博士主管教授Ana Hena Henna Healen Telecade:预言。 Angela Cinci Nilesson Dr. Anna Zuena年2023-2024
癌症是由于遗传和表观遗传学改变的积累而发展的,这些改变最终决定了患者中观察到的疾病表现。了解每种DNA改变如何破坏细胞行为,最终影响疾病发展的能力将支持更有效的,定制的疗法的设计。皮肤皮肤黑色素瘤是鉴定疾病表型分子原因的肿瘤类型。每个患者由于阳光引起的损害而引起的复杂的突变曲线,这使得通过比较患者的样本来辨别单个突变的影响很复杂:它们在许多方面有所不同,并非全部驱动疾病。除了突变之外,表观遗传改变是黑色素瘤发育的特征。黑色素瘤在DNA甲基化和可及性中表现出严重的破坏,并且影响染色质结构的突变在患者中很常见。尽管如此,尚不清楚染色质状态因遗传改变而导致染色质状态以及它们在塑造细胞行为中的作用。学生将结合实验和计算方法,以阐明黑色素瘤中DNA序列/结构与分子表型之间的连接。尤其是该项目将利用黑色素瘤的新型人细胞模型(Hodis*,Torlai Triglia* et al。,10.1126/science.abi8175)和单细胞基因组工具来研究DNA序列和结构中的变化如何影响黑色素瘤中的黑色素瘤表型在黑色素瘤中影响遗传和表观群体的细胞行为,并驱动遗传元素。项目的细节将根据学生的利益量身定制,并将在面试中进行讨论。该学生将成为伦敦Blizard Institute的Torlai Triglia Lab(https://ettlab.science)的一部分。关键词:癌症发展;基因型到表型;染色质;表观遗传学;黑色素瘤;单细胞技术研究环境Torlai Triglia Lab是伦敦皇后玛丽大学的生物学和行为科学学院(SBBS)中新建立的小组。我们的研究目标是通过实验和计算工具的结合结合疾病发育期间在疾病发育过程中将DNA改变与分子和细胞表型联系起来,以鉴定可行的个性化疗法靶标。
摘要 本研究旨在从通信过程中实施的内容方面实证研究通过聊天机器人使用人工智能对在线零售的影响。本研究通过分析感知效用并展示技术接受模型的关键概念,为专业文献做出了贡献。为此,研究了罗马尼亚的十家在线商店,根据用户数量进行选择,研究通过非反应性方法进行 - 内容分析。数据收集方法是“神秘客户”的方法,以免改变研究实体的行为。通过内容网格获得的数据的解释允许横向和纵向方法,从而导致一系列结果证实了市场领导者的低水平绩效,以及这种技术在该领域应用的巨大潜力。关于使用聊天机器人的影响,已经表明,向用户显示的内容质量差会影响消费者的旅程,在这种情况下无法达到满意的程度。关键词:聊天机器人、商业人工智能、客户服务、电子商务、购买行为、客户参与度 JEL 分类:O30、M31、M10
摘要 本文分析了罗马尼亚学者对商业和经济大学人工智能 (AI) 的认识、使用和使用意愿。它还强调了人工智能在经济和商业大学教育中的应用的主要后果,目的是确定一个适当的框架,以便在罗马尼亚的经济大学中规范地实施人工智能系统。该研究旨在确定教师在研究、教学和评估活动中个人主动使用人工智能的优势、劣势和意愿。所用的分析方法是定量的,通过管理一份在线问卷,熟悉教育人工智能的罗马尼亚学术教师对此进行了回应。数据处理使用 Smart PLS 进行,可以识别指导罗马尼亚经济教育中使用人工智能观点的统计关系。该样本代表正常数量的试点样本。研究结果很有用,因为它们确定了可以优化研究和教育过程以及教学、评估和学习的方面,以满足罗马尼亚经济学术环境中人工智能使用的日益增长的动态。学者们对使用人工智能系统的优势的看法以及他们提出的解决方案,以最大限度地发挥人工智能在研究、教学和评估活动中的优势。所有这些都有助于制定在罗马尼亚经济和商业教育中实施人工智能系统的框架。结果表明,人工智能在所分析大学的学术活动中的使用和整合处于早期阶段:人工智能主要用于对学生的评估,这可以自动完成。学者在教学和研究中使用人工智能的可能性很低。
目的:≥50%接受检查点抑制剂治疗的患者中,与免疫相关的皮肤不良事件(IRCAE)发生,但对IRCAES的基本机制知之甚少。实验设计:在检查点抑制剂[139带IRCAES和61个没有(对照组)的61例患者中进行了表型/生物标志物分析,以表征其临床表现和免疫学性质。使用实时PCR和MESO量表发现多路复用细胞因子分析,在皮肤活检,皮肤带提取物和血浆中评估了细胞因子。结果:鉴定出八种IRCAE表型:瘙痒(26%),大型皮疹(MPR; 21%),湿疹(19%),扁桃体(11%),荨麻疹(8%),牛皮癣形式(6%),白癜风(5%)和卵形皮炎(5%)和泡沫(4%)。所有表型均显示皮肤淋巴细胞和嗜酸性粒细胞浸润。皮肤活检PCR显示,山雀患者(p <0.0001)
