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2024 年最佳游骑兵队名单
队伍名称 单位 队伍名称 单位 1LT TAYLOR, ALEXANDER 1LT CEFALU, NICHOLAS SFC BACILIO, FRANCISCO 1LT BOHNEMANN, JACOB 1LT TOTH, JAMES SGM KLINE, JUSTIN 1LT GROTON, JOSEPH SFC HODGES, SCOTT 1LT NUNN, NATHAN 1LT GRIMSRUD, TRAJAN 1LT STEWART, NOAH 1LT MELANSON, JOSH 1LT GROTELUESCHEN, CALEB 1LT MCKANE, JAMES 1LT KIM, JASON SSG HOWARD, GRANT MAJ BREGE, JONATHAN 1LT NIELSEN, CONNOR CPT JOO, JOSEPH CPT WINNE, DAVID 1LT MALONE, WESLEY CPT CHRISTOPHER, CHAD 2LT BAUCOM, JUSTIN SSG约翰逊、怀亚特 CPT 欧文、安德鲁 CPT 休伊、罗伯托 SPC 旺蒂、卡丁 CPT 比彻姆、德里克 1LT 恩格尔、特雷弗 SFC 惠特尼、尼古拉斯 1LT 波斯纳、菲利普 CPT 阿图里、亚伦 SSG 贝纳多姆、菲尼克斯 CPT 阿罗约、马科斯 SGT 福克、斯宾塞 SSG 威廉姆斯、扎克瑞 CPT 拉米雷斯、钱德勒 MSG 拉什顿、玛丽安 CPT 斯托里、洛根 SSG 莱斯利、泰特 SFC 吉尔、大卫 1LT 温斯基、安德鲁 SGT 文罗、约瑟夫 SGT 邓菲、马修 1LT 翁、翁 1LT 萨瑟兰、帕特里克 1LT 贝茨、伊桑 1LT 约翰逊、科林 SPC RUSSELL、WILLIAM SPC HEDRICK、BENJAMIN 1LT MIDDLETON、MILES SSG WALKER、BRETT CPT TOWNES、DAVID SGT DICOCCO、JAMES SFC WEAVER、RICHARD SGT ANDERSON、COY 1LT SWOFFORD、WILLIAM SGT AARNESS、TAYLOR 1LT MORGAN、ZEBULUN SPC DANIELS、JACKSON 1LT CALDERONE、ZACHARY SSG FAZIO、NICHOLAS 1LT POOL、SAMUEL SFC FINN、BRIAN CPT YANCEY、NICHOLAS CPT ROBERTSEN、RICHARD 1LT CAPOBIANCO、ANTHONY CPT REISERT、NICHOLAS 1LT HOFFMAN、MICHAEL SFC BUCKLAND、TYLER SFC ANZURES、JUAN SFC BAHENA、RAY 1LT VINTER、THOMAS MAJ KIM、ERIC SSG NAGEL、CHRISTOPHER CPT TILLERY、CHANCEY 1LT EDO-TERRADAS、OSCAR CPT POTTER、TANNER CPT STOCKMAL、ANDREW SFC BROWNE、MICHAEL 1LT ROSS、COLE SGT STREEKS、GARRETT 1LT LEACH、DYLAN SPC FALTUS、MICHAEL W01 FEILD、COLIN MAJ BROWN、RICHARD 1LT GORMAN、PATRICK CPT MATZELLE、ROBERT SGT ALVAREZ、SAMUEL CPT CALLAS、MICHAEL SFC SCHWASS、JACOB CPT KARSONOVICH、JOSEPH SGT BURCHFIEL、HALSEY 1LT DURYEA、WILLIAM 1LT SCHMITZER、WALKER 1LT LOVE、 JEFFREY 1LT HILFERTY, SAMUEL CPT BOLEN, JOHN 1LT BOYLE, JOHN SPC PROPST, BRYAN SPC PETERSON, DEREK 1LT BRADLEY, GAVIN 1LT BARNES, RYER 1LT MORENO, CALEB 1LT BARKER, JAMES SGT OAKES, STEPHEN 1LT ROB, JACOB SPC MARTIN, TIMOTHY 1LT BLACKIE, ETHAN 1LT VAN SICKELL, DYLAN SSG MALDONADO, CRISPEAN 1LT DOHERTY, RONAN 57 第 10 山地师
基于活动的 CRISPR 扫描揭示 DNA 甲基化维护机制中的变构效应 Kevin C. Ngan 1,2 , Samuel M. Hoenig 1 , Pallavi M. Gosavi
基于活动的 CRISPR 扫描揭示 DNA 甲基化维持机制中的变构 Kevin C. Ngan 1,2、Samuel M. Hoenig 1、Pallavi M. Gosavi 1,2、David A. Tanner 1、Nicholas Z. Lue 1,2、Emma M. Garcia 1,2、Ceejay Lee 1,2 和 Brian B. Liau 1,2 * 隶属关系：1 美国马萨诸塞州剑桥市化学与化学生物学系 2 美国马萨诸塞州剑桥市哈佛大学和麻省理工学院 Broad 研究所 02142 *通讯地址：liau@chemistry.harvard.edu 摘要 变构能够动态控制蛋白质功能。一个典型的例子是严格协调的 DNA 甲基化维持过程。尽管变构位点具有重要意义，但系统地识别变构位点仍然极具挑战性。在这里，我们使用基于活性的抑制剂地西他滨对必需的维持甲基化机制——DNMT1 及其伴侣 UHRF1——进行 CRISPR 扫描，以揭示调节 DNMT1 的变构机制。通过计算分析，我们确定了远离活性位点的 DNMT1 中假定的突变热点，这些热点包括跨越多域自抑制界面和未表征的 BAH2 域的突变。我们从生化角度将这些突变表征为增加 DNMT1 活性的功能获得突变。将我们的分析推断到 UHRF1，我们在多个域中辨别出假定的功能获得突变，包括跨自抑制 TTD-PBR 界面的关键残基。总的来说，我们的研究结果强调了基于活性的 CRISPR 扫描在提名候选变构位点方面的实用性，甚至超越了直接药物靶点。简介变构是一种基本特性，它使蛋白质能够将一个位点的刺激作用转化为调节另一个远端位点的功能。尽管进行了深入研究，但在不同的蛋白质靶标中识别变构位点仍然具有挑战性，并且高度依赖于上下文。与正构位点不同，变构位点在相关蛋白质之间的保守性通常较低，并且控制其结构特征和特性的原理尚不清楚。1,2 由于这些挑战，用于识别和表征变构位点的实验和计算方法较少。3 尽管如此，人们仍在努力开发小分子变构调节剂，因为与正构配体相比，变构位点的结构多样性具有更高的选择性、更低的毒性和蛋白质功能的微调潜力。1,2 因此，开发能够识别变构机制的新工具将进一步加深我们对蛋白质调控的理解并促进药物发现。同时利用药理学和遗传学扰动已广泛成功地用于靶标反卷积和阐明药物作用机制。4 特别是，识别出导致药物耐药性的突变可为靶向作用提供关键验证，并且通常可以阐明潜在的生物学原理。5 尽管许多耐药性突变发生在药物结合位点附近，但它们也可能出现在靶蛋白的远端位置。即使药物在正构位点内结合，这些远端突变也可以通过扰乱变构机制起作用。6–8 例如，对 ABL1 抑制剂（包括正构和变构抑制剂）的耐药性突变始终出现在药物结合位点之外，并通过破坏非活性构象或以其他方式中和 ABL1 自身抑制来驱动耐药性。8–12 此类
气候变化，脆弱性和迁移
这项研究是由世界视野东亚地区办事处委托的，由世界宣明会美国资助，并受到丹·姆顿（Dan Mtonga）的密切监督和直接投入（世界视野东亚东亚计划质量和影响力的区域总监）。它是由世界宣明会和斯德哥尔摩环境研究所（SEI）共同生产的。该报告是由SARA Vigil，Clare Steiner和SEI的Dayoon Kim以及来自世界视野的Darrel Flores和独立编辑和作家Marion Davis的Darrel Flores编写的。我们将最深切的理解扩展到所有使之成为可能的人。我们特别感谢92名儿童，年轻人，父母和照顾者，他们慷慨地分享了他们的个人故事，担心和梦想，以期更好地生活。他们的勇气和诚实是无价的，虽然他们的名字被拒绝以确保他们的安全性和保密性，但在本报告中，他们的声音引起了共鸣。我们还要向许多利益相关者和专家表示衷心的感谢，这些利益相关者和专家通过在线和实地采访中贡献了自己的见解。他们的专业知识极大地丰富了我们的研究，并帮助塑造了最终结果。如果没有世界宣明会国家团队的专门努力，他们在柬埔寨，老挝PDR和越南的主要数据收集，翻译，转录和分析中发挥了至关重要的作用。在柬埔寨，我们对Janes Ginting（世界视野柬埔寨国家主任），Kirsty Milev（世界视觉柬埔寨的计划质量总监），Lyna Ngi，Vannak Srey，Sereivuth Keo，Sereivuth Keo，Lyhour Morm，Lyhour Morm，Dinna Di，Dinna Di，Sareoeuth Norm和Tittha Thoeun。在老挝PDR中，我们特别感谢Edelweiss Silan（世界视野老挝国家主任），Kuber Adhikari，Duangchit Sythar，Vilasak Boualavong，Thavone Sitixay，Chanthasone Sitixay，Chanthasone Sitixay，Chanthasone Louansipaseuth，Keosai Xaymoungkkhoun，Sitthinet thaaChalet和inpone thaaChale andpone andpone andpone andpone andpone和Inpone。In Viet Nam, we offer our heartfelt thanks to Doseba Sinay (National Director, World Vision Viet Nam), Than Thi Ha (Program Quality & Resources Development Director, World Vision Viet Nam), Nguyen Van Hoa, Ngo Tho Hung, Le Van Duong, Duong Duc Hanh, Le Thi Le Thuy, Nguyen Thi Ha, Tran Quang Huy and Phan Dinh Thu.