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雅各布森综合症
参考•Akshoomoff N，Mattson SN，Grossfeld PD。雅各布森综合征中自闭症谱系障碍的证据：远端11q中候选基因的鉴定。基因。2015年2月; 17（2）：143-8。 doi：10.1038/gim.2014.86。EPUB 2014年7月24日。Citation on PubMed (https://pubmed.ncbi.nlm.nih.gov/25058499) • Coldren CD, Lai Z, Shragg P, Rossi E, Glidewell SC, Zuffardi O, Mattina T, IvyDD, Curfs LM, Mattson SN, Riley EP, Treier M, Grossfeld PD.染色体层状阵列映射表明BSX和神经素蛋白在11Q末端缺失障碍（Jacobsen综合征）的神经认知和行为缺陷中起作用。2009年4月; 10（2）：89-95。 doi：10.1007/s10048-008-0157-X。Epub 2008oct 15。Citation on PubMed (https://pubmed.ncbi.nlm.nih.gov/18855024) or Free article on PubMed Central (https://www.ncbi.nlm.nih.gov/pmc/articles/PMC3050515/) • Favier R, Akshoomoff N, Mattson S, Grossfeld P.雅各布森综合征：进步对表型和基因型的知识。Am J Med Genet c semin Med Genet。2015Sep; 169（3）：239-50。 doi：10.1002/ajmg.c.31448。EPUB 2015 8月18日。引用PubMed（https://pubmed.ncbi.nlm.nih.gov/26285164）•Grossfeld PD，Mattina T，Lai Z，Lai Z，Favier R，Jones KL，Jones KL，Cotter F，Jones F，Jones C. 11QTerminal Deletion C.11QTERN DETELETION DELETION DIELEDION疾病：110例110病例的前瞻性研究。Am J Med Genet A.2004年8月15日; 129a（1）：51-61。 doi：10.1002/ajmg.a.30090。引用于PubMed（https：//pubmed.ncbi.nlm.nih.gov/15266616）•Lin L，Pinto A，Wang L，Wang L，Fukatsu K，Yin Y，Bamforth Y，Bamforth SD，Bronner SD，Bronner ME，Bronner ME，Bronner ME，Evans SM，Evans SM，Nie S，Nie S，Nie S，Anderson RH，Terskikhav，Terskikh av，Grossfeld Pd。hum mol Genet。Am J Hum Genet。ETS1损失通过细胞迁移缺陷自主对神经crest的自主性损害心脏输出流。2022 12月16日； 31（24）：4217-4227。 doi：10.1093/ hmg/ ddac174。引用PubMed（https://www.ncbi.nlm.nih.gov/pubmed/35899771）•Mattina T，Perrotta CS，Grossfeld P. Jacobsen综合征。orphanet j Rare。2009年3月7日; 4：9。 doi：10.1186/1750-1172-4-9。PubMed的引用（https：//pubmed.n cbi.nlm.nih.gov/19267933）或PubMed Central上的免费文章（https：//www.ncbi.nlm。nih.gov/pmc/articles/pmc2670819/）•Penny LA，Dell＆＃x27; Aquila M，Jones MC，Jones MC，Bergoffen J，Cunniff C，Fryns JP，Grace E，Grace E，Graham JM JR，Kousseff B，Mattina T，Mattina T等。远端11Q缺失患者的临床和分子饰物。1995年度; 56（3）：676-83。
简历 - 雅各布·林德（Jacob Linder）
