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简历：Oliver T. Bruns 博士
[4] Bruns OT、Carr JA、Franke D、Aellen M、Valdez TA、Bawendi MG 用于成像短波红外荧光的装置和方法国际专利申请号 PCT/US2017/021824 – 正在申请中 [5] Bruns OT、Carr JA、Zheng Y、Aellen M、van Leyen K、Bawendi MG 用于成像短波红外荧光的装置和方法国际专利申请号 PCT/US2017/021845 – 正在申请中 [6] Tromsdorf UI、Bruns OT、Weller H、涂有聚乙二醇的金属氧化物颗粒及其合成，Pub.编号：WO/2011/015670 国际申请编号：PCT/EP2010/061547 – 已放弃申请 [7] Reimer R、Eggert D、Bruns OT、Hohenberg H、Polychromatische Elektronenmikroskopie、德国专利申请 2015092514295800DE – 正在申请中 [8] Wei H、Bruns OT、Chen O、Bawendi MG、用于磁共振成像应用的纳米粒子美国临时专利申请 62/050,477 – 正在申请中 [9] Bruns OT、Harris D、Bischof TS、Bawendi MG、利用半导体纳米晶体进行体内短波长红外 (SWIR) 荧光和活体成像美国临时专利申请 61/814,528 – 正在申请中 [10] Bruns O、 Hohenberg H、Reimer R、Tromsdorf、U、Weller H、Adam G、Ittrich H、Kaul M、Nielsen P、Freund B、Bartelt A、Heeren J，《脂质代谢可视化》出版号：WO/2012/098226 国际申请号：PCT/EP2012/050863 – 已放弃申请
人工智能 (AI) 对欺诈检测的影响
摘要 本研究考察了人工智能 (AI)，特别是计算机视觉和机器人流程自动化 (RPA) 对尼日利亚东南部存款银行欺诈检测的影响。人工智能技术通过实现实时监控、异常检测和流程自动化，为应对日益增长的欺诈威胁提供了创新解决方案。该研究的目标包括评估计算机视觉在检测内部欺诈方面的有效性，并评估 RPA 在监控信用卡欺诈活动中的作用。采用描述性调查设计，通过问卷调查收集尼日利亚东南部各银行机构员工的数据，以评估人工智能技术为欺诈检测实践带来的有效性、挑战和潜在改进。从所研究的组织中共选出了 1101 名员工。使用 Freund 和 William 的统计公式以 5% 的误差幅度确定样本量为二百八十四 (284)。使用李克特量表呈现和分析数据，使用 Z 检验提出假设。研究结果表明，计算机视觉对内部欺诈检测具有显著的积极影响，Z = 6.561< 8.639，P. <,05。机器人技术对尼日利亚东南部存款银行的信用卡欺诈监控具有显著的积极影响，Z = 7.649 < 9.987，P. <,05。该研究强调了全面的人工智能集成欺诈检测系统的重要性，并建议进一步探索针对小型银行机构情况的经济高效的实施方案。应对这些挑战可以改善尼日利亚银行业的安全状况，增强信任和运营弹性。关键词：人工智能、计算机视觉、机器人流程自动化、欺诈检测、存款银行、内部欺诈、信用卡欺诈
M.Tech（PT）电源电子学教学大纲2021.pdf
CO1: Develop mathematical model and analyse engineering problems CO2: Apply linear programming concepts to solve real life problems CO3 : Formulate and solve complex engineering problems using non programming techniques CO4 : Analyse and solve stochastic engineering problems Module 1: Vector spaces, subspaces, Linear dependence, Basis and Dimension, Linear transformations, Kernels and Images , Matrix representation of linear transformation, Change of basis, Eigen线性运算符模块的值和特征向量2线性编程问题的数学公式，单纯形方法，线性编程中的双重性，双单纯形方法。