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个人简介 姓名： TANIA ZAGLIA eRA ...
遗传性和获得性心律失常，以及心脏结构和功能的神经源性调节。2017 年 2 月，我被帕多瓦大学聘为 RTD-A，并被威尼托分子医学研究所 (VIMM) 聘为 PI，在那里我成立了我的独立研究小组 (https://www.vimm.it/scientific-board/tania-zaglia)。2018 年，VIMM 科学顾问委员会对我的研究活动进行了评估，承认“[她的团队] 科学质量非常出色”。我已从多个机构获得独立资助，如下所述。2020 年，我被帕多瓦大学聘为 RTD-B。目前，我是副教授，领导 VIMM 的“心肌病细胞信号传导实验室”。我的研究旨在确定以下疾病的机制：i）致心律失常性心肌病（由 PRIN-2015、PRIN-2021、Eccellenza Cariparo 2017-2021、Ricerca Finalizzata 2019-2023 支持）；和 ii）ALS（由 ARISLA 支持，2017-2018；STARS UNIPD 2019-2021；ARISLA 2023-2026）。职位、科学任命和荣誉教育：2007 年。意大利帕多瓦大学 (UNIPD) 生物医学科学系心血管科学博士学位。2003 年。意大利帕多瓦 UNIPD 生物科学硕士学位（优异）。现任职位：2022 年至今，意大利帕多瓦 UNIPD 生物医学科学系副教授。2017-2022 年，意大利帕多瓦 UNIPD 心脏、胸腔、血管科学和公共卫生系及生物医学科学系助理教授。2017 年至今，意大利 VIMM 首席研究员。https://www.vimm.it/scientific-board/tania-zaglia 曾任职位：2015-2017 年，意大利帕多瓦 UNIPD 高级博士后研究员。分子心脏病学实验室 Mongillo 教授。2013-2015 年，Telethon 初级研究员。VIMM，意大利帕多瓦。导师：Marco Mongillo 教授。2011-2013 年，帕多瓦大学卓越研究奖学金。意大利 UNIPD 生物医学系。2007-2011 年，欧盟第六框架计划 HeartRepair 资助的博士后奖学金。意大利 UNIPD 实验生物医学系。机构教学活动：2024 年至今，帕多瓦大学医学院人体生理学课程、发育年龄神经和心理运动学位课程。2020 年至今，帕多瓦大学医学院人体生理学课程、物理治疗学位课程。2015 年至今，帕多瓦大学医学院人体生理学课程、护理学位课程。机构职责：2023 年至今。UNIPD 生物医学科学博士学院教师委员会。2018-2023 年。转化专科医学博士学院 GB Morgagni 教职委员会，心血管科学课程，UNIPD。2018-2019 年：帕多瓦国家护理执照委员会成员。2017 年至今。威尼托分子医学研究所科学委员会成员。2016 年至今。UNIPD 护理学院内部年度研讨会的科学组织者。2015 年至今。UNIPD 护理学院教职委员会。奖项：2024- 卓越教学奖，帕多瓦大学。帕多瓦。IT；2023- 卓越教学奖，帕多瓦大学 DBS。帕多瓦。IT；2016- 最佳海报展示。心血管生物学前沿 (ESC)。佛罗伦萨。意大利；2012- 青年研究员奖。心力衰竭 (国际心脏研究学会)。贝尔格莱德；2012- 最佳海报展示。心血管生物学前沿 (ESC)。伦敦；2012- 旅行奖。心血管生物学前沿 (ESC)。伦敦；2010- 最佳口头报告。第四届年度奖 Ennio Manzin-Mario Fioretti。马罗斯蒂卡 (意大利)；2006- 最佳口头报告。“G. Olivetti”奖。意大利心血管病理学研究小组第十七次科学会议。米拉（意大利）。科学协会会员资格：2019 年至今。生理学会会员；2018 年至今。意大利心血管研究学会 (SIRC) 会员；2017 年至今。欧洲心脏学会心脏发育工作组成员；2012 年至今。国际心脏研究学会 (ISHR) 会员。
AI治理和道德 - 生成性AI
^在新兴的艺术状态下存在各种技术。用于评估LLM公平性的常见指标是大胆的（开放式语言生成数据集中的偏见），其中包含与职业，性别，种族，宗教信仰和政治意识形态相关的23,679个互联网源提示，并衡量LLM对每个提示的响应的情感。retaroxicityPrompts是另一个包含超过1万提示的库，当它与文本中的常见毒性检测器配对时，可用于对响应这些提示进行基准测试LLM行为的毒性。这些技术继续发展。
