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Carlos Julian Martinez-Menendez CV
■糖尿病/胰岛素抵抗与阿尔茨海默氏症○帕金森病之间的关联，尤其是在神经精神上的表现方面，○异常的帕金森氏症，诸如进行性渐进性上残疾或诸如诸如渐进性上麻痹等非典型帕金森氏症，prestotemporal痴呆特别是主要进行性失语症●神经影像学：MRI，FDG PET，淀粉样蛋白PET，DAT SPECT
课程数据管理与战略：构建增长驱动战略 Julia Bardmesser 教授 办公时间星期一，下午 4 点至 5 点，房间 8171 联系方式
人们普遍认为，大多数数字化转型计划都会失败。目前的预测是，人工智能计划的失败率会更高。虽然失败率高的原因有很多，但主要原因是数字化转型首先是一种文化转型，而转型需要企业领导者了解数据和数据能力如何直接与公司的使命和增长相关。本课程在常见的业务增长挑战和数据管理能力之间架起了桥梁。它利用来自金融服务、生物技术、咨询服务等多个行业的真实商业案例研究，帮助学生了解关键数据管理能力如何影响所有类型的业务增长战略，从提高运营效率到作为业务扩展和实现有机增长的基础。本课程还将提供如何在非有机/收购场景中评估数据管理能力的指导。本课程将向学生介绍关键数据管理能力，并教授业务数据管理学科的基础知识。在课程结束时，学生将
朱莉娅·伦（Julia Len）的简历
TA for Cornell CS 5830: Cryptography Summer 2021 TA for Cornell CS 5436: Privacy in the Digital Age Spring 2021 TA for Cornell CS 5433: Blockchains, Cryptocurrencies, and Smart Contracts Spring 2020 Tutor for UCSD CSE 107: Introduction to Modern Cryptography Fall 2017, Winter 2018 Tutor for UCSD CSE 105: Theory of Computability Spring 2017 Tutor for UCSD CSE 20：UCSD CSE 11：ICSD CSE 11：ICSD CSE的介绍的离散数学冬季教师2016年UCSD CSE 30辅导员30：计算机组织和系统编程春季
博士学位朱莉娅·罗曼诺瓦索非亚大学副教授...
2019 – 2023 Advanced Research Project, Role: Principle investigator Budget: 120 000 BGN Funding: Bulgarian Science Fund Project number: № КП-06-H39/2 from 16.04.2019 Project: Machine learning for structure-properties relationship evaluation: the challenge in the hunt for singlet fission chromophores ( https://ml4sf.chem.uni- sofia.bg/?page_id = 53＆lang=en）2021 Phd支持项目角色：主要研究者预算：4700 BGN资金：科学基金：科学基金 - 索非亚大学项目编号：№80-10-10-22/22.03.2021项目：累积项目：累积项目：Carbine结构筹集资金：Carbine topical Project funding：35 00：35 00：35 00：35 00：35 00 80-10-3/18.03.2020项目：开发一种基于其肮脏特征的新型有机材料的预筛查模型的开发项目SF-SU：№80-10-3/18.03.2020被选为Sofia University of Sofia University for Sofia University for Sofia University for Sofia Insuper for Sofia Iniversity for Sofia Intural of Sofia Insuper的最佳项目： sofia.bg/index.php/bul/nauka/v_zmozhnosti_za_finansirane/programi/fond_nauchni_izssledvaniya_na_s u/arhiv_konkursi/arhiv_konkursi/finansirane_ot_rzhavniya_byy_byudzhet_konkurs_konkurs_konkurs_konkursirane_rzhavniya_byudzhet_konkurs_konkurs
推荐引文 推荐引文 Gema, Ari Juliano (2022)“Masalah Penggunaan Ciptaan Sebagai Data Masukan Dalam Pengembangan Artificial Intelligence Di Indonesia”，技术与经济法杂志：卷。 1：第 1 号，第 1 条。DOI：10.21143/TELJ.vol1.no1.1000 网址：https://scholarhub.ui.ac.id/telj/vol1/iss1/1