地址：NTNU物理学系电子邮件：jacob.linder@ntnu.no挪威科学技术大学电话：+47 735 918 68Høyskoleringen5，7491 Norway Web：https：//sites.google.com/view/lindergroup教育2009 ph.d ph.d，主管：AsleSudbø。标题：非常规超级传导混合结构中的量子传输和接近性效应。2005 M.Sc. （Sivilingeniør）在物理和数学领域具有理论物理学专业化，挪威科技大学专业就业2013年 - 现任挪威NTNU物理学教授。 2010 - 2013年挪威NTNU副教授。 2009 - 2010年挪威科技大学博士后研究员。 2005 - 2009博士学位，挪威科学技术大学AsleSudbø教授。 主要奖项和赠款2025 PI授予Fripro Research Grant（9 Mill Nok），挪威研究委员会，2022年，自然科学和信息技术和电气工程学院的学生对学生进行了最佳讲师的评价。 2021 Co-Pi用于Fripro Research Grant（8工厂。 nok），挪威研究委员会2017 PI杰出中心赠款（200米。 200 nok），挪威研究委员会2016年ERC的决赛入围欧洲研究委员会。 2014-2018杰出的学术研究员计划资金（3工厂 nok），NTNU 2014-2018年轻研究人才的单人PI（6工厂 nok），挪威研究委员会2012-2017战略研究所计划的共同主持人赠款（12工厂2005 M.Sc.（Sivilingeniør）在物理和数学领域具有理论物理学专业化，挪威科技大学专业就业2013年 - 现任挪威NTNU物理学教授。2010 - 2013年挪威NTNU副教授。2009 - 2010年挪威科技大学博士后研究员。2005 - 2009博士学位，挪威科学技术大学AsleSudbø教授。主要奖项和赠款2025 PI授予Fripro Research Grant（9 Mill Nok），挪威研究委员会，2022年，自然科学和信息技术和电气工程学院的学生对学生进行了最佳讲师的评价。2021 Co-Pi用于Fripro Research Grant（8工厂。nok），挪威研究委员会2017 PI杰出中心赠款（200米。nok），挪威研究委员会2016年ERC的决赛入围欧洲研究委员会。2014-2018杰出的学术研究员计划资金（3工厂nok），NTNU 2014-2018年轻研究人才的单人PI（6工厂nok），挪威研究委员会2012-2017战略研究所计划的共同主持人赠款（12工厂nok）2012年美国物理社会杰出裁判，美联社2010-2016弗里普罗研究赠款的主要PI（7工厂。nok），挪威研究委员会，2010年Yara的Birkeland奖，全国最佳物理学博士学位2010年全国最佳博士学位自然科学博士学位，皇家挪威挪威科学学会和2010年2010年奖
David P Jacobs BSC荣誉，MBCS，BVMS
Good knowledge of: Agile, Dynamic Systems Development Method (DSDM), PRINCE2, Axelos Best Practice, ERP, CRM, Managing Successful Programmes (MSP), Business Process Modelling Notation (BPMN), Procurement: OJEU/RFI/RFP, Benefits Realisation Management (BRM), Management of Value (MoV), Change Management, UML/Use Cases, Lean Six Sigma, Student Record Systems (SRSs) Banner, QL, SITS and Ellucian, Confluence, Triaster, MS Teams, Access, Project and SharePoint, Business Process Management (BPM), workflow, draw.io, LucidChart, HTML, Primavera, BABOK, Capability Maturity Model Integration (CMMI), Conference Room Pilots (CRP), Systems Thinking, FSI Concept, APIs, OpenText's Documentum case and document management, Azure DevOps, GDPR/DPA/GDS，Power BI，JIRA，Confluence，生命周期管理（LCM），Salesforce，ServiceNow服务管理，OOAD，OOAD，Rational Unified Process（RUP），Doors，Doors，IRESS XPLAN
雅各布·特纳（Jacob Turner），博士
专业经验Stephen F. Austin State University，Nacogdoches德克萨斯州2017年至今的副教授研究生协调员（2021-）数学和统计局。南部卫理公会大学，达拉斯德克萨斯州2015年至今的辅助教师MS数据科学计划Baylor Scott＆White，达拉斯，得克萨斯州达拉斯，2013 - 2017年经理Biostatistics Core / Biostatistician II BAYOSTATISIAN II BAYLOR SCOTT＆WHITE INSCELTIST SCOTT＆WHITE INSCERTIUTS SOUTHTATE Southeral Southeral University Southern Southern University Southern Southern Universit
