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CV Lee Ann Laurent-Applegate（2023）2CV Lee Ann Laurent-Applegate（2023）2
2023戈登会议 - 高级细胞和组织生物制造2018研讨会主席 - 日本2017年杰出讲座 - 美国肠胃外和肠内营养学会（ASPEN）年度会议（ASPEN）年度会议，2017年2月，2017年2月，2017年欧洲燃烧协会海报奖2013 Swissnex Sanfrancisco：Swiessnex Sanfafting：Swissnex Indials India and DeSniss Indials Indials Indery Andions Inde Andions Indies Indre And Actions Indery 2010 L'Hebdo 2008年的文章位于2008年Blackwell Press在2008年观看的前十名（“胎儿家庭的表达差异，用于生物工程的胎儿和包皮细胞之间的差异”第32卷（7），2006年，2006年人工器官，“人造器官”“ Top 100”年度科学主题，由Discover Magazine and Discovery Burniation Burniatiation Burniatiation Burnic（Lobrans）2005 pediactiacteric burnic（lanciatiic forniac）2005 pediciac burns）儿童）2000年国际医学奖 - 埃尔温·布劳恩（Erwin Braun Foundation）博士1989年IARC研究员（国际癌症研究机构）1988年荣誉学会Phi Kappa Phi：大学学术学术学会1987年学生会颁发奖项：美国社会光生物学（国会超过10,000多个参与者）的职责和专业活动，
原始发表论文的引用（记录版本）：Wolkeba, Z., Lee, J., Lee, S. et al (2022). Polymer Acceptors with Flexible Spacers Aff
基于小分子受体（SMA）的全PSC。 [1–8] 近年来，随着新型高效PD和聚合小分子受体（PSMA）的快速发展，全PSC的能量转换效率（PCE）已升至16％。 [9–14] 然而，目前报道的PCE超过13％的全PSC仅有少数，仍然远低于最先进的基于SMA的全PSC。更重要的是，它们的机械性能还远远达不到可穿戴设备的要求（即要求裂纹起始应变（COS）至少为20–30％）。阻碍基于PSMA的全PSC性能的主要障碍是强烈相分离的共混物形貌，这是由于高分子量PD和PSMA的分离导致的，从而导致电荷产生和传输无法优化。 [15,16] 这些非最优形态通常包括共混膜中的许多缺陷位点（即尖锐的畴-畴界面和大的聚合物聚集体），限制了低 COS 下的机械强度和拉伸性。[17–19] 此外，聚合物共混物的相分离受 PD 和 PA 的聚集和结晶行为的影响。特别是，含有高度结晶、刚性 SMA 单元的 PSMA 通常具有非常强的结晶和聚集特性，导致强烈的相分离
研讨会系列，Flare-su-in Lee
摘要：近年来可解释的AI（XAI）取得了长足的进步，提供了有价值的理论和技术来解释复杂的机器学习模型。然而，这些方法通常用于解释复杂数据集以进行科学发现，尤其是涉及高维度数据（例如基因表达谱）的数据集。这些数据集对于理解癌症生物学至关重要，需要新颖的方法才能完全释放XAI的潜力。在本演讲中，我将探讨将XAI应用于基因表达数据的实际挑战，并强调其潜力和局限性。我将提出创新的策略，以适应XAI技术以加速癌症药理学和癌症系统生物学中的数据驱动发现。讨论将阐明解决这些挑战的方式如何导致深刻的生物学见解和有影响力的临床意义。通过弥合先进的XAI原理和技术之间的差距以及现实世界生物医学数据集的需求，该演讲旨在激发AI和生物医学相交的更强大方法论的发展，为生物医学研究中创新的新时代铺平了道路。
蒂姆·李（IEEE-USA）总裁
什么时候/地点：2025年4月8日至9日|华盛顿特区IEEE-USA国会访问日（CVD）是一项年度活动，将工程师，科学家，数学家，研究人员，教育工作者和技术主管带到华盛顿，以提高对工程和技术的支持和支持。这个主要活动向美国所有IEEE成员开放。
议员 John Lee 提出资助动议......