建议引用：Dornemann, Jorin；Rückert, Nicolas；Fischer, Kathrin；Taraz, Anusch (2020)：海运物流中的人工智能和运筹学，在：Jahn, Carlos Kersten、Wolfgang Ringle、Christian M. (Ed.)：海运和城市物流中的数据科学：数据驱动的物流和可持续性解决方案。汉堡国际物流会议 (HICL) 论文集，第 14 卷。 30，ISBN 978-3-7531-2347-9，epubli GmbH，柏林，第 337-381 页，https://doi.org/10.15480/882.3140
目的：人工智能 (AI) 的应用有可能与运筹学方法相结合带来巨大进步。在我们的研究中，我们探索了当前使用 AI 方法解决优化问题的方法。目的是概述最新进展并研究它们如何适应海运物流。方法：进行并呈现结构化的文献综述。对已确定的论文和贡献进行分类和归类，并总结一些特别相关的贡献的内容和结果。此外，还进行了评估，确定了现有的研究差距并展望了未来的研究方向。发现：除了在优化领域大量使用 AI 关键词外，人们对使用机器学习自动学习优化问题的启发式方法的兴趣也日益浓厚。我们的研究表明，这些方法大多尚未适应海运物流问题。所发现的差距为未来研究中开发海运物流学习模型奠定了基础。原创性：在运筹学领域使用机器学习方法是一个有前途且活跃的研究领域，具有广泛的应用范围。从海运物流的角度回顾这些最新进展是一种新颖的方法，可以为未来研究和实践中开发海运物流大规模优化问题的解决方案带来优势。
建议引用：Spreitzenbarth, Jan；Stuckenschmidt, Heiner；Bode, Christoph (2021)：人工智能的现状：采购与销售和营销，收录于：Kersten, Wolfgang Ringle、Christian M. Blecker、Thorsten (Ed.)：适应未来：数字化如何塑造可持续物流和弹性供应链管理。汉堡国际物流会议 (HICL) 论文集，第 31 卷，ISBN 978-3-7549-2770-0，epubli GmbH，柏林，第 223-243 页，https://doi.org/10.15480/882.3990
建议引用：Spreitzenbarth, Jan；Stuckenschmidt, Heiner；Bode, Christoph (2021)：人工智能的现状：采购与销售和营销，收录于：Kersten, Wolfgang Ringle、Christian M. Blecker、Thorsten (Ed.)：适应未来：数字化如何塑造可持续物流和弹性供应链管理。汉堡国际物流会议 (HICL) 论文集，第 31 卷，ISBN 978-3-7549-2770-0，epubli GmbH，柏林，第 223-243 页，https://doi.org/10.15480/882.3990
NeuroQuntology | August222 |卷20 |第8 |页面11436-11438 | doi：10.48047/nq.2022.20.8.NQ2221184 V. Mamtha等
ECE，三一工程技术学院，Telangana Peddapalli。 摘要：这篇文章告诉您有关自动驾驶汽车系统原型所需的所有信息。 驾驶与互联网相关的汽车现在比以前更安全。 车道检测，对象检测和交通灯检测是三种类型的检测。 这是项目中最重要的部分。 减少死亡和伤害的数量是该计划的主要目标之一。 最重要的四个部分是Raspberry Pi，PICAMERA，Internet调制解调器和Web服务器。这些是使其更易于使用的计算机视觉工具。保留改进Raspberry Pi。 视频被放在互联网上，以便任何人都可以观看它们。 这个想法非常有用，并同时节省了钱。 关键字：Raspberry Pi，相机，物联网，开放式简历，计算机视觉，IR传感器。ECE，三一工程技术学院，Telangana Peddapalli。摘要：这篇文章告诉您有关自动驾驶汽车系统原型所需的所有信息。驾驶与互联网相关的汽车现在比以前更安全。车道检测，对象检测和交通灯检测是三种类型的检测。这是项目中最重要的部分。减少死亡和伤害的数量是该计划的主要目标之一。最重要的四个部分是Raspberry Pi，PICAMERA，Internet调制解调器和Web服务器。这些是使其更易于使用的计算机视觉工具。保留改进Raspberry Pi。视频被放在互联网上，以便任何人都可以观看它们。这个想法非常有用，并同时节省了钱。关键字：Raspberry Pi，相机，物联网，开放式简历，计算机视觉，IR传感器。
