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桑格生命树Hmw DNA碎片：li pacbio
该协议描述了使用diaganodeMegaruptor®3的植物Magattract v.3或植物Magattract V.4植物Magattract V.4植物Magattract V.4植物Magattract V.4植物Magattract v.4使用iaganodeMegaruptor®3的生命HMW DNA提取方案的片段化。此过程对于从生命之树计划所涵盖的所有分类组中的DNA提取物中清除和较短的片段去除非常有效，DNA剪切成平均片段大小范围为12-20 kb。但是，高度浓缩或粘性样品具有挑战性。该协议的输出是剪切的DNA，可以用手动或自动化的SPRI协议针对碎片的DNA清除。该协议改编自Sanger Life Tree HMW DNA片段：Pacbio Hifi的diaganodeMegaruptor®3，以处理由Sanger Life Tree HMW DNA提取的样本HMW DNA提取：自动化MagAttract v.2，自动化植物Magattract V.3，自动化工厂Magattract V.3和自动化工厂Magattrack V.4协议。
生命的桑格树碎片DNA清理：手动SPRI
使用sanger of Life of Life HMW DNA碎片剪切的DNA：DIAGENODEMEGAUPTOR®3用于PACBIO HIFI协议，使用0.6倍Ampure PB珠与DNA体积的比例。对于使用生命的Sanger树剪切的DNA HMW DNA碎片：DIAGENODEMEGAUPTOR®3用于LI PACBIO协议，使用1倍Ampure Pb珠与DNA体积的比例。对于使用生命的Sanger树剪切的DNA HMW DNA碎片：用于ULI PACBIO协议的G-Tube，使用0.6倍AMPURE PB珠与DNA体积的比例。为了允许执行QC并满足Sanger进行测序的内部需求，在步骤13中添加了49 µL的EB（3 µl为QC，45.4 µL用于测序），但是可以使用任何数量的EB缓冲液来洗脱剪切的DNA。
桑格生命之树HMW DNA碎片：Covaris g- ...
本协议描述了通过生命HMW DNA提取方案制备的样品中的HMW DNA的离心介导的HMW DNA片段化。该协议使用Covaris g-tube产生8–10 kb尺寸范围的片段。剪切的DNA适用于下游长读取测序，包括超低输入（ULI）库制备后的PACBIO测序。这个过程对于生命树计划中所有分类学组的DNA提取物非常有效。该协议的输出是剪切的DNA，可以使用手动或自动SPRI协议将其针对碎片的DNA清除。
桑格生命之树HMW DNA提取：手动magAttract
该方案描述了从多种不同物种的多个不同组织样品中手动提取HMW DNA，不包括植物和真菌，用于使用Qiagen MagAttract HMW DNA提取试剂盒进行长阅读测序。此过程对于生命之树计划所涵盖的各种分类群体都是有效的。该方案对于组织可用性有限的样品特别有用，因为它始终从这些较小的样品中产生的DNA比等效的自动化方法更多。The output of this protocol is HMW DNA, which depending upon yield and the genome size of the species, can be directed towards HMW DNA Pooling, HMW DNA Fragmentation: Diagenode Megaruptor® 3 for LI HiFi, HMW DNA Fragmentation: Diagenode Megaruptor® 3 for LI PacBio or HMW DNA Fragmentation: g-Tube for ULI PacBio.
Sanger 生命之树 HMW DNA 碎片化：用于 PacBio HiFi 的 Diagenode Megaruptor®3
本方案描述了使用 Diagenode Megaruptor®3 从 MagAttract v.1、Plant MagAttract v.1 或 Plant MagAttract v.2 Sanger Tree of Life HMW DNA 提取方案中对 HMW DNA 进行片段化。该过程对于从生命之树计划涵盖的所有分类群中提取 DNA 非常有效，DNA 被剪切成平均 12-20 kb 大小的片段。然而，具有挑战性的样本包括那些浓度高或粘度大的样本，以及 DNA 提取后含有污染物或杂质的样本。该方案的输出是剪切的 DNA，可以使用手动或自动 SPRI 方案将其用于碎片 DNA 清理。该协议已更新为 Sanger Tree of Life HMW DNA Fragmentation：Diagenode Megaruptor® 3 for LI PacBio，以处理由 Sanger Tree of Life HMW DNA Extraction：Automated MagAttract v.2、Automated Plant MagAttract v.3 和 Automated Plant MagAttract v.4 协议产生的样本。
Sang T. Truong -Stanford AI实验室
