编辑委员会 Dieter Birnbacher,海因里希·海涅大学哲学研究所,杜塞尔多夫,北莱茵-威斯特法伦州,德国 Roger Brownsword,法学院,伦敦国王学院,英国伦敦 Ruth Chadwick,经济与社会研究理事会中心,卡迪夫,英国 Paul Stephen Dempsey,蒙特利尔大学,航空航天法研究所,蒙特利尔,加拿大 Michael Froomkin,迈阿密大学法学院,迈阿密大学,佛罗里达州科勒尔盖布尔斯,美国 Serge Gutwirth,埃特尔贝克校区,布鲁塞尔自由大学,比利时埃尔森 Henk Ten Have,杜肯大学医疗伦理中心,宾夕法尼亚州匹兹堡,美国 Søren Holm,曼彻斯特大学社会伦理与政策中心,英国曼彻斯特 George Khushf,南卡罗来纳大学哲学系,南卡罗来纳州哥伦比亚,美国 法官 Michael Kirby,澳大利亚高等法院,澳大利亚金斯敦 Bartha Knoppers,蒙特利尔大学,加拿大魁北克省蒙特利尔 David Krieger,和平基金会,美国加利福尼亚州圣巴巴拉 Graeme Laurie,AHRC 知识产权和技术法中心,英国爱丁堡 René Oosterlinck,欧洲空间局,法国巴黎 John Weckert,查尔斯特大学,澳大利亚北沃加沃加
研究重点转化肿瘤免疫学(侧重于尿路上皮恶性肿瘤和头颈鳞状细胞癌)。癌症研究中的空间转录组学和单细胞空间技术。生物信息数据分析和数据可视化,包括人工智能。深层空间组织表型,具有多参数单细胞分析方法。Major Scientific Awards 2024: Science and Innovation Award in Urooncology of the german society of urology (DGU) 2024: Thiersch price for best habilitation at the Medical Faculty of the FAU Erlangen-Nürnberg in 2023 2021: Price of the CE Alken-Foundation for extraordinary scientific contributions to the field of urological research.2021:Hochgesand-Roundation的价格为病理学领域的非凡科学贡献。2021:EAU 2021 2019的最佳论文“基础研究”:德国有针对性和免疫疗法协会(DGFIT)邀请口头会议演讲(选定)
编辑委员会 Dieter Birnbacher,海因里希·海涅大学哲学研究所,杜塞尔多夫,北莱茵-威斯特法伦州,德国 Roger Brownsword,法学院,伦敦国王学院,英国伦敦 Ruth Chadwick,经济与社会研究理事会中心,卡迪夫,英国 Paul Stephen Dempsey,蒙特利尔大学,航空航天法研究所,蒙特利尔,加拿大 Michael Froomkin,迈阿密大学法学院,迈阿密大学,佛罗里达州科勒尔盖布尔斯,美国 Serge Gutwirth,埃特尔贝克校区,布鲁塞尔自由大学,比利时埃尔森 Henk Ten Have,杜肯大学医疗伦理中心,宾夕法尼亚州匹兹堡,美国 Søren Holm,曼彻斯特大学社会伦理与政策中心,英国曼彻斯特 George Khushf,南卡罗来纳大学哲学系,南卡罗来纳州哥伦比亚,美国 法官 Michael Kirby,澳大利亚高等法院,澳大利亚金斯敦 Bartha Knoppers,蒙特利尔大学,加拿大魁北克省蒙特利尔 David Krieger,和平基金会,美国加利福尼亚州圣巴巴拉 Graeme Laurie,AHRC 知识产权和技术法中心,英国爱丁堡 René Oosterlinck,欧洲空间局,法国巴黎 John Weckert,查尔斯特大学,澳大利亚北沃加沃加
上校,工学硕士(univ) Markus Knoll 于 1977 年 3 月 8 日出生于莱希河畔兰茨贝格 已婚,育有三子 自 2024 年 1 月 10 日起,他领导了第 62 航空运输联队
作者:Jeanna Smialek 和 Ben Casselman 摄影:Demetrius Freeman 2020 年 2 月 7 日 费城——一月份一个寒冷的早晨,马库斯·米切尔 (Markus Mitchell) 八点半来到自己的办公桌前,他的电话响了,他甚至还没来得及登录电脑。米切尔所在的大型非营利组织的一名员工被锁定在组织的网络之外,需要这位 24 岁的年轻人的帮助。在做了一年学徒后,米切尔于 10 月成为费城 JEVS Human Services 的正式员工。就在三年前,他在 Chick-fil-A 的厨房工作,年薪 13,000 美元,当时他对自己的未来感到不确定。获得这份年薪 38,000 美元的职位是他快速职业晋升的最新一步,这在一定程度上得益于美国创纪录的经济扩张和低失业率。
