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Margo Nowicka教育项目
generative programming (Processing, p5js, GLSL, openFrameworks) data visualization (D3.js, THREE.js) web development (HTML, CSS, JavaScript, React) audiovisual exhibition and performance (TouchDesigner, PureData, Python, C++, Premiere, Kinect) 3D animation (Blender, Maya) 2D animation (TVPaint)电子（Arduino，Bela）编程（C，C ++，C＃，Python，Java，JavaScript）图形设计（Photoshop，Indesign）
Lisa Margonelli
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Margaret Ochocinian，博士课程负责人重新 -
国会任务（2022年3月）1。NIH任命一个工作组，以提出建议在适当的情况下鼓励使用非动物模型（2022年5月召开）2。报告有效地将研究远离依赖定义较差的动物模型的方法转移到依赖经过验证的非动物替代方案的方法3。向国会提交的报告（2022年11月）
玛格丽特·米切尔 - AI 洞察论坛声明
下午好，舒默领袖、朗兹参议员、海因里希参议员和杨参议员。感谢您今天有机会与大家谈论影响深远的人工智能。我叫玛格丽特·米切尔，是人工智能初创公司 Hugging Face 的人工智能研究员和首席伦理科学家。过去 18 年来，我一直在学术研究实验室和私营科技公司从事现在所谓的“人工智能”工作。我致力于在整个科技行业实施符合道德规范的人工智能，包括两家“大型科技”公司微软和谷歌，以及最大的初创企业和学者开放社区平台 Hugging Face。我的道德工作重点是如何在整个人工智能开发过程中识别隐含的价值观和偏见，以及这些如何影响受人工智能系统影响的人。我的工作让我明白，评估人工智能系统对权利的影响至关重要，包括人权、公民权利和文化权利。它还让我明白，严谨、健全的文档，清晰阐述系统可能用于的任务、如何在不同情况下使用，以及评估系统在这些不同情况下的表现如何，是推动人工智能与人类价值观保持一致，同时最大限度地减少对个人的潜在伤害的关键。
David和Marge Schneider标题：组织或代理...
随着对HB 5004实体指令的一致行动和遵守，该州，其部门，私人实体和公众将减少温室气体。随着可再生能源的使用，能源效率实践，碳固存技术的使用，零排放量增加的车辆利用和其他明智的做法，我们将对康涅狄格州居民和我们环境的持续物理和财务威胁产生巨大的积极影响。
量子测量作为边缘化和嵌套量子系统
摘要 — 在之前的工作中，我们已经展示了量子力学的基本概念和术语如何与复值量子质量函数的因式分解和边际相关，它们是联合概率质量函数的推广。在本文中，我们利用量子质量函数，讨论了从幺正相互作用和边缘化的角度实现测量。由此可见，经典测量结果严格属于局部模型，即更详细模型的边际。由边缘化产生的经典变量在非边缘化模型中不存在，不同的边缘化可能会产生不兼容的经典变量。这些观察结果由 Frauchiger-Renner 悖论说明，该悖论从量子质量函数的角度进行分析（和解决）。自始至终，本文使用因子图来表示在不同时间点具有多个测量值的量子系统/模型。
儿童和年轻人的神经疾病和心理健康•主管：Giorgia Michelini博士，Margherita Malanchini博士和Jessica Agnew博士 - MSC在人工智能中用于药物发现 报告 b''
神经散发儿童和年轻人（例如，具有自闭症，ADHD和阅读障碍在内的神经发育特征和/或诊断）经历的心理健康挑战，例如抑郁和焦虑，比神经型同伴要高得多。然而，在临床环境中，神经化青年中的这些问题通常没有得到足够的认可和支持，从而导致许多负面结果。我们对神经病年轻人的心理健康问题出现的原因知之甚少，这阻碍了针对该人群量身定制的心理健康干预措施的发展。这个博士学位项目旨在确定导致神经变性年轻人常见心理健康状况的过程，并制定新的早期识别和支持策略。与国际合作者和研究网络合作，该学生将有机会开发传染性维度方法的技能（例如，心理病理学的等级分类学，研究领域标准）以及对现有纵向数据集的高级分析，包括精神上，神经认知和遗传风险因素和神经差异的人，包括精神上的神经认知风险和神经差异的人。该项目还可能包括收集新的定量或定性数据的机会，并根据学生的利益（例如参与/共同制作方法）与神经差异社区和慈善部门合作（例如参与性/联合制作方法）。这些发现将为改善神经差异年轻人的心理健康的新方法提供信息，符合神经散发社区的优先事项。主管是拟议主题和方法论领域的主要专家。在我们的网站上了解有关生物学和行为科学学院的更多信息。关键词：神经差，心理健康，发展，纵向，大脑，遗传学研究环境QMUL大脑和行为中心（CBB）是一个多样的，跨学科的，科学的环境。在CBB中，一个不断增长的研究小组的认知和神经发育（Candy）实验室（Candy）实验室组合了六个由主管和其他学者共同领导的研究团队，在转诊框架，研究共同生产，统计，认知神经科学和精神遗传学方面提供了强大的专业知识。他们将提供指导和访问大型现有样本，国际协作网络以及多样化的研究培训和职业发展机会，包括但不限于QMUL和ESRC LISS博士培训合作伙伴关系。博士生将有机会在项目的广泛范围内探索自己的研究思想
