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在英国两剂Chadox1 NCOV-19或BNT162B2后，七剂与第三剂量助推器持续的免疫原性持续存在：COV-BOOST试验的三个月分析。
xinxue li 1，＃，2，∗，∗，2，Maric Foot Hardahl 14，John Haguney 15，Alexander Housing A. Van A. Klauw Ran 16，Jothan Kowk，21，Patrick Moore 22，Mehmoud Mugal 6，Oama F Muppdi 5，Oama F Muppdi 5，Holloladay 23，Orod。 26，Daniel Pan 26，Thome Rampling 18，Rabben Saik 2，Stephen说2，Soena Search； Supassa的Pypse 9，Emma C Tomson 15，29，Chard 23，Chart C. Red 2，Susa，Jonathan S Dneyen-Van-Tem 32，Cornelius Cornelius 4，＃Date Dnape 1，5，Saul N Faust 2，Saul 2，Saul 3，Saul 3，Saul 3，Saul 3，Saul 3，
2023 Terahertz科学技术路线图
Leitenstorfer 1，Andrey S Mosquenk 2，Tobias CampFrath 3，4，第8号，Dmitry Turchinovich，Tanaka 10，Tanaka 10，Andrea G Markelz 11，17，Peter Uhd Jepsen，26 ，Xiaobang Shang John Cunningham 22， *
脱莫普拉金基因变异载体中心律失常风险分层的新颖工具
Cannie 4，Nisha A. Glotra 1，Chary Cappeletto 6，Christian Medo 7，Ardan M. Saguner 8，Firat Duru 8，Robyn J. Hylind Cadri-Tourigny 11，Maddalena 12，Maddalena 12，Elena Biagini Giulio Count 17，Claudio Tondo 18:19 25,26，Giovanni Perette 27，Matthew Taylor 7，Luisa Master 7，Arthur Wilde 33.34：2.35‡2.35‡。Perry Elliot 4，Perry Elliot 4，Hugh Calkins 1，Katherine C. Wu 1和Cynthia A. James1¶
中低收入国家对 COVID-19 疫苗的接受度及提高接种率的建议
Authors: Julio S. Solís Arce, Shana S. Warren, Niccolò F. Meriggi, Alexandra Scacco, Nina McMurry, Maarten Voors, Georgiy Syunyaev, Amyn Abdul Malik, Samya Aboutajdine, Opeyemi Adeojo, Deborah Anigo, Alex Armand, Saher Asad, Martin Atyra, Britannia Aug, Manchester, Ashbourg yesiga, Antonella Bancalari, Martina Björkman Nyqvist, Ekaterina Borisova, Constantin Manuel Bosancianu, Magarita Rosa Cabra García, Ali Cheema, Elliott Collins, Filippo Cuccaro, Ahsan Zia Farooqi, Tatheer Fatima, Mattia Fracchia, Mery Len Gallo, Andrea Guaria, Alia Sofia, Hami , Sellu Kallon, Anthony Kamwesigye, Arjun Kharel, Sarah Kreps, Madison Levine, Rebecca Littman, Mohammad Malik, Gisele Manirabaruta, Jean Léodomir Habarimana Mfura, Fatoma Momoh, Alberto Mucauque, Imamo Mussa, Jean Aime Nsabimana, Isaac Ochira, Mariana Ochira, Julia Oudrami go, Touba Bakary Pare, Melina R. Platas, Laura Polanco, Javaeria Ashraf Qureshi, Mariam Raheem, Vasudha Ramakrishna, Ismail Rendrá, Taimur Shah, Sarene Eyla Shaked, Jacob N. Shapiro, Jakob Svensson, Ahsan Tariq, Achille Miwana Tchibo, Hamid Trigno, Bhardi, Trive not, Pedro C. Vicente, Laurin B. Weissinger, Basit Zafar, Baobao Zhang, Dean Karlan, Michael Callen, Matthieu Teachout, Macartan Humphreys, Ahmed Mushfiq Mobarak & Saad B. Omer. Laura Burke、Luciana Debenedetti、Julia Liborio、Jeffrey Mosenkis 和 Emilie Yam 对本文做出了贡献。
