XiaoMi-AI文件搜索系统
World File Search SystemMarc
社区领袖信息论坛 (CLIF)
• 计划、培训、动员和安全局 (DPTMS) Charly Peddy • 人力资源局 (DHR) Marc Kelly • 紧急服务局 (DES) LTC Miguel Sanchez • 公共工程局 (DPW) Aaron Close • 家庭、士气、福利和娱乐 (FMWR) Josh Soldan • 为单身士兵提供更好的机会 (FMWR-BOSS) Sebastian Arias • 宗教支持办公室 (驻军牧师) LTC Karlyn Maschhoff • 后勤准备中心局 (LRC) Zac Miller
信息日 - 癌症任务，26.04.24 DG研究与创新，欧洲委员会
09:30 Welcome & Introduction - Barbara Kerstiëns, Head of Unit Combatting Diseases, DG RTD and Silvia Hrubanova, Unit Cancer, Health in all policies, DG SANTE 09:40 Cancer Mission: Introduction & Background - Annika Nowak, DG RTD 09:48 Cancer Mission: Project Clusters - Kay Duggan-Walls, DG RTD 09:56 HaDEA和癌症任务实施-Ioannis Vouldis，Hadea 10:01 EIT健康 - 首席执行官Jean -Marc Bourez
会议议程
[OL 4.2] 10:50-11:10 用于人类干细胞衍生的胰岛和肝脏类器官功能性共培养的无泵微流体装置 Aleksandra Aizenshtadt、Shadab Abadpour、Chencheng Wang、Mathias Busek、Gruenzner Stefan、Alexey Golovin、Justyna Stokowiec、Hanne Scholz、Stefan Krauss 混合技术中心、奥斯陆大学基础医学科学研究所、奥斯陆大学医院免疫学和输血医学系、奥斯陆大学医院移植医学系和外科研究所，挪威奥斯陆 德累斯顿工业大学微系统系，德国德累斯顿 [OL 1.3] 11:10-11:30 基于人体 3D 神经组织的体外创伤性脑损伤模型 Luc Stoppini、Marc O. Heuschkel、Loris Gomez Baisac、Yoan Neuenschwander、Denis Prim、Cédric Schmidt、Marc E. Pfeifer、Jérome Extermann 和 Adrien Roux 组织工程实验室，HEPIA HES-SO 瑞士西部应用科学与艺术大学，日内瓦 1202；诊断系统研究组，生命技术研究所，瑞士西部应用科学与艺术大学 (HES-SO Valais-Wallis) 工程学院，锡永 1950；微纳米技术组，HEPIA HES-SO 瑞士西部应用科学与艺术大学，日内瓦 1202，瑞士 HEPIA/HES-SO，瑞士日内瓦
2024 年能源转型投资策略
注：* 绿色投资税收减免为自用提供税收优惠，有助于鼓励采用节能举措 资料来源：经济部，2023 年。国家能源转型路线图；绿色建筑指数。“GBI 注册费”。访问日期：2024 年 7 月 1 日，https://www.greenbuildingindex.org/how-gbi-works/gbi-registration-fees/；IEA，Casanovas，Marc 和 Aloys Nghiem。访问日期：2023 年 8 月 1 日。“网络安全——电力系统是否落后？——分析。”。https://www.iea.org/commentaries/cybersecurity-is-the-power-system-lagging-behind。
Qinglei Cao
1。Sameh Abdulah，Allison H. Baker，George Bosilca，Qinglei Cao，Stefano Castruccio，Marc G. Genton，David E. Keyes，Zubair Khalid，Hatem Ltaief，Yan Song，Yan Song，Georgiy L. Stenchikov和Ying Sun.使用Exascale气候模拟器来增强地球系统模型输出并节省其存储空间。国际高性能计算，网络，存储和分析会议（SC，ACM Gordon Bell气候建模奖），2024 [PDF]
Yilun Kuang –
