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助理教授职位
中国农业大学（2015- 2019年）：我受雇于国际办公室，我的角色涉及管理部门和活动的预算（例如会议）并协助招聘。 Capgemini（中国），（2014-2015）：我曾在一个项目团队中担任助理顾问，开发了Petrochina的健康，安全和环境（HSE）系统。 在这个角色中，我负责使用Excel和系统测试进行数据预处理。中国农业大学（2015- 2019年）：我受雇于国际办公室，我的角色涉及管理部门和活动的预算（例如会议）并协助招聘。Capgemini（中国），（2014-2015）：我曾在一个项目团队中担任助理顾问，开发了Petrochina的健康，安全和环境（HSE）系统。 在这个角色中，我负责使用Excel和系统测试进行数据预处理。Capgemini（中国），（2014-2015）：我曾在一个项目团队中担任助理顾问，开发了Petrochina的健康，安全和环境（HSE）系统。在这个角色中，我负责使用Excel和系统测试进行数据预处理。
Yong，K。E.，Hui Kieu，D.K.，Goh，Y.K.，Zhang，X. 一个基于空间状态的Omni方向碰撞警告... 细胞外囊泡及其缺血性中风中的microRNA货物 使用3D多孔结构的超级电容器的开发 近距离光学天空理论 反复练习的反复发作的运动单位行为的变化 生物信息学中的简报 生成AI驱动的语义通信网络 强化学习的基于大语言模型的基于州奖励和行动建模的建议系统 辐射测量
摘要 - 马拉里亚是由感染雌性蚊子蚊子的寄生虫引起的，是一种严重的且潜在的致命疾病，是热带地区常见的。疾病控制程序依赖于树冠内各种垂直高度的蚊子的捕获。为了支持这种疟疾控制研究工作，该提议的解决方案旨在克服涉及攀岩和手动蚊子捕获的调用方法的局限性。本文介绍了一种新型无人机导航系统的开发，该系统旨在在树冠中收集蚊子样品。我们的解决方案通过使用立体声视觉深度摄像机和对象检测算法yolov7实现3D映射算法来构建解决方案，以准确识别树檐篷中的栖息地。开发的无人机导航算法采用获得的坐标来计划合适的飞行路径。我们评估了基础针孔摄像头模型的准确性，并进行了深度摄像头的校准，以提高深度精度。此外，我们分析了Yolov7培训配置，以最大程度地减少着陆点检测中的假阳性。结果证明了我们解决方案在捕获各种垂直高度的蚊子方面的有效性，为疟疾控制程序提供了宝贵的支持。索引术语 - 马拉里亚控制，计算机视觉，无人机导航，深度摄像头，机器学习
Robert W. Huigens III，博士 研究生第二年（PGY2）门诊护理... 春季2025年选修课程
生物医学科学，化学和传染病2020-2024佛罗里达大学药物化学系副教授（任期），2019 - 2024年，佛罗里达大学药物学化学系2014- 2017年佛罗里达大学佛罗里达大学助理教授，佛罗里达大学化学助理教授，2019年佛罗里达大学佛罗里达大学化学助理教授，2013 2009- 2013年，伊利诺伊大学乌尔巴纳 - 坎普恩大学化学系的美国癌症学会（美国癌症学会），化学系（顾问：Paul Hergenrother），2004- 2009年，北卡罗来纳州立大学化学系研究生助理（顾问：Christian Melander：Christian Melander）2004-2007，2004-2007 2024 NIH临时审稿人；生物化学与生物物理学MIRA小组（10 ZRG1 MBBC-B（55）R）2024年2年级杰出教学团队奖，UF COP（与Dr.Venugopalan, Casapao) 2024 American Cancer Society ad hoc Grant Reviewer (January 2024 & June 2024) 2023 American Cancer Society ad hoc Grant Reviewer 2023 NC State University Alumni Speaker (Chemistry Departmental Graduation Ceremony) 2022 Teaching Service Excellence Incentive Award (UF College of Pharmacy) 2022 Best Research Paper Award (UF Medicinal Chemistry Dept.)2022年2年级杰出教学团队奖，UF COP（DRS。Motychka，Peris，Grundmann）2018-2022美国癌症协会研究学者Motychka，Peris，Grundmann）2021 NIH Ad Hoc审稿人； Coccidioycomisosis合作研究中心2020教学服务卓越激励奖（UF药学院）2020年NIH Ad Hoc审查员；打击2019年美国化学学会青年研究者奖（Carbiru）2018年青年研究者奖（Carbiru）2018年教学服务卓越激励奖（UF药学院）2018-2023最大化研究人员研究人员研究奖；美国国家通用医学科学研究所2018年2年级杰出教学团队奖，UF COP（
Goh Si Hui Victoria (1) 现任董事