州长理事会
成员在场：Bryan Ingleby主席Sarah Peacey公众公开：Bracknell＆Wokingham（首席州长）Jacquie Baker公共公开：Rushmoor Rahul Chauhan工作人员：Wexham Park医院Catherine Del Campo的利益相关者：Bracknell Forest，Bracknell Forest，Slough and Winksor and Maidenhead Ellise Coumply Michael Elliss：哈特（Hart）和东汉普郡约翰·林赛（John John Lindsay）公众：布拉克内尔（Bracknell Forest and Wokingham and ani Magill）公众：南卡金林郡安迪·曼塞尔（South Buckinghamshire Andy Mansell）公众：萨里·希思（Surrey Heath and Runnymede udsh udesh Naidoo）工作人员：弗里姆利公园医院（Frimley Park Naidoo）：弗里姆利公园医院穆罕默德·库雷希希（Muhammad Qureshi韦弗利（Waverley）和沃克（Woking Barbara）的故事公开：温莎（Windsor）和梅登黑德（Robin）罗宾·伍德（Robin Wood）公开：温莎和梅登黑德（Windsor and Maidenhead非执行董事加里·麦克雷（Gary McRae）非执行董事约翰·韦弗（John Weaver）非执行董事杰基·韦斯特维（Jackie Westaway）非执行董事维多利亚·库珀（Victoria Cooper）助理公司秘书（MINSED）DARYL LUCHMAYA公司事务总监Carol Deans Carol Deans通讯和订婚总监Laura Hawksfield劳拉·霍克斯菲尔德（Laura Hawksfield）订婚萨拉·沃尔德隆（Laura Hawksfield）副总监萨拉·沃尔德隆（Laura）欢迎并为缺席而道歉。主席开放了会议，并欢迎所有在场的人。b。对缺席的缺席表示歉意，这是从芭芭拉（Barbara）的故事和查理·佐拉布（Charlie Zorab）那里得到的。董事会的歉意是吉姆·海本（Jim Hayburn），蒂姆·霍（Tim Ho）和约翰·莱尔（John Lisle）。对珍妮特·鲁宾（Janet Rubin）的道歉已与主席达成一致。
samartha brahmbhatt
指导出版物1。“针对目标投掷的最终效力者的识别和学习控制” - Hasith Venkata Sai Pasala，Nagamanikandan Govindan和Samarth Brahmbhatt，IEEE Robotics and Automation and Automation Fetters，第1卷。9，不。11，pp。9558-9564，2024年11月2。“ Imagine2Servo: Intelligent Visual Servoing with Diffusion-Driven Goal Generation for Robotic Tasks ” - Pranjali Pathre, Gunjan Gupta, M. Nomaan Qureshi, Mandyam Brunda, Samarth Brahmbhatt , and K. Madhava Krishna, IEEE/RSJ International Conference on Intelligent Robots and Systems (IROS) 2024 3.“ OpenBot-Fleet：与真实机器人进行集体学习的系统” - MatthiasMéuller，Samarth Brahmbhatt，Ankur Deka，Ankur Deka，Quentin Leboutet，David Hafner和Vladlen Koltun和Vladlen Koltun，国际机器人和自动化（ICRA）2024 4。“偷偷摸摸的人：偷偷摸摸的声学本地化” - 孟尤杨，帕特里克·格雷迪，萨玛斯·布拉姆布哈特，Arun Balajee Vasudevan，Charles C. Kemp，Charles C. Kemp和James Hays，Inter-National-National-National-National-National-National-National-inter-National-inter-National-national-inter-National-national-of Robotics and Automation and Automation（ICRA）20224 5。“基于触觉的对象插入政策的零射击” - 萨玛斯·布拉姆·伯特（Samarth Brahmbhatt），安卡尔·德卡（Ankur Deka），安德鲁·斯皮尔伯格（Andrew Spielberg）和马蒂亚斯·米勒（MatthiasMéuller），国际机器人和自动化会议（ICRA）2023 6。“压力之间：估算单个RGB图像的手压力” - 帕特里克·格雷迪，昌昌唐，萨玛斯·布拉姆·Bhatt，克里斯托弗·D·特里克，陈德·沃恩，詹姆斯·海斯，詹姆斯·海斯和查尔斯·肯普，欧洲计算机视觉会议（ECCV）2022（ORAL）7。