XiaoMi-AI文件搜索系统
World File Search SystemMarie
diana，Alex，Matechou，Eleni，Griffin，Jim E.，Yu，Yu，Douglas W.，Luo，Mingjie，Mingjie，Tosa，Tosa，Marie，Bush，Bush，Alex和Griffiths，Richard A.（2024）
英国科尔切斯特埃塞克斯大学的数学，统计和精算学院； b英国坎特伯雷大学的数学，统计和精算学院；伦敦伦敦大学哥伦比伦顿大学的C级； D SchoolofbiologicySciences，英国诺里奇的东安格利亚大学；中国昆明，中国科学院昆明动物学学院生物多样性与生态安全的主要实验室； F Kunming生命科学学院，中国科学院，中国北京； G俄勒冈州立大学野生动植物，保护科学系，科瓦利斯，俄勒冈州渔业系；英国兰开斯特的兰开斯特大学H兰开斯特环境中心； I Durrell保护与生态研究所，肯特大学，坎特伯雷，英国
学士学位论文lina-marie petschick.pdf
主管和社会工程目前是IT安全性的主题。因此，对本学士学位论文进行了几个来源，以识别当前的攻击媒介和合适的同源官方的保护措施。还讨论了人类风险因素以及相关的攻击和措施。之后，进行了48名参与者的定量调查，以捕获当前的安全措施及其记录方式。在评估评估时，可以说，除其他外，尤其是在公司中没有观察到员工本人的风险。例如，社会工程培训甚至没有在一半的受访者中进行。该学士学位论文尤其旨在考虑到哪种同种型官员想要重新引入或希望安全地制定您当前的同源官方解决方案。
最初发表于：贝克尔，扬；彼得斯，杰克S；骗子，艾弗；赫尔米，塞汉姆； Synakewicz，Marie；舒勒，本杰明； Kukura，Philipp（2023）。 quan
摘要：在过去十年中，使用各种实验方法实现了对溶液中单个生物分子的无标签检测。然而，我们对光学对比度的大小及其与基本原子结构的关系以及可实现的测量敏感性和精度的理解仍然很差。在这里，我们使用一种傅立叶光学方法与基于原子结构的分子极化模型相结合来模拟第一原理的质量光度法实验。我们发现几个关键实验确定的参数（例如光学对比度转换，可实现的质量准确性，分子形状和方向依赖性）之间有着极好的一致性。这使我们能够确定检测灵敏度和测量精度主要独立于所选择的光学检测方法，从而导致了基于光基的单分子检测和定量的一般框架。关键字：质量光度法，极化性，单分子，无标签，质量测量
Anne -Marie Malfait，MD博士主题演讲者-CDN
Anne-Marie Malfait，医学博士学位是内科教授，Klaus E. Kuettner博士，伊利诺伊州拉什大学骨关节炎研究主席。在建立研究实验室之前，她在制药行业工作了9年，专注于开发疾病，以修改骨关节炎的药物。她的团队使用多学科方法研究了骨关节炎和其他风湿性疾病中关节的神经生物学。Anne-Marie是NIAMS资助的芝加哥肌肉骨骼疼痛中心（C-COMP）和一个重新加入财团的PI（旨在绘制膝盖支配的Heal倡议）的主任。她是骨关节炎和软骨的主编（与悉尼的戴维·亨特博士的联合位置）。以前，她担任骨关节炎和软骨以及关节炎和风湿病的副编辑工作了13年。她曾在国际骨关节炎研究协会（OARSI）和风湿病研究基金会的董事会任职。在2021年，她获得了OARSI的基础研究奖。安妮·玛丽（Anne-Marie）发表了140多个同行评审的论文和章节，并热衷于指导该领域的初级调查员。
治疗charcot-marie-tooth神经病
*通讯作者在：神经肌肉疾病的参考中心和ALS，Chu La Timone，13005法国马赛。电子邮件地址：shahram.attarian@ap-hm.fr（S。Attarian）。缩写：AAV，腺相关病毒； AFO，脚踝矫形器； CMT，Charcot Marie Tooth； CMTN，charcot Marie牙齿神经学评分； CSF1/CSFR1，刺激因子1/刺激因子1受体； CX32，连接蛋白32; EIF2 A，真核引发因子2 a； GABA，γ-氨基丁酸； GJB1，间隙连接蛋白β1； HDAC，组蛋白脱乙酰基酶； HSP，热休克蛋白； ICV，脑室室内；它，室内； MFN，丝曲表示； MNCV，运动神经元速度； MPZ，髓磷脂蛋白零； MTMR，肌管蛋白相关蛋白； NCS，神经传导研究； NEFL，神经感染轻链； nrg，神经糖蛋白； NSAID，非甾体类抗炎性药物； NT-3，Neurotrophin-3; OSA，阻塞性睡眠呼吸暂停； PMP22，周围髓磷脂蛋白22 DA; SC，Schwann Cell； SORD，山梨糖醇脱氢酶； SSRI，选择性5-羟色胺再摄取抑制剂； UPR，展开的蛋白质反应。
生命的最后一年的公共支出|玛丽·库里（Marie Curie）
对于医疗保健，我们能够使用英格兰总支出数据的估计用于护理领域，以确定医院和救护车成本约为10％，而在生命的最后一年中，有2％的费用用于初级保健费用，而4％的人用于社区服务。对于社会护理，我们估计，在生命的最后一年，人们对地方资助的社会关怀总支出的12％（同样，这是针对英格兰计算的：请参阅附录6）。为了进行社会保障，我们能够使用英格兰，苏格兰和威尔士的总支出数据，并发现在生命的最后一年中，最多可能已经花费了3％的人。
玛丽·乔斯·古尔曼斯博士教授...