摘要 有效评估癌症疼痛需要对构成疼痛体验的所有组成部分进行细致的分析。实施自动疼痛评估 (APA) 方法和计算分析方法,特别关注情感内容,可以促进对疼痛的彻底描述。所提出的方法转向使用语音记录中的自动情感识别以及我们之前开发的用于检查疼痛面部表情的模型。对于训练和验证,我们采用了 EMOVO 数据集,该数据集模拟了六种情绪状态(大六)。由多层感知器组成的神经网络在 181 个韵律特征上进行了训练以对情绪进行分类。为了进行测试,我们使用了从癌症患者收集的访谈数据集并选择了两个案例研究。使用 Eudico Linguistic Annotator (ELAN) 6.7 版进行语音注释和连续面部表情分析(得出疼痛/无痛分类)。情绪分析模型的准确率达到 84%,所有类别的精确度、召回率和 F1 分数指标都令人鼓舞。初步结果表明,人工智能 (AI) 策略可用于从视频记录中连续估计情绪状态,揭示主要的情绪状态,并提供证实相应疼痛评估的能力。尽管存在局限性,但提出的 AI 框架仍表现出整体和实时疼痛评估的潜力,为肿瘤环境中的个性化疼痛管理策略铺平了道路。临床试验注册:NCT04726228。
强化剂(无机颗粒)对机械性能的影响无疑是开发聚合物型复合材料研究的最重要动机 - 无机颗粒。已经对包含千分尺颗粒的系统进行了许多研究[1-3]。广义上讲,在确定具有无机颗粒的复合系统的机械特征时,考虑了四个重要因素: - 系统的组成,矩阵的选择,增强剂,无机阶段的比例 - - 在聚合物界面粒子粒子粒子的相互作用类型 - 无机粒子的分配均值分散元素的属性粒子;值得强调的是,这四个参数显然具有可变的重要性条件,我们打算研究的属性,并且它们的表现是相互依存的。在这项研究中,我们尝试接近所考虑的复合材料的形态参数和机械性能之间建立的关系。确定复合材料的机械特性的一个非常重要的因素是矩阵和固化剂的相对比例。该比例可以以体积分数(或体积百分比的比例)或质量分数(或质量百分比的分数)表示。获得材料时很难测量质量分数。体积分数直接在
sztemberg,Elena,epecki,Dominik,Grodziński,Bartłomiej,Tomaszewski,Robert,Mikusek -Pham van,Marcin,Marcin,Krawiel,Karawiel,Karolina,Karolina,Kras,Kras,Kras,Marta,Król,Król,Marek,Marek,Cieślik,Aleksandra和Greksandra和Gruszccccakeanthannskakakakay handin只有HAN来。补充肌酸对大脑健康的影响和好处。运动的质量。2024; 22:54545。 EISSN 2450-3118。 https://dx.doi.org/10.12775/qs.2024.22.54545 https://apcz.umk.pl/qs/article/article/view/54545该期刊在Poland Parand parantric评估的高等教育和科学部中在高等教育和科学部中已达到20分。宣布高等教育和科学部长05.01.2024的附件。编号32553。有期刊的独特标识符:201398。分配的科学学科:经济学和金融(社会科学领域);管理和质量科学(社会科学领域)。Punkty Mruityialne Z 2019 -Aktualny Rok 20Punktów。załącznikdo komunikatu ministra szkolnictwawyëszegoi nauki z dnia 05.01.2024 r。 LP。32553。posiada unikatowy Identyfikator czasopisma:201398。przypisane dyscypliny naukowe:ekonomia i finanse(dziedzinanaukspołecznych); nauki ozarządzaniuijakości(dziedzinanaukspołecznych)。©作者2024;本文发表在波兰托伦的Nicolaus Copernicus University的被许可人Open Journal Systems开放访问权限。本文根据创意共享归因非商业许可的条款分发,该许可允许在任何媒介中进行任何非商业用途,分发和复制,前提是原始作者和来源被记住。收到:22.08.2024。这是根据Creative Commons归因于非商业许可证共享的条款许可的开放访问文章。(http://creativecommons.org/licenses/by-nc-sa/4.0/),只要适当地引用了工作,就可以在任何媒介中不受限制,非商业用途,分发和复制。作者宣布,关于本文的出版没有利益冲突。修订:18.09.2024。接受:19.09.2024。出版:20.09.2024。