摘要 当前人工智能（AI）的发展非常迅速。输入数据的可用性很重要，因为它对AI系统如何开发有很大影响。在人工智能开发中使用受版权保护的创作作为输入数据也是不可避免的。本文试图探讨第 14 号法律的规定。2014 年第 28 号关于版权 (UUHC) 的法律，涉及使用创作作为印度尼西亚人工智能发展的输入数据。根据研究结果得知，在印度尼西亚使用创作物作为人工智能发展的输入数据，基本上仍然必须尊重创作者对其创作物的专有权利。如果您使用版权保护期已过的作品和使用开放许可的作品，以及如果您使用版权法中允许使用作品的版权限制条款，则可以在未经创作者许可的情况下将作品用作输入数据未经创作者许可，但需满足以下条件：某些。本文建议将人工智能组织者视为电子系统组织者，并承担注册义务，以便他们使用创作物作为输入数据时可以被要求公开信息，有必要制定UUHC的衍生法规，进一步解释有关版权限制的规定，有必要对复制权实施非排他性许可（综合许可），以促进将创作物作为商业和非商业用途的输入数据的许可程序，政府需要促进对版权保护期已过的作品和使用开放许可的作品的访问，并对版权法进行修改，以预测未来人工智能的发展。
请引用这篇文章为：Pratiwi RA，Avidhianita D，Margono A，Julianto I，Nyoman Putri Artiningsih DA，MegantoroA。
方法：将血清饥饿的HDPSC分为四组：对照：DMEM中的HDPSC；基于L-精氨酸的300μmol/L中的HDPSC；基于L-精氨酸的400μmol/L中的HDPSC；在500μmol/L的基于L-精氨酸的培养基组中的HDPSC中，在两个单独的24孔板（5×10 4细胞/孔）中添加了增殖和迁移评估。24小时后，使用细胞计数测试（血液镜和手动检查器）测量所有组的增殖。通过使用细胞迁移测定法（刮擦伤口测定法），在24小时后使用细胞迁移测定法测量了所有组的迁移速度。在显微镜下评估细胞特征，然后使用Image-J®解释对其进行评估。此图像j表示迁移速度（NM/h）数据的测量。使用单向方差分析和事后Bonferroni（p <0.05）进行统计分析，以进行增殖，并在事后LSD（P <0.05）进行迁移。
sbmltoolkit.jl：用于将SBML导入SCIML生态系统
摘要：朱莉娅是一种通用编程语言，旨在简化和加速数值分析和计算科学。尤其是朱莉娅软件包的科学机器学习（SCIML）生态系统包括用于高性能符号数量计算的框架。它允许用户使用符号预处理和自动sparsifient和计算并行化来自动增强其模型的高级描述。此功能可以对微分方程，有效的参数估计以及具有神经微分方程的自动化模型发现的有效参数估计以及非线性动力学的稀疏识别。为了使系统生物学社区轻松访问SCIML，我们开发了sbmltoolkit.jl。sbmltoolkit.jl将动态SBML模型导入SCIML生态系统，以加速模型模拟和动力学参数的拟合。通过为计算系统生物学家提供容易访问开源的朱莉娅Ecosystevnm，我们希望能够促进该领域中进一步的朱莉娅工具的开发以及朱莉娅生物科学界的增长。sbmltoolkit.jl可根据麻省理工学院许可免费获得。源代码可在https://github.com/sciml/sbmltoolkit.jl上获得。
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Czenky，Agustina; Gvozdjak，威廉； Plavnik，朱莉娅（Julia）的低位奇数模块化类别的分类。 （英语）
分类模块化张量类别（MTC）的问题正在积极研究中。它显示在[P. Bruillard等人，J.am。数学。Soc。29，编号3，857–881（2016; ZBL 1344.18008）]，有一个有限的固定等级的MTC，直至等效。在[E. Rowell等人，Commun。数学。物理。292，编号2，343–389（2009; ZBL 1186.18005）]。 所有等级的MTC最多为5，而某些对象是非自我偶的，则分类为[S.-M.。 Hong和E. Rowell，J。Elgebra324，No. 5，1000–1015（2010; ZBL 1210.18006）]。 稍后，在[P. Bruillard等人，int。 数学。 res。 不是。 2016，编号 24，7546–7588（2016; ZBL 1404.18016）]，被用来描述其分类为单体等效性。 最近，在[S.-H。中给出了6 MTC的分类至模块化数据。 Ng等，Commun。 数学。 物理。 402，编号 3，2465–2545（2023; ZBL 1519.18012）]，而所有总数排名最多12的整体分类在[M. A. Alekseyev等人中，“整体模块化数据的分类至13”，preprint，preprint，arxiv：2302.01616113]。2，343–389（2009; ZBL 1186.18005）]。所有等级的MTC最多为5，而某些对象是非自我偶的，则分类为[S.-M.。 Hong和E. Rowell，J。Elgebra324，No.5，1000–1015（2010; ZBL 1210.18006）]。 稍后，在[P. Bruillard等人，int。 数学。 res。 不是。 2016，编号 24，7546–7588（2016; ZBL 1404.18016）]，被用来描述其分类为单体等效性。 最近，在[S.-H。中给出了6 MTC的分类至模块化数据。 Ng等，Commun。 数学。 物理。 402，编号 3，2465–2545（2023; ZBL 1519.18012）]，而所有总数排名最多12的整体分类在[M. A. Alekseyev等人中，“整体模块化数据的分类至13”，preprint，preprint，arxiv：2302.01616113]。5，1000–1015（2010; ZBL 1210.18006）]。稍后，在[P. Bruillard等人，int。数学。res。不是。2016，编号24，7546–7588（2016; ZBL 1404.18016）]，被用来描述其分类为单体等效性。最近，在[S.-H。中给出了6 MTC的分类至模块化数据。 Ng等，Commun。数学。物理。402，编号3，2465–2545（2023; ZBL 1519.18012）]，而所有总数排名最多12的整体分类在[M. A. Alekseyev等人中，“整体模块化数据的分类至13”，preprint，preprint，arxiv：2302.01616113]。