在挑战性条件下(例如强背景辐射或复杂的散射环境),具有忠实操作的主动光传感器对于跨越各种域的遥感应用是非常可取的。诸如远程陆地映射,轨道地震学或非侵入性生物医学成像之类的示例还包括探测信号的极端光子饥饿,创造了可能对基于线性光学的传统传感器进行挑战的条件。在这项工作中,我们通过基于非线性光学元件来证明一种新型的传感系统来解决这些挑战,该系统能够同时进行三维成像和激素分析,具有单光子的灵敏度和对各种噪声来源的特殊耐受性。这种非线性光学系统利用量子 - 参数模式分类(QPM),这是一种在光谱重叠的光子上选择性检测单个信号光子的新生技术,它将基于线性光学器件的其他系统产生干扰噪声。这项工作展示了一个基于QPM的成像仪,该成像仪可以可靠地重建高度散射的模糊剂,这些靶标具有毫米深度分辨率,这是由于非线性光学的时间 - picseconds脉冲的传输。利用模式选择性上转换在Niobate波导中,我们展示了耐噪声的成像,其中很少的信号光子嵌入了34倍左右重叠的背景光子中,每个探针脉冲脉冲的背景光子超过100,000倍。本研究为新的检测方式奠定了基础,该模式可能适用于各种应用。引入了基于QPM的成像仪后,其传感能力的维度被扩展到包括振动测量值,以解决由表面振动引起的时变强度波动。我们表明,可以通过计算振动光谱作为光门控的振动光谱来进行深度分辨的振动分析。使用振动签名作为一种对比机制,我们在检测强散射后面的振动目标时证明了20 dB的改善。
大脑在人体中主要的器官和组织中具有最高的代谢率之一(1)。然而,有关大脑的当前信息缺乏,神经退行性疾病的治疗方法无效。脑代谢与脑生理,神经元功能和神经退行性疾病有直接关系(2)。该项目的重点是使用核磁共振(NMR)光谱观察啮齿动物模型的代谢谱。nmr是一种分析技术,用于通过利用化合物核的磁性来定量测量有机化合物的结构。当前,分析生理大脑和啮齿动物模型的方法依赖于NMR使用液体样品提取(3,4)。为了改善这种方法,使用NMR光谱中实心样品的魔术角旋转(MAS)将通过减少从液体样品产生的噪声来收集更高质量的数据。通过微波固定的固体样品的测量将提供大脑的快照。使用生成的光谱与液态样品提取进行比较以测试有效性。总体而言,通过去除液体溶剂并减少验尸状况的影响,预计将观察到数据质量的改善(5)。
我们的项目通过研究肠道微生物组在调节对免疫检查点抑制剂(ICI)的反应中的作用来弥合基础科学和临床应用,这些抑制剂对癌症治疗进行了彻底彻底改变,但仅在一部分患者中有效。使用先进的多词和机器学习,我们旨在确定影响微生物组衍生的分子,这些分子会影响对ICIS的免疫反应,可能会发现生物标志物以预测患者的反应并开发新的治疗策略,以提高ICI功效,从而提高癌症患者更广泛范围
技能 编程语言:C、Python、Javascript、Haskell、Rust、HTML、CSS、LA TEX 软件:Git、OpenGL、CUDA、Django、Apache、OpenMP 计算:Arch Linux、Ubuntu Linux、CentOS、Mac OS X、Windows 语言:英语和德语
帕特里克·T·加西亚(Patrick T.Box 7062 Johnston, IA 50131 RSR number 24-172-01rsr RE: Regulatory Status Review of corn developed using genetic engineering for expression of a resistance (R) protein that recognizes effector protein secreted by Setosphaeria turcica and signals a hypersensitive response that destroys infected tissue through programmed cell death, expression of a wall-associated kinase protein that triggers检测到setosphaeria turcica后的下游免疫反应,非典型模式识别受体(PRR)蛋白的表达,只有一个富含亮氨酸的重复区域,可触发下游免疫反应,在检测到L型晶状体酶蛋白蛋白蛋白蛋白蛋白蛋白蛋白蛋白蛋白蛋白质酶的表达后,该反应是trake kin酶蛋白的表达 zeae-maydis , expression of a protein that recognizes effector protein secreted by Colletotrichum graminicola and signals a hypersensitive