XiaoMi-AI文件搜索系统
World File Search SystemProfiles
2024教师资料
内森·亚历山大（Nathan Alexander），博士学位………………………………………………………………1达伦·伯纳尔（Darren Bernal），博士……………………………………………………………………..2萨布丽娜·埃文斯，博士……………………………………………………………….5 J. Reese Faust，LL.M.，Ph.D。 ………………………………………………………………………………………………………………硕士……………………………………………………………………………………………………………… ………………………………………………………………………………………………………………………………………………………………………………………………………… …………………………………………………………………………………………………………………………
葡萄糖度功能曲线优于传统连续葡萄糖监测指标
涉及健康和糖尿病种群的临床研究。但是，有效利用CGM概况的高时间分辨率仍然是一个重大挑战。已提出了许多指标，例如时间范围的指标和葡萄糖可变性度量，但证据表明这些指标忽略了glu-Cose动态稳态的关键方面。作为一种替代方法，本文探讨了葡萄糖度指标在捕获glu-cosos动力学时的临床价值（特别是CGM时间序列的速度和加速度），这是预测长期葡萄糖结果的新生物标志物。我们的结果表明，与传统的非CGM和CGM Glucose Biomarkers相比，在五年和八年的五年和八年中，在预测糖基化血红蛋白（HBA1C）和空腹血浆葡萄糖（FPG）方面，超过20％的信息获得了20％。这些发现强调了纳入更复杂的CGM功能指标的重要性，例如葡萄糖度方法，以完全捕获跨不同时间尺度分辨率的连续葡萄糖波动。关键字：葡萄糖动力学；连续葡萄糖监测数据；葡萄糖代谢；功能数据分析。
医疗学生跨文化敏感性的概况
目标：我们旨在探索医疗保健学生的间歇性敏感性概况及其与您的关系，以开发有效的教育方法，以促进非歧视性患者护理。方法：我们进行了一项横断面问卷研究，涉及匈牙利的508国际（n = 100）和Lo-cal（n = 408）的医疗保健学生，可通过便利抽样。调查包括人口统计学，界面灵敏度量表和人际反应性。我们应用潜在概况分析以识别不同的灵敏度概况并使用多项式逻辑回归来估计几个背景变量在概况组成员身份上的预测能力。结果：出现了一个四核解：“跨文化上的范围”（n = 241），“跨文化不确定”（n = 76），“跨文化敏感”（n = 132）和“跨文化上拒绝”（n = 54）。模型（R 2 = 0.123; P = 0.001）表明，PSY-CHOLICY MADIO倾向于预测“不确定”组
机器学习模型，用于预测基于微生物组概况的传染病的易感性
人类微生物组包括居住在身体不同部位的微生物的复杂生态系统，在维持健康和决定疾病脆弱性方面起着非常重要的作用。根据微生物组的连续生成数据，对疾病风险预测的使用正在发展。机器学习提供了一种非常强大的方法，因为它具有处理复杂和高维数据的能力。在这篇研究文章中，作者通过微生物组概况概述了随机森林，支持向量机和神经网络机器学习模型的效率。本综述提供了对最近在过去发布的各种研究的全面概述，这些研究将这些机器学习技术用于微生物组数据分析。它进一步评估了每个模型捕获微生物组的内在复杂性和可变性的程度，这是准确预测疾病的关键。此外，这篇评论强调了功能选择和数据预处理在增强机器学习模型的性能中的重要性。通过选择最相关的功能并正确预处数据，可以训练更好的模型，从而做出更好的预测。我们的结果为机器学习模型提供了预测对传染病的敏感性的巨大潜力，同时表明确实有进一步改善的潜力。多组分数据集成应增加预测能力 - 将微生物组数据与其他类型的生物学信息结合起来。模型可解释性对于增强临床医生对词典的理解和信任至关重要，这对于将这些工具成功整合到真正的个人医疗保健方面至关重要。
简历 DARREN HEDLEY - UCalgary 简介
水资源安全、环境保护和气候变化适应、加强社区机构和国家政策、性别、基于权利的方法、现金和代金券模式以及知识管理。指导一家大型国际非政府组织 13 个国家办事处的区域项目和项目质量，指导一个国家办事处。管理和监督营养和健康促进、儿童权利和性别规划、艾滋病毒/艾滋病支持、粮食安全、金融服务、农业和自然资源管理、灾害应对和减灾方面的项目。培训：大学发展研究兼职讲师。创建课程并讲授环境与发展、性别与发展、全球发展概论等课程，广泛借鉴实地经验和全球南方国家的声音。● 技能：定性和定量监测和评估、社会分析、研究方法、实地工作
CSRM 研究人员简介
• Aleshin-Guendel, S. 和 Steorts, R. 正在出版。“监控收敛诊断以进行实体解析”，《统计及其应用年鉴》。 • Aleshin-Guendel, S.、Sadinle, M. 和 Wakefield, J. 正在出版。“识别假设在人口规模估计中的核心作用”（附讨论），《生物识别》。 • Aleshin-Guendel, S. 和 Sadinle, M. 正在出版。“用于记录链接和重复检测的多文件分区”，《美国统计协会杂志》。 • Msemburi M、Karlinsky A、Knutson V、Aleshin-Guendel S、Chatterji S 和 Wakefield J. 2023.“世界卫生组织对与 COVID-19 大流行相关的超额死亡率的估计。”《自然》，613 (7942)，130-137。 • Kuntson, V.、Aleshin-Guendel, S.、Karlinsky, A.、Msemburi, W. 和 Wakefield, J. 2023。“估计 COVID-19 大流行期间的全球和国家特定超额死亡率”，《应用统计年鉴》，17(2)，1353-1374。• Aleshin-Guendel, S.、Lange, J.、Goodman, P.、Weiss, N. 和 Etzioni, R. (2021)。“一种减少癌症风险预测研究中检测偏差的潜在疾病模型”，《评估与健康职业》，44 (1)，42-49。