Casgen：CRISPR CAS蛋白设计的正规生成模型，具有分类和基于保证金的优化
群集定期间隔短的短质体重复序列（CRISPR）相关蛋白（CAS）系统通过提供高精度和多功能性来彻底改变了基因组编辑。然而，大多数基因组编辑应用都依赖数量有限的良好特征的CAS9和CAS12变体，从而限制了更广泛的基因组工程应用的潜力。在这项研究中，我们广泛探索了CAS9和Cas12蛋白，并开发了Casgen，这是一种基于边缘的基于边缘的潜在空间正则化的新型深层生成模型，以增强新生成的Cas9和Cas12蛋白的质量。具体来说，卡斯根采用一种结合分类来过滤非CAS序列的策略，对潜在空间的贝叶斯优化来指导功能相关的设计，并使用基于Alphafold的分析进行彻底的结构验证，以确保稳健的蛋白质产生。我们从知名的生物数据库（例如InterPro和PDB）中收集了一个具有3,021 cas9、597 Cas12和597个非CAS蛋白序列的综合数据集。为了验证生成的蛋白质，我们使用BLAST工具进行了序列对齐，以确保新颖性并过滤到与现有CAS蛋白的高度相似序列。使用AlphaFold2和AlphaFold3的结构预测证实，生成的蛋白质与已知CAS9和CAS12变体具有很高的结构相似性，TM分数在0.70至0.85之间，并且root-Mean-square偏差（RMSD）值低于2.00。序列身份分析进一步表明，生成的CAS9直系同源物在已知变体中表现出28％至55％的身份，而CAS12A变体的身份高达48％。我们的结果表明，提出的CAS生成模型具有通过设计保留功能完整性的各种CAS蛋白来扩展基因组编辑工具包的重要潜力。开发的深层生成方法为合成生物学和治疗应用提供了有希望的途径，从而为开发了更精确，更通用的CAS基因组编辑工具的开发。
Casgen：CRISPR CAS蛋白设计的正规生成模型，具有分类和基于保证金的优化
群集定期间隔短的短质体重复序列（CRISPR）相关蛋白（CAS）系统通过提供高精度和多功能性来彻底改变了基因组编辑。然而，大多数基因组编辑应用都依赖数量有限的良好特征的CAS9和CAS12变体，从而限制了更广泛的基因组工程应用的潜力。在这项研究中，我们广泛探索了CAS9和Cas12蛋白，并开发了Casgen，这是一种基于边缘的基于边缘的潜在空间正则化的新型深层生成模型，以增强新生成的Cas9和Cas12蛋白的质量。具体来说，卡斯根采用一种结合分类来过滤非CAS序列的策略，对潜在空间的贝叶斯优化来指导功能相关的设计，并使用基于Alphafold的分析进行彻底的结构验证，以确保稳健的蛋白质产生。我们从知名的生物数据库（例如InterPro和PDB）中收集了一个具有3,021 cas9、597 Cas12和597个非CAS蛋白序列的综合数据集。为了验证生成的蛋白质，我们使用BLAST工具进行了序列对齐，以确保新颖性并过滤到与现有CAS蛋白的高度相似序列。使用AlphaFold2和AlphaFold3的结构预测证实，生成的蛋白质与已知CAS9和CAS12变体具有很高的结构相似性，TM分数在0.70至0.85之间，并且root-Mean-square偏差（RMSD）值低于2.00。序列身份分析进一步表明，生成的CAS9直系同源物在已知变体中表现出28％至55％的身份，而CAS12A变体的身份高达48％。我们的结果表明，提出的CAS生成模型具有通过设计保留功能完整性的各种CAS蛋白来扩展基因组编辑工具包的重要潜力。开发的深层生成方法为合成生物学和治疗应用提供了有希望的途径，从而为开发了更精确，更通用的CAS基因组编辑工具的开发。
已发表版本的引文 (APA)：Ahmed, A., UlHaq, MU, Mustansar, Z., Shaukat, A., & Margetts, L. (2021)。肿瘤生长如何影响颅内
大脑是控制和协调的执行器。当颅骨出现病变时，可能会对大脑生理产生退化、变形和不稳定的影响。然而，其主要后果可能因人而异。在这种情况下，肿瘤是一种特殊的病理，它会使脑实质永久变形。从转化角度来看，变形力学和压力，特别是肿瘤所致大脑的颅内脑压 (ICP)，在文献中尚未得到全面解决。这是神经病变预后中一个重要的研究领域。为了解决这个问题，我们旨在在本研究中解决肿瘤脑中的压力之谜，并提出一种相当可行的方法。使用基于图像的有限元建模，我们重建了肿瘤脑并探测由此产生的变形和压力 (ICP)。肿瘤是通过将体素区域均匀扩大 16 和 30 毫米来生长的。总共研究了三个病例，包括肿瘤的现有阶段。还提供了由于脑室区域内流动而产生的脑脊液压力，以使模型在解剖学上逼真。对获得的结果进行比较，明确表明，随着肿瘤区域的面积和尺寸增加，变形模式发生了广泛变化并扩散到整个脑体积，肿瘤附近的集中度更高。其次，我们得出结论，颅骨内的 ICP 压力确实大幅增加；然而，它们仍然低于