response that destroys infected tissue through programmed cell death, and expression of a protein that recognizes effector protein secreted by Puccinia polysora and signals a hypersensitive response that destroys infected tissue through programmed cell death Dear Mr. Garcia: Thank you for your letter dated 2024年8月16日,要求对使用基因工程(改良玉米)开发的玉米进行监管状态审查(RSR)。In your letter, you described that the corn was modified to impart resistance to northern corn leaf blight, resistance to gray leaf spot, resistance to anthracnose stalk rot, and resistance to southern corn rust via expression of a resistance (R) protein that recognizes effector protein secreted by Setosphaeria turcica and signals a hypersensitive response that destroys infected tissue through programmed cell death, expression of a wall-associated kinase protein that triggers downstream immune responses after detecting Setosphaeria turcica , expression of an atypical pattern recognition receptor (PRR) protein, with only a leucine rich repeat region that triggers downstream immune responses after detecting Cercospora zeae-maydis , expression of an L-type lectin receptor kinase protein that triggers downstream immune responses after detecting Cercospora zeae- maydis , expression of a protein that recognizes effector protein secreted by Colletotrichum graminicola and signals a hypersensitive response that destroys infected tissue through programmed cell death, and expression of a protein that recognizes effector protein secreted by Puccinia polysora and signals a hypersensitive response that destroys infected tissue through programmed cell death.
我是一名经济学家,对可信赖的AI和金融经济学交集的跨学科研究感兴趣。在我值得信赖的AI博士学位上,我目前专注于反事实解释和概率的机器学习,并在Delft Technology的Cynthia Liem和Arie van Deursen的监督下进行。
