斯沃西。但不知为何，他用了杜布这个名字。他说，你们都在这里做什么？我说，好吧，我们要进行圣经研究
博士Daniel Vaněk，博士，*1965 年法医 DNA 服务，......
我于 1989 年毕业于查理大学理学院，自此一直从事分子生物学和遗传学研究。在学校董事会中，我能够运用我担任捷克警察布拉格刑事研究所 DNA 实验室负责人、国际失踪人员委员会 (波斯尼亚和黑塞哥维那巴尼亚卢卡) DNA 实验室主任、卫生和刑事侦查领域的法医专家、研究项目负责人 (考古遗传学、野生动物遗传学、识别遗传学、遗传谱系学等) 以及尤其是担任大学教师 (布拉格查尔斯大学理学院和第二医学院、南波西米亚大学理学院) 所获得的经验。除了科学事业外，我还是一名柔道教练，负责训练儿童和成人。
密歇根大学EECS 442：计算机视觉秋季2024讲师：安德鲁·欧文斯（Andrew Owens）和列伊·沉（Liyue Shen）创建的作者：丹尼尔·杰（Daniel Geng），吉·吉（Hang Gao），瑞安·塔布里齐（Ryan Tabrizi），
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Daniel J Drucker 医学博士
作为伦敦皇家学会会员，德鲁克的发现得到了众多科学和医学协会的认可。他曾荣获《时代》杂志 2024 年 100 位最具影响力人物之一、2023 年沃尔夫医学奖、内分泌学会 2020 年约翰·D·巴克斯特企业家奖、2009 年临床研究员奖和 1993 年理查德·E·魏茨曼纪念奖；美国糖尿病协会的班廷奖；欧洲糖尿病研究基金会颁发的克劳德·伯纳德奖；铃木万平国际奖；卡罗琳斯卡医学院颁发的罗尔夫·卢夫特奖；以及哈灵顿医学创新奖。他也是同行评议期刊《内分泌评论》的前主编。
Daniel S. Cooley
1。Lee J. †，Cooley D.，Wagner A.M.，Liston G.E. （2024+）通过参数的线性映射来投射未来的校准方法。 被接受的环境和生态统计。 2024年10月25日。 2。 Mhatre N.†，Cooley D.（2024）转换了时间序列极端的线性模型。 时间序列分析杂志，45，671-690。 https://doi.org/10.1111/jtsa.12732。 3。 Wixson，T。P.†，Cooley，D。（2023）季节性野生野生风险对变化的归因：统计极端方法。 应用气象与气候学杂志，62，1511-1521。 https://doi.org/10.1175/jamc-d-23-0072.1。 4。 Rohrbeck C.，Cooley D.（2023）使用极端主管模拟洪水事件集。 应用统计的年鉴，17：1333–1352 https：//doi.org/10.1214/22-AOAS1672。 5。 Wagner A.M.，Bennett K.E.，Liston G.E.，Hiemstra C.A.和Cooley D.（2021）雪地占主导地位的极端变化的多个指标，美国水域Yakima River盆地地区，美国水，13：2608。 doi：0.3390/W13192608。 6。 Rutherford J.S，Sherwin E.D.，Ravikumar A.P.，Heath G.A.，Englander J.，Cooley D.，Lyon D.，Omara M.，Langt Q.，Brandt A.R. （2021）缩小差距：解释美国石油和天然气生产段甲烷库存的持续估计。 自然通讯，12：4715。 https://doi.org/10.1038/s41467-021-25017-4。 7。 修复M.†，Cooley D.，Thibaud E.（2020）同时进行空间验证的自回归模型。 环境，32：e2656。Lee J.†，Cooley D.，Wagner A.M.，Liston G.E.（2024+）通过参数的线性映射来投射未来的校准方法。被接受的环境和生态统计。2024年10月25日。2。Mhatre N.†，Cooley D.（2024）转换了时间序列极端的线性模型。时间序列分析杂志，45，671-690。 https://doi.org/10.1111/jtsa.12732。3。Wixson，T。P.†，Cooley，D。（2023）季节性野生野生风险对变化的归因：统计极端方法。应用气象与气候学杂志，62，1511-1521。 https://doi.org/10.1175/jamc-d-23-0072.1。4。Rohrbeck C.，Cooley D.（2023）使用极端主管模拟洪水事件集。