CAIRS：用于数字心理健康的因果人工智能推荐系统 Mathew Varidel，博士 a；Victor An a，Ian B. Hickie a，医学博士，Sally Cripps b，c，博士，Roman Marchant b，c，博士，Jan Scott d，博士，Jacob J. Crouse a，博士，Adam Poulsen a，博士，Bridianne O'Dea e，博士，Frank Iorfino a，博士 a 悉尼大学大脑与思维中心，澳大利亚新南威尔士州。 b 悉尼科技大学人类技术研究所，澳大利亚新南威尔士州。 c 悉尼科技大学数学与物理科学学院，澳大利亚新南威尔士州悉尼。 d 纽卡斯尔大学神经科学研究所学术精神病学，英国纽卡斯尔。 e 弗林德斯大学心理健康与福祉研究所，弗林德斯大学，南澳大利亚阿德莱德，澳大利亚。 * 通讯作者：Mathew Varidel，5 楼，1 King Street，Newtown，新南威尔士州 2042，mathew.varidel@sydney.edu.au 摘要 数字心理健康工具有望增强和扩大有需要的人获得医疗服务的机会。一些工具向个人提供干预建议，通常使用简单的静态规则系统（例如，if-else 语句）或结合预测性人工智能。然而，干预建议需要基于对不同干预措施下未来结果的比较来做出决定，这需要考虑因果关系。在这里，我们开发了 CAIRS，这是一个因果人工智能推荐系统，它使用个人的当前表现和领域之间学习到的动态来提供个性化的干预建议，以识别和排名对未来结果影响最大的干预目标。我们的方法应用于从数字心理健康工具收集的两个时间点（从基线开始 1 周 - 6 个月）的多个心理健康和相关领域的纵向数据。在我们的例子中，心理困扰被发现是影响多个领域（例如个人功能、社会联系）的关键影响领域，因此在多个领域不健康的复杂情况下，心理困扰通常是首选目标。我们的方法广泛适用于因果关系很重要的推荐环境，并且该框架可以纳入实时应用程序中以增强数字心理健康工具。关键词：因果关系；人工智能；决策理论；幸福感；心理困扰；功能；睡眠；社会支持
CAIRS：用于数字心理健康的因果人工智能推荐系统 Mathew Varidel，博士 a；Victor An a，Ian B. Hickie a，医学博士，Sally Cripps b，c，博士，Roman Marchant b，c，博士，Jan Scott d，博士，Jacob J. Crouse a，博士，Adam Poulsen a，博士，Bridianne O'Dea e，博士，Frank Iorfino a，博士 a 悉尼大学大脑与思维中心，澳大利亚新南威尔士州。 b 悉尼科技大学人类技术研究所，澳大利亚新南威尔士州。 c 悉尼科技大学数学与物理科学学院，澳大利亚新南威尔士州悉尼。 d 纽卡斯尔大学神经科学研究所学术精神病学，英国纽卡斯尔。 e 弗林德斯大学心理健康与福祉研究所，弗林德斯大学，南澳大利亚阿德莱德，澳大利亚。 * 通讯作者：Mathew Varidel，5 楼，1 King Street，Newtown，新南威尔士州 2042，mathew.varidel@sydney.edu.au 摘要 数字心理健康工具有望增强和扩大有需要的人获得医疗服务的机会。一些工具向个人提供干预建议，通常使用简单的静态规则系统（例如，if-else 语句）或结合预测性人工智能。然而，干预建议需要基于对不同干预措施下未来结果的比较来做出决定，这需要考虑因果关系。在这里，我们开发了 CAIRS，这是一个因果人工智能推荐系统，它使用个人的当前表现和领域之间学习到的动态来提供个性化的干预建议，以识别和排名对未来结果影响最大的干预目标。我们的方法应用于从数字心理健康工具收集的两个时间点（从基线开始 1 周 - 6 个月）的多个心理健康和相关领域的纵向数据。在我们的例子中，心理困扰被发现是影响多个领域（例如个人功能、社会联系）的关键影响领域，因此在多个领域不健康的复杂情况下，心理困扰通常是首选目标。我们的方法广泛适用于因果关系很重要的推荐环境，并且该框架可以纳入实时应用程序中以增强数字心理健康工具。关键词：因果关系；人工智能；决策理论；幸福感；心理困扰；功能；睡眠；社会支持
人类脑皮质的遗传异常神经元的围产期减少
抽象的长读测序技术（例如牛津纳米孔（ONT））可直接检测DNA碱基修饰。虽然已经开发了几种工具和模型来鉴定纳米孔数据中的DNA甲基化，但它们通常仅限于5-甲基胞嘧啶（5MC）和较老的流循环（FC）化学。新模型的性能和准确性，包括由ONT开发的模型，尤其是对于他们的新FC化学（R10.4.1）和采样率（5KHz）而言。在这里，使用多种细菌和人类数据集，我们系统地评估了5MC（CPG和非CPG环境），6-甲基二氨酸和4-甲基环霉素的现有甲基化模型的性能。我们还展示了其他参数的效果，例如测序深度，读取质量，基本模式，更重要的是，相邻DNA修饰的存在。因此，我们的工作为利用纳米孔测序研究DNA修饰的研究人员提供了重要信息，并在当前一代甲基化检测模型中突出显示了空隙。
西门子助力纽约贾维茨会展中心实现可持续未来
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尼日利亚科吉州可耕地农民中的气候智能实践https://dx.doi.org/10.4314/jae.v28i4.11 Pelemo Jacob Jide S