Eamonn Keogh 博士是加州大学河滨分校计算机科学系的杰出教授和 Ross Family 主席。Keogh 博士出生并成长于爱尔兰都柏林,在加州州立大学圣马科斯分校和加州大学欧文分校完成学业。他是数据挖掘和机器学习领域的世界领先专家,也是第一个将数据挖掘的力量应用于农业飞行昆虫分类问题的人。这项工作正在全球范围内日益商业化,以防止害虫造成的农作物损失。他目前是唯一获得三项独立比尔和梅琳达盖茨大挑战奖的人,也是唯一三次入围贝尔实验室奖决赛的人。他是 Keogh-Yoshii 奖学金的联合创始人,该奖学金旨在资助计算机科学领域的弱势学生。Eamonn Keogh 博士是加州大学河滨分校计算机科学系的杰出教授和 Ross Family 主席。基奥博士出生并成长于爱尔兰都柏林,在加州州立大学圣马科斯分校和加州大学欧文分校完成学业。他是数据挖掘和机器学习领域的世界领先专家,也是第一个将数据挖掘的力量应用于农业飞行昆虫分类问题的人。这项工作正在全球范围内日益商业化,以防止害虫造成的农作物损失。他目前是唯一获得三项独立比尔和梅琳达盖茨大挑战奖的人,也是唯一三次入围贝尔实验室奖决赛的人。他是基奥-吉井奖学金的联合创始人,该奖学金旨在资助计算机科学领域的弱势学生。
Patricia Montoya是一位高级地球科学顾问,目前拥有22年以上的经验,目前是EM CO 2隔离项目和合作组织的全球MMV顾问。在2007年加入埃克森美孚(Exxonmobil)后,帕特里夏(Patricia)从事地球科学家的探索,开发,生产和研究业务支持角色。她以前的角色包括在Labarge的计划和执行新的CO 2喷油器井,Wyoming为1阶段CCS扩展项目。她的技术专长领域是结构地质,盐构造,深水地层学,开发和生产计划,运营执行,风险管理策略,缓解计划以及最近对CO 2 SequeTration实施适合危险风险的监控和监视计划。
帕特里克·J·埃利斯少将 网络跨职能团队主任 帕特里克·J·埃利斯少将担任陆军未来司令部网络跨职能团队主任。埃利斯少将负责不断改进网络传输、指挥、控制、通信和情报,以实现任务指挥。这将增强陆军作为联合部队的一部分在大规模作战和多领域作战中的杀伤力、机动性和生存力。埃利斯少将曾在德国威斯巴登的美国欧洲和非洲陆军 (USAREUR-AF) 担任 G3 作战副参谋长,在那里他支持 USAREUR-AF 的任务,即在 104 个国家的作战区域内训练、装备、提供和指挥具有作战能力的陆军部队。作为 G3,埃利斯少将负责管理众多职能的规划和运营,包括军事行动、训练和演习、航空和任务指挥系统。在加入美国欧洲陆军航空队之前,埃利斯少将曾担任华盛顿刘易斯-麦科德联合基地第一军参谋长,负责支持陆军在印度太平洋地区的作战总部,并推进该地区部队的分布式指挥和控制。埃利斯少将于 1994 年从美国军事学院毕业,担任步兵军官。他曾在多个部队服役,包括第 5-20 步兵团、第 2 营、第 75 游骑兵团和第 1-508 空降营战斗队。埃利斯少将曾多次部署,以支持“持久自由行动”和“伊拉克自由行动”。他还曾担任现任作战官和 JSOC 指挥官的执行官。2010 年 6 月,MG Ellis 接管了阿拉斯加安克雷奇 1-501 IN (ABN) 的指挥权。在担任营长期间,他派遣该营在阿富汗执行了 10 个月的持久自由行动。MG Ellis 指挥第 75 游骑兵团第 3 营,在此期间他两次被派往阿富汗。他还指挥第 2 骑兵团,直至 2018 年 7 月。继任后,埃利斯少校被派往位于佛罗里达州迈阿密的美国南方司令部,在那里担任指挥官的执行官,直至 2020 年 6 月。2020 年 7 月,埃利斯少校担任第 7 步兵师副作战指挥官。埃利斯少校的军事教育包括:步兵军官基础课程、步兵军官高级课程、游骑兵学校、指挥和参谋学院以及宾夕法尼亚州卡莱尔的美国陆军战争学院。他还拥有俄语理学学士学位和管理与战略研究硕士学位。他获得的奖项和勋章包括功绩勋章、铜星勋章、国防功绩服务勋章、功绩服务勋章、联合服务嘉奖勋章、陆军嘉奖勋章、联合服务成就勋章、战斗步兵徽章、专家步兵徽章、跳伞大师徽章、空中突击徽章和游骑兵徽章。MG Ellis 和他的妻子 Brenda 有两个成年子女。
健康职业部门 (HPD) 是 NSU 首屈一指的学术和研究卓越中心,涵盖七所学院和三所研究机构。作为大学内最大的部门,我们为 60% 的学生提供教育并雇用 70% 的大学赞助教师而感到自豪。在我的职位上,我负责监督研究支持、设施和安全计划的重要方面,以及管理健康职业部门、NSU MD 和 CTI 的预算。我的职责包括监督超过 1000 万美元的成本分摊基金和预算,以推动赞助研究。此外,我还监督和指导教职员工、博士后、本科生、专业人士和学生,培养协作环境以推进我们学院的使命。这包括提供必要的启动资金、建立高绩效和晋升标准以及提供有影响力的教师发展计划。我还代表大学内的学院并协调与各种外部团体的合作。其中包括牵头设立 NSU MD-HCA 研究日,庆祝 HCA 住院医师和 NSU MD 学生开展的研究工作,并为研究奖学金筹集 50,000 美元。我在 NSU 于 2025 年获得初步 R1 地位以及学院于 2024 年获得全面认证方面发挥了关键作用。作为 NSU 顶级学术单位之一的研究院长,我致力于提供模范领导并在整个大学产生重大影响。