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Solar Gators 时事通讯 2023 - 2024 - ECE 佛罗里达新闻
展望未来，Sunrider 今年将参加最后一次比赛，之后将退役。然后我们的第四辆车将在 2025 年首次亮相！我们于 2023 年夏天开始研发 Car 4，我们的目标是利用从 Sunrider 学到的知识开发新的创新设计。我们对 Car 4 的一些总体目标是首次使用单体式底盘，优化空气动力学车身设计，最后提高可靠性并降低电子元件的功耗。这些变化将有助于减轻 Car 4 的整体重量并提高空气动力学和动力效率。
战略计划 - 学生生活部门
我们努力支持所有 Gators，拥抱并优先考虑他们的终身福祉、成长和成就感。我们相信同情心、理解和同理心是表明我们致力于关爱文化的基本要素。我们支持所有 Gators，同时也以旨在促进学习和终身成功的方式挑战我们的社区成员。
2023-2024 年研究员简讯 - 心脏病学研究员
伊丽莎白·卡布雷拉 我出生并成长于佛罗里达州迈阿密。我在佛罗里达大学 (Go Gators!) 读本科，主修生物学，辅修人类学。毕业后，我在马里兰州贝塞斯达的 NIH 工作了两年，获得了神经影像实验室的本科内部研究培训奖。我决定继续向北迁移，在匹兹堡大学医学院完成了医学院的学业。我于 2023 年 6 月在西北大学完成了内科住院医师培训，并在去年继续担任住院医师。闲暇时，我喜欢遛狗 (Heidi)、保持活跃 (网球、HIIT、peloton)、阅读、旅行和与我的伴侣 Alex 一起探索新餐馆。我很高兴能在芝加哥大学开始研究员生涯，并期待与大家见面。
烟花：一种自下而上的综合相结合网络分析
遗传性相位性分析是一种计算方法，它确定基因对大规模筛选数据集的细胞效果产生共同影响，已成为一种强大的工具，可以识别人类基因之间的功能关系。但是，对研究单个基因和途径的相辅相成的广泛实施受到现有相关性方法的系统偏见的限制，而没有计算专业知识的投资障碍。我们创建了烟火，这是一种方法和交互式工具，用于构建和统计分析，以围绕用户提供的基因为中心。烟花结合了一种新颖的偏见方法，以减少虚假发现，从而限制对细胞系的自定义子集的限制，并整合多素和药物 - 基因相互作用数据集，以实现和靶向上下文基因的本质。我们通过调查基因功能和专业化，间接的“不良”蛋白质靶向“不良”蛋白质以及遗传网络的上下文重新布线的情况下，揭示了烟花的广泛效用。
聚合器视角下的能源社区商业模式：最新进展和研究差距
摘要：在气候变化缓解计划的压力下，分布式能源资源 (DER) 正在蔓延，而能源社区 (EC) 被认为是最适合利用 DER 传播的框架。了解能源公司，尤其是聚合器在这种背景下的作用仍然是一个悬而未决的话题，因为尚不清楚它们如何在聚合过程中支持成员以及如何通过其业务创造价值。因此，这项研究的目的是修改目前研究议程中存在的内容，因此进行了系统的文献综述。这项工作的贡献包括说明聚合器的主要特征，指出它们如何在能源市场中实施其战略，通过哪些服务获取价值，他们的合作伙伴和客户是谁，他们的活动的财务方面与聚合集群的规模有关，最后，目前部署的主要商业模式结构是什么。然后，考虑电子商务背景，确定聚合器可以有效支持社区建立和管理的领域，解决众所周知的障碍，以及未来研究应该填补哪些空白。
健康对经济增长的影响：生产...
尽管劳动质量以人力资本的形式显然对经济增长显着贡献，但大多数跨国经验研究都确定了人力资本与教育相关。这种做法忽略了将健康视为人力资本的关键方面的有力理由，因此是经济增长的关键要素。更健康的工作者在身体和精神上更有活力和强大。他们的生产力更高，工资更高。由于疾病（或家庭中的疾病），他们也不太可能缺勤。疾病和残疾大大降低了小时的工资，在发展中国家中的影响尤其强烈，在发展中国家，劳动力比在工业国家中更高的劳动力从事体力劳动。大量的微观经济证据证明了其中许多效果（参见Strauss＆Thomas，1998）。本文的目的是确定该微观证据是否可以通过对人口健康对经济增长的影响的宏观证据来证实。健康，以预期寿命的形式出现在许多跨国增长回归中，并且投资者通常发现它对经济增长率具有显着的积极影响（参见Bloom＆Canning，2000，2003）。（表1报告了包括健康为经济增长的决定因素以及对增长的影响的选择的选择。
大脑—认知行为问题：回顾
我的观点，并提供了探索大脑-行为关系的替代策略。在过去的二十年里，也许出于类似的考虑，其他研究人员也研究了被解释项-被解释项问题（Krakauer 等人，2017 年；Brette，2018 年；Cisek，2019 年）。通过深入研究文献，我还意识到许多“我的想法”已经被许多科学家和哲学家考虑过，而且往往非常详细和深入，尽管这些想法尚未有效渗透到主流神经科学（Campbell，1993；Hendriks-Jansen，1996；Danziger，1997；Lakoff 和 Johnson，2003；Vanderwolf，2003；Noë，2006；Heinrich，2017；Gomez-Marin 和 Ghazanfar，2019）。18 年后，我重读了被拒绝的手稿，发现其中提出的许多想法已经成为“当代的”。因此，我做了一个实验。我重新提交了原始手稿（近二十年后！），现在的编辑很友好地同意将其送去审阅。值得注意的是，四位审稿人中有三位建议小幅修改后再发表，而第四位则建议大修改。他们正确地指出，将理论与方法对立起来并不是正确的解决方案。我完全同意审稿人的观点，即科学不仅仅是测量世界的艺术，尖端技术也不是神经科学的全部。我们必须小心，新方法不会简单地揭示越来越多的东西。观察需要组织成连贯的理论，才能取得进一步的进展。然而，当在一个主导模型中发现警告时，通过探索该模型应该解释的基质的机械细节，往往会出现替代解决方案。新方法为同样的问题提供了新的窗口，并可以促进其他解释。我在最近的一本书（《大脑从内而外》；Buzsáki，2019）中用了几页来讨论这个问题。我仍然认为，早在 2001 年，推广大规模记录是一个进步的想法，这种方法直到最近才开始流行起来。然而，我支持这样的观点，即技术不能成为该学科的救星。后一种观点是《大脑从内而外》的关键要素。几乎所有其他评论和建议的修改都是基于
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