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Matthew Kersting简历
● Tech-lead for an R&D project providing computer-vision capabilities to aid child exploitation investigations ● Engineered a secure and scalable Spring Boot web application which productionizes a variety of speech technology and machine learning capabilities to aid in investigative triage ● Led a research initiative focused on developing a Data Lakehouse solution for Noblis, including management of data infrastructure, construction of ETL pipelines, and the deployment of a large language model internally ●直接与利益相关者互动，将反馈转化为系统要求，并帮助领导微服务Web应用程序的开发，包括系统设计，前端开发，后端开发，数据建模，数据库设计，机器学习模型集成和CI/CD集成
Forbion将Dirk Kersten推广到管理合作伙伴和...
Forbion也很高兴地宣布任命M.D.乔纳森·麦克尼尔（Jonathan McNeill）为波士顿办事处的合伙人。乔纳森（Jonathan）加入了Dyne Therapeutics的Forbion，他担任首席商业官，为生物技术的转变为以肌肉疾病为中心的领先的公司做出了贡献。在Div>担任Div>之前，他担任Editas Medicine，这是一种基于CRISPR技术的临床阶段生物技术开发用于罕见疾病的药物，并且是波士顿咨询集团医疗保健实践的成员。在福比昂，乔纳森（Jonathan）将支持该公司的风险投资基金战略，建立和启用早期生物技术，利用他在业务发展方面的丰富经验，成功的资本筹集和首次公开产品。他的任命是在2024年6月开设福比昂波士顿办事处，以支持该公司在美国市场的长期活动。
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
乙酸乙酸乙酯的抗菌活性
Kersen植物的未充分利用的叶子含有具有抗菌潜力的继发代谢物。这项研究的目的是测试克森叶乙酸乙酸乙酯对大肠杆菌和金黄色葡萄球菌的抗菌活性，并确定最佳浓度。Kersen叶萃取方法使用浸渍法使用乙醇溶剂，分级法使用乙酸乙酯溶剂进行分级方法，并使用良好的金黄色葡萄球菌和埃斯切里希菌的抗菌活性使用良好的抗菌活性。使用的正态性测试是Shapiro-Wilk检验，并使用了单向方差分析参数统计测试。Kersen叶片的植物化学筛选的结果含有化合物酚，皂苷，单宁，生物碱和三萜类化合物。在中等类别中，kersen叶乙酸乙酯乙酸乙酯部分的浓度可以抑制8,817 mm的大肠杆菌，而金黄色葡萄球菌则在中等类别中抑制金黄色葡萄球菌。在抑制大肠杆菌中，乙酸乙酯馏分的抑制能力高于金黄色葡萄球菌。
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主要主题流行病学，预防和诊断免疫疗法，细胞疗法和疫苗接种治疗衰竭的跨学科肿瘤板机制和新药物的目标是分子景观，多层次和人工智能新技术新技术和临床前链接界模型
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Graham's、The Family Dairy Airthrey Kerse……
Graham's 家族乳业公司自 1939 年以来一直在 Airthrey Kerse 乳业公司经营，现已成为苏格兰最大的独立乳业公司，每天为全英国 6,000 多家零售客户提供乳品。该公司在苏格兰拥有三个战略位置的加工厂，分别位于 Airthrey Kerse（斯特灵）、Glenfield（考登比斯、法夫）和 Balmakeith（奈恩），并由位于斯特灵、因弗基辛、Port Dundas 和 Kintore 的配送站提供支持。Graham's 仍然是一家家族企业，总部位于 Airthrey Kerse 乳业公司。Airthrey Kerse 乳业公司每周加工 250 万升牛奶（平均每天 35 万升），相当于每天约 350 吨。牛奶处理和加工业务的稳步增长导致现在需要根据《2012 年污染防治（苏格兰）条例》对乳品厂进行注册，因为这超过了附表 1 第 6.8 节 A（e）部分规定的“处理和加工牛奶，每天收到的牛奶数量超过 200 吨（年平均值）”的门槛。Airthrey Kerse 乳品厂位于 Bridge of Allan 和 Causewayhead 之间的 Carse。该乳品厂加工的牛奶包括全脂、半脱脂和有机牛奶，并生产块状和可涂抹的黄油和奶油。Airthrey Kerse 也是该公司的总部，包括管理、财务、销售和营销部门。Airthrey Kerse 占地约 3 公顷（内部空间 4,000 平方米），用于支持牛奶进货、巴氏杀菌、装瓶、包装、冷藏、调度和相关支持服务，包括车辆修理厂和停车场。主要进料流为全脂牛奶和塑料瓶，发货涉及零售客户的乳制品和回收包装（纸）。该乳品厂使用自来水、电力和天然气，工艺残余物通过溶气浮选 (DAF) 装置处理，处理后的废水排放至主要公共下水道，然后流入斯特灵废水处理厂。
<东埃塞俄比亚克尔萨的可分割疾病
世界卫生组织（WHO）建议所有儿童至少对六种常见的疫苗预防疾病进行免疫，即结核病（一种剂量），白喉（三剂）（三剂），百日咳（三剂）（三剂）（三剂），四剂量（三剂），脊髓灰质炎（四剂），脊髓灰质炎（四剂），和脊髓灰质合酶（四剂），和脊髓灰质合在2019年，他的免疫扩展计划（EPI）还包括肝炎B，嗜血杆菌B（HIB），肺炎球菌缀合物疫苗（PCV-13）和单价人的轮状病毒疫苗（RV1）（RV1）（3）。当孩子收到谁推荐的所有疫苗时，根据埃塞俄比亚EPI的疫苗接种，所有这些孩子都对降低婴儿和儿童死亡率至关重要（4）。超过35％的人民国家（包括埃塞俄比亚）正在努力实现90％的覆盖范围目标，以实现三剂，破伤风和含百日咳疫苗的第三次剂量的目标（5）。
引用：Servaty R、Kersten A、Brukamp K 等人。机器人设备在护理中的应用。障碍与促进因素：综合综述。
摘要 背景 医疗保健领域的机器人越来越受到关注；然而，由于干预措施本身和实施方案的复杂性，它们的实施具有挑战性。本综合评价的目的是确定在护理中实施机器人系统的障碍和促进因素。 方法 2017 年 11 月和 2019 年 7 月在 Medline（通过 PubMed）、CINAHL 和资助研究项目数据库（社区研究与发展信息服务和技术信息图书馆）以及机器人研究期刊上搜索了 2002 年至 2019 年发表的有关在护理中实施机器人设备的项目的文章，以进行更新。没有对研究设计施加任何限制。所有纳入的文章都经过设计特定的批判性评价工具的质量评估。使用复杂干预措施的背景和实施框架对实施的障碍和促进因素进行分类。结果 删除所有重复项后，搜索显示 11 204 项研究，其中 17 项符合纳入标准并被纳入综合。大多数研究涉及旨在支持个人的机器人的实施，无论是居家还是在养老院 (n=11)。这些研究在欧洲、美国和新西兰进行，并在养老院、个人生活环境、医院部门和实验室中进行。大多数研究的报告质量和证据质量较低。最常报告的障碍是在社会经济和伦理领域，并且属于实施结果领域。最常报告的促进因素与社会文化背景、实施过程和实施策略有关。讨论 本综述确定了不同维度中护理中实施机器人设备的障碍和促进因素。结果为制定适当的实施策略以减少潜在障碍和促进要素整合以促进实施奠定了基础。PROSPERO 注册号 CRD42018073486。