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引用了原始发表的论文（记录的版本）：Blöbaum，L。，Torello Pianale，L.，Olsson，L。等（2024）。量化微生物鲁棒
抽象背景微生物必须对其环境变化做出反应。分析函数的鲁棒性（即性能稳定性）这种动态扰动在实验室和工业环境中都引起了极大的兴趣。最近，一种能够评估各种功能的鲁棒性的定量方法，例如在不同条件，时间范围和种群中为在96孔板中生长的微型ISM开发了各种功能的鲁棒性。在微静电板中，环境变化缓慢且未定义。动态微型单细胞培养（DMSCC）实现了微环境的精确维护和操纵，同时使用活细胞成像随着时间的推移跟踪单细胞。在这里，我们将DMSCC和鲁棒性量化方法结合在一起，以评估在几秒钟或几分钟内发生变化的性能稳定性。结果，酿酒酵母CEN.PK113-7D，具有用于细胞内ATP水平的生物传感器，暴露于葡萄糖盛宴饥饿周期，每种状况在20小时内持续1.5至48分钟。开发并应用了半自动图像和数据分析管道，以评估种群，亚种群和单细胞分辨率的各种功能的性能和鲁棒性。我们观察到特定生长速率的降低，但振荡间隔更长的细胞内ATP水平增加。持续48分钟振荡的细胞表现出最高的平均ATP含量，但随着时间的流逝，稳定性最低，在人群中的异质性最高。结论所提出的管道使随着时间的时间和种群内的动态环境中的功能稳定性进行了研究。该策略允许并行化和自动化，并且很容易适应新的生物，生物传感器，培养条件和振荡频率。对微生物对不断变化环境的反应的见解将指导应变开发和生物处理优化。关键词酿酒酵母，种群异质性，动态环境，尺度降低，生物传感器，活细胞成像，微流体单细胞培养，营养振荡
人工智能 NEW 学习计划
› 知识表示、机器推理、规划、机器学习、人类语言处理和技术、人机交互 › 工业和服务机器人、在复杂和非复杂环境中感知、决策和执行机器人动作的先进技术在现有机器人平台上结构化、优化和实施基于人工智能的软件解决方案 › 语音、图像和视频信号的获取、处理和解释、计算机视觉和应用 › 认知神经科学、认知和大脑结构及其在人工智能模型中的应用 › 原则、法律以及人工智能系统的设计和应用的道德、法律及其应用 › 商业和经济流程，用于基于人工智能系统的产品和服务的组织、管理和创新
引用：Piasecki, S. & Morosoli, S. & Helberger, N. & Naudts, L. (2024)。人工智能生成的新闻：《人工智能法案》中的透明度条款是否满足了新闻读者的期望？互联网政策评论，13 (4)。https://doi.org/10.14763/2024.4.1810
摘要：人工智能生成的内容在人们生活中的出现越来越多，而能够有效浏览和区分此类内容的重要性与透明度有着内在联系，我们的研究重点是透明度，我们通过评估《人工智能法案》第 50 条来研究这一概念。本文呼吁采取行动，在指定《人工智能法案》的透明度要求时考虑最终用户的利益。它侧重于一个特定的用例——媒体组织在生成人工智能的帮助下制作文本。我们认为，目前的形式下，第 50 条留下了许多不确定性，并且有可能在保护自然人免受操纵或赋予他们采取保护行动的权力方面做得太少。本文结合文献和调查数据分析（基于代表荷兰人口的样本），就《人工智能法案》透明度义务的实施提出了具体的政策和监管建议。其主要目的是回答以下问题：如何协调《人工智能法案》适用于人工智能生成的数字新闻文章的透明度规定与新闻读者对操纵和赋权的看法？
LUCAS RAMANATHAN、Pia 等人。瑞士卫生保健专业人员对疫苗接种培训的兴趣：一项定量调查。刊于：国际期刊
1 瑞士巴塞尔州立大学医学与传染病服务系，Bruderholz，2 瑞士巴塞尔大学，巴塞尔，3 瑞士巴塞尔药物护理研究组，4 瑞士卢加诺瑞士意大利大学公共卫生研究所和传播与公共政策研究所，5 瑞士巴塞尔瑞士热带和公共卫生研究所 (Swiss TPH)，6 瑞士巴塞尔大学医院妇产科，7 瑞士伯尔尼瑞士护士协会，8 瑞士苏黎世大学流行病学、生物统计学和预防研究所，苏黎世，9 瑞士苏黎世瑞士公共卫生学院，10 瑞士弗里堡 HFR 医院儿科综合儿科中心，弗里堡，11 瑞士弗里堡大学科学与医学学院， 12 瑞士日内瓦大学社会学系社会学研究所
2025-2030 Stragic钢琴
学生人数趋势17远程信息大学的现象17国家和国际学生流动性17维度和培训类型提供18培训和学生社区的培训18研究生培训20培训20米兰州立大学的学生流动性21米兰大学的学生流动性21国际协定网络国际协议网络为学生提供21人为21人类资源和个人资源之间的服务权22人与个人资源的服务权22 23个个人资源和个人资源之间的人群和个人资源23个个人人群。教授/研究人员23州道与可持续性25普通资金基金26研究研究27 Horizon Europe（2021-2027）（2021-2027）：国家公路的结果28创新联盟和合作的合作伙伴关系28研究活动29第三任务和技术转移30周期性认可31访问了31次研究31年3月31日的质量，31年度的质量，即31级别的质量。
