● Tech-lead for an R&D project providing computer-vision capabilities to aid child exploitation investigations ● Engineered a secure and scalable Spring Boot web application which productionizes a variety of speech technology and machine learning capabilities to aid in investigative triage ● Led a research initiative focused on developing a Data Lakehouse solution for Noblis, including management of data infrastructure, construction of ETL pipelines, and the deployment of a large language model internally ●直接与利益相关者互动,将反馈转化为系统要求,并帮助领导微服务Web应用程序的开发,包括系统设计,前端开发,后端开发,数据建模,数据库设计,机器学习模型集成和CI/CD集成
● Offer key design insights for robotic systems- design sensor suites, identify common pitfalls, estimate effort to achieve your project goals, establish effective software development processes ● Build, mentor & lead teams - recognize skill sets necessary to your projects, provide technical guidance, enable team growth & performance ● Evaluate applicability of incumbent technologies- proof-of-concepts, mitigate project risk through exploratory spike tests ● Algorithm implementation-将论文转换为代码,将现有实现端口转换为您的平台●系统集成 - 将所有零件连接到物理和模拟环境中的功能性整体,测试和调试多学科系统
定量测量微电子设备中电场的定量测量由位于原位的STEM Victor Boureeau 1,Lucas Bruas 2,Matthew Bryan 2,Matthew Bryan 2,Jean-LucRouvière3和David David Cooper 2** 1* 1。电子显微镜跨学科中心,EPFL,洛桑,瑞士。2。大学。Grenoble Alpes,CEA,Leti,Grenoble,法国。3。大学。Grenoble Alpes,CEA,Irig-Mem,Grenoble,法国。*通讯作者:David.cooper@cea.fr纳米尺度上字段的定量映射对于了解设备的行为并提高其性能至关重要。从历史上看,这是通过过轴电子全息图执行的,因为该技术已经成熟并提供了可靠的定量测量[1]。近年来,硬件的改进使扫描传输电子显微镜(STEM)实验期间的衍射模式的记录成为可能,从而生成所谓的4D-STEM数据集。越来越多的数据处理方法与特定的采集设置相结合,导致了广泛的像素化词干技术[2]。在这里,我们探讨了以像素化的茎构型进行的差异相位对比度(DPC)技术[3] [4]。它允许根据衍射平面中发射光束的强度位移对电场进行定量测量。我们将展示如何受显微镜和数据处理的配置影响类似DPC的像素化的茎测量值。结果将与电子全息图和仿真进行比较。样品在图1和图2中显示。1(c)。开始,我们将在掺杂的硅P -N结上进行工作,并以对称1 E 19 cm -3的浓度掺杂,在-1.3 V的反向偏置下进行检查。使用此样品,平均内部电位(组合电位)没有变化,偏置电压会增加内置电场。通过聚焦的离子束制备了连接的横截面,并在FEI Titan显微镜中使用Protochips Aduro 500样品支架附着在芯片上进行原位偏置实验,该实验在200 kV下运行。1(a,b),晶体厚度为390 nm,如收敛束电子衍射测量。使用二级离子质谱掺杂剂测量作为输入,用Silvaco软件对结中的电场进行建模。整个连接处的轮廓如图通过离轴电子全息图测量了偏置连接的电场,请参见图。1(c,d),并在除去非活动厚度后与建模很好地一致[1]。反向偏见的P-N连接的电场的大小约为0.65 mV.cm -1,耗尽宽度约为60 nm。已经研究了不同的像素化的茎构和处理方法,以测量连接处的电场。当探针大小大于特征场变化长度时,导致射击梁内部强度重新分布时,使用了一种算法(COM)算法。当传输梁小于场变化并经历刚性变速时,使用模板匹配(TM)算法[5]。2(a)。电场图如图首先,使用低磁化(LM)茎构型,使用的一半收敛角为270 µRAD,相机长度为18 m。连接处的衍射图显示了传输梁边缘处强度的重新分布,因此使用COM加工,请参见图。2(e)和图中绘制了一个轮廓。2(i)。连接点的耗尽宽度似乎约为100 nm,这表明由于LM茎配置的探针大小较大,