对于工业应用而言,工艺总成本通常是限制超短脉冲激光系统广泛应用的因素。除此之外,产量是该技术成功实施的关键因素,产量不仅要求工艺优化,还与激光系统的平均功率成正比。因此,过去通常要求更高的平均功率。但如今,能够全天候运行的工业用超短脉冲激光系统提供高达 200 W 的平均功率,而研究开发则超过了 kW 级。例如在 2018 年,相干组合超快光纤激光器证明了其平均功率为 3.5 kW,脉冲持续时间为 430 fs,重复率为 80 MHz [5],最近这一值已被突破,达到 10.4 kW 的平均功率 [6],脉冲能量约为 130 µJ,脉冲持续时间更短,为 254 fs。使用盘式放大器可以在较低的重复频率下实现更高的脉冲能量,例如,在 [7] 中,对于脉冲持续时间为 1 ps 的脉冲,在重复频率为 2 kHz 时,脉冲能量为 97.5 mJ。使用 innoslab 技术 [8] 也可以实现高平均功率,早在 2010 年,就已证明了在重复频率为 20 MHz 和脉冲持续时间为 615 fs 时的平均功率为 1.1 kW [9],最近又证明了在重复频率为 500 kHz 时,脉冲持续时间为 30 fs 时的平均功率为 530 W [10]。因此,未来平均功率不足将不再是问题,而挑战在于如何通过保持高加工质量来解决这个问题,这将在以下章节中说明。
作为第一步,作者强调生活方式的改变(增加体育锻炼,停止吸烟),血压控制和降低胆固醇)。初始医疗应始终是二甲双胍和钠葡萄糖转运蛋白2(SGLT-2)抑制剂或胰高血糖素样1肽(GLP-1)再生动物激动剂激动剂的组合治疗。二甲双胍先于首先和上吐剂,并由SGLT-2抑制剂或GLP-1受体激动剂。在患有2型糖尿病的人中,如果初始双重组合不够,则建议使用三重组合(SGLT-2抑制剂,GLP-1受体激动剂和二甲双胍)。这种三重组合尚未在心血管结局试验中进行正式测试,但是在欧洲和美国,有越来越多的现实世界经验证明,与二甲双胍,SGLT-2抑制剂和GLP-1受体受体激动剂的三重组合是最佳的治疗方法,可降低3点MACE MACE,MACE MACE MACE,MACE MACE,MEACT ERSTATY和其他组合。与SGLT-2抑制剂和GLP-1受体激动剂相比,不再建议使用磺酰尿素治疗其副作用和更高的死亡率。如果三组合不足以将HBA1C降低到所需的靶标,则胰岛素治疗是必不可少的。所有2型糖尿病患者中四分之一(有时误诊)需要胰岛素治疗。如果胰岛素缺乏症是2型糖尿病开始时的主要因素,则必须逆转药物的顺序:胰岛素首先,然后是心肾脏保护药物(SGLT-2抑制剂,GLP-1受体受体激动剂)。
ank, manuel, summer, Alessandro, subscription gamra, Kareem, Schöberl, Jan, Leeb, Matthias, Schachtl, Johannes, Streidel, Noah, Sandro, Schreiber, Markus, Bilfinger, Philip, Allgäuer, Christian, Rosner, Philipp, Hagemeister, Jan, Rößle, Matti, Daub, Rüdiger, Markus, Markus,《汽车应用中的锂离子细胞:特斯拉4680圆柱细胞拆卸和表征》,《电化学学会杂志》,第170卷,编号12ank, manuel, summer, Alessandro, subscription gamra, Kareem, Schöberl, Jan, Leeb, Matthias, Schachtl, Johannes, Streidel, Noah, Sandro, Schreiber, Markus, Bilfinger, Philip, Allgäuer, Christian, Rosner, Philipp, Hagemeister, Jan, Rößle, Matti, Daub, Rüdiger, Markus, Markus,《汽车应用中的锂离子细胞:特斯拉4680圆柱细胞拆卸和表征》,《电化学学会杂志》,第170卷,编号12
Markus Vincze Philipp Ausserlechner,Dominik Bauer,Hrishikesh Gupa,Bernhard Neuberger,Tessa Pulli,Paolo Sebeto,Paolo Sebeto,Markus Suchi,Stefan Thalhammer,Jean-Baptiste Weibel Weibel Weibel
摘要 基于人工智能 (AI) 的技术代表着政策制定者面临的关键治理挑战。本研究有助于了解各国计划如何治理人工智能,包括它们承担的角色以及它们以负责任的方式发展人工智能。在 22 个国家及欧盟的不同政策工具中,政府在人工智能治理方面的方法存在很大差异,包括提出的政策措施和对公共责任的关注。通过分析一系列政策工具,我们发现人工智能治理有多种模式,主要区别在于自我监管和市场化方法,以及创业和监管治理方法的结合。我们的分析还表明,公共责任方法在很大程度上独立于所选择的人工智能治理政策组合。因此,责任似乎是一个跨领域的问题,不能与各国对待技术的特定方法挂钩。