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上年女性肥胖肠菌群清单Daiani cristina savi savi，出生的Joycy Syly�，NicoleOeschsler敦
综合评论摘要肥胖代表了肥胖个体的一个严重问题和危险因素，用于触发非传染性慢性疾病（DCNT）和其他并发症的发展。几个因素与体重增加有关，包括生活方式，食物和预贴题。，但是，肠道菌群也与此过程密切相关。肠道菌群涉及肠道区域不同微生物的定殖。它的调节及其平衡确保了新陈代谢的稳态。与体重增加相关的失衡尤其与牢固的手机和细菌手机的关系有关，这与能量恢复和热量消耗的调节和稳态有关。更年期也代表了肥胖发展的重要因素。下降的雌激素水平有利于脂肪积累变化到腹部区域并影响瘦素耐药性，这有利于脂肪和超重积累。因此，这三个因素之间存在关联，因此微生物群的变化能够影响能量平衡的调节和雌激素的不信任。此外，使用前和益生菌的使用已被描述为有效地纠正营养不良，并最大程度地减少与肥胖相关的更年期中生活的症状和炎症过程。关键字：微生物群，肥胖，更年期。
大学材料科学研究所尼古拉斯·卡布雷拉
这个序言开始回想起这是我连续第四年介绍Inc的年度报告。这相当于记住今年2024年（如地球中部，不想比较自己！）也是该研究所管理的选举年。 div>必须在今年夏天召集选举。 div>也许还早在这四年朝这个方向保持平衡还早，尽管我可以肯定的是，这是一种经验，令人兴奋和有意义的，多次，压倒性的，对他人负有很多责任，但是由于团队的热情支持和构成该研究所的部门的热情，始终留下前进的责任。 div>我只希望谁是夏天后的新任尼古拉斯·卡布雷拉（NicolásCabrera）的新任导演或导演，这会使他像我们一样多，如果他取得了更大的成功，那么在薄片上，蜂蜜。 div>
dario Coscia，Nicola Demo和Gianluigi Rozza
在这项工作中，我们提出了Garom，这是一种基于生成对抗网络（GAN）的订购建模（ROM）的新方法。gan试图使用两个神经网络，即歧视器和生成器，以与数据集的基础分布相同的统计数据生成数据。虽然广泛应用于深度学习的许多领域，但很少对其ROM的申请进行研究，即使用更简单的模型近似高保真模型。在这项工作中，我们结合了GAN和ROM框架，引入了一个数据驱动的生成对抗模型，能够学习参数微分方程的解决方案。在提出的方法中，鉴别器被建模为自动编码器，提取输入的相关特征，并将调理机制应用于指定微分方程参数的生成器和鉴别网络。我们展示了如何将我们的方法应用于推理，提供模型概括的实验证据，并对该方法进行收敛研究。
Nicola Facchinello 博士
Nicola Facchinello 目前是帕多瓦神经科学研究所 (CNR) 的研究科学家。他获得了帕多瓦大学的生物技术硕士学位和生物技术博士学位。他在细胞生物学、小鼠和斑马鱼操作方面拥有丰富的经验，对人类疾病有着浓厚的兴趣。在我的整个职业生涯中，我主要关注神经、心血管、肌肉、癌症和内分泌发育过程中的各种机制。我的专业知识使我能够将 CRISPR/Cas9 与通路响应斑马鱼系和成像技术相结合，以详细可视化发育和生理病理过程。他的出版物完整列表可在此处查看：https://orcid.org/0000-0003-4898-4064
Thermo Scientific Nicolet Apex FTIR光谱仪
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Nicolas Peter 是国际空间大学 (ISU) 代理校长，同时也是空间政策和国际实践教授
在被任命为爱荷华州立大学教授之前，尼古拉斯·彼得曾担任德国航空航天中心 (DLR) 的首任国际事务主管，领导制定了该组织的第一个国际化战略。彼得教授还曾在欧盟委员会工作，支持 2016 年欧盟空间战略的制定以及与空间政策、空间研究和创业相关的举措。他还曾在欧空局总干事内阁和战略部工作，参与制定 2015 年议程或欧洲空间探索战略，还曾就职于欧洲空间政策研究所 (ESPI)、乔治华盛顿大学 (GWU) 空间政策研究所，并曾担任 X PRIZE 基金会的研究员。
货币和财政政策能否解释南非经济停滞的原因？Tumisang Loate 和 Nicola Viegi 经 Konst 授权出版
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量子长距离网络（QLR-NET）金额：1'500'000€。角色：首席研究员。QLR-net取决于统一工具的构建，以典型的多体理论模型为例，该模型在模块化结构中重现了长距离相互作用的光谱特性，可用于广泛的数值研究。然后，该项目将集中于量子相关性和纠缠，异常动力学和奇异性破裂，通用准义动力学，动力学相变，术前阶段和通用缺陷形成的扩散。QLR-NET方法是通过一种提供基本直觉和形式理解的方式来组织的，同时为可以在实验中实现的缩放现象做出定量预测。
正在进行的脑电图矫正使用盲源分离Nicole Ille A，*，Yoshiaki Nakao B，Yano Shumpei B，Toshiyuki Taura B，Arndt Ebert A
在过去的几年中，已经描述了许多方法，以减少伪影污染，同时试图保留大多数大脑活动，即使这与伪影活动相关。自从引入眼部伪影校正的ICA以来，大量已发表的方法基于盲源分离（BSS）或独立组件分析（ICA）（Vigário，1997; Jung et al。，1998）。Other successful approaches use for example spatial filters modelling artifact and brain activity (Berg and Scherg, 1991, 1994; Ille et al., 1997, 2002), spatially constrained ICA (SCICA) (Ille, 2001; Ille et al., 2001; Hesse and James, 2006), or hybrid approaches like BSS/ICA in combination with wavelet transformation (WT) (Castellanos and Makarov，2006年； Mammone等，2012年；有关脑电图删除方法的全面审查，请参见Kaya（2022），Urigüen和Garcia-Zapirain（2015），Islam等。（2016）。