此外，我们要承认来自世界视野的Holta Trandfili，Ryan Kopper，Beryl Oranga，Serena Stepanovic，Tanner Roark，Matthew Stephens和Natalie Riley。艾米·路易丝·柯林斯（Amy Louise Collins），安娜·乔利托（Anna Giolitto），玛格丽塔·西雷加（Margarettha Siregar），莫娜·斯特拉·玛丽亚诺（Mona Stella Mariano），林赛·鲁福洛（Lindsey Ruffolo）和来自世界宣明会的鲑鱼雅各布；来自泰国世界宣明会基金会的哈雷·汉密尔顿（Harley Hamilton）和SEI的辛西娅·麦克杜格（Cynthia McDougall），其宝贵的反馈和修订为最终报告做出了巨大贡献。对所有贡献的人，无论是直接还是在幕后，我们都深切感谢您的承诺和支持。需要引用：Vigil，S.，Steiner，C.，Kim，D。，Flores，D。和Davis，M。（2024）：气候变化，脆弱性和移民：对东南亚儿童和青少年的影响。泰国曼谷的世界宣明国际和斯德哥尔摩环境学院。世界愿景国际东亚办事处7楼，809 Soi Suphanimit，Pracha Uthit Road，Samsen Nok，Huai Khwang，Huai Khwang，Bangkok，曼谷10310 Thailand电话：（662）022-7050传真：（662）022-7051 web：Web：东南亚的青年东亚办事处7楼，809 Soi Suphanimit，Pracha Uthit Road，Samsen Nok，Huai Khwang，Huai Khwang，Bangkok，曼谷10310 Thailand电话：（662）022-7050传真：（662）022-7051 web：Web：东南亚的青年
下一代恶劣环境材料和制造工艺研究、开发的高影响交叉机遇的国家格局
本概况文件概述了美国能源部先进材料和制造技术办公室 (AMMTO) 跨领域高性能材料研究、开发和演示 (RD&D) 投资机会的建议。该概况由下列人员制定：下一代材料与工艺 (NGMP) 恶劣环境材料技术经理 J. Nick Lalena；爱达荷国家实验室 (INL) 代表 Emmanuel Ohene Opare、Gabriel Oiseomoje Ilevbare 和 Anthony Dale Nickens；国家可再生能源实验室 (NREL) 代表 Kerry Rippy 和 Dennice Roberts；橡树岭国家实验室 (ORNL) 代表 William H. Peter、Amit Shyam、Sebastien N. Dryepondt 和 Yarom Polsky；太平洋西北国家实验室 (PNNL) 代表 David W. Gotthold 和 Isabella Johanna van Rooyen；以及 BGS 顾问 Stewart Wilkins。整个部门和这些国家实验室的成员都为该概况做出了重大贡献。其他贡献者包括 AMMTO 的 Alexander Kirk、Huijuan Dai、Diana Bauer 和 Chris Saldaña；AMMTO 承包商 Matt Roney 和 Dwight Tanner；核能办公室 (NE) 的 Dirk Cairnes Gallimore；汽车技术办公室 (VTO) 的 Jerry Gibbs；风能技术办公室 (WETO) 的 Tyler Christoffel；水力技术办公室 (WPTO) 的 Collin Sheppard 和 Colin Sasthav；地热技术办公室 (GTO) 的 Kevin Jones 和 Douglas Blankenship；太阳能技术办公室 (SETO) 的 Kamala Raghavan 和 Matthew Bauer；氢能和燃料电池技术办公室 (HFTO) 的 Nikkia McDonald；阿贡国家实验室 (ANL) 的 Aaron Grecco；以及国家可再生能源实验室 (NREL) 的 Shawan Sheng 和 Jonathan Keller。学术和工业界的贡献者包括博伊西州立大学的 David Estrada；科罗拉多矿业学院的 Zhenzhen Yu；西北大学的 Scott Barnett；德克萨斯 A&M 大学的 Don Lipkin；加州大学洛杉矶分校/高级研究计划署 E 项目的 Laurent Pilon；匹兹堡大学的 Albert To；田纳西大学诺克斯维尔分校的 Steven John Zinkle；弗吉尼亚大学的 Elizabeth Opila；西弗吉尼亚大学的 Shanshan Hu；阿勒格尼技术公司的 Merritt Osborne；Bayside Materials Technology 的 Doug Freitag；BWX Technologies, Inc 的 Scott Shargots 和 Joe Miller；Ceramic Tubular Products LLC 的 Jeff Halfinger；Commonwealth Fusion Systems 的 Trevor Clark；挪威船级社的 Chris Taylor；电力研究院的 David W. Gandy、Marc Albert 和 John Shingledecker；Equinor 的 Rune Godoy；Fluor 的 Gary Cannell；Free Form Fibers 的 Jeff Vervlied；通用原子公司的 Hesham Khalifa 和 Ron S. Fabibish；通用电气的 Lillie Ghobrial、Jason Mortzheim、Patrick Shower、Akane Suzuki、Shenyan Huang 和 Jason Mortzheim；哈里伯顿的 Kyris Apapiou 和 Thomas Pislak；Hatch 的 Gino de Villa；肯纳金属公司的 Paul Prichard。；林肯电气公司的 Badri Narayanan；金属粉末工业联合会的 James Adams 和 Bill Edwards；Metal Power Works 的 John Barnes；Pixelligent Technologies LLC 的 Robert J. Wiacek；雷神技术公司的 Alison Gotkin 和 Prabhjot Singh；Roboze 的 Arash Shadravan；Saferock 的 Torbjorn Vralstad；圣戈班的 John Pietras；斯伦贝谢的 Anatoly Medvedev；西门子公司的 Anand Kulkarni；钢铁贸易公司的 Doug Marmaro；泰纳瑞斯的 Gonzalo Rodriguez Jordan；巴恩斯全球顾问公司的 Kevin Slattery；Timet 的 WIlliam MacDonald；Timken Steel 的 Carly Antonucci；Ultra Safe Nuclear 的 Kurt Terrani；北德克萨斯大学的 Rajarshi Bannerje；以及福伊特水电的 Seth Smith。
对来自...的样本进行高覆盖率纳米孔测序
对千人基因组计划样本进行高覆盖率纳米孔测序，以建立人类遗传变异的综合目录 作者 Jonas A. Gustafson 1,2,*, Sophia B. Gibson 1,3,*, Nikhita Damaraju 1,4,*, Miranda PG Zalusky 1 , Kendra Hoekzema 3 , David Twesigomwe 5 , Lei Yang 6 , Anthony A. Snead 7 , Phillip A. Richmond 8 , Wouter De Coster 9,10 , Nathan D. Olson 11 , Andrea Guarracino 12,13 , Qiuhui Li 14 , Angela L. Miller 1 , Joy Goffena 1 , Zachary B. Anderson 1 , Sophie HR Storz 1 , Sydney A. Ward 1 , Maisha Sinha 1 , Claudia Gonzaga-Jauregui 15 、Wayne E. Clarke 16,17 、Anna O. Basile 16 、André Corvelo 16 、Catherine Reeves 16 、Adrienne Helland 16 、Rajeeva Lochan Musunuri 16 、Mahler Revsine 14 、Karynne E. Patterson 3 、Cate R. Paschal 18,19 、Christina Zakarian 3 、Sara Goodwin 20 、Tanner D. Jensen 21 、Esther Robb 22 、1000 基因组 ONT 测序联盟、华盛顿大学罕见疾病研究中心 (UW-CRDR)、阐明罕见疾病遗传学的基因组学研究 (GREGoR) 联盟、W. Richard McCombie 20 、Fritz J. Sedlazeck 23,24,25 , Justin M. Zook 11 , Stephen B. Montgomery 21 , Erik Garrison 12 , Mikhail Kolmogorov 26 , Michael C. Schatz 14 , Richard N. McLaughlin Jr. 2,6 , Harriet Dashnow 27,28 , Michael C. Zody 16 , Matt Loose 29 , Miten Jain 30 , Evan E. Eichler 3,31,32 , Danny E. Miller 1,19,31,** 附属机构 1. 美国华盛顿州西雅图华盛顿大学儿科系遗传医学分部 2. 美国华盛顿大学西雅图分子与细胞生物学项目 3. 美国华盛顿大学基因组科学系 4. 美国华盛顿大学西雅图公共卫生遗传学研究所 5. 悉尼南非约翰内斯堡威特沃特斯兰德大学健康科学学院布伦纳分子生物科学研究所 6. 美国华盛顿州西雅图太平洋西北研究所 7. 美国纽约州纽约纽约大学生物系 8. 美国路易斯安那州巴吞鲁日阿拉米亚健康中心 9. 比利时安特卫普 VIB 分子神经病学中心应用和转化神经基因组学组 10. 比利时安特卫普大学生物医学科学系 11. 美国马里兰州盖瑟斯堡国家标准与技术研究所材料测量实验室 12. 美国田纳西州孟菲斯田纳西大学健康科学中心遗传学、基因组学和信息学系 13. 意大利米兰人类科技城 14. 美国马里兰州巴尔的摩约翰霍普金斯大学计算机科学系 15. 国际人类基因组研究实验室人类基因组研究，墨西哥国立自治大学 16. 纽约基因组中心，美国纽约州纽约市 17. Outlier Informatics Inc.，萨斯卡通，萨斯卡通，加拿大 18. 西雅图儿童医院实验室部，西雅图，华盛顿州，美国 19. 检验医学和病理学部，美国华盛顿大学，美国华盛顿州西雅图 20. 冷泉港实验室，美国纽约州冷泉港 21. 斯坦福大学遗传学系，美国加利福尼亚州斯坦福 22. 斯坦福大学计算机科学系，美国加利福尼亚州斯坦福 23. 贝勒医学院人类基因组测序中心，美国德克萨斯州休斯顿