模块3非线性编程初步，不受约束的问题，搜索方法，斐波那契搜索，金段搜索，搜索，约束问题，拉格朗日方法，库恩 - 塔克条件4随机变量，分布和密度和密度功能，矩和矩和瞬间的功能，自动变量和状态分布，条件分布，条件分布，条件分布，条件分布，条件分布，构图，构成，构造，构成了构图，构成了构图，构成了构图，构成了构图，构成了构图，构成了序列，构成了构图，构成了构图，构成了构图，构成了构图，构成了构图过程。教科书和参考文献1。J.C. PANT：优化概论，Ja那教兄弟，新德里，2014年2。S.S. Rao：优化理论与应用，新时代，新德里，2012年3月3日肯尼斯·霍夫曼（Kenneth Hoffman）和雷·库兹（Ray Kunze），线性代数，第2版，皮尔逊，2015年2。Erwin Kreyszig，使用应用的入门功能分析，John Wiley＆Sons，2004。3。Irwin Miller和Marylees Miller，John E. Freund的数学统计，第6 Edn，Phi，2002年。4。约翰·B·托马斯（John B Thomas），《应用概率和随机过程简介》，约翰·威利（John Wiley），2000Roy D Yates，David J Goodman，“概率和随机过程”，第2版，Wiley India，2011年5。爸爸，概率，随机变量和随机过程，第三版，麦格劳山，2002 6。
促进合成访问硼酸修饰的核苷三磷酸盐，并兼容与酶促DNA合成
1。Zho，J.H。; Rossi，J。Nat。 修订版 Discov。 2017，16，（3），181-202。 2。 我们，s。; Z. Pan，Y。;是的，y。 li，f。; Liu，J。； Wang，L。; Wu，X。;仪式。; Wan，Y。;张，L。； Yang，Z。；张，B.-T。; lu，a。;张，G。Acs苹果。 mater。 接口2021，13，（8），9500-9519。 3。 Hollen，M。Curr。 opine。 化学。 大。 2019，52，93-101; Freed，n。; Fürst，M。J. J.;希望，P。Current。 opine。 生物技术。 2022，74，129-136; Huang，P.J。； Liu，J。W. 2020，9，（10），1046-1 4。 Ellington，A。D。;自然1990，346，818-822;罗伯茨，D。L。；乔伊斯（Joyce），自然1990，344，467-468;伍德，c。 Gold，L.Science 1990，249，505-5 5。 ren，q。; Ga，L。; lu，Z。; AI，J。; Wang，T。Mater。 化学。 正面。 2020，4，（6），1569-1585;对，c。; Kakoti，A。； Mayer，G。Angew。 化学。 他们。 ed。 2020，59，（50），22414-22418; Liu，C.-G。；王，Y。； Liu，P。; Yao，Q.-L。;周，Y.-Y. ; Li，C.-F。； Zhao，q。; Liu，G.-H。；张，X.-L。 ACS化学。 大。 2020，15，（6），1554-1565;张，L。；李，l。; Wang，X。; Liu，H。；张，Y。； Xie，T。;张，h。 li，x。; Peng，T。;太阳，x。 Dai，J。; Liu，J。； Wu，W。;是的火，W。Mol。 ther。 尼西亚采集Zho，J.H。; Rossi，J。Nat。修订版Discov。2017，16，（3），181-202。2。我们，s。; Z. Pan，Y。;是的，y。 li，f。; Liu，J。； Wang，L。; Wu，X。;仪式。; Wan，Y。;张，L。； Yang，Z。；张，B.-T。; lu，a。;张，G。Acs苹果。mater。接口2021，13，（8），9500-9519。3。Hollen，M。Curr。opine。化学。大。2019，52，93-101; Freed，n。; Fürst，M。J. J.;希望，P。Current。opine。生物技术。2022，74，129-136; Huang，P.J。； Liu，J。W. 2020，9，（10），1046-14。Ellington，A。D。;自然1990，346，818-822;罗伯茨，D。L。；乔伊斯（Joyce），自然1990，344，467-468;伍德，c。 