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最初发表于：Jürgensen, Anna-Maria；哈利利，阿夫辛；奇卡，伊丽莎白；因迪韦里，贾科莫； Nawrot，马丁·保罗（2021 年）。神经形态模型
摘要动物神经系统在处理感官输入方面非常高效。神经形态计算范式旨在硬件实现神经网络计算，以支持构建大脑启发式计算系统的新解决方案。在这里，我们从果蝇幼虫神经系统中的感官处理中获得灵感。由于其计算资源非常有限，只有不到 200 个神经元和不到 1,000 个突触，幼虫嗅觉通路采用基本计算将外围广泛调节的受体输入转换为中央大脑中节能的稀疏代码。我们展示了这种方法如何让我们在脉冲神经网络中实现稀疏编码和刺激模式的可分离性提高，并通过软件模拟和混合信号实时神经形态硬件上的硬件仿真进行了验证。我们验证了反馈抑制是支持整个神经元群体中空间域稀疏性的中心主题，而脉冲频率适应和反馈抑制的组合决定了时间域中的稀疏性。我们的实验表明，这种小型的、生物现实的神经网络在神经形态硬件上有效地实现，能够实现全时间分辨率下感官输入的并行处理和有效编码。
最初发表于：Pauli, Chantal；De Boni, Lamberto；Pauwels, Jonathan E；Chen, Yanjiang；Planas-Paz, Lara；Shaw, Reid；Emerling, Brooke M；Gra
摘要 ◥ 在这个精准医疗时代，已经开发出许多针对常见肿瘤类型中高复发性突变的工作流程，让患有罕见疾病的患者几乎没有选择。在这里，我们实施了一种功能精准肿瘤学方法，利用全面的基因组分析与高通量药物筛选相结合，为患有粘液纤维肉瘤等罕见肿瘤类型的患者确定肿瘤特异性药物敏感性。从一位参加英格兰精准医学研究所 (EIPM) 项目的高级别粘液纤维肉瘤患者那里，我们建立了患者衍生的 3D 肉球和异种移植模型，用于功能测试。由于缺乏大量临床相似病例，因此对患者来源的细胞进行了高通量药物筛选，并与另外两种粘液纤维肉瘤系和一种良性成纤维细胞系进行了比较，以功能性地识别肿瘤特异性药物敏感性。
为“停顿”做更多的正念计划...
还有许多其他事情帮助我进行了漫长的“诊断之旅”和我的康复。...支持朋友鼓励我找到我可以信任的医生，谁会听我的。她帮助我约会，然后再检查我。知道我并不孤单使成为我健康的倡导者变得更加容易。日记我保留了症状杂志，重点是偏头痛疼痛，使我能够追踪偏头痛攻击从每个月的24个月减少到每月14个。我保留了什么工作和无效的书面记录。物理学受到繁荣的澳大利亚恢复健康物理学的启发，我开始计划我的医生约会。我会仔细阅读卡片，然后将它们整理成三个桩，以显示我的优先事项。正如我的多动症一样，我发现优先级的困难，但这非常有帮助，我强烈建议您使用它。举重锻炼我每周进行3-5次锻炼，专注于举重和普拉提改革仪机器。像这样的重量轴承练习非常适合支撑骨膜和更年期期间的骨骼健康。我还要密切注意避免添加糖和加工食品。您甚至不需要去健身房进行体重训练 - 尝试用罐头食品填充背包，然后四处走动，进行简单的家庭锻炼！
IR教授。 TS。 Pau-Loke博士Show博士，Peng，P.Tech ...IR教授。 TS。 Pau-Loke博士Show博士，Peng，P.Tech ...
