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那不勒斯费德里科二世大学
通知参考 PHARMAC_UNINA_DOC_ALL_II-MOD 特此宣布，那不勒斯费德里科二世大学的这个系，隶属于“基于 RNA 技术的国家基因治疗和药物中心”，由指导令资助。 2022 年 6 月 17 日第 1035 号 MUR 使用国家复苏和恢复力计划 (PNRR) 任务 4 - 第 2 部分 - 投资 1.4 的资源“加强研究结构并创建某些关键使能技术的“国家研发冠军””由欧盟 - NextGenerationEU 资助，主题为 Spoke #8：RNA/DNA 递送平台，MUR 识别码 CN00000041 - CUP UNINA E63C22000940007，将必须通过有偿任务为其中指定的课程和科学学科部门提供附件“A”中指示的教学 - 该附件是本次征集不可分割的一部分 - 用于开展 PharmaTech 学院的活动。每小时承诺和每小时补偿（扣除管理部门应付的预扣款和教师应付的预扣款）在同一附件 A 中列出。与本次招募相关的总体支出将完全由为“国家基于 RNA 技术的基因治疗和药物中心”提供的资金承担（DD n. 1035，2022 年 6 月 17 日）。只有以下人员才可以竞争该职位：
脑积水水弹性模型中旋转流的数值模拟
I. 简介 许多研究人员已经基于多孔弹性构建了脑积水的计算理论。此类模型将有助于更好地理解问题，从而提供更好的治疗方法。此类模型还忽略了分流术的间歇性影响，而分流术是治疗脑积水最常用的方法。我们使用弹性和流体力学来创建人脑和脑室系统的数学模型。我们的模型通过考虑跨导水管的流动并包括边界约束来扩展以前的工作。这将为疾病的边界和改善创建一个定量模型。我们开发并解决了该模型的控制方程和边界条件以及有意义的临床发现。我们的模型通过将导水管流与边界约束结合起来，扩展了早期对脑积水的研究。脑脊液沿着脊髓周围的蛛网膜下腔向下流动，然后进入颅脑蛛网膜下腔，然而，物理定律很难解释这种流动是如何持续的。采用体内刺激的数学方法来研究脉动血液、脑和脑脊液的动态相互作用 1 。本文介绍的模拟是为患有脑脊液生理病理疾病脑积水的个体生成的 2 。研究特发性脑积水化学浓度不对称循环的后脑室通透性 3 。使用基本的几何模型，当前的研究提出了一种全新的脑积水多物理扩散过程方法，并作为更复杂的几何模拟的标准 4 。研究了脑脊液在心血管和蛛网膜下腔的循环以及脑脊液渗入多孔脑实质的问题。开发了复杂大脑几何形状的边界条件 5 。将标准受试者的研究信息与代表颅内动力学的实际计算模型进行了比较。该模型利用特定于受试者的磁共振 (MR) 图像和物理边界条件作为输入，可重现脉动的脑脊液循环并模拟颅内压力和流速 6 。该数值模型用于探索横截面几何形状和脊髓运动如何影响非稳定速度、剪应力和压力梯度场 7 。该系统分为五个子模型：动脉系统血液、静脉系统血液、心室脑脊液、颅内蛛网膜下腔和脊髓出血腔。阻力和顺应性将这些子模型连接起来。构建的模型用于模拟七个健康个体中发现的关键功能特征，例如动脉、静脉和脑脊液流量分布（幅度和相移） 8 。此前，利用时间分辨三维磁共振速度映射研究人体血管系统中健康和异常的血流模式。利用这种方法研究了 40 名健康志愿者 9 的脑室系统中脑脊液流量的时间和空间变化。这些颗粒中的脑脊液和血液之间的屏障很小，使脑脊液能够流入循环并被吸收。与脑脊液的产生相反，消耗是压力-
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通知参考 PHARMAC_UNINA_DOC_ALL_I-MOD 特此宣布，那不勒斯费德里科二世大学的这个系，隶属于“基于 RNA 技术的国家基因治疗和药物中心”，由指导令资助。 2022 年 6 月 17 日第 1035 号 MUR 使用国家复苏和恢复力计划 (PNRR) 任务 4 - 第 2 部分 - 投资 1.4 的资源“加强研究结构并创建某些关键使能技术的“国家研发冠军””由欧盟 - NextGenerationEU 资助，主题为 Spoke #8：RNA/DNA 递送平台，MUR 识别码 CN00000041 - CUP UNINA E63C22000940007，将必须通过有偿任务为其中指定的课程和科学学科部门提供附件“A”中指示的教学 - 该附件是本次征集不可分割的一部分 - 用于开展 PharmaTech 学院的活动。每小时承诺和每小时补偿（扣除管理部门应付的预扣款和教师应付的预扣款）在同一附件 A 中列出。与本次招募相关的总体支出将完全由为“国家基于 RNA 技术的基因治疗和药物中心”提供的资金承担（DD n. 1035，2022 年 6 月 17 日）。只有以下人员才可以竞争该职位：
