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造血干细胞动力学的随机建模
鉴于该过程的复杂调控以及观察干细胞小裂中细胞相互作用的困难，造血细胞（HSC）维持和分化以提供造血系统的研究和分化提供了独特的挑战。定量方法和工具已成为解决此问题的宝贵机制；但是，HSC的随机性在数学建模中提出了重大挑战，尤其是在弥合理论模型和实验验证之间的差距时。在这项工作中，我们为长期HSC（LT-HSC）和短期HSC（ST-HSC）（ST-HSC）建立了灵活且用户友好的随机动力学和空间模型，该模型可捕获实验观察到的细胞变异性和异质性。我们的模型实现了LT-HSC和ST-HSC的行为，并预测了它们的稳态动力学。此外，可以修改我们的模型以探索各种生物学情景，例如由凋亡介导的压力诱导的扰动，并成功地实施了这些疾病。最后，该模型结合了空间动力学，通过将布朗运动与空间分级参数相结合，在2D环境中模拟细胞行为。
系统的全球宏大市场
绩效回报：年度的时间大于一年的期间。要获取最新月底的绩效信息，请访问www.gmo.com。引用的性能数据代表过去的表现，并不能预测未来的性能。扣除模型咨询费和激励费用后，将出示净收益。这些收益包括交易成本，委员会和对外国收入和资本收益的预扣税，包括对股息和其他收入的再投资（如适用）。在综合内部的帐户支付的费用可能高于或低于所使用的型号费用。GMO LLC声称遵守全球投资绩效标准（GIPS®）。全球投资绩效标准（GIPS®）综合报告可在gmo.com上单击“策略”页面的文档部分中的GIPS®综合报告链接。GIPS®是CFA Institute拥有的注册商标。CFA研究所不认可或促进该组织，也不保证此处包含的内容的准确性或质量。实际费用在GMO表格的第2部分中披露，并且在每个策略的综合报告中也可用。
困扰数学教育的目标...
我们建议通过挑战一些典型的标准建议，以促进变革并提高人们对当前多重气候危机的认识，从而对社会生态学的数学教育的目的进行批判性检查。挑战不仅来自（IM）的教育配置的（IM）可能性，而且最重要的是，在现代人口和个人管理中，数学教育作为文化，政治和经济的主观生存空间。我们认为，这种类型的系统批评对于了解数学教育的局限性和承诺以及可能在该领域出现的行动提案的局限性和承诺很重要。没有批评，研究可能有可能导致简单的课程“绿色洗涤”和数学教育实践。
呼叫 2025 位置标识符：25-01 主题领域...
简要说明：该领域的博士项目将重点关注新兴数字技术的网络安全及其对社会的影响。它们将为关键概念的开发做出贡献，旨在确保欧洲数字转型的安全，这对于实现更加准备充分的联盟、提高欧盟经济的数字竞争力和生产力以及促进数字技术的包容性应用（人工智能、下一代互联网、虚拟世界、量子计算等）至关重要，以及欧盟委员会政治指导方针中确定的其他优先事项。更具体地说，该项目将提供证据、分析框架和工具，以支持全面综合的网络安全生态系统，该生态系统利用人工智能和机器学习技术来增强网络防御、网络威胁情报和态势感知，同时提供强大而有弹性的网络安全框架和有效的治理政策。
2024科学，技术，工程和数学委员会报告（COSTEM）和与Costem相关的代理行动
是由1976年的国家科学与技术政策，组织和优先事项法案建立的，旨在为总统执行办公室内的总统和其他人提供有关经济，国家安全，国土安全，外汇，外汇关系，环境，技术以及其他资源的科学，工程和技术方面的建议。OSTP领导机构间科学和技术政策协调工作，协助管理和预算办公室对预算的联邦研究和发展进行年度审查和分析，并作为总统在联邦政府的主要政策，计划和计划方面的科学和技术分析和判断的来源。更多信息可从http://www.whitehouse.gov/ostp获得。关于本文档，本文件是与国家科学技术委员会（NSTC），STEM委员会（Costem）以及联邦部门和机构协商开发的。它旨在履行许多立法任务和行政措施：
2024 年科学、技术、工程和数学委员会 (CoSTEM) 及 CoSTEM 相关机构行动报告
关于白宫科技政策办公室 白宫科技政策办公室 (OSTP) 根据 1976 年《国家科技政策、组织和优先事项法》成立，旨在为总统及总统行政办公室的其他人员提供有关经济、国家安全、国土安全、卫生、外交关系、环境以及资源的技术回收与利用等方面的科学、工程和技术方面的建议。OSTP 领导机构间科技政策协调工作，协助管理和预算办公室对联邦预算中的研发进行年度审查和分析，并作为总统对联邦政府主要政策、计划和方案的科技分析和判断来源。更多信息请访问 http://www.whitehouse.gov/ostp。 关于本文件 本文件是与国家科学技术委员会 (NSTC)、STEM 委员会 (CoSTEM) 以及联邦部门和机构协商后制定的。其旨在履行一系列立法任务和行政行动：
机器学习在自动代码检查中的作用 - 系统文献评论
摘要：建筑设计必须遵守众多代码，法律和法规。实际上，尽管有可用的自动代码检查工具（ACC）和该领域的广泛研究，但检查给定设计是否符合所有相关的监管要求仍然是一项手动和耗时的任务。为广泛的法规提供高度自动化解决方案的全面检查系统仍然是一个遥远的目标。最近的研究强调了吸引高级技术（例如机器学习（ML）和自然语言处理（NLP））以增强ACC能力的潜力。因此，这项工作旨在审查在代码合规性检查中实施ML技术方面的最新进步，识别知识差距并提出未来的研究方向。通过实施系统的文献综述方法，我们确定了域内的三个关键研究领域：处理监管文本，处理设计信息和整体检查机制。现有的努力使用各种ML算法来探索这些领域的每个领域，以提高其有效性。尽管取得了显着进步，但由于法规的复杂性，法律文本的歧义和培训数据的稀缺性，挑战仍然存在，所有这些都限制了提出的方法的可扩展性。此外，虽然ML通过从数据中学习而不是依靠硬编码规则来增强灵活性，但它引入了对建筑许可至关重要的决策过程中的不确定性。评论强调了混合方法的潜力，这些方法结合了基于规则的系统和ML模型的优势，以有效解决这些挑战。