Marie-JoséGoumans教授是莱顿大学医学中心（LUMC）的心血管细胞生物学杰出教授。她为了解信号通路，尤其是TGFβ和BMP在心血管发育，功能和疾病中的作用做出了开创性的贡献。她的研究探讨了心脏发育，再生和心血管疾病背后的复杂机制，特别关注内皮细胞行为和祖细胞功能。她的实验室研究了BMP和TGFβ信号传导中的破坏如何有助于诸如肺动脉高压（PAH）等疾病及其在心脏再生中的功能。古尔曼斯教授于1999年在Hubrecht实验室获得博士学位，在那里她在早期小鼠发育过程中研究了TGFβ信号传导。在博士工作后，她在荷兰癌症研究所和瑞典乌普萨拉的路德维希癌症研究所进行了博士后研究。在这段时间里，她对内皮细胞如何解释和响应TGFβ信号传导的改变进行了关键发现。2003年，她被任命为乌得勒支大学医学中心的助理教授，在那里她开始开创有关心脏祖细胞及其心脏修复潜力的研究。自2012年任命LUMC以来，Goumans教授试图揭示TGF-β/BMP信号传导的复杂细节，不仅是心脏发育和再生的关键指南，而且还作为心血管疾病发作和发展的关键标志。在她的演讲中：“ BMP10的细节中的魔鬼：它如何发出信号，塑造心脏并标记心血管健康和疾病”，她将深入研究影响心脏功能和病理学的基本途径，对BMP10在心脏病方面有更深入的了解，既可以作为关键调节剂和诊断标记在心脏病健康中。
NLA成员功能“在众人瞩目的焦点”
马丁·玛丽埃塔（Martin Marietta）在减少CO 2排放方面已经取得了显着改进，最近在其伍德维尔（Woodville）运营中安装了三个1.5兆瓦风力涡轮机。在寻找更多的选择来抵消其碳足迹的同时，马丁·玛丽埃塔（Martin Marietta）了解了一家电力公司（以前是一个能源公司），这是一家位于俄亥俄州的工业电力公司。一家电力公司在伍德维尔站点进行了工程和风能研究，以确保风力涡轮机是可行的选择。截至2024年4月，这些涡轮机正在运行，预计将使石灰厂的范围2温室气体（GHG）排放量最多每年10,000公吨。涡轮机（每台高400英尺高）每年还会产生1400万小时的时间 - 足以为1,200至1,350个平均房屋供电。
建议引用：Klockmann, Victor；von Schenk, Alicia；Villeval, Marie-Claire (2022)：人工智能、伦理与代际责任，SAFE 工作论文，第 335 号，莱布尼茨金融研究所 SAFE，法兰克福，https://doi.org/10.2139/ssrn.4002578
在越来越多的情况下，人工智能算法必须模拟人类的（社会）偏好，并越来越多地代表人类做出决策。它们可以通过反复观察社交活动中的人类行为来学习这些偏好。在这样的背景下，当人们都知道他们的行为会通过算法的训练产生各种外部性时，个人会调整其行为的自私性还是亲社会性？在一个在线实验中，我们让参与者在独裁者游戏中的选择来训练算法。因此，它们对智能系统未来的决策产生了外部性，从而影响了未来的参与者。我们表明，那些意识到他们的训练对未来一代的回报的影响的人会表现得更加亲社会，但前提是他们承担着未来算法选择伤害自己的风险。在这种情况下，人工智能训练的外部性会导致当前平等决策的比例显著提高。
Harry Etienne、Sarah Hamdi、Marielle Le Roux、Juliette Camuset、Theresa Khalife-Hocquemiller 等人。胸外科中的人工智能：过去、现在、观点和局限性。欧洲呼吸评论，2020，29 (157)，第 200010 页。10.1183/16000617.0010-2020。hal-03060612
摘要 人工智能 (AI) 技术在日常生活的许多领域越来越普遍。尽管人工智能的广泛应用仍然有限，但医疗保健行业对此感到担忧。胸外科医生应该意识到可能影响其日常实践的新机会，无论是通过直接使用人工智能技术还是通过相关医学领域（放射学、病理学和呼吸医学）间接使用。本文的目的是回顾与胸外科相关的人工智能应用，并讨论其在欧盟应用的局限性。人工智能的关键方面将通过临床途径开发，从肺癌诊断开始，然后是决策的预后辅助程序，然后是机器人手术，最后是人工智能的局限性、与医学相关的法律和伦理问题。医生和外科医生必须具备人工智能的基本知识，以了解它如何影响医疗保健，并考虑他们可能与这项技术互动的方式。事实上，相关医学专业之间的协同作用以及机器和外科医生之间的协同关系可能会加速人工智能在增强外科护理方面的能力。