Pawnee Nation 2024目录
Building #64, 881 Little Dee Drive Old Pawnee Indian Hospital, 400 Agency Road EXECUTIVE OFFICE: 762-3621/fax 762-0012 DIVISION OF ENROLLMENT: fax: 762-0013 110 – PBC President, Misty M. Nuttle 136 – Carrie Peters, Enrollment Director 112 – Jenifer Gover Littlesun, Executive Director 132 - Rosetta Clark, Enrollment Specialist 113-杰米·尼尔森（Jamie Nelson），执行adm。协助。137- Montana Snell, Enrollment Research Specialist 114 - Ericka SunEagle-Shawnee, Office Assistant DIVISION OF HEALTH AND COMMUNITY SERVICES: Human Resources: fax 762-0008 168 - Tiffany Frietze-Nichols, Division Director 124 - Vacant, HR Manager CHR's: Fax 762-0017 142 - Kortney LeadingFox, HR Coordinator 192 - Lisa Gooday, CHR Coord/Health部门执行事务部MGR部门：169 -Vacant，Chr Admin。Assistant 127- Brian Kirk, Executive Affairs Director 174 - Chris Pratt, CHR Generalist Communications 195 - Ashley Pratt, CHR Generalist 126- Arthur Attocknie, Communications Manager Diabetes: Fax 762-0014 (806 Morris Rd) Information Technologies 176 - Mee-Kai Spottedhorsechief, Coordinator 133 - Pius Spottedhorsechief, IT Manager 172 - 乔治·古登（George Gooden），管理员。918-891-2888 209-潘妮·鲍威尔（Penny Powell），高级会计师/代理金融公司。Violence Against Women: fax 762-0005 (301 Maintenance Rd) TAX COMMISSION - 762-3624/ fax 762-0000 170 -Dina Johnson, VAW Program Coordinator 918-891-2262 138 – Lyle Fields, Tax Manager 180 - Jennifer Moses, VAW Program Advocate 139 – Louise Stevens, Tax Assistant 218 - Heather Lewis, VAW I.H.主管203-杰西卡·埃文斯（Jessica Evans），农业土地经理/外展坐标。Assistant 134- Matthew Gooday, Administrative Assistant Food Distribution Program: fax 762-0011 (810 Morris Rd) DIVISION OF FINANCE: fax 762-0009 177 - Florissa Kanuho, FDPIR Supervisor 205 - Vacant, Finance Dir/Div Director 178 - Donna Howell, FDPIR Certification Worker 119 – Vacant, Accounting Generalist 179 - Keith Lyons, FDPIR Warehouseman 197 –Davi Ferris, Accounts Payable Clerk 188- Paxton Moore, FDPIR Warehouseman 210- Robin Pickering, Accounts Payable Clerk Indian Child Welfare: 762-9779/fax 762-0007 (1202 Heritage Circle) 186- Samantha Peters, Payroll 175 - Randee Marks, ICW Coord.143 - Leah Merrell, ICW Assistant 121 – Janet Mulder, Accountant Substance Abuse Program: fax 762-0001 (311 Maintenance Rd) 146 - James Rice, Accountant/ Acting Finance Director 187 - Mike Ortiz – SAP Coordinator DIVISION OF PLANNING: 216 - Euclid DeLuane, SAP Counselor 194 - Chris McCray, Tribal Planning Director 215 - Patrick Smith, NC预防专家118-李·黄人（Lee Yellowman），计划和发展MNGR 254-北卡罗来纳州玛丽·布莱克洛（Mary Blackowl），预防专家赠款和合同办公室职位VI Elders Center（901 Agency RD）123 - Laura Melton，劳拉·梅尔顿（Laura Melton），赠款和合同184-丹尼尔·惠特利（Danielle Wheatley） - 丹尼尔·惠特利（Danielle Wheatley）里德（Reed），外展/驾驶员258-空缺，采购助理。家政人员：762-3605（1201 Heritage Circle）261-吉米·吉斯特斯（Jimmy Jestes），农业总监史蒂文·摩尔（Steven Moore），主管262- Brittany Nicolet，办公室经理乔丹·摩尔（Jordan Moore），助理。Recia McCosar，管家Shane McMurry，Greenhouse协调员Rick Tatum，Grounds Maintens JT Jestes，Herd经理Timothy Monoeessy，野战手工Tristan Fatt，管家Tanner Fatt，管家
短期和长期结果
16。Hirano S，Kishimoto Y，Suehiro A，Kanemaru S，Ito J.老年人声折叠的再生：第一个用成纤维细胞生长factor处理的人类病例。喉镜。2009; 119：197-202。 17。 Mattei A，Magalon J，Bertrand B等。 自体脂肪衍生的基质血管分数和人声折叠：第一个临床病例报告。 干细胞res ther。 2018; 9：202。 18。 Ohno S，Hirano S，Yasumoto A，Ikeda H，Takebayashi S，Miura M.与年龄相关的声带萎缩的再生疗法的结果，具有碱性成纤维细胞生长因子。 喉镜。 2016; 126：1844-1848。 19。 Hirano S，Sugiyama Y，Kaneko M，Mukudai S，Fuse S，HashimotoK。在100例人声褶皱萎缩和疤痕的情况下，在底膜内注射碱性成纤维细胞生长因子。 喉镜。 2021; 131：2059-2064。 20。 Andia I，Maffulli N.血液衍生的组织修复/再生产物。 int J Mol Sci。 2019; 20：45-81。 21。 Masoudi E，Ribas J，Kaushik G，Leijten J，Khademhosseini A.血小板 - 基于干细胞的组织工程和再生的血小板富含血细胞。 Curr干细胞代表。 2016; 2：33-42。 22。 Bhatt NK，Gao WZ，Timmons Sund L，Castro ME，O'Dell K，Johns MM 3rd。 富含血小板的血浆，用于声带疤痕：概念的初步报告。 j声音。 2023; 37（2）302：e17-302.e20。 23。 j声音。 2023; 37（4）：621-628。 24。Vander Woerd B，O'Dell K，Castellanos CX等。 25。2009; 119：197-202。17。Mattei A，Magalon J，Bertrand B等。自体脂肪衍生的基质血管分数和人声折叠：第一个临床病例报告。干细胞res ther。2018; 9：202。 18。 Ohno S，Hirano S，Yasumoto A，Ikeda H，Takebayashi S，Miura M.与年龄相关的声带萎缩的再生疗法的结果，具有碱性成纤维细胞生长因子。 喉镜。 2016; 126：1844-1848。 19。 Hirano S，Sugiyama Y，Kaneko M，Mukudai S，Fuse S，HashimotoK。在100例人声褶皱萎缩和疤痕的情况下，在底膜内注射碱性成纤维细胞生长因子。 喉镜。 2021; 131：2059-2064。 20。 Andia I，Maffulli N.血液衍生的组织修复/再生产物。 int J Mol Sci。 2019; 20：45-81。 21。 