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宁先生简历
8. Jeremiah Giordani*、Ziyang Xu*、Ella Colby、August Ning、Bhargav Reddy Godala、Ishita Chaturvedi、Shaowei Zhu、Yebin Chon、Greg Chan、Zujun Tan、Galen Collier、Jonathan D. Halverson、Enrico Armenio Deiana、Jasper Liang、Federico Sossai、Yian Su、Atmn Patel、Bangyen Pham、Nathan Greiner、Simone Campanoni 和 David I. August。“重新审视研究计算：实践和趋势”。在：2024 SC24：高性能计算、网络、存储和分析 SC 国际会议。美国加利福尼亚州洛斯阿拉米托斯：IEEE 计算机协会，2024 年 11 月，第 1097-1110 页。doi：10.1109/SC41406.2024.00076
Glenfield Ear Glenfield 早期学习和儿童看护 ...
孩子们喜欢在户外玩耍和探索。工作人员考虑到了孩子们的兴趣，户外空间有助于孩子们发挥创造力和解决问题。一位工作人员告诉我们：“孩子们一直是改变户外环境的核心，因为我们鼓励他们参与保护环境”。家长们对孩子们每天都有机会在户外玩耍以及这对他们的孩子的好处表示了积极的看法。一位家长评论说：“无论天气如何，我的孩子都有机会在户外玩耍，我们为他提供了防水服以保持身体干燥，我的孩子喜欢户外区域，他说‘就像在公园一样’”。
第一个证据表明聚乙烯微塑料对混合干草的瘤胃降解性和胃肠道消化率的影响
自1900年代初期其在丙酮丁醇 - 乙醇（ABE）发酵中的第一个工业应用以来，梭状芽胞杆菌发现了大量的生物量生物量生物填充应用。Overall, their fermentation products include organic acids (e.g., acetate, butyrate, lactate), short chain alcohols (e.g., ethanol, n-butanol, isobutanol), diols (e.g., 1,2-propanediol, 1,3-propanediol) and H 2 which have several applications such as fuels, building block chemicals, solvents, food and cosmetic additives.有利地，几种梭形菌株能够使用廉价的原料，例如木质纤维素生物量，食物浪费，甘油或C1-气（CO 2，CO），以赋予它们作为较少依赖化石燃料和减少绿化温室气体发射的流程的主要参与者。本综述旨在提供旨在开发梭状芽胞杆菌介导的生物量发酵过程的研究进度的调查，尤其是关于代谢工程的应变改善。
Bellshill F Bellshill 家庭学习中心日...
通过与外部机构建立积极的关系，儿童的护理和支持需求得到了进一步的支持。这包括与语言、教育心理学家和职业治疗师的定期接触，这确保了儿童学习和发展的连续性。外部机构同意工作人员致力于并支持儿童的需求，并渴望找到减少障碍的方法，以确保他们为儿童提供正确的服务。来访的专业人士将工作人员描述为“致力于服务”并且“始终希望为儿童提供最好的服务”。
Ning Lin Princeton大学民用与环境工程系，电子Quad E328Ning Lin Princeton大学民用与环境工程系，电子Quad E328
Ph.D. ，公民和环境工程，普林斯顿大学2010 M.S. ，德克萨斯理工大学民用与环境工程2005 B.S. ，土木工程，华盛科学技术大学，中国2002年专业职位：2023年至今教授，部门 普林斯顿大学公共与国际事务公共事务和国际事务协会学院，普林斯顿大学能源与环境中心，普林斯顿大学公共与国际事务联合教职员工，普林斯顿大学公共与国际事务联合教职员工，普林斯顿大学相关教职员工，普林斯顿大学高梅多斯环境学院，2018-2023副教授 民事与环境工程，普林斯顿大学2012 - 2018年助理教授 民事与环境工程，普林斯顿大学2010- 2012年NOAA气候与全球变化（C＆GC）博士后研究员 地球，大气和行星科学，麻省理工学院的荣誉和奖项：Ph.D. ，公民和环境工程，普林斯顿大学2010 M.S.，德克萨斯理工大学民用与环境工程2005 B.S. ，土木工程，华盛科学技术大学，中国2002年专业职位：2023年至今教授，部门 普林斯顿大学公共与国际事务公共事务和国际事务协会学院，普林斯顿大学能源与环境中心，普林斯顿大学公共与国际事务联合教职员工，普林斯顿大学公共与国际事务联合教职员工，普林斯顿大学相关教职员工，普林斯顿大学高梅多斯环境学院，2018-2023副教授 民事与环境工程，普林斯顿大学2012 - 2018年助理教授 民事与环境工程，普林斯顿大学2010- 2012年NOAA气候与全球变化（C＆GC）博士后研究员 地球，大气和行星科学，麻省理工学院的荣誉和奖项：，德克萨斯理工大学民用与环境工程2005 B.S.，土木工程，华盛科学技术大学，中国2002年专业职位：2023年至今教授，部门普林斯顿大学公共与国际事务公共事务和国际事务协会学院，普林斯顿大学能源与环境中心，普林斯顿大学公共与国际事务联合教职员工，普林斯顿大学公共与国际事务联合教职员工，普林斯顿大学相关教职员工，普林斯顿大学高梅多斯环境学院，2018-2023副教授民事与环境工程，普林斯顿大学2012 - 2018年助理教授民事与环境工程，普林斯顿大学2010- 2012年NOAA气候与全球变化（C＆GC）博士后研究员地球，大气和行星科学，麻省理工学院的荣誉和奖项：