Yujie Men -UCR概况 - 加利福尼亚大学，河滨大学Yujie Men -UCR概况 - 加利福尼亚大学，河滨大学
➢ NSF: A BioFoundry for Extreme & Exceptional Fungi, Archaea and Bacteria (Ex-FAB) (Senior personnel, 2024 – 2030) ➢ SERDP: Screening, Design, and Optimization of Novel Biocatalysts for C-F Bond Cleavage of Per- and Polyfluoroalkyl Substances (PI, $1,058,539, 2024 – 2028, Project No.：ER23-0225）➢NSF-ECS：CAS：对生物核酸化 - 氯氟烷基物质的机械理解（PI，600,000美元，2024 - 2024 - 2027年，奖励号，奖励>：2404351）➢USEPA：可伸缩的催化和辅助技术，用于有效的氢氟碳破坏（Co-Pi，PI：Fudong Liu：Fudong Liu，UC，UC，Riverside，Riverside，2024 - 2029）➢使用PA：使用PFA与PFA相关的PFA和MITAGE-PFAS的污水处理和污水处理（Co co efflus-efflus-files in Co efflus-efflus in Co.-pie co offlus-fipi efflus offlus ofsove（ pi：韦伊郑，伊利诺伊大学乌尔巴纳 - 香槟分校，2024年至2027年）➢USDA：囊泡相关的抗生素耐药性基因：对农业水重复使用抗生素抗生素抗生素细菌的命运，转移和贡献：2024-67019-42681）➢USEPA：一项多层研究，旨在建立可归因于市政废水和生物固体的地表水中AMR的风险评估框架（Co-Pi，PI：pi：xu li：xu li，内布拉斯加州大学，内布拉斯加州大学，2024 - 2027年的tracker tracser crockerterperter， “永远的化学品”的生物催化降解（Co-Pi，Pi：Chao Zhou，Geosyntec，奖励号24C0020，2024-2025）➢USDA-NIFA-AFRI：使用多层生物炭的抛光技术来缓解灌溉农业中的抗菌抗药性2023-68015-39269，2023-2027）➢SERDP：使用基于活性的基于活性的基于活性的PFA前体和PFA的生物转化速率估计，PFAS前体和PFAS序列化的生物量序列化估计估计微生物生物量（co-pi，abl）（co-pi：jacob chuy＆jaley chuy＆jaley＆jaley＆jaley＆jaley＆jaley＆jaley， ER23-3796，2023-2025）➢SERDP：使用原位缩影评估AFFF的地下水中的多氟烷基物质转化（Co-Pi，Pi：John Xiong：John Xiong，Haley＆Aldrich，Inc.在AFFF IMPACT的土壤和地下水中，有毒性的氧化过渡区。（Co-Pi，Pi：D。Wang，ER23-3620，2023-2027）➢NSF：Erase-PFAS：具有高度极化的氧化还原环境的可调真空 - 硫化物辐射系统，用于处理per和多氟烷基物质。（Co-Pi，Pi：H。Liu，奖励编号：2131745，2022-2024）➢NSF-Career：在非抗生素微量造影剂暴露下对抗生素抗性的加速出现和传播的系统理解。（PI，奖励编号：2045658，2021-2026）➢NIEHS：协同物质 - 微生物界面的更快，更深和耐耐空气的还原性去呼其相。（Lead Pi，Pi：C。Liu，奖励编号：R01ES032668，2021-2025）➢USDA-NIFA：农业环境中人为引起人为诱导的抗菌抗性的风险。（Co-Pi，Pi：Ashworth，赠款编号：2021-68015-33505，2020-2024）➢SERDP：还原性脱氟化微生物的识别，表征和应用。
AI心理计量学：通过心理计量学库存评估大语言模型的心理概况
近年来，大型语言模型（LLM）一直在处理不断增加的人类生成的数据。语言的神经模型，例如手套（Pennington等，2014），Bert（Devlin等，2019），GPT-2（Radford等，2018），Xlnet（Yang等，2019），Roberta（Roberta（Y. Liu等，2019），2019年），Bart（Lewis et al。在社会相关性的几种应用中的变革作用。各种作者将这些模型称为“基础模型”（Bommasani等，2021; Ribeiro等，2020），强调了它们为将来可以对许多不同的应用程序域和任务进行精心调整和适应的通用计算系统提供了通用的基础。此类应用程序的示例包括
奥福特航空展 - 表演者简介...
犀牛演示队展示了美国海军 F/A-18F 超级大黄蜂（绰号“犀牛”）的机动性、多功能性和威力。这个绰号的由来是为了在舰载作战中区分更大、更强大的超级大黄蜂和更小、最初的“传统”大黄蜂。超级大黄蜂已在美国海军服役二十多年，通过不断升级和现代化，这种多用途舰载飞机继续在空对空和空对地领域表现出色。在演示过程中，机组人员将体验近八倍的重力，加速到 750 英里/小时的速度，并展示 F-18 令人难以置信的机动能力。海军飞行员在训练和战斗中执行空对空和空对地任务时使用了许多所见的动作。