Masoudi E，Ribas J，Kaushik G，Leijten J，Khademhosseini A.血小板 - 基于干细胞的组织工程和再生的血小板富含血细胞。 Curr干细胞代表。 2016; 2：33-42。 22。 Bhatt NK，Gao WZ，Timmons Sund L，Castro ME，O'Dell K，Johns MM 3rd。 富含血小板的血浆，用于声带疤痕：概念的初步报告。 j声音。 2023; 37（2）302：e17-302.e20。 23。 j声音。 2023; 37（4）：621-628。 24。Vander Woerd B，O'Dell K，Castellanos CX等。 25。2018; 9：202。18。Ohno S，Hirano S，Yasumoto A，Ikeda H，Takebayashi S，Miura M.与年龄相关的声带萎缩的再生疗法的结果，具有碱性成纤维细胞生长因子。喉镜。2016; 126：1844-1848。19。Hirano S，Sugiyama Y，Kaneko M，Mukudai S，Fuse S，HashimotoK。在100例人声褶皱萎缩和疤痕的情况下，在底膜内注射碱性成纤维细胞生长因子。喉镜。2021; 131：2059-2064。20。Andia I，Maffulli N.血液衍生的组织修复/再生产物。int J Mol Sci。2019; 20：45-81。 21。 Masoudi E，Ribas J，Kaushik G，Leijten J，Khademhosseini A.血小板 - 基于干细胞的组织工程和再生的血小板富含血细胞。 Curr干细胞代表。 2016; 2：33-42。 22。 Bhatt NK，Gao WZ，Timmons Sund L，Castro ME，O'Dell K，Johns MM 3rd。 富含血小板的血浆，用于声带疤痕：概念的初步报告。 j声音。 2023; 37（2）302：e17-302.e20。 23。 j声音。 2023; 37（4）：621-628。 24。Vander Woerd B，O'Dell K，Castellanos CX等。 25。2019; 20：45-81。21。Masoudi E，Ribas J，Kaushik G，Leijten J，Khademhosseini A.血小板 - 基于干细胞的组织工程和再生的血小板富含血细胞。Curr干细胞代表。2016; 2：33-42。 22。 Bhatt NK，Gao WZ，Timmons Sund L，Castro ME，O'Dell K，Johns MM 3rd。 富含血小板的血浆，用于声带疤痕：概念的初步报告。 j声音。 2023; 37（2）302：e17-302.e20。 23。 j声音。 2023; 37（4）：621-628。 24。Vander Woerd B，O'Dell K，Castellanos CX等。 25。2016; 2：33-42。22。Bhatt NK，Gao WZ，Timmons Sund L，Castro ME，O'Dell K，Johns MM 3rd。富含血小板的血浆，用于声带疤痕：概念的初步报告。j声音。2023; 37（2）302：e17-302.e20。23。j声音。2023; 37（4）：621-628。24。Vander Woerd B，O'Dell K，Castellanos CX等。25。WOO P，Murry T.反复基于办公室的血小板PRP注射后的短期语音改进，患有声带疤痕，肺和萎缩的患者。血小板富血浆上皮下输注的安全性，用于声带疤痕，沟和动物。喉镜。2023; 133：647-653。Gaafar A，Eldeghiedy A，Elmaghraby R，Nouh I，DoniaM。富含血小板的血浆在微喉科手术中的作用：一项随机，连接的试验。j laryngol耳醇。2022; 136：737-741。26。Cobden SB，OztürkK，Duman S等。用富含血小板的等离子体治疗急性发声损伤。j声音。2016; 30：731-735。 27。 tsou ya，Tien VH，Chen SH等。 自体脂肪加上富含血小板的血浆与单独的自体脂肪在Vocalis上。 J Clin Med。 2022; 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128：E33-E40。2018; 128：E33-E40。
2023 年公共帐目
Aamodt, Madison 公用设施 B（道路） 70,132 $ 60,031 $ 10,101 $ Aaron, Garett 公用设施 A - 水和下水道维护 73,844 67,330 6,513 Abbas, Benazeer 运营工程师 96,697 78,279 50 7,609 10,759 Abbott, Mackenzie 公用设施 A 103,010 68,411 34,599 Abdelhadi, Yousef 工程实习生 55,166 51,708 3,090 367 Abdella, Yusuf 认证专业巴士司机 67,036 61,619 5,417 Abdul, Hamid Islamuddin 认证专业巴士司机 66,140 61,294 4,846 Abe, Fredrick Data治理主管 94,864 94,864 Acoose, Nigel 公用设施 A（道路） 67,298 58,848 8,449 Adair, Sarah 规划师 16 68,938 68,738 81 119 Adams, Kelly 客户服务代理 80,201 68,217 11,984 Adegbiji, Isaac 水和下水道故障 133,848 75,063 58,785 Adelakun, Adebolanle (Bola) 评估经理 101,176 101,176 Adelman, Scott 电力电工 92,213 91,570 643 Adeojo, Adedamola 业务分析师 77,314 77,314 Adereti, Kazeem 项目经理102,517 102,517 Adhikari, Riwaj 运营工程师 93,041 91,689 219 894 239 Adkins, Ryan 运营维护规划师 83,960 76,284 7,676 Afseth, Tanner 大楼操作员 96,983 90,218 6,765 Agboarumi, Friday 大楼操作员 83,202 74,072 9,130 Agrey, Erik 法律顾问 111,947 111,947 Aguirre, Diego 认证专业巴士操作员 59,098 56,408 2,690 Ahenakew, Dustin 程序员分析师 91,388 90,343 1,045 Ahmad, Fareed 操作员 71,432 61,636 9,796 Ahmad, Zeeshan 认证专业公交司机 63,809 61,971 1,838 Ahmadi, Sajjad 程序员分析师 89,996 89,827 169 Ahmed, Amin 项目经理 138,533 138,533 Ahmed, Moshtaque 公用设施 B（道路） 66,481 48,405 18,076 Aicher, Jodi 室内空气质量经理 101,367 101,367 Aina, Olamide 秘书 II 51,638 51,638 Akinbuwa, David 工程技术员 15 122,609 84,887 2,623 10,238 24,861 Akinpelu, Akinniyi 高级项目管理工程师 118,099 116,726 534 839 Akins, Erin 项目经理 92,250 92,250 Akintunde, Rukayat 公司薪资文员 63,829 63,829 Akintuyi, Simisola 工作评估和薪酬顾问 111,431 111,431 Akre, Morley 认证专业公交司机 74,303 64,448 9,855 Alade, Olurotimi 战略规划经理 124,245 124,245 Alagao, Maricel 客服收银员 52,336 52,319 18 Alam, Muhammad 建筑操作员 67,258 65,809 1,449 Alarcon, Rodrigo 助理设备操作员 100,038 83,475 11,289 5,275 Alexander, John Cameron 技工（熟练工） 104,050 89,962 48 14,040 Alkoragaty, Ahmad 程序员分析师 57,330 55,340 1,903 87 Alkrissat, Anas 基础设施分析师 74,470 74,470 Allan, Curtis 交通标志和喷漆 63,877 54,807 9,071 Allbright, John 电工 87,287 84,183 3,104 Allen, Kathryn 社区顾问 83,344 82,192 45 1,108 Allen, Steven 公用事业 52,710 50,380 1,730 600 Almoussa, Bilal 公用事业 B（道路） 94,698 63,107 31,590 安巴迪,Sambal 公共磅秤服务员 73,823 65,052 (31) 8,803 Andersen, Kurt 油漆工 73,809 73,809 Anderson, Brayden 建筑与场地维护主管 76,861 76,861 Anderson, Christopher 助理设备操作员 102,893 85,582 10,911 6,400 Anderson, Christopher 交通标志与油漆工 97,558 66,814 94 30,649 Anderson, Diana 职业健康与安全顾问 116,791 111,226 4,841 724 Anderson, Douglas 助理设备操作员 102,707 85,069 12,234 5,403 Anderson, Jesse 主管 VI 87,853 74,311 209 13,334 Anderson, Lesley 规划和开发总监 172,855 172,227 627 Anderson, Michael 技工（熟练工） 88,514 85,081 89 3,344 Anderson, Tyler 废水系统维护 55,639 53,147 2,492 Andre, Anthony 高级规划师 II 100,097 100,097 Andre, Jeremy 