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共享自动驾驶汽车的案例研究-Wynita Griggs
公众接受对于在运输部门采用共享的自动驾驶汽车（SAV）至关重要。主要依赖于结构方程建模（SEM）的传统接受模型可能无法充分捕获受影响技术接受的因素之间的复杂的非线性关系，并且通常具有有限的预测能力。本文介绍了一个将机器学习技术与和弦图可视化相结合的框架，以分析和预测公众对技术的接受。使用SAV接受为案例研究，我们采用了一种随机的森林机器学习方法来模拟心理因素受到验收的心理因素之间的非线性关系。和弦图来提供单个图中因子和项目水平的这些因素的相对重要性和相互作用的直观可视化。我们发现的态度确定为SAV使用意图的主要预期，然后是感知的风险，可感知的有用性，信任和可感知的易用性。该框架还揭示了SAV采用者和非管理员之间的不同看法，从而提供了量身定制的策略来增强SAV接受的见解。这项研究为技术接受话语贡献了一个数据驱动的观点，证明了将预测性建模与视觉分析的效率相结合，以了解因素在预测公众接受新兴技术方面的相对重要性。
分子医学研究所的Grigoryan Lab（干细胞利基和老化研究小组），ULM University邀请了高度积极进取和资格
分子医学研究所的Grigoryan Lab（干细胞利基和老化研究小组）邀请了高度动机和合格的学生在ERC-2024-STG资助项目1101165141中申请2个开放式博士职位 - 管理HSC。ULM大学是一所年轻的研究大学，拥有10.000多名医学和STEM学科的学生，被评为德国前20名大学之一。分子医学研究所是衰老和干细胞研究领域领先专家的所在地。干细胞生态裂和老化研究小组组成了一个年轻，明亮和雄心勃勃的团队，并正在寻求有才华和积极进取的候选人：在人类造血干细胞，骨髓微环境和衰老领域的博士职位。项目描述该项目旨在了解老化的骨髓微环境（BME）对人类造血干细胞（HSC）功能的影响。造血系统的老化与免疫反应受损，贫血和髓样恶性肿瘤的频率增加有关。因此，了解随着年龄的增长而导致造血系统造成损害的因素非常重要。造血系统由HSC维持。HSC居住的BME是HSC功能的主要调节剂，老化的BME可能有助于HSC的功能下降。因此，使用人类BME的高级衰老模型，该项目旨在研究人类BME的年龄相关变化及其对人HSC功能的后果。Ani Grigoryan博士，（电子邮件：ani-1.grigoryan@uni-ulm.de）申请截止日期：17.11.2024Ani Grigoryan博士，（电子邮件：ani-1.grigoryan@uni-ulm.de）申请截止日期：17.11.2024该项目的最终目标将是确定改善老年BME HSC功能的新型可能性，从而减弱老年人的造血受损。雇用类型：临时职位（4年），TV-L（例如13）65％的合同开始工作：15.01.2025或通过协议联系：Jun。
DCA提交为响应国家自闭症战略草案的提交，亲爱的社会服务部，雷·格里格斯（Ray Griggs）谢谢您的机会
DCA提交为响应国家自闭症战略草案，亲爱的秘书，社会服务部，雷·格里格斯（Ray Griggs）感谢您提供有关国家自闭症战略草案（该战略）的评论的机会。澳大利亚多元化委员会（DCA）是独立的非营利性峰值机构，领先的多样性和在工作场所的包容性。我们拥有超过1,300个成员组织，雇用了200万以上的澳大利亚人，占澳大利亚劳动力的20％。鉴于我们专注于工作场所包容和多样性，DCA可以就自闭症患者的社会和经济纳入以及该部门在这些领域概述的承诺提供评论。我们欢迎澳大利亚政府与全国自闭症患者的健康和福祉的参与，并完全支持该战略的意图，以保护，促进和实现其人权。
Tommaso Grigoletto | francesco ticozzi
我目前的研究兴趣在于系统理论，量子控制以及古典和量子概率理论之间的交集。我目前的重点是为量子系统开发新型模型减少方法，这些方法保留量子系统的基本特性，例如完全阳性和总概率保留。
Rokas Grigaitis，博士EMBO博士后研究员，Vu LSC-Embl合作研究所的高级研究员，体外生物化学的高通量
Rokas Grigaitis，博士EMBO博士后研究员，Vu LSC-Embl合伙伙伴研究所的高级研究员，在体外生物化学中高通量：从噬菌体生物学到基因组编辑摘要，通过允许对大型实验数据集的习惯和/或处理高级数据集的处理，使一定的领域成为了一定的领域。但是，由于机械生化研究在很大程度上取决于经典的重组蛋白表达和纯化技术，因此它们在很大程度上保持了昂贵且耗时。未经细胞表达方法发展的最新进展有可能促进对内部和功能数据的高通量获取，从而大大增强了我们对生化系统的理解。在本次研讨会中，Rokas Grigaitis博士将介绍高通量无细胞的蛋白质表达技术，并提供有关他如何利用/计划利用它们在噬菌体以及潜在新型基因组编辑工具的发现和表征的研究中的见解。Bio-Sketch Rokas Grigaitis是Vu LSC-Embl合作研究所的博士后研究员，他正在开发高通量方法，以研究噬菌体和CRISPR核酸酶中核酸代谢的研究。在他的博士后工作之前，Rokas曾在维尔纽斯大学学习细菌抗流量防御系统，以及Eth Zurich和Vienna大学的真核DNA重组和维修。
推荐引用 推荐引用 Grigoryan, Gayane 和 Collins, Andrew J.，“可解释性总是必要的吗？关于可解释人工智能的讨论”（2022 年）。建模、仿真和可视化学生顶点会议。2. DOI：10.25776/2ta8-8058 https://digitalcommons.odu.edu/msvcapstone/2022/scienceengineering/2
模型的可解释性一直是一个争论话题。一些研究指出，可解释性是不必要的，一些“白盒”模型，如回归模型或决策树，本质上是可解释的。本文对具有高度相关特征的多元回归模型进行分析，以说明模型在处理复杂数据时可解释性如何失效。在这种情况下，信任模型解释可能会有问题。Shapley 净效应技术有助于确定特征的边际贡献，可用于提高模型的可解释性并揭示有关预测的更多信息。该研究得出的结论是，在所有情况下，包括简单模型甚至更明显的情况，可解释性都是避免得出有偏见和错误结论的必要条件。
Ovidiu Grigore - Europass 简历
业务或行业类型 研究活动（ALADIN 项目成员，开发/实施自适应照明控制算法/系统，以改善受试者的心理生理状态。该系统以 Java（使用 Eclipse）实现，在其所有阶段实时工作：生理信号的采集和处理（EDA - 皮肤电活动、ECG - 心电图、PPG - 光电容积图）、决策算法和照明系统的控制（色温和强度）