应用统计的年鉴，17：1333–1352 https：//doi.org/10.1214/22-AOAS1672。5。Wagner A.M.，Bennett K.E.，Liston G.E.，Hiemstra C.A.和Cooley D.（2021）雪地占主导地位的极端变化的多个指标，美国水域Yakima River盆地地区，美国水，13：2608。 doi：0.3390/W13192608。 6。 Rutherford J.S，Sherwin E.D.，Ravikumar A.P.，Heath G.A.，Englander J.，Cooley D.，Lyon D.，Omara M.，Langt Q.，Brandt A.R. （2021）缩小差距：解释美国石油和天然气生产段甲烷库存的持续估计。 自然通讯，12：4715。 https://doi.org/10.1038/s41467-021-25017-4。 7。 修复M.†，Cooley D.，Thibaud E.（2020）同时进行空间验证的自回归模型。 环境，32：e2656。Wagner A.M.，Bennett K.E.，Liston G.E.，Hiemstra C.A.和Cooley D.（2021）雪地占主导地位的极端变化的多个指标，美国水域Yakima River盆地地区，美国水，13：2608。 doi：0.3390/W13192608。6。Rutherford J.S，Sherwin E.D.，Ravikumar A.P.，Heath G.A.，Englander J.，Cooley D.，Lyon D.，Omara M.，Langt Q.，Brandt A.R. （2021）缩小差距：解释美国石油和天然气生产段甲烷库存的持续估计。 自然通讯，12：4715。 https://doi.org/10.1038/s41467-021-25017-4。 7。 修复M.†，Cooley D.，Thibaud E.（2020）同时进行空间验证的自回归模型。 环境，32：e2656。Rutherford J.S，Sherwin E.D.，Ravikumar A.P.，Heath G.A.，Englander J.，Cooley D.，Lyon D.，Omara M.，Langt Q.，Brandt A.R.（2021）缩小差距：解释美国石油和天然气生产段甲烷库存的持续估计。自然通讯，12：4715。 https://doi.org/10.1038/s41467-021-25017-4。7。修复M.†，Cooley D.，Thibaud E.（2020）同时进行空间验证的自回归模型。环境，32：e2656。https://doi.org/10.1002/env.2656 8。 Yuen R.，Stoev，S.，Cooley D.（2020）极高价值的分布鲁棒推断。 保险：数学与经济学，92：70-89。 https://doi.org/10.1016/j.insmatheco.2020.03.003 9。 江Y.，Cooley D.，Wehner M.P. （2020）主要成分分析，用于极端和对美国降水的应用。 气候杂志，33（15）：6441-6451。 https://doi.org/10.1175/jcli-d-19-0413.1 10。 Cooley D.，Thibaud E.（2019）。 对高维度的依赖性分解。 Biometrika，106：587-604。 doi：10.1093/biomet/asz028。 11。 Hewitt J. †，Fix M.J.†，Hoeting J.A.，Cooley D.S. （2019）。 通过加权的可能性，潜在的空间极端模型提高了回报水平的估计。 jabes; 24：426-443。 doi：10.1007/s13253-019-00356-4 12。 Huang W.K.，Cooley D.S.，Ebert-upho虫，Chen C.，Chatterjee S.（2019）极端依赖的新探索工具：CHI网络和年度极好网络。 jabes; 24：484-501。 doi：10.1007/s13253-019-00356-4 13。 Cooley D.，Thibaud E.，Castillo F.，Wehner M.F. （2019）。 一种非参数方法，用于极端双变量超级概率的隔离，22：373-390; doi：10.1007/s10687-019-00348-0。 14。 Timmermans B.，Wehner M.，Cooley D.，O'Brien T.，Krishnan H.（2018）。 网格降水数据集中极端的一致性。 气候动力学，52：6651-6670。 