“对软机器人抓手的视觉压力估计和控制” - 帕特里克·格雷迪，杰里米·A·柯林斯，萨玛斯·布拉姆·布拉特，克里斯托弗·D·特·特维格，昌昌唐，詹姆斯·海斯和查尔斯·C·坎普，IEEE/RSJ IEEE/RSJ国际智能机器人与系统（IROS）（IROS）2022 8。“联系人：优化联系以提高抓地力” - 帕特里克·格雷迪，郑昌，明·沃，克里斯托弗·D。“联系人：带有物体接触和手动姿势的grasps的数据集” - 萨马斯·布拉姆·汉特（Samarth Brahmbhatt），昌昌唐（Chengcheng Tang），克里斯托弗·D·特克格（Christopher D. Twigg），查尔斯·C·肯普（Charles C.“走向无标记的抓握捕获” -Samarth Brahmbhatt，Charles C. Kemp和James Hays，AR/VR计算机视觉的第三次研讨会，CVPR 2019 11.“ ContactGrasp：来自接触的功能性多手指掌握综合” - Samarth Brahmbhatt，Ankur Handa，James Hays和Dieter Fox，IEEE/RSJ国际智能机器人和系统国际会议（IROS）2019
chatgpt，大型语言模型和法律
1。See generally Alec Radford, Jeff Wu, Rewon Child, D. Luan, Dario Amodei & I. Sutskever, Language Models Are Unsupervised Multitask Learners (2019) (unpublished manuscript), https://d4mucfpksywv.cloudfront.net/better-language-models/language-model s.pdf [https://perma.cc/7tud-38j5]; Long Ouyang, Jeff Wu, Xu Jiang, Diogo Almeida, Carroll L. Wainwright, Pamela Mishkin, Chong Zhang, Sandhini Agarwal, Katarina Slama, Alex Ray, John Schulman, Jacob Hilton, Fraser Kelton, Luke Miller, Maddie Simens, Amanda Askell, Peter Welinder, Paul Christiano, Jan Leike &瑞安·洛（Ryan Lowe），培训语言模型遵循人类反馈的指示4，2022）（未出版的手稿），https://arxiv.org/pdf/2203.02155.pdf [https://perma.cc/myf8-28l9]。2。See Muhammad Usman Hadi , Qasem Al Tashi, Rizwan Qureshi, Abbas Shah, Amgad Muneer, Muhammad Irfan, Anas Zafar, Muhammad Bilal Shaikh, Naveed Akhtar, Jia Wu & Seyedali Mirjalili, Large Language Models: A Comprehensive Survey of Its Applications, Challenges, Limitations, and Future前景（2023年12月7日）（未发表的手稿），https：//www.semanticscholar.org/paper/large-language-models%3a-a-a-comprehensial--comphermiss--compherive--susporment-of-hadi-tashi/24de-tashi [https://perma.cc/fl y8-zd2p]。3。请参阅OpenAI，GPT-4技术报告（3月1，2024）（未发表的手稿），https://arxiv.org/abs/2303.08774 [https://perma.cc/m5vx-tjlt]。4。“理解”一词在引用中，因为不给这些AI系统化拟人化并不意义地暗示它们具有类似于人类的认知能力。5。6。L. R EV。L. R EV。相反，正如本文强调的那样，LLM AI系统通过统计近似来获得其智能观察结果。确实，他们通常能够产生非常准确和类似人类的反应，但目前，他们很可能不会以与人类认知理解相当或类似的方式“理解”人类语言。因此，在这种情况下，“理解”可以被认为是说这些模型产生的统计输出在鉴于输入的响应范围内，并且经常近似于一个类似位置的人，他们确实理解了认知水平上的输入，会产生响应。即使这种产生响应迅速且显着的人类输出的能力是显着的，但考虑到当前AI模型的工作方式，人们必须注意不要暗示类似人类的认知。OpenAi，介绍ChatGpt：对话的优化语言模型，o Pen AI：B日志（2022年11月30日），https：//openai.com/blog/chatgpt [https://perma.cc/8qwz-7nky]。Daniel Schwarcz和Jonathan H. Choi，《律师的AI工具：实用指南》，108 M Inn。h eadnotes 1，1（2023）;乔纳森·H·乔（Jonathan H.
2024 年萨根夏季研讨会远程参与者（截至 2024 年 7 月 29 日）