主管 IV（收集） 77,180 63,022 14,159 Andre, Konrad 运营经理 129,906 129,212 58 636 Andrew, Ashley 高级客户服务代表 70,901 70,901 Andrews, Brittany 交通标志和喷漆 60,320 57,463 2,857 Andrews, Kilpatrick Rorie 技工（熟练工） 86,552 83,402 3,150 Andrews, Peter 项目经理 113,633 113,633 Androsoff, Deborah 市检察官 76,546 76,546 Andruchiw, Daniel 救济店主管 89,667 88,762 362 543 Anger, Celene 首席战略和转型官 225,015 225,015 Anweiler, Marian 评估师 82,192 82,192 Apostolakis, Nick GIS 分析师 87,911 82,793 5,118 Aquilon, Landen 主管 VI - 供水和下水道运营 92,064 80,986 11,077Marian 评估师 82,192 82,192 Apostolakis, Nick GIS 分析师 87,911 82,793 5,118 Aquilon, Landen 主管 VI - 供水和下水道运营 92,064 80,986 11,077Marian 评估师 82,192 82,192 Apostolakis, Nick GIS 分析师 87,911 82,793 5,118 Aquilon, Landen 主管 VI - 供水和下水道运营 92,064 80,986 11,077
贝叶斯数据分析
请在我们身份验证您的情况下等待...2016年贝叶斯分析学会的2016年奖项获得了这本著名的书，现在是第三版，被广泛认为是贝叶斯方法的主要文本，它因其实用和可访问的方法来分析数据和解决研究问题而受到赞扬。介绍先进的方法，文本具有从真实应用和研究中得出的众多工作示例，强调在本版中使用贝叶斯推断在实践中的实践中使用了四章，这些章节是关于非参数建模的四章，以及关于弱小的先验，避免边界的先验，跨越的先验，交叉竞争和预测信息的宣布，在三个方面使用的学生的最新章节：原则；对于研究生，它提出了贝叶斯建模和计算的有效当前方法；对于研究人员而言，它在应用统计数据中提供了各种贝叶斯方法的其他材料，包括数据集，选定练习的解决方案和软件说明，在书的网页上提供了一些研究人员，强调了在组织科学中使用贝叶斯方法进行数据分析的重要性。 但是，在采用贝叶斯方法时，仍然存在一些挑战和局限性。 例如，一个问题是贝叶斯方法需要指定先前的分布，这可能很困难，尤其是在使用复杂模型时。 Berger，J。2016年贝叶斯分析学会的2016年奖项获得了这本著名的书，现在是第三版，被广泛认为是贝叶斯方法的主要文本，它因其实用和可访问的方法来分析数据和解决研究问题而受到赞扬。介绍先进的方法，文本具有从真实应用和研究中得出的众多工作示例，强调在本版中使用贝叶斯推断在实践中的实践中使用了四章，这些章节是关于非参数建模的四章，以及关于弱小的先验，避免边界的先验，跨越的先验，交叉竞争和预测信息的宣布，在三个方面使用的学生的最新章节：原则；对于研究生，它提出了贝叶斯建模和计算的有效当前方法；对于研究人员而言，它在应用统计数据中提供了各种贝叶斯方法的其他材料，包括数据集，选定练习的解决方案和软件说明，在书的网页上提供了一些研究人员，强调了在组织科学中使用贝叶斯方法进行数据分析的重要性。但是，在采用贝叶斯方法时，仍然存在一些挑战和局限性。例如，一个问题是贝叶斯方法需要指定先前的分布，这可能很困难，尤其是在使用复杂模型时。Berger，J。一些研究人员提出了各种技术来提出专家判断以告知先前分布的技术。，例如，O'Hagan等。（2006）提供了先前启发的综合指南，包括技术和潜在的陷阱。其他研究的重点是开发使用贝叶斯先验的专家的信念的方法（例如，Johnson等，2010）。此外，还有各种可用的在线资源可以帮助进行贝叶斯分析。例如，Van de Schoot的在线统计培训提供了有关高级统计主题的教程和练习。总的来说，在组织科学中使用贝叶斯方法的使用变得越来越重要，但是它需要仔细考虑先前的分布和启发技术，以确保准确的结果。注意：我已经删除了一些特定的参考，并重点介绍了要点。让我知道您是否希望我保留更多原始文本！van de de Schoot-Hubeek，W.，Hoijtink，H.，Van de Schoot，R.，Zondervan-Zwijnenburg，M。＆Lek，K。评估专家判断引发程序，以相关性和应用于贝叶斯分析。客观的贝叶斯分析：对主观贝叶斯分析的案例，批评和个人观点。Brown，L。D.经验贝叶斯和贝叶斯方法的现场测试，用于击球平均赛季预测。Candel，M。J.，Winkens，B。Monte Carlo研究在纵向设计中多级分析中的经验贝叶斯估计值的性能。Ibrahim，J。G.，Chen，M。H.，Gwon，Y。Ibrahim，J。G.，Chen，M。H.，Gwon，Y。darnieder，W。F.贝叶斯方法依赖数据依赖的先验。＆Chen，F。权力先验：具有统计功率计算的理论和应用。Muthen，B。，Asparouhov，T。贝叶斯结构方程建模：使用数据依赖性先验对实体理论的更灵活的表示。Rietbergen，C.，Klugkist，I.，Janssen，K。J.，Moons，K。G.＆Hoijtink，H。将历史数据纳入随机治疗试验的分析中，以及基于系统文献搜索和专家精力提示的知识的贝叶斯PTSD-Traigntory分析。van der Linden，W。J.在自适应测试中使用响应时间进行项目选择。Wasserman，L。使用数据依赖性先验对混合模型的渐近推断。请注意，我保留了您的消息的原始语言而不翻译。给定文本：释义此文本：数据（版本V1.0）。Zenodo（2020）。元素Google Scholar Chung，Y.，Gelman，A.，Rabe-Hesketh，S.，Liu，J。＆Dorie，V。层次模型中协方差矩阵的点估计值较弱。J.教育。行为。Stat。40，136–157（2015）。Google Scholar Gelman，A.，Jakulin，A.，Pittau，M。G.＆Su，Y.-S。 logistic和其他回归模型的弱信息默认分布。ann。应用。Stat。2，1360–1383（2008）。MathScinetMath Google Scholar Gelman，A.，Carlin，J。 B.，Stern，H。S.＆Rubin，D。B. 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Bayesian数据分析卷。2（Chapman＆Hallcrc，2004）。Jeffreys，H。概率理论卷。am。Stat。3（Clarendon，1961）.Seaman III，J。W.，Seaman Jr，J。W.＆Stamey，J。D.指定非信息先验的隐藏危险。66，77–84（2012）.MathScinet Google Scholar Gelman，A。层次模型中方差参数的先前分布（Browne和Draper对文章的评论）。贝叶斯肛门。1，515–534（2006）.MathScinet Math Google Scholar Lambert，P.C.，Sutton，A。J.，Burton，P.R.，Abrams，K。R.＆Jones，D。R.含糊不清？对使用Winbugs在MCMC中使用模糊的先验分布的影响的仿真研究。Stat。Med。24，2401–2428（2005）。MathScinetGoogle Scholar Depaoli，S。在不同程度的类别分离的情况下，GMM中的混合类别恢复：频繁主义者与贝叶斯的估计。Psychol。方法18，186–219（2013）。Google Scholar DePaoli，S。＆Van de Schoot，R。贝叶斯统计中的透明度和复制：WAMBS-CHECKLIST。Psychol。方法22，240（2017）。本文提供了有关如何在使用贝叶斯统计数据估算模型时如何检查各个点的分步指南。统计建模模型检查中的贝叶斯模型检查和鲁棒性是一种用于评估统计模型准确性的方法。它涉及使用各种诊断工具来检查模型的潜在问题，例如偏见或过度拟合。贝叶斯模型检查是传统模型检查的扩展，将先前的信念纳入分析中。再次。贝叶斯模型检查的关键应用之一是检测先前数据冲突。贝叶斯模型检查近年来变得越来越重要，因为它能够提供对统计模型的更细微理解的能力。它允许研究人员量化数据中包含的信息量，并评估其结论的可靠性。一些研究人员为贝叶斯模型检查技术的发展做出了重大贡献，包括Nott等，Evans和Moshonov，Young and Pettit，Kass和Raftery，Bousquet，Veen和Stoel，以及Nott等。这些研究人员介绍了各种诊断工具和评估先前数据协议和冲突的标准。这会发生在同一数据集的先前信念和数据之间存在差异时。像埃文斯（Evans），莫索诺夫（Moshonov）和杨（Young）这样的研究人员已经开发了使用诸如后验预测分布等指标来量化这一冲突的方法。贝叶斯模型检查也已应用于贝叶斯模型中的可能性推断。像Gelman，Simpson和Betancourt这样的研究人员强调了理解表达先前信念的上下文的重要性。除了其方法论上的意义外，贝叶斯模型检查还在社会科学，医学和金融等领域还采用了实际应用。它可以通过确定统计模型的潜在问题来帮助研究人员和政策制定者做出更明智的决定。在此处给定文章，此处28，319–339（2013）.MathScinet Math Google Scholar Rubin，D。B. 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Markov链链概念与采样算法有关。 马尔可夫链蒙特卡洛在实践中57，45-58（1996）。 （2020）提出了一种改进的\（\ hat {r} \）度量，用于评估马尔可夫链蒙特卡洛（MCMC）方法的收敛性。 他们建立在Bürkner（2017），Merkle和Rosseel（2015）和Carpenter等人的先前作品上。 （2017）。 关键参考包括Minka（2013），Hoffman等。 （2015），Liang等。 Q.82，528–540（1987）。本文解释了当直接计算感兴趣参数的后验密度时，如何使用数据扩展。马尔可夫链蒙特卡洛手册（CRC，2011年）。本书对MCMC及其在许多不同的应用中的使用进行了全面评论。Gelman，A。