XiaoMi-AI文件搜索系统
World File Search SystemNadin
预防的可能途径 - Mihai Nadin
根据证据发现因果推论 [1]。目前，证据来自用于识别少量病毒物质的 PCR（聚合酶链反应）。它可以检测病原体基因组的特定区域。证据也来自基因分析，特别是对整个病毒基因组进行测序（一项仍在发展中的技术）。事实上，桑格测序 [2]、毛细管电泳 (CE) [3,4]、片段分析、下一代测序 (PGS) 等是适合不同目的的选择。我们不会深入讨论选择过程的细节。可以说，所谓的遗传过程的“机制”只返回有关该过程化学性质的数据。我们建议的程序是考虑干预措施（尤其是疫苗接种）的时间表，并将其与测序描述的变体动态（变体何时出现）的时间表并列。也可以搜索可用数据以推断从疫苗（重复疫苗、加强剂等）到变体。
主管主：教授Candoni Nadine（法国Cinam-CNRS Marseilla）合作：教授Malshe Wim（比利时布鲁塞尔Vub）共同：Tyriano Sanvito（EOS MI
Supervisors Main : Prof. CANDONI Nadine (CINaM-CNRS Marseille, France) Co- : Prof. DE MALSCHE Wim (VUB Brussel, Belgium) Co- : Tiziano SANVITO (EOS Milano, Italy) Contact nadine.candoni@univ-amu.fr Starting date 2 nd semester 2025 PhD proposal Development of microfluidics coupled to PAT筛选和建立相图的工具。关键字：成核 /微流体 /表征工具 /晶体阐述和材料的生产需要在实验室规模上开发准确的仪器。在这个博士学位项目中，我们旨在开发一个具有集成诊断工具的结晶平台，可以满足规模和产品多样性的转移需求。具有集成PAT（过程分析技术）工具的缩放平台，用于有效筛选，以筛选结晶条件，快速建立相位图以及从实验室到飞行员量表的易于转移。候选人将开发一个微流体平台，用于高通量蛋白质结晶实验，在带有视频，拉曼，紫外光谱的高度仪器安装上，以及一种新型的单个颗粒灭绝和散射（SPE），以在结晶过程中对溶液的线进行内部监测，以收集热力学和动力学的数据。这些数据将在财团中共享，以构建机械，统计和机器学习（ML）模型来描述研究系统。博士项目的特定目标：（i）使用在线监控工具开发用于结晶研究的微流体平台。（ii）测量溶解度图和亚稳态区域。（iii）使用财团构建的ML算法制定了鉴定生物分子结晶条件的筛选策略。这个博士学位项目本质上是实验性的，因此需要工作，动力，细致性和创造力。强有力的监督揭示了该主题的多学科方面，因此需要组织技能和自主权。资金将由MSCA博士网络计划Procrystal提供。主论文实验室Cinam位于Marseille（法国）Calanques国家公园中心的Luminy校园。访问计划在布鲁塞尔（比利时）Vrije Universiteit（比利时）的Wim de Malsche团队，以及与EOS Milano（意大利）的工业兴趣讨论。
博士Nadine Mengis -CV div>
- Martin，M。A.，Sendra，O.，Basts，A. M.，Ebi，K。L.，Edwards，C.M，Engel，A. H.，R。和J. Woodcock。在2021年有了新的见解：通过Horizon Scan，全球可持续性
早期研究强化学习对异质车辆路由问题的应用与软时Windows nadine desyani 1，Sonna kr
有效的配电系统对公司很重要，因为它可以最大程度地减少运输过程中的费用。一种方法是确定运输路线或称为车辆路由问题（VRP），这是一种最广泛研究的优化科学。vrp通常可以通过Lingo应用程序的帮助来完成线性编程。本研究将使用软窗（HVRPSTW）应用增强学习（RL）到异质车辆路由问题。RL的使用可以从与其环境相互作用的代理商中获得实现目标，然后能够处理大型多样的数据，并在复杂情况下得出结论，以继续进行持续改进。RL的定义是人工智能和机器学习的一部分，它的重点是统计，优化和其他数学学科之间的整合。这项研究的结果是RL模型可以完成HVRPSTW。
绘制课程：一种基于证据的方法来解决ACES和有毒压力，以大规模解决纳丁·伯克·哈里斯博士，医学博士，MPH，FAAP
*研究人群中成年人的社会人口统计学特征，不利的儿童经验得分 * - 行为风险因素监视系统（BRFSS），25个州，†2015- 2017年；资料来源：美国卫生与公共服务部 /疾病控制与预防中心MMWR / 2019年11月8日 /卷。68 / No. < / div> 44。 468 / No. < / div>44。4
第 40 卷 | 第 1 期 文献综述 #2 2022 年 5 月 10 日 探索自然语言处理 (NLP) 在航空中的应用 Nadine Amin Tracy L. Yother 普渡大学 普渡大学 Mary E. Johnson Julia Rayz 普渡大学 普渡大学 由于计算能力的极大提升、当前大量数据的盛行以及数据驱动算法日益强大的能力，自然语言处理 (NLP) 最近在众多领域经历了快速发展，其中之一就是航空。在这项研究中，我们从研究和行业的角度探讨了 NLP 在航空领域的当前地位。我们将安全报告分析、航空维护和空中交通管制确定为航空领域 NLP 研究的三个主要重点领域。我们还列出了当前可用的 NLP 软件以及它们在航空业中的应用。最后，我们重点介绍了航空领域对标准 NLP 技术提出的一些现有挑战，讨论了当前相应的研究工作，并提出了我们推荐的研究方向。推荐引用：Amin, N., Yother, T. L., Johnson, M. E. & Rayz, J. (2022)。自然语言处理 (NLP) 探索
第 40 卷 | 第 1 期 文献综述 #2 2022 年 10 月 5 日 探索航空领域的自然语言处理 (NLP) 应用 Nadine Amin Tracy L. Yother 普渡大学 普渡大学 Mary E. Johnson Julia Rayz 普渡大学 普渡大学 由于计算能力的巨大提升、大量数据的普遍存在以及数据驱动算法的不断增长的力量，自然语言处理 (NLP) 最近在众多领域经历了快速发展，其中之一就是航空业。在本研究中，我们从研究和行业的角度探讨了 NLP 在航空领域的现状。我们将安全报告分析、航空维护和空中交通管制确定为航空领域 NLP 研究的三个主要重点领域。我们还列出了当前可用的 NLP 软件以及它们在航空业中的使用方式。最后，我们重点介绍了航空领域对标准 NLP 技术提出的一些现有挑战，讨论了当前相应的研究工作，并提出了我们建议的研究方向。推荐引用：Amin, N., Yother, T. L., Johnson, M. E. & Rayz, J.(2022)。自然语言处理 (NLP) 的探索