Jigyasu（阿加尔塔拉国家技术学院） Nirupama（海得拉巴大学） Sachin（GURU JAMBHESHWAR 科技大学） Akashram。 （Dwarkadas J Sanghvi 工程学院） Amarnath。 （IISER Mohali）Archi。 （贾坎德邦博卡罗普斯罗的 Jhabbu Singh 纪念学院） KHUSHI。 （旁遮普大学，昌迪加尔）沙龙。 (印度哈里亚纳邦中央大学) vanshika （PSG艺术与科学学院，印度泰米尔纳德邦-641014）Abnav AB（科钦科学与科技大学）Ansiya Abdulazeez（卡鲁特大学Bovas University）Bovas Abraham（ST。BerchmansCollege） E Agarwal（Sardar Patel技术研究所）Agarwan的房屋（Bloom LLC）Keshav（印度技术研究所Indore）Manik Aggarwal（Agartala国家技术研究所）Stan工程和应用科学研究所，巴基斯坦，巴基斯坦）Khansa Ahmad Quraysh（Maryam）艾奥尔·维沙尔·艾尔（Ahore）（印度科学教育研究所Thiruvananthapuram（ISERTVM），最重要的是了解世界上最大的雪花（I AICATE-UNSJ）SHAH NAWAZ ALI（NA）TAMSI ALI（NA）TAMSI ALI（NA）TAMSI ALI（NA）TAMSI ALIA（NA）ALLADA（NA） AH（尼日利亚乔斯大学）Rillck Amom RN-北加州大学（加利福尼亚大学圣塔芭芭拉大学）拉米亚·阿纳斯·阿里斯纳（University of Arizona） Eco Astrohoomy Inc）AlexandreAraújo（CRAAM）
使用...的光伏系统最大功率点跟踪
首先，我要对我的论文导师 Ramon Vilanova i Arbos 教授表示深深的谢意和赞赏，感谢他在我攻读博士学位期间给予的宝贵支持、专业指导和评论。他的耐心和热情极大地鼓舞了我，使我克服了最困难的时期并完成了最后阶段。在我沮丧和离开任务时，他给了我全力的精神支持，让我继续我的研究工作。我特别感谢我之前的导师 Asier Ibeas 博士，他不仅在开始时管理我的研究活动，而且在我与他合作之前一直指导和鼓励我的创新想法。我必须提到之前的博士生协调员 Gary Junkin 教授，在我处于非常关键的阶段并且犹豫不决是否继续在 UAB 进行研究时，他支持、讨论并解决了我的博士录取问题。我还想进一步向我国家的资助机构巴基斯坦伊斯兰堡国立科技大学 (NUST) 表示衷心的感谢，感谢他们根据教师发展计划资助我在西班牙攻读博士学位。我非常感谢 Engr Kamran Akhtar（NUST 人力资源开发部副主任）的善意，并在我出国留学期间不时为我提供帮助。我要特别感谢 NUST 电气工程计算机科学学院 (SEECS) 的 Ammar Hassan 博士（当地主管），感谢他能够随时回复我的邮件
使用 3-D 深度学习模型进行大规模脑功能网络整合以辨别自闭症
目前，自闭症谱系障碍的诊断主要依靠临床医生的症状和行为来判断。但这些方法要求医生具备很高的专业知识，且诊断结果容易受到医生的主观性影响。为了寻找更客观的生物标志物来识别自闭症谱系障碍，许多研究者致力于从遗传学、表观遗传学、身体代谢和神经影像学等角度寻找有效的生物标志物（ Goldani et al., 2014 ）。神经影像学被认为是一种很有前途的非侵入性技术，可以揭示人脑的潜在模式。利用结构磁共振成像（sMRI）、功能磁共振成像（fMRI）和正电子发射断层扫描（PET）等技术，可以将人脑建模为一个复杂的系统，各个区域执行不同的结构和功能。先前的神经影像学研究表明，在神经或精神疾病人群中，大脑的结构和功能连接都会发生交替（ Mueller et al., 2013 ）。在各类检查方法中，fMRI，尤其是记录血氧水平依赖性 (BOLD) 信号变化的静息状态 fMRI (rs- fMRI)，已广泛用于研究阿尔茨海默病 (Qureshi et al., 2019b)、精神分裂症 (Yan et al., 2019) 和 ASD (Abraham et al., 2017) 等精神疾病。功能性磁共振成像数据以高维 (∼ 100 万) 的 4 维矩阵格式组织，包含空间和时间信息。这使得直接利用原始数据作为分类算法的输入成为一项艰巨的任务。为了解决数据的高维性，已经提出了许多降维技术 (Abdi and Williams, 2010; Suk et al., 2015; Soussia and Rekik, 2018)。一些人没有使用原始 fMRI 数据，而是提出了脑功能网络分析来描述感兴趣区域 (ROI) 之间的“关系”。基于脑血流会刷新脑各区域的神经活动这一事实，对功能连接 (FC) 进行建模有助于理解精神障碍的神经基础 (Lindquist, 2008)。最常用的 FC 模型是 Pearson 相关性，可以使用两个脑区之间的 BOLD 信号来计算。脑功能网络 (BFN) 是根据图谱预先定义的所有位置的 FC 强度构建的。BFN 构建方法明确将维数从 4 维降低为 1 维向量。许多机器学习 (ML) 方法已成功用于与 ASD 相关的改变的 BFN 的自动分类 (Uddin 等人，2013；Abraham 等人，2017)。一些方法采用稀疏方法，通过在损失函数中添加额外的稀疏正则化项（例如，Lasso（Tibshirani，1996）或Elastic Net（Zou and Hastie，2005））来实现隐式降维。然而，常用来描述 ROI 之间 FC 的相关性仅捕捉线性关系，不适合表征高阶或非线性特征（Shojaee et al., 2019）。此外，将数据折叠成特征向量（向量化）会丢弃脑区的空间信息（Kong et al., 2019）。此外，传统的分类算法，如支持向量机（SVM）（Cortes and Vapnik, 1995）、随机森林（Liaw and Wiener, 2002）和朴素贝叶斯（Rish, 2001）属于浅层分类