重新定义游戏：MVAE-DFDPnet 的低维嵌入可实现卓越的药物-蛋白质相互作用预测
摘要 — 准确预测药物-蛋白质相互作用 (DPI) 对于药物发现和推进精准医疗至关重要。该领域的一个重大挑战是表征药物和蛋白质属性及其复杂相互作用的高维和异构数据。在我们的研究中，我们引入了一种新颖的深度学习架构：嵌入级联深度森林 (MVAE-DFDPnet) 的多视图变分自动编码器。该框架熟练地学习药物和蛋白质的超低维嵌入。值得注意的是，我们的 t-SNE 分析表明，二维嵌入可以清楚地定义与不同药物类别和蛋白质家族相对应的聚类。这些超低维嵌入可能有助于增强我们的 MVAE-DFDPnet 的稳健性和通用性。令人印象深刻的是，我们的模型在基准数据集上超越了当前领先的方法，在显着降低的维数空间中发挥作用。该模型的弹性进一步体现在它在预测涉及新型药物、蛋白质和药物类别的相互作用方面的持续准确性。此外，我们还用科学文献中的实验证据证实了几种新发现的 DPI。用于生成和分析这些结果的代码可以从 https://github.com/Macau-LYXia/MVAE-DFDPnet-V2 访问。
liu，Y.，Ning，S.，Zhang，M.，Font，X。，＆Zeng，H。（2024）。可以拟人化1
研究假设实验设计拟人化解释提示类型研究1拟人化解释提示→文明的行为意图（主要效果）
嵌入学习
静电定义的量子点器件的调谐可分为三个阶段。第一阶段是超粗调，包括设置栅极电压以创建电子或空穴的限制势。第二阶段称为粗调，侧重于识别和导航量子点器件的不同工作模式。第三阶段称为微调，涉及优化一组特定的电荷跃迁。最近已经实现了第一调谐阶段的完全自动化 [7]。已经证明了使用卷积神经网络进行自动粗调可以识别双量子点模式 [8] 并达到任意电荷状态 [9]。模板匹配也用于导航到单电子模式 [10]。在此阶段，可以使用虚拟栅极电极独立控制每个量子点的电化学势 [11, 12]。先前的自动微调研究主要集中在通过系统地修改栅极电压来实现两个量子点之间隧道耦合的目标值 [ 13 , 14 ]。然而，这些方法只能优化从执行的测量中轻松估计的设备参数，并且依赖于校准。
Bengtsson，J。＆Bommarco，R。（）生物多样性友好的风景 - 带有许多解决方案的问题。在：否认农业生态学 - tej
在Teja Tscharntke的一些关键论文中摘要建立了摘要，我们讨论了许多复杂性的农业系统和农业景观，我们认为应该将其包括在未来的生产景观研究中。我们认为，现代农业景观对生物多样性友好型的转型需要将农业措施，土地利用实践和景观措施的结合，但也需要支持较少强化生产的政策。我们认为，在未来的研究中，景观生态学家应承认生物多样性的多重价值，并使用这些价值的简单物种丰富度指标放弃。生态学家宁愿专注于了解什么物种及其相互作用实际上在生产生态系统中所做的。被拒绝了景观生态学的一些神话，例如全球粮食稀缺，土地少量和强化农业是可持续粮食生产的基准。我们表明，全球农业系统根深蒂固，这阻碍了更可持续的生产系统的发展。为了将当前的农业系统转变为可持续生产和生物多样性友好的景观，我们需要更广泛的观点，以结合对社会生态系统和过程的知识和理解。我们以瑞典粮食系统的四种未来场景来体现这一点，这些情况以不同的方式建议为生物多样性目标做出贡献，尽管也许不是通过Teja和许多其他生态学家所设想的对生物多样性友好的景观。
检索杰出的生成人工智能的生成rui Yang，MS 1，Yilin Ning，PhD 1，Emilia Keppo 2，Mingxuan Liu，
抽象生成人工智能（AI）在包括医学在内的各个领域都带来了革命性的创新。但是，它也表现出局限性。在响应中，检索增强的生成（RAG）提供了潜在的解决方案，从而使模型通过利用外部知识的检索来生成更准确的内容。随着生成AI的快速发展，RAG可以为将这种变革性技术与医疗应用联系起来铺平道路，并有望将股权，可靠性和个性化的创新带入医疗保健。主要文本生成人工智能（AI）最近在各个领域引起了广泛的关注，包括GPT 1,2和Llama 3-5系列文本生成； DALL-E 6用于图像生成；以及Sora 7的视频生成。在医学上，生成的AI在咨询，诊断，治疗，管理和教育中具有巨大的应用8,9。此外，生成AI的利用可以提高患者的卫生服务质量，同时减轻9-11临床医生的工作量。尽管如此，我们必须考虑生成AI模型的固有局限性，其中包括对训练数据12的偏见的敏感性，缺乏透明度，产生错误的内容，难以维持最新知识的可能性，以及其他8。例如，通过采用过时的基于种族的方程来估计肾功能13，大型语言模型被证明可以产生偏见的响应。在图像产生过程中，已经观察到与性别，肤色和地质文化因素有关的偏见14。同样，对于下游任务，例如回答和文本摘要，生成的内容通常是不一致的，并且缺乏验证的证据15。此外，由于其静态知识和无法访问外部数据，生成的AI模型无法为医生提供最新的临床建议或患者有效的个性化健康管理16。