Burn-in MCMC，为什么我们更喜欢“热身”一词。元建模，因果推理和社会科学（2017）。Gelman，A。＆Rubin，D。B.使用多个序列从迭代模拟中推断。Stat。SCI。 7，457–511（1992）。 一般方法用于监测迭代模拟的收敛性。 J. Comput。 图。 Stat。 7，434–455（1998）。大型Google Scholar Roberts，G。O. Markov链链概念与采样算法有关。 马尔可夫链蒙特卡洛在实践中57，45-58（1996）。 （2020）提出了一种改进的\（\ hat {r} \）度量，用于评估马尔可夫链蒙特卡洛（MCMC）方法的收敛性。 他们建立在Bürkner（2017），Merkle和Rosseel（2015）和Carpenter等人的先前作品上。 （2017）。 关键参考包括Minka（2013），Hoffman等。 （2015），Liang等。 Q.SCI。7，457–511（1992）。一般方法用于监测迭代模拟的收敛性。 J. Comput。 图。 Stat。 7，434–455（1998）。大型Google Scholar Roberts，G。O. Markov链链概念与采样算法有关。 马尔可夫链蒙特卡洛在实践中57，45-58（1996）。 （2020）提出了一种改进的\（\ hat {r} \）度量，用于评估马尔可夫链蒙特卡洛（MCMC）方法的收敛性。 他们建立在Bürkner（2017），Merkle和Rosseel（2015）和Carpenter等人的先前作品上。 （2017）。 关键参考包括Minka（2013），Hoffman等。 （2015），Liang等。 Q.一般方法用于监测迭代模拟的收敛性。J. Comput。图。Stat。7，434–455（1998）。大型Google Scholar Roberts，G。O. Markov链链概念与采样算法有关。马尔可夫链蒙特卡洛在实践中57，45-58（1996）。（2020）提出了一种改进的\（\ hat {r} \）度量，用于评估马尔可夫链蒙特卡洛（MCMC）方法的收敛性。他们建立在Bürkner（2017），Merkle和Rosseel（2015）和Carpenter等人的先前作品上。（2017）。关键参考包括Minka（2013），Hoffman等。（2015），Liang等。 Q.（2015），Liang等。Q.Q.新方法利用排序差异，折叠和本地化技术来增强\（\ hat {r} \）的准确性。此外，本综述强调了贝叶斯建模中变异推理方法的重要性，尤其是随机变体，这些变体是大型数据集或复杂模型的流行近似贝叶斯推理方法的基础。（2013），Kingma和BA（2014），Li等。 （2008），Forte等。 （2018），Mitchell和Beauchamp（1988），George和McCulloch（1993），Ishwaran和Rao（2005），Bottolo和Richardson（2010），Ročková和George（2014），Park和Park和Casella（2008），以及Carvalho等。 （2014）。 用于回归分析中的稀疏信号。 该框架利用连续的收缩先验来实现全局稀疏性，同时控制每个系数的正则化量。 该方法已广泛应用于各个领域，包括贝叶斯惩罚回归和多元变量选择。 其他相关研究包括为高斯状态空间模型的随机模型规范搜索，在结构化添加回归模型中进行功能选择的尖峰和刻录式先验以及多个高斯图形模型的贝叶斯推断。 L. F. B., Reich, B. J., Fuentes, M. & Dominici, F. Spatial variable selection methods for investigating acute health effects of fine particulate matter components are explored in the context of Biometrics (2015).MathSciNet MATH Google Scholar Additionally, research on Bayesian fMRI time series analysis with spatial priors is presented by Penny, W. D., Trujillo-Barreto, N. J. ＆Friston，K。J. Neuroimage（2005）。 咨询。 临床。（2013），Kingma和BA（2014），Li等。（2008），Forte等。 （2018），Mitchell和Beauchamp（1988），George和McCulloch（1993），Ishwaran和Rao（2005），Bottolo和Richardson（2010），Ročková和George（2014），Park和Park和Casella（2008），以及Carvalho等。 （2014）。 用于回归分析中的稀疏信号。 该框架利用连续的收缩先验来实现全局稀疏性，同时控制每个系数的正则化量。 该方法已广泛应用于各个领域，包括贝叶斯惩罚回归和多元变量选择。 其他相关研究包括为高斯状态空间模型的随机模型规范搜索，在结构化添加回归模型中进行功能选择的尖峰和刻录式先验以及多个高斯图形模型的贝叶斯推断。 L. F. B., Reich, B. J., Fuentes, M. & Dominici, F. Spatial variable selection methods for investigating acute health effects of fine particulate matter components are explored in the context of Biometrics (2015).MathSciNet MATH Google Scholar Additionally, research on Bayesian fMRI time series analysis with spatial priors is presented by Penny, W. D., Trujillo-Barreto, N. J. ＆Friston，K。J. Neuroimage（2005）。 咨询。 临床。（2008），Forte等。（2018），Mitchell和Beauchamp（1988），George和McCulloch（1993），Ishwaran和Rao（2005），Bottolo和Richardson（2010），Ročková和George（2014），Park和Park和Casella（2008），以及Carvalho等。（2014）。用于回归分析中的稀疏信号。该框架利用连续的收缩先验来实现全局稀疏性，同时控制每个系数的正则化量。该方法已广泛应用于各个领域，包括贝叶斯惩罚回归和多元变量选择。其他相关研究包括为高斯状态空间模型的随机模型规范搜索，在结构化添加回归模型中进行功能选择的尖峰和刻录式先验以及多个高斯图形模型的贝叶斯推断。L. F. B., Reich, B. J., Fuentes, M. & Dominici, F. Spatial variable selection methods for investigating acute health effects of fine particulate matter components are explored in the context of Biometrics (2015).MathSciNet MATH Google Scholar Additionally, research on Bayesian fMRI time series analysis with spatial priors is presented by Penny, W. D., Trujillo-Barreto, N. J.＆Friston，K。J. Neuroimage（2005）。咨询。临床。Google Scholar Smith，M.，Pütz，B。，Auer，D。＆Fahrmeir，L。Neuroimage（2003）中还讨论了通过空间贝叶斯变量选择评估大脑活动。Google Scholar此外，检查了Zhang，L。，Guindani，M.，Versace，F。＆Vannucci，M。Neuroimage（2014）的时空非参数贝叶斯变量选择模型用于聚类相关时间课程。判断中信息处理的研究采用了各种方法，如Bolt等人的研究中所见，他们探讨了两种戒烟剂在联合使用的有效性，理由是J.Psychol。80，54–65，2012）。在类似的脉中，Billari等。基于贝叶斯范式内的专家评估（人口统计学51，1933–1954，2014）开发了随机人群预测模型。其他研究已经深入研究了暂时的生活变化及其对离婚时间的影响（Fallesen＆Breen，人口统计学53，1377-1398，2016）。同时，Hansford等人。分析了美国律师将军在最高法院的政策领域的位置（Pres。螺柱。49，855–869，2019）。此外，研究重点是使用健康行为综合模型来预测限制“自由糖”消耗（Phipps等人，食欲150，104668，2020）。此外，研究还将贝叶斯统计数据引入了健康心理学，并强调了其在该领域的潜在好处（Depaoli等人，Health Psychol。修订版11，248–264，2017）。Psychol。Gen. 142，573–603，2013; Lee，M。D.，J。 数学。Gen. 142，573–603，2013; Lee，M。D.，J。数学。贝叶斯估计的应用已显示在各种情况下取代传统的t检验，包括认知建模和生态研究（Kruschke，J。Exp。Psychol。55，1-7，2011）。此外，层次结构的贝叶斯模型已在生态学中用于建模种群动态和推断环境参数（Royle＆Dorazio，生态学的分层建模和推断）。通过包括Gimenez等人在内的各种研究人员的工作进一步开发了这种方法。（在标记人群中建模的人口统计过程中，3）和King等。（贝叶斯分析人群生态学）。研究还研究了贝叶斯方法在生态学中的使用，例如使用汉密尔顿蒙特卡洛（Monnahan等人，方法ECOL。Evol。8，339–348，2017）。贝叶斯对生态学的重要性的重要性已被埃里森（Elison）等研究人员（ecol。Lett。 7，509–520，2004）。 最后，已经探索了通过设计启发将专家意见整合到贝叶斯统计模型中，突出了其为先验知识提供信息并提高模型准确性的潜力（Choy等，生态学90，265-277，2009）。 也已经讨论了有关使用贝叶斯评估诊断人群下降的诊断人群下降的方法（King等，J。