htv>：//orcid.org/0009-7887-1013 Adewumi Adeelumi Ajibola bidemi olayemi Olayemi olayemi agribusiness agribusiness agribusiness管理部农业学院农业学院新闻技术，新闻技术，新闻技术，新闻技术，新闻技术，新闻技术，新闻技术，新闻技术，新闻技术，新闻技术，新闻技术，新闻技术，新闻技术，新闻技术。 minna电子邮件：adewumiadeoluwa@gmail.com电子邮件：boajibola@gmail.com电话号码：+2348058743659电话号码： https://orcid.org/0000-0002-2148-357x Adebisi Westhaven，橙色，2800新南威尔士州，澳大利亚新南威尔士州电子邮件：oluwaseun.adeyemi@whaven.org.org.org.org.org.org.au电话号码：+6 https://orcid.org/00004-5440-207X提交：2024年6月25日，首次修订请求：2024年7月13日复兴：28 JOLY，2024，2024，2024，2024，2024，2024，接受：2024年10月15日出版：2024年10月20日，Citite AS：Pelemo，J.J.，Ajibola，B.O。，Adeyemi，O。A.，Shehu，M。和Adewumi，A。（2024）：在尼日利亚科吉州的耕作农民中采用气候智能实践。农业扩展杂志28（4）110-119关键字：气候智能实践；耕作农民；混合种植的利益冲突：作者Hebby宣称存在利益冲突。致谢：作者希望感谢枚举者用于数据收集的帮助。资金：这项研究获得了公共，商业或非营利性资金机构的具体赠款。使用三个阶段的抽样程序选择研究区域中的223岁（213）种农作物农民。结构图调查表用于数据收集。年龄系数（β= -0.01），农业经验（β= 0.07）和作者的贡献：PJJ：概念/设计，数据收集工具的开发，数据分析的一部分，修订手稿（40％）ABO：对数据的解释和第一稿和初稿（15％）AOA：校对研究手稿（15％）SM：校对研究手稿（15％）AA：15％的AA：15％的研究（15％）的研究（15％）的研究（15％）的研究（15％）摘要摘要，该研究的习惯是摘要的，该研究的摘要是摘要的，以下是摘要的，以下是摘要的，以下是摘要的，以下是绘制的，该研究的摘要是绘制的，以下是摘要的，以下是摘要的，以下是摘要的，以下是摘要的，以下是摘要的，以下是摘要的，以下是摘要的，以下是摘要。尼日利亚科吉州。使用频率，百分比，平均值和TOBIT回归分析收集的数据。的发现表明，混合种植系统（88.3％），树木种植（77.3％）和变化的种植日期（79.8％）是研究领域中最受采用的气候智能实践。另外，分别有45.1％和34.7％的采用率很高，并且分别采用了气候智能实践。耕作农民面临的最严重的限制是高投入成本（𝑋= 2.78），气候智能实践培训不足（𝑋= 2.74）以及缺乏金融培训（𝑋= 2.69）。
差分射线跟踪，以有效地计算抑制最小二乘算法中的雅各布
多年来，抑制最小二乘（DLS）算法一直是优化操作系统的选择方法。dls需要评估雅各布的优化操作数，这通常由fi-nite di ff herences进行。尽管有限差异方法的简单性具有一些主要的缺点，即对许多功能评估的需求及其有限的稳定性和精度。作为一种替代算法二元（AD）[1]，已在包括镜头设计在内的许多学科中使用[2]，通常被称为Di ff构成射线跟踪，主要用于端到端设计的上下文[3]。AD的基本思想是用链条规则来描述可以通过链条来划分的优化操作数的组合。取决于应用链条规则的方向，该方法称为AD向前模式或AD反向模式。在此贡献中，我们提出了一种方法，可以在前和重复模式下使用AD稳定地计算Jacobian。这使我们可以使用伪牛顿方法，例如DLS，而不是基于一阶梯度的甲基ODS进行优化。用于射线表面相交的分化的数学分析可以实现性能。对于具有许多优化参数的自由式设计，这证明了这一点，因为已知这些系统特别具有挑战性[4]。
托马斯·B·雅各布斯
明尼苏达大学精准植物基因组学中心（网络研讨会） 印度海得拉巴大学植物科学系，CRISPR/Cas9 介导的植物基因编辑实践培训（网络研讨会） 德国知识产权保护协会 (GRUR) 年会（网络研讨会） 作物转化基因组编辑大师班（网络研讨会） Plantae 呈现网络研讨会系列 爱荷华州立大学作物生物工程（网络研讨会） 2020 年植物基因组工程基石研讨会，美国科罗拉多州 2019 年美国植物生物学会，美国加利福尼亚州 2018 年农杆菌 2018，比利时根特 国际植物发育博士学院，德国雷茨巴赫 2017 年植物和动物基因组 XXV，美国加利福尼亚州 VI 巴西植物分子遗传学研讨会，巴西欧鲁普雷图 国际生物和综合控制组织，比利时根特 农产品研发，阿姆斯特丹，荷兰 2016 植物和动物基因组 XXIV，美国加利福尼亚州 VIB 课程，基于 CRISPR 的基因组工程 2015 大豆精准基因组学和突变体查找器 爱荷华州作物生物工程联盟会议：基因组编辑：基础和应用 2014 大豆分子细胞生物学双年会 2013 南加州大学艾肯分校秋季生物学研讨会系列 2012 体外生物学学会会议，美国华盛顿州