该动议指示洛杉矶警察局、路灯局和洛杉矶交通部开始研究安装 ALPR 摄像头的位置和方法，以最好地协助洛杉矶警察局在整个第 12 区开展犯罪减少工作。自动车牌阅读器可以帮助缩小与犯罪有关的车辆的搜索范围，让执法机构能够看到特定街区或区域进出的交通行为模式。该动议将拨款 500,000.00 美元用于购买、安装和维护摄像头。
研讨会系列，Flare-su-in Lee
摘要：近年来可解释的AI（XAI）取得了长足的进步，提供了有价值的理论和技术来解释复杂的机器学习模型。然而，这些方法通常用于解释复杂数据集以进行科学发现，尤其是涉及高维度数据（例如基因表达谱）的数据集。这些数据集对于理解癌症生物学至关重要，需要新颖的方法才能完全释放XAI的潜力。在本演讲中，我将探讨将XAI应用于基因表达数据的实际挑战，并强调其潜力和局限性。我将提出创新的策略，以适应XAI技术以加速癌症药理学和癌症系统生物学中的数据驱动发现。讨论将阐明解决这些挑战的方式如何导致深刻的生物学见解和有影响力的临床意义。通过弥合先进的XAI原理和技术之间的差距以及现实世界生物医学数据集的需求，该演讲旨在激发AI和生物医学相交的更强大方法论的发展，为生物医学研究中创新的新时代铺平了道路。
引用Lee，Jonathan D，Joao A Paulo，Ryan R Posey，Vera Mugoni，Nikki R Kong，Giulia Cheloni，Yu-Ru Lee等。 2021。“双DNA和蛋白质标记
使用条款本文从哈佛大学的DASH存储库下载，并根据适用于其他已发布材料（LAA）的条款和条件提供，如https://harvardwiki.atlassian.net/wiki/wiki/wiki/wiki/wiki/wiki/wiki/wiki/wiki/wiki/ngy/ngy/ngy5ngy5ndnde4zjgzndnde4zjgzntc5ndndndgizzmgizzmgizzmgizzmgizzmgizzmgizzmgizzmgizzmgizzmgizzmgizzmgizzmgizzmgizzmgizzmgiamsfyytytewy
引用Gitlin ES，Demetres M，Vaidyanathan A，Palmer N，Lee H，Loureiro S，Radwan E，Tuschman A，Mathad J和Chebrolu P（2024）GE
妊娠糖尿病（GDM）是葡萄糖不耐症，在怀孕期间发展，全球七分之一的孕妇中有近1个（1）。GDM的患病率与2型糖尿病（T2DM）流行病平行。GDM有助于母亲和儿童的短期和长期发病率和死亡率。除了短期并发症（例如早产，cor露P前和剖宫产）之外，具有GDM的妇女的妇女患T2DM的风险也高10倍，未来心血管事件的风险更高2倍（2，3）。同样，患有GDM的母亲出生的婴儿不仅对胎龄（LGA）具有较高的风险，这可能会导致出生并发症，而且增加了未来肥胖和葡萄糖不耐症的风险（4-6）。对GDM及其并发症的研究在很大程度上是在超重人群中进行的，但最近的研究表明，非过量人群中GDM也在增加。与T2DM相似，体重增加是GDM的主要危险因素。但是，在许多低收入和中等收入国家中，大多数T2DM患者体重不足或正常体重。BMI的T2DM南亚人中有2亿南亚和东亚人的体重不足或正常体重（7）。据推测，早期生命中的低出生体重和营养不良可能通过遗传变异而改变成年中的葡萄糖 - 胰岛素代谢，这些变异已进化而来，这些变异体现了在卡路里限制的环境中有效地利用营养，例如低 - 和中等的国家，例如低 - 和中等的国家，但也促进了T2DM（8-10）。可能存在类似的妊娠中非过量糖尿病的模式和机制，但尚未系统地研究。这很重要，因为当前的世界卫生组织（WHO）和国际糖尿病基金会指南建议饮食控制，运动和限制GDM管理的体重增加，这可能不适合患有体重不足或正常BMI的妇女（11，12）。了解GDM的非超重女性的患病率和病理生理学对于指导妇女及其子女的适当筛查，管理和随访至关重要。因此，我们对科学文献进行了范围审查，以调查非超重妇女中GDM的全球流行率和不利结果。