结果:包括三千八百fire T2D无PWH(男性78.5%,39.9 11.3岁)。中位随访4。8年(四分位间范围2.2-7.8)后,有62名参与者(1.6%)开发了T2D,对应于每1000人年的3.18(95%的浓度间隔间隔1.47-2.47-4.08)。开发T2D的参与者年龄较大(48.7 12.4 vs. 39.8 11.2岁),更有可能肥胖(22.6%vs. 7.4%),腹部肥胖(9.7%vs. 1.5%),并且比没有T2D的糖尿病家族史(32.3%vs. 19.1%)。入射T2D的AUC介于0.72(Kraege 16)和0.81(SDA,Findrisc2和Balkau)之间。敏感性在3.2%(Balkau)至67.7%(Findrisc1)之间,而特定范围在80.9%(Findrisc1)和98.3%(Balkau)之间。所有分数的阳性预测值低于20%,而负预测值高于98%。
1个心理科学学院,澳大利亚墨尔本莫纳什大学医学院,护理与健康科学学院; 2英国牛津大学医学院实验心理学系; 3墨尔本墨尔本大学心理科学学院,澳大利亚墨尔本; 4澳大利亚堪培拉大学卫生学院心理学学科; 5特纳大脑与心理健康研究所,澳大利亚墨尔本莫纳什大学医学院,护理与健康科学学院; 6日本苏亚国家信息与通信技术学院(NICT)信息与神经网络中心(Cinet); 7高级电信研究计算神经科学实验室,2-2-2 Hikaridai,Seika-Cho,Soraku-Gun,京都,日本,日本
干细胞(SC)的遗传修饰通常是使用积分载体来实现的,载体的潜在综合遗传毒性和在分化过程中表观遗传沉默的倾向限制了其应用。细胞的遗传修饰应提供可持续水平的转基因表达,而不会损害细胞或其后代的生存能力。我们开发了非病毒,非整合和自主复制的最小尺寸的DNA纳米摩析器,以持续遗传修饰SC及其分化的后代,而不会造成任何分子或遗传损伤。这些DNA载体能够有效地修饰鼠和人类多物种SC,具有最小的影响,并且没有分化介导的转基因沉默或载体损失。我们证明,这些载体在自我更新和靶向分化在体外和体内的自我更新和靶向分化在体外和体内通过胚胎发生和分化为成人组织的稳健和持续的转基因表达,而不会损害其表型特征。
(新加坡土地运输当局);今年的年度监管机构奖获得了马修·道斯(Matthew Daus)(IATR)授予新加坡土地运输管理局(“ LTA”)副局长Bharathi Kumaran。该奖项是由去年的获奖者,温尼伯市停车局租用办公室车辆的经理格兰特·希瑟(Grant Heather)颁发的。Kumaran在公共服务方面拥有10多年的经验,目前领导该部门负责监督点运输行业的政策制定,数据分析和许可操作。 LTA因运输法规的成就而受到认可,包括多模式运输网络,数字许可以及创建20分钟的城镇和45分钟的城市。 IATR还选择了该奖项的LTA,因为其治理框架确实是多模式的,并且是未来监管机构的一个例子。Kumaran在公共服务方面拥有10多年的经验,目前领导该部门负责监督点运输行业的政策制定,数据分析和许可操作。LTA因运输法规的成就而受到认可,包括多模式运输网络,数字许可以及创建20分钟的城镇和45分钟的城市。IATR还选择了该奖项的LTA,因为其治理框架确实是多模式的,并且是未来监管机构的一个例子。
不工作时,马特喜欢与家人共度时光,支持他最喜欢的球队,包括犹他爵士队、杨百翰大学美洲狮队、科罗拉多洛矶队和旧金山 49 人队,斯塔西则在他身边大声欢呼。马特和斯塔西喜欢一起度过时光,经常一起旅行,游览新地方,寻找新餐馆并在那里用餐,逗彼此开心。马特喜欢阅读历史,尤其是那些对世界产生积极影响的领导人,他试图效仿他们。他喜欢划船、四轮驱动,也许最重要的是,他喜欢去家庭小屋放松,忘却一切,享受长时间的午睡,这有助于他恢复精力。他经常与一生挚爱分享这些活动,这让马特和斯塔西有机会留下终生难忘的回忆。
•跟踪理想量子测量物理的动力学。修订版Lett。 124,080401(2020),Arxiv:1903.10398 F. Pokorny,C。Zhang,G。Higgins,A。Cabello,M。Kleinmann和M. Hennrich(列在“物理世界世界十大突破”,2020年。Lett。124,080401(2020),Arxiv:1903.10398 F. Pokorny,C。Zhang,G。Higgins,A。Cabello,M。Kleinmann和M. Hennrich(列在“物理世界世界十大突破”,2020年。
摘要 确定急性呼吸窘迫综合征 (ARDS)(包括 COVID-19 ARDS)的新有效治疗方法仍然是一项挑战。ARDS 研究领域正越来越多地转向创新方法,例如针对生物学和临床亚表型的个性化治疗。此外,人们越来越认识到全球背景对于确定有效的 ARDS 治疗方法的重要性。随着重症监护研究领域迈向 21 世纪,本综述重点介绍了 ARDS 个性化治疗的新机遇和持续挑战,从确定可治疗的特征到创新的临床试验设计和对患者层面因素的识别。关键词:急性呼吸窘迫综合征、急性肺损伤、个性化医疗、COVID-19、临床试验