2023 - 阿联酋阿布扎比，哈利法大学生物化学工程教授的日期教授，2019年至2023年，诺丁汉马来西亚大学研究中心可持续食品加工总监2019 - 2023年，2019年 - 2023年联合董事认证委员会小组2020年 - 日期教授，诺丁汉大学生物化学工程教授，2022年4月 - 日期访问访问教授，中国温州大学，2020年 - 菲律宾大学，菲律宾大学 - 2021年，菲律宾大学 - 2021年，迪拉萨尔大学的约会科学家，2019年 - 2021年，国际生物制作协会（MALAYSIA） - 2019年 - 2020年及2020年及2020年及2020年及2020年。马来西亚2019年 - 丹兰杜伊丹尼大学的日期访问教授，越南，2016年 - 2020年咨询工程师，Twolink Sdn Bhd（马来西亚）2016 - 2020年诺丁汉大学马来西亚大学副教授
时间序列分类和深层模型Hassan Tanveer 1*，Namoos Zahra 2，Nimra Batool 3 1 DePaul University，芝加哥，
抽象时间序列异常检测曾经以一种基本分析方法存在。早期序列异常检测技术主要是统计和机器学习。对于深度神经网络的实际过程，实验者不断地探讨了深度神经网络在异常检测任务中的结果，比传统方法更有帮助。传统模型使用指挥机器学习算法。在拟议的应用程序中，组织和注释如此大量的数据集是具有挑战性的，耗时的或太昂贵的，并且需要从该领域的专业人员学习专业化。因此，对于研究人员和从业者来说，异常检测已成为一个重大挑战。异常检测是指检测异常数据实例的过程。在此分析中，我们为时间序列数据中的异常检测提出了一个无监督和可扩展的框架。所提出的技术是在各种自动编码器上建立的。一种深厚的，富有生产力的模型，将各种信念与深度学习结合在一起。此外，还为时间序列数据执行了实时分析。我们使用LSTM网络来处理，进行预测和基于时间序列数据进行分类。关键字：时间序列，深度学习，神经网络，异常检测，LSTM，深神经网络，无监督学习
可持续供应链预防和治疗：整合绿色物流耐心Okpeke Paul 1*，Anate Benoit Nicaise Abbey 2，
摘要本文研究了将绿色物流集成到医疗保健供应链中，以提高疾病预防和治疗的可持续性和效率。关键主题包括可持续供应链的定义和原理，绿色物流在医疗保健中的重要性以及整合策略。挑战诸如经济障碍和法规复杂性之类的挑战以及技术进步和支持政策所带来的机会。 最佳实践突出显示包括减少废物，节能运输以及采用可再生能源。 对决策者的建议强调需要激励和法规来促进可持续实践，同时鼓励从业者优先考虑采购和运营决策的可持续性。 未来的研究应着重于推进技术创新，并发展有韧性和对环境负责的医疗保健物流框架。 关键词：可持续供应链，绿色物流，医疗保健，可持续性，政策影响挑战诸如经济障碍和法规复杂性之类的挑战以及技术进步和支持政策所带来的机会。最佳实践突出显示包括减少废物，节能运输以及采用可再生能源。对决策者的建议强调需要激励和法规来促进可持续实践，同时鼓励从业者优先考虑采购和运营决策的可持续性。未来的研究应着重于推进技术创新，并发展有韧性和对环境负责的医疗保健物流框架。关键词：可持续供应链，绿色物流，医疗保健，可持续性，政策影响
cv.pdf -Paul Pollack -UGA
107。Laplacian在具有分形边界（w/c。Pomerance）2019分形几何形状和复杂尺寸的范围内的laplacian的特征值。2016暑期学校：分形几何形状和复杂维度。在庆祝米歇尔·拉皮德斯（Michel Lapidus）60岁生日时。R.G. Niemeyer，E.P.J。 Pearse，J.A。 Rock，T。Samuel编辑，AMS当代数学，第1卷。 731，2019。R.G.Niemeyer，E.P.J。 Pearse，J.A。 Rock，T。Samuel编辑，AMS当代数学，第1卷。 731，2019。Niemeyer，E.P.J。Pearse，J.A。 Rock，T。Samuel编辑，AMS当代数学，第1卷。 731，2019。Pearse，J.A。Rock，T。Samuel编辑，AMS当代数学，第1卷。731，2019。
