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5年/100,000公里的动力总成有限保修不适用于用于某些商业用途的车辆。有关详细信息，请参见您的零售商。+混合动力汽车由5年或100,000公里的完全可转让的动力总成有限保修（以先到者为准。某些条件可能适用）$ 0免赔额加24小时的路边援助，以及8年或160,000公里的完全可转移的高压电池和混合系统有限保修（以第一为例为准。某些条件可能适用。）+电池电动汽车由8年或160,000公里的完全可转移的高压电池和电子通行有限保修（以先到者为准。某些条件可能适用）$ 0免赔额，以及5年或100,000公里的24小时路边援助。+ SRT车辆由3年或60,000-®
最初发表于：Pauli, Chantal；De Boni, Lamberto；Pauwels, Jonathan E；Chen, Yanjiang；Planas-Paz, Lara；Shaw, Reid；Emerling, Brooke M；Gra
摘要 ◥ 在这个精准医疗时代，已经开发出许多针对常见肿瘤类型中高复发性突变的工作流程，让患有罕见疾病的患者几乎没有选择。在这里，我们实施了一种功能精准肿瘤学方法，利用全面的基因组分析与高通量药物筛选相结合，为患有粘液纤维肉瘤等罕见肿瘤类型的患者确定肿瘤特异性药物敏感性。从一位参加英格兰精准医学研究所 (EIPM) 项目的高级别粘液纤维肉瘤患者那里，我们建立了患者衍生的 3D 肉球和异种移植模型，用于功能测试。由于缺乏大量临床相似病例，因此对患者来源的细胞进行了高通量药物筛选，并与另外两种粘液纤维肉瘤系和一种良性成纤维细胞系进行了比较，以功能性地识别肿瘤特异性药物敏感性。
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本应用程序描述了需要响应市场参与者的系统访问服务请求以及AESO对响应请求的方式的确定。遵循了AESO连接过程，AESO已确定拟议的传输开发为市场参与者提供了交换电力和辅助服务的合理机会。拟议的传输开发与Aeso在包括黑人地区在内的南方规划区的长期计划一致。AESO根据AESO响应系统访问服务请求并确定需要进行传输开发并符合公共利益的责任，将此申请提交委员会批准委员会。4，5
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JU 2023-当前的博士后研究人员力学，流体力学小组，西班牙马德里的卡洛斯大学。2024年6月 - 2024年7月，美国斯坦福大学湍流研究中心访问博士后学者。2019年7月 - 2023年7月，流体力学的博士前研究人员，流体力学小组，西班牙卡洛斯三世大学。顾问：Marcos Vera教授和CésarHuete教授2022年11月2日至2023年2月研究现场：意大利德德大学的创新工程系。顾问：Mario Dinzo教授2019年3月 - 2019年6月，流体力学的研究技术员，流体力学小组，西班牙卡洛斯大学III DE MADRID。顾问：Marcos Vera教授2018年10月 - 2019年1月M.Sc.西班牙卡洛斯大学三世大学的流体力学小组研究助理。顾问：Marcos Vera教育教授
引用本文：Aboulalaa K、Laraqui A、Tagajdid R、Ennibi K、Ennaji MM。TP53 基因的种系突变可能是前列腺癌发生的关键因素
目的：本研究旨在调查在已知患有前列腺癌的男性血液中是否可以检测到 TP53 基因外显子 5 的种系变异，并评估影响该基因的基因组变异与患者临床病理特征之间的潜在关联。方法：对 48 例确诊为前列腺癌的男性血液样本进行 TP53 种系突变分析，并通过 Sanger 测序进行确认。根据患者的病理标准分析高频突变的频率和分布，并进行计算研究以评估新突变的影响。结果：Sanger 测序显示，79% 的研究人群携带 TP53 基因突变。总之，该基因共鉴定出 137 种突变，其中 115 种是新突变。移码突变最为常见；15 例（31%）记录了 c.392delA 突变；突变 c.383delC 和 c.432delG 的频率分别为 12.5% 和 10%。最常见的错义突变是变体 c.502C>A (p.His168Asn)，发生在 11 名患者 (23%) 中。在一名患者中发现了一个无义突变，导致 126 位 (酪氨酸) 出现终止密码子。受这些改变影响的所有密码子都是蛋白质 TP53 的 DNA 结合域的一部分。结论：在前列腺癌患者中观察到的种系突变频率和 TP53 基因中记录的新突变可能支持该基因的基因组改变与前列腺癌发生之间存在潜在关联，从而构成一种工具，类似于 DNA 修复途径中的其他基因，例如 BRCA1 和 BRCA2。这可能有助于前列腺癌诊断和治疗策略的进步。
UNL_A Laraoui 的博士职位空缺.pdf - UNL 工程
有兴趣学习固体物理、量子光学和纳米材料科学新实验室技能的学生，请联系 Laraoui 博士，邮箱地址为 alaraoui2@unl.edu。请在电子邮件中附上一封动机信，内容包括您的背景、研究兴趣和未来研究目标、您的学术简历 (CV)，其中包括已发表的论文、参加过的会议/研讨会，以及两到三个推荐人名单，包括您的研究主管（如果您做过任何研究）。理想情况下，学生应拥有物理学、材料科学、工程学（电气、材料、计算机等）或其他相关领域的学士或硕士学位。感兴趣的申请人应至少具备以下一项技能：编程（LabView、Python、Matlab...）、数据分析（Mathematica、MATLAB、Origin Lab）、设计（CAD、SolidWorks...）、MW/RF 电子学、材料合成和特性、纳米制造和任何相关主题的实验研究方面的基本/高级背景。
Larasati, Retno；De Liddo, Anna 和 Motta, Enrico (2021)。人工智能医疗保健系统界面：非专家用户信任的解释设计。在：ACMIUI-WS 2021：ACM IUI 2021 研讨会联合论文集（Glowacka、Dorota 和 Krishnamurthy、Vinayak 编辑），CEUR 研讨会论文集，2903。
摘要研究表明，非专家用户倾向于过度信任或不信任人工智能系统。当人工智能应用于医疗保健时，这引起了人们的担忧，患者信任不可靠系统的建议或完全不信任可靠系统的建议可能会导致致命事故或错过医疗保健机会。先前的研究表明，解释可以帮助用户对人工智能系统的信任做出适当的判断，但如何在医疗支持场景中为非专家用户设计人工智能解释界面仍然是一个悬而未决的研究挑战。本文探讨了一个基于阶段的参与式设计过程，以在人工智能医疗支持场景中为非专家开发一个值得信赖的解释界面。值得信赖的解释是一种帮助用户对医疗保健是否信任人工智能系统做出深思熟虑的判断的解释。本文的目的是确定可以有效地为值得信赖的解释界面的设计提供信息的解释组件。为了实现这一目标，我们进行了三次数据收集，研究了专家和非专家对人工智能医疗支持系统解释的看法。然后，我们开发了一个用户心理模型、一个专家心理模型和一个目标心理模型，描述了非专家和专家如何理解解释，他们的理解有何不同，以及如何将它们结合起来。基于目标心理模型，我们提出了一套 14 条解释设计指南，用于可信的人工智能医疗系统解释，这些指南考虑到了非专家用户的需求、医疗专家的实践和人工智能专家的理解。