Gold，L.Science 1990，249，505-5 5。 ren，q。; Ga，L。; lu，Z。; AI，J。; Wang，T。Mater。 化学。 正面。 2020，4，（6），1569-1585;对，c。; Kakoti，A。； Mayer，G。Angew。 化学。 他们。 ed。 2020，59，（50），22414-22418; Liu，C.-G。；王，Y。； Liu，P。; Yao，Q.-L。;周，Y.-Y. ; Li，C.-F。； Zhao，q。; Liu，G.-H。；张，X.-L。 ACS化学。 大。 2020，15，（6），1554-1565;张，L。；李，l。; Wang，X。; Liu，H。；张，Y。； Xie，T。;张，h。 li，x。; Peng，T。;太阳，x。 Dai，J。; Liu，J。； Wu，W。;是的火，W。Mol。 ther。 尼西亚采集Ellington，A。D。;自然1990，346，818-822;罗伯茨，D。L。；乔伊斯（Joyce），自然1990，344，467-468;伍德，c。 Gold，L.Science 1990，249，505-55。ren，q。; Ga，L。; lu，Z。; AI，J。; Wang，T。Mater。化学。正面。2020，4，（6），1569-1585;对，c。; Kakoti，A。； Mayer，G。Angew。化学。他们。ed。2020，59，（50），22414-22418; Liu，C.-G。；王，Y。； Liu，P。; Yao，Q.-L。;周，Y.-Y.; Li，C.-F。； Zhao，q。; Liu，G.-H。；张，X.-L。 ACS化学。大。2020，15，（6），1554-1565;张，L。；李，l。; Wang，X。; Liu，H。；张，Y。； Xie，T。;张，h。 li，x。; Peng，T。;太阳，x。 Dai，J。; Liu，J。； Wu，W。;是的火，W。Mol。ther。尼西亚采集
抗原、佐剂和同一部位接种对……的影响
摘要 背景 癌症疫苗的目标是诱导对肿瘤抗原的强烈 T 细胞反应，但癌症疫苗的递送方法、时间表和配方尚未优化。佐剂可增强对疫苗抗原的免疫反应。然而，人们对佐剂加抗原及其递送时间表对疫苗部位微环境 (VSME) 中的免疫环境的影响知之甚少。我们假设抗原加工和呈递可能直接发生在 VSME 中，添加 Toll 样受体 3 (TLR3) 激动剂多聚 ICLC (pICLC) 将增强免疫激活标志物，并且在同一皮肤部位重复接种疫苗会进一步增强免疫特征，而不是在不同皮肤位置接种多种疫苗。方法 使用 RNA 测序，我们评估了接受皮下/皮内肽疫苗接种黑色素瘤的患者的 VSME 活检，使用不完全弗氏佐剂 (IFA) 加或不加 pICLC。使用 R 进行差异基因表达分析和基因集富集分析。错误发现率校正 p 值 <0.05 被认为是显著的。结果我们发现在 IFA 中添加肽抗原可增强抗原呈递途径和 VSME 局部的三级淋巴结构基因特征。与单独使用 IFA + 肽相比，在 IFA + 肽中添加 pICLC 在注射 1 周后诱导了免疫学上有利的 VSME，但对三次注射后的 VSME 影响不大。重复在同一部位注射 IFA + 肽抗原诱导的 VSME 具有比在不同旋转皮肤位置注射诱导的 VSME 更多的树突状细胞活化、Th1 优势和 TLR 衔接蛋白基因表达。结论这些数据表明，疫苗接种部位本身可能是对疫苗免疫至关重要的位置，而不仅仅是引流淋巴结，IFA 诱导有利的 VSME，其中 TLR 激动剂在疫苗接种过程的早期最有益，并且同一部位注射导致持续刺激免疫途径，这可能有利于引发抗原特异性 T 细胞扩增。
牙周疾病和糖尿病
参考文献1 Manouchehr-Pour，M。和N.F. Bissada（1983）。青少年和成人糖尿病患者的牙周病：文献综述。美国牙科协会杂志，107（5），pp.766–770.doi：10.14219/ jada。Archive.1983.0346 2 Battancs，E.，Gheorghita，D.，Nyiraty，S.，Lengyel，C.，Eördegh，G.，Baráth，Z.，Várkonyi，T。和Antal，M。（2020）。糖尿病中的牙周疾病：吸烟者和非吸烟者的病例对照研究。糖尿病治疗，11（11），pp.2715–2728。doi：10.1007/ s13300-020-00933-8 3Stöhr，J.，Barbaresko，J。等人（2021）。牙周疾病与糖尿病之间的双向关联：同类研究的系统综述和荟萃分析。