新闻摘要中的持续学习-Jiliang（Eric）li
Web服务1，David Lopez-Paz和Marc'aurelio Ranzato（2017）。连续学习的梯度情节记忆。corr，ABS/1706.08840。2，Hanul Shin，Jung Kwon Lee，Jaehong Kim和Jiwon Kim（2017）。 持续学习，并具有深刻的生成重播。 corr，ABS/1705.08690。 3，詹姆斯·柯克帕特里克（James Kirkpatrick），拉兹万·帕斯卡努（Razvan Pascanu），尼尔·C·拉比诺维茨（Neil C. Hadsell（2016）。 克服神经网络中的灾难性遗忘。 Corr，ABS/1612.00796。 4，TimothéeLesort，Hugo Caselles-Dupre，MichaëlGarciaOrtiz，Andrei Stoian和David Filliat（2018）。 从持续学习的角度来看生成模型。 corr，ABS/1812.09111。 5，Antonio Carta，Lorenzo Pellegrini，Andrea Cossu，Hamed Hemati和Vincenzo Lomonaco，“ Avalanche：Pytorch的深度持续学习图书馆”，《机器学习研究杂志》，第1卷。 24，否。 363，pp。 1-6，2023。 6，Martin Wistuba，Martin Ferianc，Lukas Balles，Cedric Archambeau和Giovanni Zappella，“ Renate：现实世界中持续学习的图书馆”，2023年，Arxiv Preprint Arxiv：2304.12067。2，Hanul Shin，Jung Kwon Lee，Jaehong Kim和Jiwon Kim（2017）。持续学习，并具有深刻的生成重播。corr，ABS/1705.08690。3，詹姆斯·柯克帕特里克（James Kirkpatrick），拉兹万·帕斯卡努（Razvan Pascanu），尼尔·C·拉比诺维茨（Neil C. Hadsell（2016）。克服神经网络中的灾难性遗忘。Corr，ABS/1612.00796。4，TimothéeLesort，Hugo Caselles-Dupre，MichaëlGarciaOrtiz，Andrei Stoian和David Filliat（2018）。 从持续学习的角度来看生成模型。 corr，ABS/1812.09111。 5，Antonio Carta，Lorenzo Pellegrini，Andrea Cossu，Hamed Hemati和Vincenzo Lomonaco，“ Avalanche：Pytorch的深度持续学习图书馆”，《机器学习研究杂志》，第1卷。 24，否。 363，pp。 1-6，2023。 6，Martin Wistuba，Martin Ferianc，Lukas Balles，Cedric Archambeau和Giovanni Zappella，“ Renate：现实世界中持续学习的图书馆”，2023年，Arxiv Preprint Arxiv：2304.12067。4，TimothéeLesort，Hugo Caselles-Dupre，MichaëlGarciaOrtiz，Andrei Stoian和David Filliat（2018）。从持续学习的角度来看生成模型。corr，ABS/1812.09111。5，Antonio Carta，Lorenzo Pellegrini，Andrea Cossu，Hamed Hemati和Vincenzo Lomonaco，“ Avalanche：Pytorch的深度持续学习图书馆”，《机器学习研究杂志》，第1卷。24，否。363，pp。1-6，2023。6，Martin Wistuba，Martin Ferianc，Lukas Balles，Cedric Archambeau和Giovanni Zappella，“ Renate：现实世界中持续学习的图书馆”，2023年，Arxiv Preprint Arxiv：2304.12067。6，Martin Wistuba，Martin Ferianc，Lukas Balles，Cedric Archambeau和Giovanni Zappella，“ Renate：现实世界中持续学习的图书馆”，2023年，Arxiv Preprint Arxiv：2304.12067。
嵌合人乳头瘤病毒（HPV）疫苗设计18 ...