doi：10.1007/s00382-018-4537-0。 15。https://doi.org/10.1002/env.2656 8。Yuen R.，Stoev，S.，Cooley D.（2020）极高价值的分布鲁棒推断。保险：数学与经济学，92：70-89。 https://doi.org/10.1016/j.insmatheco.2020.03.003 9。江Y.，Cooley D.，Wehner M.P. （2020）主要成分分析，用于极端和对美国降水的应用。 气候杂志，33（15）：6441-6451。 https://doi.org/10.1175/jcli-d-19-0413.1 10。 Cooley D.，Thibaud E.（2019）。 对高维度的依赖性分解。 Biometrika，106：587-604。 doi：10.1093/biomet/asz028。 11。 Hewitt J. †，Fix M.J.†，Hoeting J.A.，Cooley D.S. （2019）。 通过加权的可能性，潜在的空间极端模型提高了回报水平的估计。 jabes; 24：426-443。 doi：10.1007/s13253-019-00356-4 12。 Huang W.K.，Cooley D.S.，Ebert-upho虫，Chen C.，Chatterjee S.（2019）极端依赖的新探索工具：CHI网络和年度极好网络。 jabes; 24：484-501。 doi：10.1007/s13253-019-00356-4 13。 Cooley D.，Thibaud E.，Castillo F.，Wehner M.F. （2019）。 一种非参数方法，用于极端双变量超级概率的隔离，22：373-390; doi：10.1007/s10687-019-00348-0。 14。 Timmermans B.，Wehner M.，Cooley D.，O'Brien T.，Krishnan H.（2018）。 网格降水数据集中极端的一致性。 气候动力学，52：6651-6670。 doi：10.1007/s00382-018-4537-0。 15。江Y.，Cooley D.，Wehner M.P.（2020）主要成分分析，用于极端和对美国降水的应用。气候杂志，33（15）：6441-6451。 https://doi.org/10.1175/jcli-d-19-0413.1 10。Cooley D.，Thibaud E.（2019）。对高维度的依赖性分解。Biometrika，106：587-604。doi：10.1093/biomet/asz028。11。Hewitt J. †，Fix M.J.†，Hoeting J.A.，Cooley D.S. （2019）。 通过加权的可能性，潜在的空间极端模型提高了回报水平的估计。 jabes; 24：426-443。 doi：10.1007/s13253-019-00356-4 12。 Huang W.K.，Cooley D.S.，Ebert-upho虫，Chen C.，Chatterjee S.（2019）极端依赖的新探索工具：CHI网络和年度极好网络。 jabes; 24：484-501。 doi：10.1007/s13253-019-00356-4 13。 Cooley D.，Thibaud E.，Castillo F.，Wehner M.F. （2019）。 一种非参数方法，用于极端双变量超级概率的隔离，22：373-390; doi：10.1007/s10687-019-00348-0。 14。 Timmermans B.，Wehner M.，Cooley D.，O'Brien T.，Krishnan H.（2018）。 网格降水数据集中极端的一致性。 气候动力学，52：6651-6670。 doi：10.1007/s00382-018-4537-0。 15。Hewitt J.†，Fix M.J.†，Hoeting J.A.，Cooley D.S.（2019）。通过加权的可能性，潜在的空间极端模型提高了回报水平的估计。jabes; 24：426-443。doi：10.1007/s13253-019-00356-4 12。Huang W.K.，Cooley D.S.，Ebert-upho虫，Chen C.，Chatterjee S.（2019）极端依赖的新探索工具：CHI网络和年度极好网络。 jabes; 24：484-501。 doi：10.1007/s13253-019-00356-4 13。 Cooley D.，Thibaud E.，Castillo F.