- Serial System Ltd 的集团公司（子公司和联营公司） • Bast Global Sdn. Bhd. • Bast Investment Pte. Ltd. • Contract Sterilization Services Pte. Ltd. • CSS Medisys Pte. Ltd. • Inkcarts Pte. Ltd. • Newstone Technology Limited • Print-IQ Singapore Pte. Ltd. • SCE Enterprise Pte. Ltd. • Serial Investment (Korea) Limited • Serial Investment Pte Ltd • Serial Investment Taiwan Inc. • Serial I-Tech (Far East) Pte. Ltd. • Serial Microelectroncs (Shenzhen) Co., Ltd • Serial Microelectronics (HK) Limited • Serial Microelectronics Inc. • Serial Microelectronics Korea Limited • Serial Microelectronics Pte Ltd • Serial System International Pte. Ltd. • Stars Tea & Coffee Asia Pte. Ltd. • SerialTec Pte. Ltd. • Swift-Value Business Pte. Ltd. （2） 过去担任的董事职务（最近 5 年）
人工智能：健康职业教育的机遇与挑战 Nilesh Kumar Mitra 1 , Ebenezer Chitra 2 , Pei Se Wong 3 , Chew Fei Sow 1 , Siti Suriani Binti Abd Razak 4 , Hui Meng Er 3,4 , Vishna Devi Nadarajah 1,4
人工智能 (AI) 是指能够通过应用算法、数据分析和计算来执行需要人类智能的任务的智能计算机系统。简而言之，AI 可以执行通常需要人类智能的认知任务。1 AI 的另一个重要方面是机器学习 (ML)，它可以通过经验学习、适应新输入并做出自主决策。机器学习模型使用大型数据集来识别模式并准确预测结果。这包括通过摄像头和传感器识别物体和面部。2 通过模仿人类智能，AI 可以解决各个领域的复杂问题，从每个应用程序中学习并提供各种解决方案来模仿智能人类行为。2022 年 11 月 30 日，OpenAI 发布了 ChatGPT（聊天生成预训练 Transformer），这是一个使用 OpenAI 的大型语言模型 (LLM) GPT-3 模型创建的高级聊天机器人，并通过监督和强化学习技术进行了细致的微调。 3 GPT-3 具有高级文本生成功能，可用于回答问题、起草电子邮件、撰写文章、创作诗歌、生成代码和翻译语言等任务。尽管 GPT-3（以及改进的 GPT-4）能够理解上下文、做出决策并处理冗长的对话，但教师们的反应喜忧参半，他们期待一种更具吸引力和可理解性的 AI 工具。4 反对者担心缺少参考资料、数据不准确以及科学回答缺乏深度，需要进一步分析。其他人开始接受这种工具，将其用于自己的学术角色，在谨慎行事的同时强调 AI 的重要性。在健康职业教育领域，
Jing Wei，Jincheng Zhang*，Yanan Shi，Huiqin Zhang，Yan Wu血清VEGF，高敏感性CRP和Cystatin-C有助于诊断2型糖尿病
摘要：升高的血清尿酸（UA）水平与2型糖尿病性视网膜病（DR）有关。血管内皮生长因子（VEGF），高敏化C反应蛋白（HS-CRP）和胱抑素C（CYS-C）（CYS-C）与2型DR相关的高尿素（HUA）（HUA）（HUDR）参与，我们探索了HUDR中的临床值。2型DR患者分为HUDR/DR组，其中2型糖尿病（T2DM）患者作为对照组。血清VEGF和炎症标志物HS-CRP和CYS-C水平通过ELISA和免疫扰动法评估。通过Pearson检验分析血清UA水平与VEGF/HS-CRP/CYS-C之间的相关性，通过接收器操作特征性曲线分析了VEGF/HS-CRP/CYS-C的诊断值，并通过Logiantic Muthistic consection farmitiation特征曲线分析了HUDR中的独立风险因素。T2DM/DR/HUDR组之间的血清VEGF/HS-CRP/CYS-C水平差异在统计学上是显着的，其水平在HUDR> dr> t2dm中。HUDR患者的血清UA水平与血清VEGF/HS-CRP/CYS-C呈正相关。血清VEGF/HS-CRP/CYS-C有助于HUDR诊断，其组合显示出最大的诊断价值。 UA/FPG/HBA1C/VEGF/HS-CRP/CYS-C是HUDR的独立危险因素。 HUDR患者的增生性DR的发生率增加。 总的来说，HUDR患者的血清VEGF，HS-CRP和CYS-C水平增加了，HUA可能会促进DR的进展。HUDR患者的血清UA水平与血清VEGF/HS-CRP/CYS-C呈正相关。血清VEGF/HS-CRP/CYS-C有助于HUDR诊断，其组合显示出最大的诊断价值。UA/FPG/HBA1C/VEGF/HS-CRP/CYS-C是HUDR的独立危险因素。HUDR患者的增生性DR的发生率增加。总的来说，HUDR患者的血清VEGF，HS-CRP和CYS-C水平增加了，HUA可能会促进DR的进展。
Citation: Jianguo Wang, Xiaonan Xiang, Zhixiong Shi, Hui Zhang, Quanbao Zhang, Zhikun Liu, Guangjie Zhao, Chuanxing Wu, Qiang Wei, Lin Zhong, Zhengxin