R. Stat。 Soc。 系列C 57，609–632，2008）。 在2008年至2020年的一系列出版物中介绍了统计生态技术的全面综述。 - Dennis等。 -McClintock等。Lett。7，509–520，2004）。最后，已经探索了通过设计启发将专家意见整合到贝叶斯统计模型中，突出了其为先验知识提供信息并提高模型准确性的潜力（Choy等，生态学90，265-277，2009）。也已经讨论了有关使用贝叶斯评估诊断人群下降的诊断人群下降的方法（King等，J。R. Stat。Soc。系列C 57，609–632，2008）。 在2008年至2020年的一系列出版物中介绍了统计生态技术的全面综述。 - Dennis等。 -McClintock等。系列C 57，609–632，2008）。在2008年至2020年的一系列出版物中介绍了统计生态技术的全面综述。- Dennis等。-McClintock等。总而言之，对判断中信息处理的研究以及贝叶斯统计在各个领域的应用，使人们对这些概念及其对决策和人口建模的影响有了更深入的了解。这些作品涵盖了种群建模的各个方面，包括贝叶斯估计，综合人群模型和遗传关联研究。关键论文包括： - King and Brooks（2008）关于贝叶斯对具有异质性和模型不确定性的封闭种群的估计。（2006）使用生态数据估计密度依赖性，过程噪声和观察误差。（2012）基于多阶段随机步行开发了一个一般的离散时间框架，用于动物运动。-Aeberhard等。（2018）对渔业科学的州空间模型进行了综述。其他值得注意的贡献包括： - Isaac等。（2020）讨论了大规模物种分布模型的数据集成。-McClintock等。（2020）提出了一种使用隐藏的马尔可夫模型来发现生态状态动力学的方法。- King（2014）审查了统计生态及其应用。- Andrieu等。（2010）引入了粒子马尔可夫链蒙特卡洛方法，用于复杂的种群建模。这些研究表明，从人口生存能力分析到遗传关联研究，在理解生态系统中采用的统计技术的多样性，强调了该领域数据整合和高级建模方法的重要性。提出一种利用转移学习以提高数据质量的方法。基因组学，统计和机器学习的交集在理解复杂的生物系统中变得越来越重要。最近的研究探索了多摩智数据集的整合，以发现对人类健康和疾病的新见解。由Argelaguet等人建立了整合多派数据集的框架，该框架采用贝叶斯方法来识别生物学过程的关键因素。该方法已应用于包括单细胞转录组学在内的各个领域，如Yau和Campbell的工作所示，他们使用贝叶斯统计学习来分析大型数据集。研究的另一个领域涉及在英国生物库中对跨树木结构的常规医疗数据进行遗传关联的分析。诸如Stuart和Satija的研究表明，将单细胞分析与基因组学相结合以揭示有关复杂生物系统的新信息的潜力。深层生成模型的发展也促进了单细胞转录组学的进步，如Lopez等人的工作所证明的那样，后者应用了深层生成模型来分析大型数据集。此外，与Wang等人一起，对单细胞转录组学中数据降解和转移学习的研究已显示出令人鼓舞的结果。最近的研究还强调了科学研究中可重复性和公平原则（可访问，可互操作和可重复使用）的重要性。这包括诸如癌症基因组图集和Dryad＆Zenodo之类的举措，旨在促进开放研究实践。提出了功能性变分贝叶斯神经网络。机器学习技术（包括变异自动编码器）的应用也在理解复杂的生物系统方面变得越来越重要。正如Paszke等人的评论中所述，变化自动编码器为将基因组学和统计数据与深层生成模型的整合提供了有希望的方法。总体而言，多摩智数据集，机器学习技术和统计分析的进步的整合已经开辟了新的途径，以理解复杂的生物系统并揭示了对人类健康和疾病的新见解。概率建模的最新进展导致了几种将深度学习与贝叶斯推论相结合的技术的发展。该领域的一个关键概念是变异自动编码器（VAE），它通过将其映射到较低维度的空间中来了解输入数据的概率分布。Hinton等人引入的Beta-Vae框架将VAE限制为学习基本的视觉概念。研究人员还探索了贝叶斯方法在神经网络中的应用，例如高斯过程和周期性随机梯度MCMC。例如，尼尔在神经网络上的贝叶斯学习方面的工作突出了神经网络与高斯过程之间的联系。此外，已证明将深层合奏用于预测不确定性估计在各种任务中都是有效的。最近的预印象提出了新的新技术，包括功能变分贝叶斯神经网络和细心的神经过程。后者使用注意机制从输入数据中学习相关特征。res。另一项研究的重点是开发更可扩展和可解释的模型，例如标准化流量和周期性随机梯度MCMC。该领域在理解深度学习的理论基础上，包括神经网络与高斯过程之间的联系，也看到了重大进展。Mackay和Williams的作品为贝叶斯倒退网络提供了一个实用的框架，而Sun等人。总的来说，这些进步有助于我们理解概率建模及其在深度学习中的应用。Hoffman，M。D.＆Gelman，A。 No-U-Turn采样器：在汉密尔顿蒙特卡洛（Monte Carlo）的自适应设置路径长度。 J. Mach。 学习。 15，1593–1623（2014）。MathScinetMath Google Scholar Liang，F。＆Wong，W。H. Evolutionary Monte Carlo：CP模型采样和更改点问题的应用。 Stat。 Sinica 317-342（2000）.liu，J。S.＆Chen，R。动态系统的顺序蒙特卡洛方法。 J. am。 Stat。 合作。 93，1032–1044（1998）.MathScinet Math Google Scholar Sisson，S.，Fan，Y。 ＆Beaumont，M。近似贝叶斯计算手册（Chapman and Hall/CRC 2018）。 J. R. Stat。 Soc。 系列B 71，319–392（2009）.MathScinet Math Google Scholar Lunn，D。J.，Thomas，A。，Best，N。＆Spiegelhalter，D。Winbugs - 贝叶斯建模框架：概念，结构和可扩展性。 Stat。 计算。Hoffman，M。D.＆Gelman，A。No-U-Turn采样器：在汉密尔顿蒙特卡洛（Monte Carlo）的自适应设置路径长度。J. Mach。 学习。 15，1593–1623（2014）。MathScinetMath Google Scholar Liang，F。＆Wong，W。H. Evolutionary Monte Carlo：CP模型采样和更改点问题的应用。 Stat。 Sinica 317-342（2000）.liu，J。S.＆Chen，R。动态系统的顺序蒙特卡洛方法。 J. am。 Stat。 合作。 93，1032–1044（1998）.MathScinet Math Google Scholar Sisson，S.，Fan，Y。 ＆Beaumont，M。近似贝叶斯计算手册（Chapman and Hall/CRC 2018）。 J. R. 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库比免疫学第9版PDF
本指南提供了1000个计算机科学论文主题的全面集合，这些主题是精心挑选的，以支持学生寻找创新的研究领域。无论您是开始旅程还是寻求特定的灵感，该资源旨在成为必不可少的工具。列表涵盖了各种子学科，涵盖了从人工智能到网络开发的主题，为学生提供了不同的可能性。本节旨在帮助学生找到一个与他们的学术野心保持一致的主题，并为计算机科学领域做出了重大贡献。AI与各种行业的交集导致了创新的应用，但引起了人们对隐私与安全的担忧。在监视中，AI驱动的系统平衡监控和个人权利。电子商务利用个性化引擎和客户行为分析来增强购物体验。在电信中，AI优化了网络性能并改善服务交付。从预测性维护和质量控制中获得的制造益处，而老年护理面临将AI与道德考虑相结合的挑战。公共安全和紧急响应依靠AI进行有效的决策。AI驱动的内容创建通过生成新的格式和样式影响媒体和新闻。通过有效的算法简化了能源管理。通过AI驱动的工具帮助了文化遗产的保存，并使用数据分析进行了优化的公共交通。AI治理法规和标准化对于AI发展的未来至关重要。运动绩效增强功能来自基于AI的分析，而人力资源自动化简化了招聘和员工管理。实时翻译打破了语言障碍，并通过AI驱动的工具提供了心理健康援助。增强现实（AR）应用已改变了各种行业，包括医学培训，零售，教育和娱乐。在汽车中的AR可增强驾驶经验和安全性，在紧急响应培训中，它模拟了现实生活中的情况。AR与物联网收集以创建智能环境及其在物理康复，公共安全，时尚，环境教育和建筑计划中的作用非常重要。娱乐行业将AR用于游戏和现场活动，博物馆和美术馆从互动展览中受益。ar还发现了在房地产，消费电子，儿童教育，社交媒体平台，现场服务管理，灾难管理，内容创建，硬件开发，太空探索，野生动植物保护，出版，职业培训，疗法，体育广播，公共艺术设施，旅游业，安全培训等方面的应用。AI应用正在改变生物信息学，而结构生物信息学则依赖于分子建模的计算技术。比较基因组学提供了对进化和功能的见解。免疫学中的生物信息学对于疫苗设计和免疫反应分析至关重要。高性能计算增强了生物信息学能力。蛋白质组学在生物信息学中的挑战涉及RNA-seq数据分析和解释。各个部门的大数据概述大数据对行业的影响，医疗保健网络安全性个性化教育环境可持续性社交媒体保险零售农业零售农业研究遗传学技术政治精神健康驱动生物技术神经科学教育非侵入性促进性促进性产前发展量量量量指定性量量量量指定量量量量量；微生物组揭示健康的影响。云计算提供了生物信息学数据的解决方案。计算表观遗传学分析了DNA甲基化和组蛋白的修饰。生态学中的生物信息学探索生物多样性和保护遗传学。生物信息学在法医分析，公共卫生和临床诊断中的作用很重要。遗传算法应用于生物信息学，以及通过研究理解衰老机制。数据可视化技术改善了生物信息学。治疗抗体的开发依赖于生物信息学专业知识。干细胞研究还使用生物信息学。同时，区块链技术在包括医疗保健，金融和投票系统在内的各个行业都有各种应用。它的影响在供应链透明度，患者数据管理和网络安全方面可见。区块链与AI和机器学习的集成增强了其功能。但是，挑战是由可扩展性，绩效优化和监管问题引起的。节能设计旨在减少计算系统的环境影响。与区块链技术的广泛覆盖范围相反，生物信息学仍然是一个重要领域，包括比较基因组学，结构生物信息学和计算表观遗传学等主题。其应用多样，包括疫苗设计，法医分析和公共卫生研究。AI在生物信息学中的作用对于促进我们对分子建模，进化和功能的理解至关重要。生物信息学也与生态学相交，探索生物多样性和保护遗传学。由于区块链技术，其对医疗保健，财务和投票系统的影响非常重要。但是，生物信息学面临的挑战包括蛋白质组学和RNA-SEQ数据分析的复杂性。