，Wehner M.F. （2019）。 一种非参数方法，用于极端双变量超级概率的隔离，22：373-390; doi：10.1007/s10687-019-00348-0。 14。 Timmermans B.，Wehner M.，Cooley D.，O'Brien T.，Krishnan H.（2018）。 网格降水数据集中极端的一致性。 气候动力学，52：6651-6670。 doi：10.1007/s00382-018-4537-0。 15。Huang W.K.，Cooley D.S.，Ebert-upho虫，Chen C.，Chatterjee S.（2019）极端依赖的新探索工具：CHI网络和年度极好网络。jabes; 24：484-501。doi：10.1007/s13253-019-00356-4 13。Cooley D.，Thibaud E.，Castillo F.，Wehner M.F. （2019）。 一种非参数方法，用于极端双变量超级概率的隔离，22：373-390; doi：10.1007/s10687-019-00348-0。 14。 Timmermans B.，Wehner M.，Cooley D.，O'Brien T.，Krishnan H.（2018）。 网格降水数据集中极端的一致性。 气候动力学，52：6651-6670。 doi：10.1007/s00382-018-4537-0。 15。Cooley D.，Thibaud E.，Castillo F.，Wehner M.F.（2019）。一种非参数方法，用于极端双变量超级概率的隔离，22：373-390; doi：10.1007/s10687-019-00348-0。14。Timmermans B.，Wehner M.，Cooley D.，O'Brien T.，Krishnan H.（2018）。网格降水数据集中极端的一致性。气候动力学，52：6651-6670。doi：10.1007/s00382-018-4537-0。15。修复M.†，Cooley D.，Sain S.R.，Tebaldi C.（2018）。在RCP8.5和RCP4.5下，美国降水极端的比较与模式缩放的应用。气候变化，146（3），335-347。doi：10.1007/s10584-016-1656-7。
用于分析医疗结果的领域特定语言 Mihai VIERU * , Vlad POLISCIUC, Daniela GLIGA, Ecaterina GREBENNICOVA, Anastasia ZAGORODNIUC
* 通讯作者：Mihai Vieru，mihai.vieru@isa.utm.md 协调员：Gabriel ZAHARIA，摩尔多瓦技术大学 摘要。本文探讨了领域特定语言 (DSL) 可能为医疗领域带来的好处。它强调了 DSL 如何通过提供更高的精度、更快的分析时间和更低的错误几率来增强对医疗结果的分析。此外，它详细阐述了 DSL 与现有医疗软件系统无缝集成的潜力，增强了互操作性和跨平台数据共享。此外，它还指出了使用 DSL 执行数据管理任务的优势，例如收集、更新和维护有关患者疾病的记录，使医疗保健专业人员能够轻松访问和分析关键信息。DSL 的使用还可以促进更加个性化的患者护理方法，从而可以根据个人患者资料更准确地定制治疗和医疗建议。最后，本文推测了 DSL 在医学领域的未来作用，强调了其对医疗数据解释和分析的持续贡献，并预测了医疗专业人员与技术互动方式的重大转变，最终将带来更高效、更有效的患者护理。关键词：医疗保健、数据管理、数据互操作性、软件系统集成。简介评估医疗结果在医疗保健中至关重要，为诊断、治疗和预防各种健康状况提供关键信息 [1]。然而，筛选来自不同来源的大量医疗数据带来了重大挑战，尤其是对于需要更深入技术专业知识的医疗从业者而言。领域特定语言 (DSL) 成为解决这些问题的可行答案，引入了专门为医疗领域设计的编程语言。本文介绍了一种专为医疗结果评估而设计的 DSL。它首先研究领域分析，解决分析医疗数据的主要障碍。然后，本文概述了 DSL，重点介绍了其主要特征，例如它能够简化复杂的数据评估流程并提高健康诊断的准确性。 DSL 的语法设计直观易懂，方便用户使用。此外，本文还探讨了 DSL 对医疗行业的潜在影响，例如改善患者健康结果和降低费用。总之，本文深入研究了一种用于分析医疗数据的专用语言，阐明了其发展、应用及其带来的优势。领域分析多中心医疗数据共享面临重大挑战，因为隐私法规和数据的异质性是推动神经科学、遗传学等各个领域医学研究的关键障碍，药物发现、疾病诊断和预后。成功的机器学习算法（特别是在这些领域）的基础依赖于能够访问具有必要注释的足够大的数据集 [2]。为了达到