我曾担任过AI会议和赠款提案的活跃审稿人，包括Neurips '22 –'24，ICLR '23，'23，'25，ICML '22，AAAI '22和Stanford的《学习倡议未来》的生成AI。为了推进有关以数据为中心的技术及其社会影响的讨论，特别是对于服务不足的社区，我在顶级AI会议上领导了各种研讨会，例如NAACL '25关于服务不足社区的语言模型和ICLR '24和ICML '24-ICML '24 -24数据中心机器学习研究的研讨会。在斯坦福大学，我组织了计算与社会集团'22'23'24和斯坦福大学的多样性，公平和包容性小组'24'25。
Sang赢得了Bae，博士学位 Emory精神病学和行为科学系荣誉 BMI谈话 - 4月16日-Yaomin Xu
摘要：本研讨会研究了移动传感器和机器学习的使用来实时检测和干预急性物质中毒，从而实现了即时的自适应干预措施。Bae博士将介绍她关于通过智能手机和可穿戴设备检测暴饮暴食和大麻中毒的研究，强调了可解释的AI在提供决策透明度方面的作用。通过利用智能手机传感器和可穿戴设备的数据，她的研究探讨了实时预测如何使个人能够做出明智的决定，最终改善健康结果并减少与物质有关的危害。BAE博士还将讨论实施这些技术的技术和道德挑战，包括对隐私，算法透明度的担忧以及尊重用户自主权的个性化，适应性系统的需求。演讲将以关于数字健康技术的未来，增强公共卫生，指导个性化干预措施以及支持临床决策的潜力的前瞻性讨论。
Hoi Sang U研究奖Hoi Sang U研究奖
Hoi-sang U，MD，Faans，于1946年7月2日出生于香港。他在耶鲁大学接受教育，并于1968年毕业。他获得了医学博士学位从马萨诸塞州波士顿的塔夫茨医学院（Tufts Medical School），1972年，他在加州大学旧金山大学（UCSF）医疗中心完成了居住培训，该中心是世界知名的神经外科医生Charles B. Wilson博士。他在加州大学圣地亚哥分校（UCSD）生物学系的博士后研究员和研究生物学家呆了几年，自1983年以来，他一直在圣地亚哥的退伍军人管理医疗中心担任神经外科服务的负责人。U博士于1978年加入UCSD学院，担任神经外科教授。 他于1995年被任命为神经外科师的学术事务副主席，并担任该职务，直到2010年。。 U博士在神经外科的各个方面都有广泛的背景，包括神经血管，颅底和跨苯甲酸手术。 他是国际公认的专家，用于治疗称为AVM的血管异常。 U博士的其他手术兴趣包括脑膜肿块的治疗，包括脑膜瘤，星形胶质细胞瘤，颅咽性咽喉瘤和垂体腺瘤。 奖励申请是！ 我打算申请由Hoi Sang U授予您在神经外科研究与教育基金会（NREF）中授予您的导师基金的奖励。 I. 一般信息基金的目的支持研究神经外科疾病的分子机制，重点是神经疾病，神经肿瘤或衰老。U博士于1978年加入UCSD学院，担任神经外科教授。他于1995年被任命为神经外科师的学术事务副主席，并担任该职务，直到2010年。U博士在神经外科的各个方面都有广泛的背景，包括神经血管，颅底和跨苯甲酸手术。他是国际公认的专家，用于治疗称为AVM的血管异常。U博士的其他手术兴趣包括脑膜肿块的治疗，包括脑膜瘤，星形胶质细胞瘤，颅咽性咽喉瘤和垂体腺瘤。奖励申请是！我打算申请由Hoi Sang U授予您在神经外科研究与教育基金会（NREF）中授予您的导师基金的奖励。I.一般信息基金的目的支持研究神经外科疾病的分子机制，重点是神经疾病，神经肿瘤或衰老。奖励说明一次性赠款，以补充研究费用，例如出版成本，旅行等。资格申请人必须是目前正在美国，加拿大或墨西哥神经手术批准的居住培训计划中的医生。奖励金额的三（3）个奖项将为脑肿瘤，创伤性脑损伤和神经退行性疾病授予每个奖项。申请截止日期在2025年2月21日（星期五）之前提交申请和支持文件。奖励通知计划于2025年春季。在项目完成后的四十（40）天内，需要报告最终摘要报告（500个单词）。
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SoundLoc3D：使用多模式RGB-D声学摄像头 /作者= He，Yuhang，Invisible 3D声源定位和分类； Shin，Sangyun； Cherian，Anoop； Trigoni，Niki； Markham，Andrew /creationDate = 2025年1月8日 /主题=人工智能，计算机视觉，机器学习，语音< /div < /div < /div>
抽象准确地定位了3D声音源并估算其语义标签（其中可能不可见，但假定源位于场景中物体的物理表面上）具有许多真实的应用，包括检测气体泄漏和机械故障。在这种情况下，视听弱相关性在得出创新方法时提出了新的挑战，以回答是否或如何使用交叉模态信息来解决任务。朝着这一目标，我们建议使用由针孔RGB-D摄像头和共面四通道麦克风阵列（MIC-ARRAY）组成的声学相机钻机（MIC-Array）。通过使用此钻机来记录来自多视图的视听信号，我们可以使用跨模式提示来估计声源3D位置。特别是，我们的框架Soundloc3d将任务视为集合预测问题，集合中的每个元素都对应于潜在的声源。鉴于视听弱相关，首先是从单个视图mi-crophone阵列信号中学到的集合表示，然后通过主动合并从多视rgb-d图像揭示的物理表面提示来确认。我们证明了Soundloc3d在大型模拟数据集上的效率和优势，并进一步显示了其对RGB-D测量不准确性和环境噪声干扰的鲁棒性。