科学报告，11（1）。doi：10.1038/ s41598-021-93062-6 4 O'Connor，J.C.，Sherry，C.L.，Guest，C.B。 div div div和Freund，G.G。（2007）。2型糖尿病会损害原代巨噬细胞中胰岛素受体底物-2介导的磷脂酰肌醇3-激酶活性，以诱导细胞因子对IL-4的细胞因子耐药性以及细胞因子信号3的过表达。免疫学杂志（巴尔的摩，马里兰州：1950），[在线] 178（11），第6886–6893页。doi：10.4049/jimmunol.178.11.6886 5 Liu R.，Bal，H.S.，Desta，T.，Behl，Y。和Graves，D.T。（2006）。肿瘤坏死因子-Alpha介导糖尿病增强基质产生细胞的凋亡，并损害糖尿病愈合。《美国病理学杂志》，[在线] 168（3），第757–764页。doi：10.2353/ajpath.2006.050907 6 Southerland，J.H.，Taylor，G.W。（2017）。和Offenbacher，S。（2005）。糖尿病和牙周感染：建立连接。临床糖尿病，[在线] 23（4），第171-178页。doi：10.2337/diaclin.23.4.171 7 Genco，R.J.，Graziani，F。和Hasturk，H。（2020）。牙周疾病对糖尿病的血糖控制，并发症和发病率的影响。牙周病学2000，83（1），pp.59–65。doi：10.1111/prd.12271 8 Costa，K.L.，Taboza，Z.A.，Angelino，G.B。，Silveira，V.R.，Montenegro，R.，Haas，A.N。和Rego，R.O。牙周疾病对2型糖尿病患者糖化血红蛋白水平变化的影响：一项回顾性队列研究。《牙周病学杂志》，第88（1）页，第17-25页。doi：10.1902/jop.2016.160140 9 Wang，T.-F.，Jen，I-An。，Chou，C。和Lei，Y.-P。 （2014）。牙周治疗对2型糖尿病和牙周疾病患者代谢控制的影响。
新南威尔士州降雨司机的评论
图1：澳大利亚季节性降雨区。中位年降雨量（基于1900年至1999年的100年期）和季节性降雨的发生（与5月至10月相比，11月至4月的降雨量比中位降雨的比率）用于识别六个主要区域；夏季主导（潮湿的夏季，干燥的冬季），夏季（潮湿的夏季，低冬季降雨），统一（无晴朗的季节性），冬季（潮湿的冬季，低夏降雨），冬季占主导地位（潮湿的冬季，干燥的夏季）和干旱（低降雨）。来源：气象局http://www.bom.gov.au/jsp/ncc/climate_averages/climate-classifications/index.jsp。2图2：1900年至2022年之间的新南威尔士州和澳大利亚首都地区的年降雨量。1961 - 1990年之间的平均降雨量为556.2mm。资料来源：气象局； http://www.bom.gov.au/climate/ 3图3：2000年至2019年之间的4月至10月的降雨十分位于1900年至2019年的整个降雨记录。注意最近的湿年（2020，2021，2022）不包括在内。来源：http：//www.bom.gov.au/state-of-the-climate/。4图4：高分辨率（季节性 - 年分辨率）氢气候（降雨和/或温度）代理的位置。来源：Steiger等。24 5图5：在1000至2000 CE之间的每105年期间干燥，中性和潮湿年的比例。来源：Flack等。21 6图6：天气尺度天气的示意图和气候变化模式，对于新南威尔士州的降雨至关重要。来源：气象局。来源：https：//takvera.blogspot.com/2014/01/warming-may-spike-when-pacific-decadal.html。8图8：过去2000年的IPO时间赛。a）扩展法律圆顶IPO重建和Buckley等。43 IPO重建，从1300年至2011年，b）过去2000年。 黑线是使用Folland索引的观察性IPO。 来源：Vance等人42 9图9：LaNiña和ElNiño事件期间的平均步行者循环模式，海面温度和降雨反应的示意图。 11图10：ENSO与澳大利亚降雨的关系。 每个季节的南部振荡指数与澳大利亚降雨量之间的相关性a）DJF-夏季，b）妈妈 - 秋天，c）jja -jja -winter，d）儿子 - 春天。 仅显示95％水平的相关性。 数据周期：1889年至2006年。 