通过语音情感识别和视频面部表情分类进行基于人工智能的癌症疼痛评估 Marco Cascella 1、*、Francesco Cutugno 2、Fabio Mariani 2、Vincenzo Norman Vitale 2、Manuel Iuorio 2、Arturo Cuomo 3、Sabrina Bimonte 3、Valeria会计 1 ，Francesco Sabbatino 1 ，Alfonso Maria Ponsiglione 2 ，Jonathan Montomoli 4 ，Valentina Bellini 5 ，Federico Semeraro 6 ，Alessandro Vittori 7 ，Elena Giovanna Bignami 5 ，Ornella Piazza 1
摘要 有效评估癌症疼痛需要对构成疼痛体验的所有组成部分进行细致的分析。实施自动疼痛评估 (APA) 方法和计算分析方法，特别关注情感内容，可以促进对疼痛的彻底描述。所提出的方法转向使用语音记录中的自动情感识别以及我们之前开发的用于检查疼痛面部表情的模型。对于训练和验证，我们采用了 EMOVO 数据集，该数据集模拟了六种情绪状态（大六）。由多层感知器组成的神经网络在 181 个韵律特征上进行了训练以对情绪进行分类。为了进行测试，我们使用了从癌症患者收集的访谈数据集并选择了两个案例研究。使用 Eudico Linguistic Annotator (ELAN) 6.7 版进行语音注释和连续面部表情分析（得出疼痛/无痛分类）。情绪分析模型的准确率达到 84%，所有类别的精确度、召回率和 F1 分数指标都令人鼓舞。初步结果表明，人工智能 (AI) 策略可用于从视频记录中连续估计情绪状态，揭示主要的情绪状态，并提供证实相应疼痛评估的能力。尽管存在局限性，但提出的 AI 框架仍表现出整体和实时疼痛评估的潜力，为肿瘤环境中的个性化疼痛管理策略铺平了道路。临床试验注册：NCT04726228。
Crovalimab-akkz (PiaSky™) 医疗福利药物政策通知
2025 年 2 月：标准变更：增加了以下两项试验和失败的要求：iptacopan (Fabhalta)、pegcetacoplan (Empaveli)、ravulizumab-cwvz (Ultomiris)。政策通知于 2024 年 12 月 2 日发布，生效日期为 2025 年 2 月 1 日。2025 年 1 月：编码变更：将 HCPCS 代码 J1307 添加到剂量参考表中，自 2025 年 1 月 1 日起生效；删除 C9399、J3490 和 J3590，有效期为 2024 年 12 月 31 日。根据编码单位定义调整最大单位，以提高清晰度。2024 年 9 月：发布原始医疗政策标准。
补体抑制剂 – PiaSky
使用说明 以下承保政策适用于 Cigna 公司管理的健康福利计划。某些 Cigna 公司和/或业务线仅向客户提供使用情况审查服务，并不作出承保决定。对标准福利计划语言和承保决定的引用不适用于这些客户。承保政策旨在为解释 Cigna 公司管理的某些标准福利计划提供指导。请注意，客户的特定福利计划文件 [团体服务协议、承保证明、承保证书、计划概要 (SPD) 或类似计划文件] 的条款可能与这些承保政策所依据的标准福利计划有很大不同。例如，客户的福利计划文件可能包含与承保政策中涉及的主题相关的特定排除条款。如果发生冲突，客户的福利计划文件始终优先于承保政策中的信息。在没有控制联邦或州承保要求的情况下，福利最终由适用福利计划文件的条款决定。在每个特定情况下，承保范围的确定都需要考虑 1) 服务日期生效的适用福利计划文件的条款；2) 任何适用法律/法规；3) 任何相关附属源材料，包括承保政策；4) 特定情况的具体事实。每个承保请求都应根据其自身情况进行审查。医疗主任应运用临床判断并酌情做出个人承保范围决定。承保政策仅与健康福利计划的管理有关。承保政策不是治疗建议，绝不能用作治疗指南。在某些市场，委托供应商指南可用于支持医疗必要性和其他承保范围确定。
curriculum vitae -Centro E. Piaggio -unipi
2023 King-Sun Fu纪念馆最佳IEEE机器人纸奖 - 荣誉提及“像Pro 2.0一样掌握它：一种数据驱动的方法，利用Ba-SIC形状分解和人类数据来掌握未知物体” Bicchi和Manolo Garabini第39卷，第5期，第4016-4036页，2023年10月。
rp1m：用于钢琴的大型运动数据集，与双人灵巧的机器人手
摘要：将机器人手赋予人类水平的灵活性是一个长期的研究目标。bimanual机器人钢琴演奏构成了一项任务，该任务构成了动态任务所挑战的任务，例如快速产生同时精确的动作，并且较慢但触及率丰富的操纵问题。尽管基于强化的学习方法在单个任务中表现出了令人鼓舞的结果，但这些方法在多首歌的环境中挣扎。我们的作品旨在缩小这一差距，从而为机器人钢琴演奏而启用模仿学习方法。为此，我们介绍了100万（RP1M）数据集的机器人钢琴，其中包含比起一百万个轨迹的双人机器人钢琴弹奏运动数据。我们将手指放置作为最佳运输问题，因此可以自动注释大量未标记的歌曲。基准测试现有的模仿学习方法表明，这种方法通过利用Rp1m⋄来达到有希望的机器人钢琴弹奏性能。