Schneider T,StöckliL,Felbecker A,NirmalrajP。红细胞上的蛋白质FI鲜明聚集:一种潜在的生物标志物,可将神经退行性疾病与健康衰老区分开。大脑社区2024; 6:FCAE180。
干细胞(SC)的遗传修饰通常是使用积分载体来实现的,载体的潜在综合遗传毒性和在分化过程中表观遗传沉默的倾向限制了其应用。细胞的遗传修饰应提供可持续水平的转基因表达,而不会损害细胞或其后代的生存能力。我们开发了非病毒,非整合和自主复制的最小尺寸的DNA纳米摩析器,以持续遗传修饰SC及其分化的后代,而不会造成任何分子或遗传损伤。这些DNA载体能够有效地修饰鼠和人类多物种SC,具有最小的影响,并且没有分化介导的转基因沉默或载体损失。我们证明,这些载体在自我更新和靶向分化在体外和体内的自我更新和靶向分化在体外和体内通过胚胎发生和分化为成人组织的稳健和持续的转基因表达,而不会损害其表型特征。
2021 -NOW机器学习研究小组 - UT Austin Ph.D.学生。重点领域:扎根的自然语言处理,加强学习,机器人技术;语言驱动的代理在复杂的环境中相互作用。2020-now Blackbird.ai AI科学家'24和顾问/ML工程师'20 -'23。焦点区域:信息检索,嵌入的多模式代理。2019-2020 Luminoso Technologies Inc.机器学习工程师。重点领域:语义网络的语言模型;概念网。2017-2019人类到机器人实验室 - 布朗大学研究助理;由Stefanie Tellex和George Konidaris建议。重点领域:操纵,人类机器人交互,语言基础的语言指导。2016-2017布朗大学图形实验室本科研究助理;安迪·范·达姆(Andy Van Dam)的建议。焦点区域:协作手势和多点触摸用户界面。
“上帝下的一个家庭”是圣彼得社区的现实现实。这种深层嵌入的基督教愿景渗透到各个层面的决策。结果,学生和成年人蓬勃发展,是最好的。领导者对学生有很高的愿望。受愿景的启发,它们提供了各种各样的课外活动和身临其境的体验,这些活动在学术上和精神上都会发展学生。集体崇拜改善了学生和成人的学校生活。这是基督教视野和价值观的表达。有意义的教训和输入既挑战思维又激发角色发展。学生和成年人在圣彼得大教堂的珍爱的上帝的孩子中成长。这是因为花时间是为了认识每个人的个人。结果,唯一性得到认可,培育和庆祝。因此,各个层面的关系都很牢固,使学校社区得以蓬勃发展。宗教教育(RE)是由领导者进行了精心计划,测序和评估的。平衡的课程具有包容性和引人入胜。因此,当学生了解宗教和世界观时,学生们越来越好奇和尊重。
我的工作旨在提高我们对患有神经系统状况的人的理解,以及减少未来频率下降的方式。为了实现这一目标,我们进行人类受试者的研究对1)表征平衡缺陷,2)了解平衡的神经控制; 3)开发和评估预防秋季康复干预措施。我们与一个工程师,神经科学家,神经心理学家和临床医生组成的跨学科团队,以确保我们的工作受到理论框架的指导,并仍然可以转换为临床社区。我们减少跌倒和改善生活质量的目标支持ASU卫生学院解决方案的使命,以“为社会的健康和福祉做出有意义的贡献”。
Methods, International Journal for Public Opinion Research, Journal of Official Statistics, Journal of the Royal Statistical Society (series A), Mathematical population studies, Methodology, Methodological Review of Applied Research, Multivariate Behavioural Research, Public Opinion Quarterly, Social Science Computer Review, PLOS ONE, Sociological Methods and Research, Statistica Neerlandica, Survey Methodology, Survey Research Methods, Social Science Research, ZonMW (Netherlands health research council), Economic and Social Research Council (英国研究委员会),德国研究委员会(DFG),比利时研究委员会(FWO),Revalidatiefonds(荷兰研究委员会),波兰国家科学基金会,弗莱明科学基金会,瑞士国家科学基金会,一般在线研究会议(GOR),欧洲方法论会议。同行评审学院 - 经济与社会研究委员会,2013 - 2015年NWO-SSH(荷兰科学基金会)委员会成员,2019年。
过去 20 年来,大型零售商对可持续发展的兴趣日益浓厚。尽管零售商在供应链中发挥着核心作用,但对零售商供应链可持续性的研究却十分有限。考虑到这一点,本文对美国和英国五大零售商在其最新可持续发展报告中如何解决供应链问题进行了探索性回顾。本文显示,所有十家零售商都在其关于可持续采购、人权、碳排放和废物管理等一系列问题的报告中提到了供应链的可持续性,但在报告过程中没有专门或独立地关注供应链的可持续性。同时,许多零售商对供应链可持续性的态度都是抱有远大抱负的,这引发了成本和外部保证的问题。展望未来,特别是在 COVID-19 疫情之后,大型零售商需要多少热情、政治意愿和投资者支持才能继续在其供应链中实施可持续发展议程,这还有待观察。然而,如果大型零售商确实希望在其供应链中引入更严格的环境、社会和经济措施,这将对其传统商业模式构成重大挑战,甚至可能带来根本性改变。
最低限度是指根据单位的平均需求(例如患者病情、员工技能水平和患者护理活动)确定的每班 RN、LPN、CNA 和 UAP 的最低数量。如果单位没有在该班次使用某些员工,请填写“0”,不要留空。
债务管理和借贷能力效应:将自然资本整合到金融报告中将提高金融市场的审查并改善公共部门发行人的信用风险评估。与某些批评家的担忧相反,而政府资产基库将通过合并自然资本来扩大,公共部门发行人的借贷能力不会改变。评级机构的观点,以及投资者对公共部门信贷的需求和定价,反映了政府借款人的债务服务能力。这种能力基于关键标准,例如运营和资本预算的可持续性,经济基本面以及产生收入的能力,而不仅仅是资产估值。
摘要 — 脉冲神经网络 (SNN) 凭借其潜在的节能、低延迟和持续学习能力,处于神经形态计算的前沿。虽然这些功能非常适合机器人任务,但迄今为止,SNN 在该领域的应用有限。这项工作引入了一种用于视觉位置识别 (VPR) 的 SNN,它既可以在几分钟内训练,又可以在几毫秒内查询,非常适合部署在计算受限的机器人系统上。我们提出的系统 VPRTempo 使用抽象的 SNN 克服了训练和推理时间缓慢的问题,该 SNN 以生物现实性换取效率。VPRTempo 采用时间代码,根据像素的强度确定单个脉冲的时间,而之前的 SNN 则依赖于确定脉冲数量的速率编码;将脉冲效率提高了 100% 以上。 VPRTempo 使用脉冲时间依赖性可塑性和监督增量学习规则进行训练,强制每个输出脉冲神经元只对一个位置做出反应。我们在 Nordland 和 Oxford RobotCar 基准定位数据集上评估了我们的系统,这些数据集包含多达 27,000 个位置。我们发现 VPRTempo 的准确性与之前的 SNN 和流行的 NetVLAD 位置识别算法相当,同时速度快几个数量级,适合实时部署 - CPU 上的推理速度超过 50 Hz。VPRTempo 可以作为在线 SLAM 的环路闭合组件集成到资源受限的系统(例如太空和水下机器人)上。