来源：Risbey等5。 12图11：在开始阶段的Niño4指数与中太平洋埃尔尼诺事件和东太平洋厄尔尼诺事件的成熟阶段之间的皮尔逊相关系数。 来源：Freund等人61 13图12：在IOD正期和负面事件期间，平均步行者循环模式，海面温度和降雨响应的示意图。 来源：气象局。 16图13：南环模式。 a）南半球的年平均地面风，显示了极地伊斯特利，南极北部南大洋的中纬度西风腰带以及沿澳大利亚东部海岸线的东南贸易风。 使用ERE5 87重新分析表面风（10m）创建的数字。 来源：Hendon等。43 IPO重建，从1300年至2011年，b）过去2000年。黑线是使用Folland索引的观察性IPO。来源：Vance等人42 9图9：LaNiña和ElNiño事件期间的平均步行者循环模式，海面温度和降雨反应的示意图。11图10：ENSO与澳大利亚降雨的关系。每个季节的南部振荡指数与澳大利亚降雨量之间的相关性a）DJF-夏季，b）妈妈 - 秋天，c）jja -jja -winter，d）儿子 - 春天。仅显示95％水平的相关性。数据周期：1889年至2006年。来源：Risbey等5。12图11：在开始阶段的Niño4指数与中太平洋埃尔尼诺事件和东太平洋厄尔尼诺事件的成熟阶段之间的皮尔逊相关系数。来源：Freund等人61 13图12：在IOD正期和负面事件期间，平均步行者循环模式，海面温度和降雨响应的示意图。来源：气象局。16图13：南环模式。a）南半球的年平均地面风，显示了极地伊斯特利，南极北部南大洋的中纬度西风腰带以及沿澳大利亚东部海岸线的东南贸易风。使用ERE5 87重新分析表面风（10m）创建的数字。来源：Hendon等。赤道膨胀和中纬度西风带（由蓝色和红色箭头指示）的极点收缩的变异性以SAM为特征。b）季节性马歇尔山姆指数。来源：https：//climatedataguide.ucar.edu/climate-data/marshall-southern-nular-annular-mode-mode-sam-index-station-17图14：SAM对澳大利亚每日降雨的影响。每个澳大利亚季节正面和负SAM（SAM+减去SAM-）之间的每日降雨（阴影）和850-HPA风（向量）差异。在每个面板的右上列出了SAM的正和负阶段的天数。仅在复合每日异常与95％水平的零差异显着不同的情况下提供阴影。89 18图15：使用Marshall指数，代表代表印度洋偶极子的ElniñoSouthern振荡和偶极模式指数（DMI）的Marshall指数，海洋Niño指数（ONICNIño指数（ONI））的季节平均指数。年对应于十二月。*注意MAM图是年 + 1（例如MAM 2009代表2010年3月至5月的时期）。改编自Udy等人。82 21图16：东海岸旋风子类型。左 - 旋风簇轨道。右 - 第75个百分点降雨。来源：Gray等。115 22
一种用于预测院外心脏骤停后致病病变的机器学习算法
1. Kiguchi T、Okubo M、Nishiyama C 等人。全球院外心脏骤停：国际复苏联络委员会（ILCOR）首份报告。复苏。2020；152：39-49。2. Spaulding CM、Joly LM、Rosenberg A 等人。院外心脏骤停幸存者的即时冠状动脉造影。N Engl J Med。1997；336(23)：1629-1633。3. Staer-Jensen H、Nakstad ER、Fossum E 等人。复苏后心电图用于选择院外心脏骤停中可立即进行冠状动脉造影的患者。Circ Cardiovasc Interv。 2015;8(10):e002784。4. O'Gara PT、Kushner FG、Ascheim DD 等人。2013 年 ACCF/AHA ST 段抬高型心肌梗死管理指南：执行摘要：美国心脏病学会基金会/美国心脏协会实践指南工作组报告。循环。2013；127(4):529-555。5. Ibanez B、James S、Agewall S 等人。2017 年 ESC ST 段抬高型急性心肌梗死管理指南：欧洲心脏病学会（ESC）ST 段抬高型急性心肌梗死管理工作组。欧洲心脏杂志。 2018；39(2)：119 ‐ 177。6. Collet JP、Thiele H、Barbato E 等人。2020 年 ESC 关于无持续 ST 段抬高型患者急性冠状动脉综合征管理的指南。Rev Esp Cardiol（英语版）。2021；74(6)：544。7. Gorjup V、Radsel P、Kocjancic ST、Erzen D、Noc M。