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电化胶片的电化学去角质石墨烯
Liu，J.，Notarianni，M.，Will，G.，Tiong，V.T.，Wang，H。，＆Motta，N。（2013）。 用于电极膜的电化学去角质石墨烯：石墨烯薄片厚度对板电阻和电容性能的影响。 Langmuir，29（43），13307–13314。 https://doi.org/10.1021/la403159nLiu，J.，Notarianni，M.，Will，G.，Tiong，V.T.，Wang，H。，＆Motta，N。（2013）。用于电极膜的电化学去角质石墨烯：石墨烯薄片厚度对板电阻和电容性能的影响。Langmuir，29（43），13307–13314。https://doi.org/10.1021/la403159n
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A.，Holst，J.C.，Motta，Willa-Merce，J.，Li，J.，Llanos，F.，Zhu，N。Gerra，S.，Illan-Gala，I。 Valley-Sacks，R。和Holy Saints，M.á。 （2024）。 是否可以不同的描述性图片和失语症的渐进性原理？ ：宾果会西班牙。 阿尔茨海默氏症国际协会。 7月28日 - 8月1日。A.，Holst，J.C.，Motta，Willa-Merce，J.，Li，J.，Llanos，F.，Zhu，N。Gerra，S.，Illan-Gala，I。 Valley-Sacks，R。和Holy Saints，M.á。（2024）。是否可以不同的描述性图片和失语症的渐进性原理？：宾果会西班牙。阿尔茨海默氏症国际协会。7月28日 - 8月1日。
金属 3D 打印在提高质量和资源方面的作用......
表 1. 建筑行业中使用的一些主要金属 3D 打印工艺的基本比较（Frazier 2014；B. Wu 等人 2018；Gu 等人 2012；Fayazfar 等人 2018；Motta、Demir 和 Previtali 2018；Rane、Di Landro 和
印度糖尿病研究学会第 52 届年会
报告员：生物标志物在糖尿病神经病变中的作用 Sheelu Shafiq Siddiqi 教授 Krishna Seshadri 博士 Amitesh Agarwal 博士 Anil Motta 博士 2 型糖尿病患者脂肪肝的分级及其与人体测量和生化参数的关系
南方共同市场一体化的深入分析 - 巴黎政治学院
全球化观察站（巴塞罗那大学 - 巴塞罗那科学园）（www.ub.es/obsglob） Roberto Bouzas Pedro Da Motta Veiga Ramon Torrent 2002 年 11 月 “本报告是在欧洲共同体委员会的资助下编写的。本文表达的观点为顾问的观点，不代表委员会的任何官方观点”。
固氮螺菌属细菌的基因组分析
提交给北弗鲁米嫩塞州达西里贝罗大学生物科学与生物技术中心的论文，是获得植物生物技术硕士学位的要求的一部分。导师：Thiago Motta Venancio 博士 联合导师：Francisnei Pedrosa da Silva Campos dos Goytacazes 博士
与挪威出生编号申请有关的母子DNA测试的订单表格。笔记！完整的发票地址和申请站点必须填写
您很快就会收到一封附加到发票的电子邮件。该电子邮件将包含一个或多个测试号（参考号），这是您预订大使馆/外交站或派出所的时间时必须说明的。
亲属测试的订购，双测试或DNA配置文件
联系人将获得合同确认，其中包含成本规范，表格和设备用于抽样。每个参与者都会发票，请参阅www.farkap.no的价格。发票将在您自己的装运中。常规方法是认可的。联系信息：forensgenetikk@ous-hf.no或电话。23013150
Larasati, Retno；De Liddo, Anna 和 Motta, Enrico (2021)。人工智能医疗保健系统界面：非专家用户信任的解释设计。在：ACMIUI-WS 2021：ACM IUI 2021 研讨会联合论文集（Glowacka、Dorota 和 Krishnamurthy、Vinayak 编辑），CEUR 研讨会论文集，2903。
摘要研究表明，非专家用户倾向于过度信任或不信任人工智能系统。当人工智能应用于医疗保健时，这引起了人们的担忧，患者信任不可靠系统的建议或完全不信任可靠系统的建议可能会导致致命事故或错过医疗保健机会。先前的研究表明，解释可以帮助用户对人工智能系统的信任做出适当的判断，但如何在医疗支持场景中为非专家用户设计人工智能解释界面仍然是一个悬而未决的研究挑战。本文探讨了一个基于阶段的参与式设计过程，以在人工智能医疗支持场景中为非专家开发一个值得信赖的解释界面。值得信赖的解释是一种帮助用户对医疗保健是否信任人工智能系统做出深思熟虑的判断的解释。本文的目的是确定可以有效地为值得信赖的解释界面的设计提供信息的解释组件。为了实现这一目标，我们进行了三次数据收集，研究了专家和非专家对人工智能医疗支持系统解释的看法。然后，我们开发了一个用户心理模型、一个专家心理模型和一个目标心理模型，描述了非专家和专家如何理解解释，他们的理解有何不同，以及如何将它们结合起来。基于目标心理模型，我们提出了一套 14 条解释设计指南，用于可信的人工智能医疗系统解释，这些指南考虑到了非专家用户的需求、医疗专家的实践和人工智能专家的理解。
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