摘要宫颈癌是一种恶性肿瘤，可以传播（转移）向其他可能导致死亡的器官传播（转移）。根据全球癌症研究负担（Globocan），宫颈癌的主要原因中有95％是人乳头瘤病毒（HPV）。到目前为止疫苗接种是防止HPV感染的一种方法。类型的病毒（例如颗粒（VLP）病毒疫苗）与弱化病毒疫苗的类型不同。没有遗传物质，因此不能具有传染性和复制性，这是与使用活病毒在疫苗生产开发中使用的疫苗类型相比，这是潜在的VLP安全。在这项研究中，它更加专注于评估4个VLP VLP VLP设计模型嵌合HPV 18/45/59，这些模型已修改了LOOP，DE，EF，EF，FG，HI，HI具有免疫信息方法。结果表明，模型3疫苗的设计具有最佳，最安全的评估，包括抗原性（0.5284），物理化学特性（分子量为51.16 kDa，等电（PI）5.71和Grvy 0.358），并且疫苗没有引起过敏的反应和毒性。In addition, Model 3 vaccine candidates show significant immunogenicity, namely an increase in antigens on the 5th day, and began to decline on the 20th day, meaning that the body responds to the vaccine as an antigen marked by an increase in immunoglobulin M (IGM) and immunoglobulin G (IgG) which is 1.4 x 10 6 Count/ml长期。该结果表明，模型3具有用作有效且安全的疫苗的最大潜力。关键字：宫颈癌，人乳头瘤病毒（HPV），诸如粒子>的病毒
人工智能（和大数据）在学习科学中的地位 - ERIC
学习科学本质上涉及跨学科研究，其总体目标是推进学习理论，并为有效的教学方法和学习技术的设计和实施提供信息。在这些努力中，学习科学涵盖了与学习、动机和社会互动相关的各种结构、措施、过程和结果。这些复杂的目标还受到来自学习环境、学习任务和个人学习者特征的大量因素的影响。学习发生在众多相互作用的背景因素中，这些因素涵盖学校、教师、课堂、同龄人和可用技术之间的差异。这些背景在各种因素方面也存在很大差异，例如学生获得的社会支持、教师参与度、人口和意识形态多样性，以及教育技术提供的教学设计策略和可供性（Anderson & Dron，2011）。学习者本身在年龄、年级、种族和文化背景等一系列固定因素以及参与度、兴趣、学习策略、阅读技巧和先前知识等可塑的个人差异上存在差异（Cantor 等人，2019 年；Jonassen 和 Grabowski，2012 年；Winne，1996 年）。
在联邦能源监管委员会之前的美利坚合众国）区域间转移能力）案卷号AD25-4-000研究：Streng
恭敬地提交，作者： / s / s /安德鲁·乌尔默·罗杰·E·科兰顿总法律顾问安东尼·伊万科维奇副法律顾问安德鲁·乌尔默（Andrew Ulmer）安德鲁·乌尔默（Andrew Ulmer）助理助理律师莎拉·科萨尔（Sarah E.
拉丁美洲牙科行为
<崇拜副委员会Ana Biondi（阿根廷布宜诺斯艾利斯大学）布宜诺斯艾利斯，阿根廷）安德烈斯A.J.P. div>Klein-Szanto（美国费城福克斯·蔡斯癌症中心）丹尼尔·G·奥尔梅多（阿根廷布宜诺斯艾利斯大学）Guillermo Raiden（阿根廷图库曼大学）Sigmar de Mello Rode（巴西Paulista rodian sigriansian funingian offunlide offunlide offunlide of to巴西里奥格兰德·杜尔（Rio Grande Do Sul））阿曼达·E·施温（Amanda E. Schwint）（阿根廷国家原子能委员会）