28-1人工智能的真实伦理
本章讨论了AI技术与专业行为的交集，探讨了律师和公司在采用和实施AI系统方面所面临的道德问题。通过研究AI集成在法律实践中的含义，本章旨在为法律专业提供维护道德规定所必需的知识和指导，同时利用AI的令人难以置信的力量。§28.02什么是人工智能？在充分了解AI工具和应用程序所带来的收益和潜在风险之前，首先需要了解AI的基础技术，包括机器学习，深度学习和生成AI的更先进技术。这些计算机科学术语通常是互换使用的，但是这些不同类型的AI系统的技术之间存在重要区别。
电动汽车（EV）研究生证书课程
印度理工学院鲁尔基分校 E&ICT 学院的电动汽车研究生证书课程由印度理工学院鲁尔基分校的教职员工精心打造，他们以在该领域的专业知识而闻名。该课程全面深入地介绍了电动汽车技术，涵盖了设计、集成和可持续移动解决方案等关键方面。课程将理论知识与实际应用相结合，确保学员全面了解电动汽车。加入该课程将带来变革性的学习体验，使学员具备在快速发展的电动汽车行业中茁壮成长所需的技能。
针对 Web of Science 科学领域的分层文本分类
ORCID iDs：Pouyan Jahani Rad https://orcid.org/0009-0007-2956-2209 Mahdi Bahaghighat https://orcid.org/0000-0002-1813-8417 摘要。本研究重点是制作一个有效的文本分类器，将给定的语料库映射到特定的科学领域。我们的研究是根据 Web of Science (WOS) 的类别对不同科学领域进行分类。我们在父级和子级设计和开发了各种深度学习架构，例如卷积神经网络 (CNN)、深度神经网络 (DNN) 和循环神经网络 (RNN)。为了使我们的模型表现更好，我们有效地使用了超频调优。我们的目标是为较低级别和较小的通用模型大小构建一个精确的分层文本分类器。评估采用一种称为分层混淆矩阵的特殊度量。基于对词嵌入、文档嵌入和超频调优的广泛研究，结果表明，在父子级别上分层组合 CNN 和 DNN 可以实现更高的准确率。我们的模型得分确实不错，F1 得分为 94.29%，准确率达到 99.33%。虽然在父级使用一个 RNN，在子级使用另一个 RNN 会导致准确率降低，但有效地减小了整体模型大小。我们还使用 AoI2WoS 数据集对各种模型架构进行了全面评估。通过结合 Google 新闻词嵌入，我们在 AoI2WoS 数据集上测试了不同的 RNN-DNN 和 RNN-RNN 模型组合。RNN-DNN 模型取得了最佳效果，准确率达到 98.71%，F1 得分达到 91.87%。这些发现不仅推动了分层文本分类的发展，而且为利用科学计量学和文献计量学研究提供了强有力的工具。
小组道德准则
梅尔罗斯（Melrose）以负责任的行动声誉在我们作为企业的成功和产生股东价值的能力中起着至关重要的作用。在梅尔罗斯（Melrose），我们保持了高标准的道德行为，并采取零容忍的方法来贿赂，腐败和其他不道德或非法的做法。我们致力于在我们经营的所有司法管辖区内所有业务往来和关系中的专业，公平和正直。该公司在合法和道德业务关系方面的声誉是关键，我们要求所有员工和其他业务伙伴，无论是直接或间接雇用的（包括供应商，代理人，分销商，以及为公司工作或代表公司工作），以专业，安全，安全和完整性的行动。我们的道德准则增强了我们的价值观，并为员工和业务伙伴提供指导，以便他们完全了解对他们的期望，其职责和不遵守的后果。To support the Code of Ethics, Melrose has developed a compliance framework with policies covering best practice with respect to Anti-Bribery and Corruption, Anti-Money Laundering, Anti-Slavery and Human Trafficking, Competition, Conflict Minerals, Data Protection, Diversity & Inclusion, Document Retention, Environmental, Human Rights, Joint Venture, Preventing the Facilitation of Tax Evasion, Related Party Transactions, Share Dealing, Trade Compliance, and举报。