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KLINGER® Quantum
KLINGER ® Quantum - 独特的垫片材料，在高温下具有最高的柔韧性，符合 FDA 标准。这种独特的垫片材料的特点是将高品质纤维和填料化合物粘合在 HNBR 基质中，在高温下具有最大的柔韧性。KLINGER ® Quantum 是用于油、水、蒸汽、气体、盐溶液、燃料、酒精、中等有机和无机酸、碳氢化合物、润滑剂以及制冷剂的首选。
KLINGER® Quantum
KLINGER ® Quantum - 独特的垫片材料，在高温下具有最高的柔韧性，符合 FDA 标准。这种独特的垫片材料的特点是将高品质纤维和填料化合物粘合在 HNBR 基质中，在高温下具有最大的柔韧性。KLINGER ® Quantum 是用于油、水、蒸汽、气体、盐溶液、燃料、酒精、中等有机和无机酸、碳氢化合物、润滑剂以及制冷剂的首选。
Andreas Klinger Shawn D'Souza Bill Lobig 使用Amazon Sagemaker构建可解释的AI模型 jpmorganchase：大规模的实时欺诈筛查 AI管理的电信生态系统：比以往任何时候都更近 推进物理AI：NVIDIA ISAAC实验室和AWS下一步... 使用生成AI将产品研发文档转换为... 通过... 加速控制系统升级 使用多个代理进行可扩展的生成AI应用程序 解锁边缘AI的潜力：创新和最佳实践 AWS方法确保生成AI 与基岩IDE一起加速生成AI应用程序开发 使用生成ai 教育的新方法
高管说，缺乏对如何推动大量业务绩效改善的明确，共同的愿景，这是对高科技投资回报率的强烈障碍）
学习课程：医学和外科教学：组织学和胚胎学科学学科部门：生物/17号CFU：10教授：Klinger fra
胞质和各种细胞质内包含（糖原颗粒和脂质液滴）的细胞质细胞器组成。平滑的内质网：结构，脂质代谢中的作用，解毒过程，糖原分解和钙的积累。颗粒状内质网的超微结构组织和功能。翻译过程中的主要步骤以及针对细胞质的蛋白质的合成与分泌，膜或溶酶体蛋白的合成之间的差异。蛋白质的翻译后修饰：分子伴侣的糖基化，羟基化和作用。COP蛋白涂层的转运囊泡。囊泡运输和融合过程的特异性：V-SNARE和T-SNARE蛋白。Golgi复合物：超微结构，生物合成过程和内质网中合成的分子的排序。构成和调节的细胞分泌：调节机制。内吞作用。通过山洞对可溶性分子的内在化：可吞作用，转胞胞菌病，小窝蛋白与信号分子的相互作用。受体介导的内吞作用：粘蛋白涂层的囊泡。内体和特定配体的不同分类途径。溶酶体：生物发生，形态，水解酶。吞噬作用和自噬。过氧化物酶体：细胞质蛋白降解的结构和功能机制：泛素 - 蛋白酶体系统和杂物。线粒体：形态，分布和复制。线粒体基因组。细胞骨架。线粒体酶复合物的定位和功能：克雷布斯循环的主要方面和氧化磷酸化。线粒体在钙稳态，凋亡和类固醇激素合成中的作用。微管，微丝和中间细丝：分子组织，细胞中的分布和不同细胞类型。细胞骨架在特定过程中的功能，例如细胞运动，吞噬作用，内吞作用，胞吐作用，囊泡运动。与微管（驱动蛋白和动力蛋白）和微丝（结合肌动蛋白）相关的蛋白质。中心体。膜细胞骨架。振动睫毛：结构和功能。主要边缘。
中国、非洲及其他地区：空间科学、技术和卫星发展的最新趋势
建议引用：Klinger, Julie (2020)：中国、非洲及其他地区：空间科学、技术和卫星发展的最新趋势，政策简报，第 45/2020 号，中国非洲研究计划 (CARI)，约翰霍普金斯大学高级国际研究学院 (SAIS)，华盛顿特区，http://www.sais-cari.org/publications-policy-briefs
计算机及其空军应用的设计和性能可靠性
本报告适用于为期两年的研究计划的结果。该计划旨在调查计算机系统的可靠性，特别是其设计的理论方面，以及在空军应用中的性能。所描述的大部分工作是在 A. Klinger、D、Martin 和 J.Vida 教授的指导下由学生完成的，并记录在 Naster'1s 和博士论文中，其中部分工作涉及数学。
利用人工智能增强学习
人工智能与学术诚信 一些人对人工智能聊天机器人的兴起做出了回应，主张学校全面禁止使用这些工具，称作弊、抄袭和其他形式的学术不端行为是严重问题。事实上，ChatGPT 等人工智能应用程序的出现给教师带来了一系列新的挑战，因为 ChatGPT 生成的产品不是来自以前发表的作品的声明或报告，教师可以使用抄袭检测软件轻松找到这些作品。相反，该应用程序不断修改其输出以生成看似独特的作品。一项研究（Khalil & Err，2023）发现，流行的检测工具在识别 ChatGPT 生成的 50 篇论文样本中的抄袭方面基本上无效。AI 检测工具也可能产生误报，这意味着它们将人类编写的文本识别为 AI 生成的文本 (Dalalah & Dalalah, 2023)。Turnitin 等检测软件公司承诺改进其产品以获得更有效的结果（例如，ChatGPT 创作内容的成功率为 97%，Turnitin, 2023）。但是，即使有了这些改进，许多学生仍会发现进行简单调整的方法，例如在 AI 生成的文本中插入同义词，以逃避检测。认识到对学术诚信的威胁，美国许多学区已禁止使用这种 AI 工具 (Rose, 2023)。但是，当学生可以在自己的设备上使用该工具而老师不知情时，这有多有效？总的来说，教育界必须面对这样一个现实：使用现有工具识别所有 AI 生成的文本实例将是困难的，甚至是不可能的。因此，我们不应该继续争论是否允许这些产品，而应该开始考虑如何以合乎道德和教育的方式整合这些应用程序。否则，就等于忽视了“我们学校里的大象”（Volante、DeLuca 和 Klinger，2023b）。我们的观点是，人工智能可以帮助激发学生对书面作业的思考方式的长期创新（Volante、DeLuca 和 Klinger，2023a）。
第一个Wendelstein 7-X长脉冲运动的概述，带有完全水冷的等离子体面向组件
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