感染（2,3）。HCC的治疗选择包括手术、肝移植、局部区域治疗和分子靶向免疫治疗等（4,5）。目前，肝切除术是HCC的主要治疗选择，但由于诊断晚期、多发性肿瘤、供体来源有限等因素，仅21%的患者有机会接受肝移植（6）。在肿瘤数量有限（即1个直径≤5cm的结节或≤3个直径≤3cm的结节）、肝功能良好[Child-Pugh评分（肝功能指数）≤6]（7,8）的患者中，手术切除可实现73.6%的5年生存率。由于肿瘤多、大、血管侵犯、肝外转移、肝功能不全等高危复发因素（9，10），HCC切除后5年内转移复发的概率为60%～70%，因此，对于复发风险高的HCC患者，完善术后辅助治疗势在必行。
t细胞受体工程针对FOXM1的治疗肺癌伊莎贝尔·佩雷斯·桑迪（Isabel Perez-sandi），张Zhang，Hui Nie，Peixin Jiang，Cassian Yee，Gr
背景：尽管取得成功，但检查点封锁免疫疗法已被证明在选定的肺癌患者人群中具有挑战性。这部分是由于发挥作用时广泛的肿瘤内异质性以及识别非肿瘤抗原的旁观者T细胞的渗透。最近的临床试验证明了使用大量未富含肿瘤浸润的淋巴细胞的过养细胞疗法的功效，但成功仍然有限。因此，需要新型的肿瘤抗原来进一步改善肺癌中细胞免疫疗法的成功。叉子盒M1（FOXM1）是在90％的肺癌中表达的转录因子，缺乏在脑组织中的表达，使其成为T细胞受体（TCR）工程的吸引力。有趣的是，FOXM1的上调与对酪氨酸激酶抑制剂（TKIS）的耐药性有关，强调了该靶标的另一种潜在的治疗应用。在这里，我们评估了FOXM1的免疫原性及其作为非小细胞肺癌中细胞治疗靶标的潜力。方法：分离抗原特异性T细胞，然后通过HLA匹配的健康供体PBMC的肽刺激扩展。然后，通过四聚体分选并进行单细胞TCR测序，以鉴定TCR的全长α和β链，将抗原特异性T细胞分离出来。TCR逆转录病毒设计为健康的供体PBMC，并通过Chromium-51释放（细胞毒性），ELISPOT（IFN-分泌）和ELISA（MIP-1分泌）评估功能。结果：在HLA-A*02：01（占美国人口的42％）上时，FOXM1（YLVPIQFPV）的表位是免疫原性的。该表位被证实是自然处理的，并使用H1975细胞进行了呈现。对细胞毒性的评估表明，TCR工程PBMC裂解了51％的H1975细胞，而H1975的H1975父母细胞仅为10％（p <0.0001）。通过ELISPOT评估的细胞因子评估表明，ELISA的IFN-r-斑点（P <0.05）和MIP-1分泌（P <0.05）显着增加。结论：我们的发现证实了在美国最普遍的HLA等位基因上呈现FOXM1的免疫原性，并支持TCR工程靶向FOXM1治疗肺癌的可行性。
数字双胞胎大脑：生物智能与人工智能之间的桥梁hui xiong 1，Tengying Chu 1，Lingzhong粉丝12，Ming Song
Digital twin brain: a bridge between biological intelligence and artificial intelligence Hui Xiong 1 , Congying Chu 1 , Lingzhong Fan 12 , Ming Song 1 , Jiaqi Zhang 12 , Yawei Ma 12 , Ruonan Zheng 3 , Junyang Zhang 3 , Zhengyi Yang 1 , Tianzi Jiang 123* 1 Brainnetome Center, Institute of Automation, Chinese Academy of Sciences, 100190, Beijing, China 2 School of Artificial Intelligence, University of Chinese Academy of Sciences, 100049, Beijing, China 3 Research Center for Augmented Intelligence, Zhejiang Lab, 311100, Hangzhou, China * Corresponding author: jiangtz@nlpr.ia.ac.cn Abstract In recent years, advances in neuroscience and artificial intelligence have paved the way for通过计算系统理解大脑复杂性及其仿真的空前机会。神经科学研究中的最先进的进步揭示了大脑结构与功能之间的复杂关系，而人工神经网络的成功突出了网络体系结构的重要性。现在是时候将它们聚集在一起，以更好地解开智力如何从大脑的多尺度存储库中出现。在这篇综述中，我们提出了数字双胞胎大脑（DTB）作为一个变革性平台，它弥合了生物学和人工智能之间的差距。它由三个核心元素组成：大脑结构，这是孪生过程至关重要的，底层模型以生成大脑功能以及其广泛的应用。至关重要的是，大脑图书馆提供了一个重要的限制，可以保留DTB中大脑的网络组织。此外，我们强调了开放的问题，这些问题引发了跨学科领域的共同努力，并强调了DTB的深远影响。DTB可以为智力和神经系统疾病的出现提供前所未有的见解，这在推进我们对生物学和人工智能的理解方面具有巨大的希望，并最终推动人工通用智力的发展和促进精神上的精神保健。1引言揭开解释人类智能行为的原则，例如认识面孔和做出决定，一直在吸引大量的跨学科努力，并且也是人工智能繁荣的推动力。我们越接近智力的内在性，我们可以掌握智力的出现的可能性就越高。