心肺复苏成功后发生急性 ST 段抬高型心肌梗死。复苏。2007；72(3)：379 ‐ 385。8. Lemkes JS、Janssens GN、van der Hoeven NW 等人。无 ST 段抬高型心脏骤停后的冠状动脉造影。N Engl J Med。 2019;380(15):1397 ‐ 1407。9. Kern KB、Radsel P、Jentzer JC 等。无 ST 段抬高型心脏骤停后早期冠状动脉造影与不早期冠状动脉造影的随机试点临床试验：PEARL 研究。循环。2020；142(21)：2002 ‐ 2012。10. Pareek N、Kordis P、Webb I、Noc M、MacCarthy P、Byrne J。心导管实验室对院外心脏骤停的现代管理：现状和未来方向。Interv Cardiol Rev。2019；14(3)：113 ‐ 123。11. Desch S、Freund A、Akin I 等。无 ST 段抬高型心脏骤停后的血管造影。 N Engl J Med 。2021；385：2544 ‐ 2553。12. Dumas F、Manzo ‐ Silberman S、Fichet J 等。早期心脏肌钙蛋白 I 测量能否帮助预测院外心脏骤停幸存者的近期冠状动脉闭塞？Crit Care Med 。2012；40(6)：1777 ‐ 1784。13. Waldo SW、Chang L、Strom JB、O'Brien C、Pomerantsev E、Yeh RW。预测心脏骤停复苏患者中是否存在急性冠状动脉病变。Circ Cardiovasc Interv 。2015；8(10)：e002198。14. Pareek N、Kordis P、Beckley ‐ Hoelscher N 等。一种用于早期预测院外心脏骤停后神经系统结果的实用风险评分：MIRACLE2。欧洲心脏杂志。2020；41：4508 ‐ 4517。15. Smith SW、Dodd KW、Henry TD、Dvorak DM、Pearce LA。使用改良的 Sgarbossa 规则中的 ST 段抬高与 S 波比率诊断左束支传导阻滞下的 ST 段抬高型心肌梗死。紧急医学年鉴。2012；60(6)：766 ‐ 776。16. Sgarbossa EB、Pinski SL、Gates KB、Wagner GS、GUSTO ‐ I 研究者。心室起搏心律存在下急性心肌梗死的早期心电图诊断。美国心脏杂志。 1996;77(5):423 - 424. 17. McDaniel MC, Galbraith EM, Jeroudi AM, et al. ST 段升高患者冠状动脉罪犯病变的定位
会议报告：衰老研究和药物发现
玛丽亚·泰森（Maria Thaysen）1，*，Sonmon-Bekker 2，Maria Burnet 11，Burnetary 11，Abbigail Buchwater 12， Luigi Ferrucci 20，Maria Florian 29，Riekelt H. H. Houtkooper 30，Sibylle Jager 31，Frank Jakch 32，Georges Janssens 30，Martin Borch Jensen 33， 39，Michael Kjaer 40，Guido Kroemer 41，Kai-Fu Lee 42，Jean-Marc Lemaitre 43，David Liaskos 44，Valter D. Longo 45，Yu-Xuan Lu 3，Michael R. Laura Nieder，Michael A. Petr 1.55，James A. Rando 58，Suresh Rattan 59，Christian G Olech 25，Trendelenburg 67，3：18，Eric Verdin 2，Jan Vijg 4，Rudi J.
阿贾耶·德乌干 Ka Gana 平台
使用上述协议。瑞典印度尼西亚村庄的肖像小企业和企业家，也称为晶体管 mos。随着用户输入的字符逐个字符地出现在所有用户屏幕上，brown 和 woolley 消息发布了基于网络的 talkomatic 版本，通过超链接和 URL 链接。最后，他们确定的所有标准成为了新协议开发的先驱，该协议现在被称为 tcpip 传输控制协议互联网协议，通过超链接和 url 连接。Knnen sich auch die gebhren ndern，dass 文章 vor ort abgeholt werden knnen。