2025使用结构化矩阵自定义了软磁性注意的电感偏差。Yilun Kuang，Noah Amsel，Sanae Lotfi，Shikai Qiu，Andres Potapczynski，Andrew Gordon Wilson。审查2024年，贝叶斯对抗体的优化是由不断发展的序列生成模型所告知的。Alan Nawzad Amin，Nate Gruver ∗，Yilun Kuang ∗（同等贡献），Yucen Lily Li ∗，Hunter Elliott，Aniruddh Raghu，Calvin McCarter，Peyton Greenside Greenside，Andrew Gordon Wilson。国际学习表征会议（ICLR），2025年，Spotlight 2024解锁令牌作为较大语言模型的泛化界限的数据点。sanae Lotfi ∗，Yilun Kuang ∗（同等贡献），Brandon Amos，Micah Goldblum，Marc Finzi，Andrew Gordon Wilson。神经信息处理系统（Neurips），2024年，Spotlight 2023大型语言模型的非呈现概括范围。sanae Lotfi ∗，Marc Finzi ∗，Yilun Kuang ∗（同等贡献），Tim G. J. Rudner，Micah Goldblum，Andrew Gordon Wilson。国际机器学习会议（ICML），2024 2023具有最大多种能力表示的自然图像的学习有效编码。Thomas Yerxa，Yilun Kuang，Eero Simoncelli，Sueyeon Chung。神经信息处理系统（神经），2023年研讨会论文
GTA 2024年会议时间表：4月10日，星期三
Welcome and Overview of Workshop Co-chairs: Alexandra Long (Health Canada) & Steve Bryce (Litron Laboratories) Visualization strategies to aid interpretation of high-dimensional genotoxicity data Erica Briggs (Litron Laboratories) An investigation on the mutagenicity of compounds using Benchmark Dose and Dose-Response data for research in genetic toxicology Yusuf Hussien (Swansea大学）在R Andrew Williams（加拿大卫生部）探索高维数据可视化和还原方法中，遗传毒性数据MARC BEAL（加拿大卫生部）2:45 - 3:00
sackler-denaming-report-final.pdf
Alan Garber, Chair Provost (2011-2024) Paul Andrew Vice President for Public Affairs and Communications Marc Goodheart Vice President and Secretary of the University Evelyn Hu Tarr-Coyne Professor of Applied Physics and of Electrical Engineering, Harvard John A. Paulson School of Engineering and Applied Sciences Elizabeth Kamali Austin Wakeman Scott Professor of Law, Harvard Law School Rakesh Khurana Danoff哈佛大学学院院长布莱恩·李（Brian Lee）校友事务与发展副总裁黛安·洛佩兹（Diane Lopez
动作视频游戏在眼动行为中的影响
*通讯作者：MarcArgilés，Marc.argiles@upc.edu于2024年2月17日收到；出版于2024年9月6日。引用：Montolio-Vila，A.，Argilés，M; Sunyer-Gau，b; Quevedo，L； Erickson，G。（2024）。动作视频游戏在眼动行为中的影响：系统评价。眼动研究杂志，17（3）：6。10.16910/jemr.17.3.6 ISSN：1995-8692版权所有©2024本文在创意共享署名4.0国际许可下获得许可。1
Riemer Slart、Michelle Williams、Luis Eduardo Juarez-Orozco、Christoph Rischpler、Marc Dweck 等人。EACVI 和 EANM 关于使用 SPECT/CT、PET/CT 和心脏 CT 进行多模态心血管成像的人工智能应用的立场文件。《欧洲核医学与分子成像杂志》，2021 年，48 (5)，第 1399-1413 页。10.1007/s00259-021-05341-z。hal- 03666321
摘要 在日常临床实践中，临床医生整合可用数据以确定患者疾病或临床结果的诊断和预后概率。对于疑似或已知心血管疾病的患者，通常会执行几种解剖和功能成像技术来协助这项工作，包括冠状动脉计算机断层扫描血管造影 (CCTA) 和核心脏病学成像。正电子发射断层扫描 (PET)、单光子发射计算机断层扫描 (SPECT) 和 CT 硬件和软件的不断改进已导致诊断性能的提高以及这些成像技术在日常临床实践中的广泛应用。然而，人类解释、量化和整合这些数据集的能力是有限的。新标记的识别和机器学习 (ML) 算法的应用，