生物信息学的未来在于AI，机器学习和区块链技术的整合，以促进我们对分子建模，进化和功能的理解。以下文本列出了区块链技术和云计算的各种应用程序，收益和未来趋势。也强调了其在教育，医疗保健，数字媒体生产，灾难恢复和政府中的作用。此外，文本涉及未来趋势，例如量子计算集成，5G对云服务的影响，联合云，软件依赖关系管理和DevOps策略。最后，它涵盖了多租赁环境中的安全风险，云审核和监视技术，移动云计算挑战以及云优化中的预测分析。但是，这些进步也引起了人们对隐私和数据安全的关注。1。Key areas include: Blockchain for academic credentials verification and fair play Enhancing data integrity in scientific research Employee verification and salary payments Customer loyalty programs and inventory management Industrial automation and trust Digital marketing and transparency On the other hand, cloud computing is explored through various lenses such as: Optimization and security challenges in multi-cloud strategies Advances in cloud computing architectures for scalable applications Edge computing and extended reach of cloud services Cloud security and还针对可持续性，大数据分析，AI，机器学习和混合环境讨论了云计算的新颖方法，还讨论了云计算。文本还提到了AI在IoT部署中的作用和云体系结构中强大的网络安全度量。这是更具引人入胜的格式的重写文本，具有不同的句子长度和结构以提高可读性：计算机工程领域包含广泛的学科，从复杂系统的设计到创新硬件解决方案的开发。纳米技术已经显着影响了计算机硬件的世界，实现了更快的处理速度和更有效的能源消耗。相比之下，无线传感器网络依靠精确的设计和优化技术来确保设备之间的无缝通信。加密硬件实现对于确保敏感信息的安全性变得越来越重要。安全性是移动和无处不在的计算中的紧迫问题，开发了高级算法以应对新兴威胁。正在利用机器学习技术来优化硬件性能，而GPU和TPU则在人工智能领域争夺优势。生物识别系统已成为现代安全措施的重要组成部分，无缝集成硬件和软件。在智能环境中，物联网设备的集成已引起了创新的新挑战和机会。电子设计自动化工具和方法继续发展，从而使复杂系统的快速发展。正在开发硬件加速器来增强深度学习应用程序，而非挥发性内存技术则有望更快地存储数据和检索。计算机硬件的未来越来越多地与量子计算，有希望的前所未有的处理能力交织在一起。但是，这种转变也引起了人们对计算机生产的环境影响以及现代微处理器潜在安全漏洞的担忧。计算机工程在从航空航天到医学的各个行业中都起着至关重要的作用，在这些行业中，实时系统和对虚拟化的硬件支持至关重要。计算机视觉和深度学习的交集已经引起了许多创新，从对象识别到面部识别技术。在自动驾驶汽车的背景下，计算机视觉用于实时图像处理，运动检测和跟踪。机器人手术中的计算机视觉需要进行手势识别和手眼协调的高级技术。实施策略2。下一代协议3。区块链安全4。资源分配5。与IT基础架构集成6。自治系统未来7。GIS城市规划8。灾难管理9。实时流量应用程序10。水资源管理11。公共卫生GIS 12。3D GIS Technologies 13。精确农业技术14。生物多样性保护15。空间数据分析16。可再生能源选择17。历史研究18。机器学习集成19。云计算增强20。参与性GIS开发21。智慧城市计划22。隐私问题23。森林管理策略24。旅游业增强25。保险风险评估26。PGIS社区参与27。沿海侵蚀风险28。零售位置优化29。野生动植物跟踪和栖息地分析30。气候变化研究31。社交媒体空间趋势32。增强现实应用程序33。GIS教育工具34。（注意：我应用了“添加拼写错误（SE）”重写方法来维护原始文本的结构，同时偶尔出现罕见的拼写错误。重写文本保持其可读性和整体含义。）IT治理最佳实践，软件开发方法和数字化转型策略也正在实施。药物发现和公共密钥密码学的未来也受量子计算的影响。Land Use Planning Zoning Designing Interactive Smart Devices, Biometrics, Emotional Recognition, Wearable Technology, Voice User Interfaces, Healthcare, Gaming, Robotics, E-commerce, Smart Homes, Multimodal Interaction, Aging, Virtual Teams, User-Centered Design, Research Methodologies, Public Kiosks, Artificial Intelligence, Transportation, Privacy and Ethics, Environmental Sustainability, Adaptive Interfaces, Content Creation,危机管理，运动技术，触觉反馈的演变，文化差异，数字营销，金融服务，公共安全。他们在体育管理，公共卫生监视和公司治理中扮演着至关重要的角色，同时还通过AI，网络服务，网络安全性，区块链，大数据分析，虚拟现实，虚拟技术，5G，BioMetrics，Worlbal Secuniations，Onsent，Onsperiations和Odentications和Unberum Incoriative，Ons Aimations和Worns Antumiative，Ons Antimations和Onsporiative诸如电影和媒体，电子商务和教育等行业的未来。量子计算在解决复杂的生物学问题（例如密码学，误差校正和AI）中起着重要作用。混合模型集成了经典和量子计算，而量子机器学习具有理论基础和实际应用。量子计算硬件进步包括量子技术及其在财务建模，风险评估和用于安全通信渠道的量子网络中的应用。量子处理器中存在可伸缩性挑战，但是量子网络中的实验和应用证明了纠缠和降噪的潜力。机器人助手对老年人和残疾人面临的挑战，包括改善其生活质量。道德考虑是由下一代AI系统的开发引起的，而能源领域和智能电网则受益于量子计算在测量和成像中的精度。量子计算的教育和劳动力发展需要专注于实际应用，网络安全和物联网交集。量子至上的里程碑和未来的目标是由编程语言，环境和材料科学的进步驱动的。教育中的机器人技术旨在教授STEM学科，同时还通过计算机视觉增强了感知和决策能力。机器人技术在就业，环境监测和灾难反应中的作用变得越来越重要。正在开发机器学习和机器人手术方面的进步，以提高结果和精度。人类机器人互动对于建立信任与合作至关重要。机器人技术也适用于零售，节能设计，建筑，艺术，运输，物流，食品行业，物联网集成，可穿戴机器人技术，安全性和娱乐。机器人技术的未来涉及开发具有道德考虑因素的AI，以确保安全，公平的决策。机器人技术在医疗保健中的作用包括远程医疗和患者数据管理，而软件工程在开发绿色软件和减少碳足迹方面起着至关重要的作用。软件工程是一个引起多个道德问题的领域，包括偏见，问责制和监管。移动应用程序开发的未来是由人工智能，机器学习和云计算等趋势驱动的。在自动驾驶汽车的背景下，软件工程师必须考虑安全和监管要求，以确保开发可靠的系统。大数据分析通过提供对用户行为和偏好的宝贵见解，在增强软件开发中的决策过程中起着至关重要的作用。软件工程对包括金融服务在内的各个行业有重大影响，必须解决合规性和安全挑战。用户体验（UX）设计在软件工程中也至关重要，因为它可以确保软件应用程序直观且易于使用。网络物理系统在软件工程中的集成需要仔细考虑安全，可靠性和安全性等问题。在娱乐行业中，游戏开发在很大程度上依赖软件工程原则来为用户创造沉浸式体验。机器学习算法可用于预测软件错误，降低维护成本并提高整体系统可靠性。网络安全防御策略在软件工程中也很重要，因为它们可以防止诸如黑客攻击和数据泄露等各种威胁。在Web开发中，响应式设计对于确保网站适应不同的屏幕尺寸和设备至关重要。JavaScript框架，例如Vue.js，React.js和Angular，为构建可扩展有效的Web应用程序提供了一系列工具。无服务器计算为Web开发提供了一些好处，包括节省成本和提高可扩展性。电子商务中的人工智能：探索机会和挑战3。但是，它还提出了挑战，例如确保稳定的性能和管理复杂的体系结构。在Web个性化和用户参与度中使用人工智能越来越流行，但引起了人们对数据隐私和安全性的担忧。Web API必须考虑到安全性和可扩展性，以确保它们可以处理高流量量。内容管理系统（CMS）在Web开发中至关重要，因为它们为管理内容和确保多个平台的一致性提供了一系列工具。虚拟和增强现实应用程序也很大程度上依赖于软件工程原则来为用户创造沉浸式体验。可持续的Web设计变得越来越重要，因为它可以减少能耗并最大程度地减少环境影响。数字营销策略（例如搜索引擎优化（SEO）和社交媒体集成）对于推动网站流量并与用户互动也至关重要。无头CM为开发人员和内容创建者提供了一系列好处，包括提高灵活性和自定义选项。Web排版也是一个重要的考虑因素，因为它可以显着影响用户体验和可访问性。数据保护法规，例如GDPR，以确保安全处理个人数据。实时通信技术（例如WebSockets和WebRTC）提供了一系列用于构建交互式和引人入胜的Web应用程序的工具。非营利组织的网络开发：最佳实践和新兴趋势的评论2。前端开发工具（例如JavaScript框架提供的工具）可以显着提高工作流效率和创新。但是，由于兼容性和可扩展性等问题，将旧系统迁移到现代Web体系结构可能具有挑战性。MicroFrontends Architecture为Web应用程序开发提供了可扩展且脱钩的方法，但需要仔细考虑组件之间的集成和通信等问题。加密货币对Web支付系统的影响也变得越来越重要，因为它可以使交易更快，更安全。Web开发中以用户为中心的设计涉及通过用户测试和反馈等方法吸引用户，以确保软件应用程序满足其需求和期望。用户体验在驱动数字转换中的作用4。物联网（IoT）安全性：威胁，缓解策略和未来指示5。区块链对供应链管理的影响6。移动应用程序的网络安全：App Store和Google Play Protect措施的比较分析7。网络开发中以人为本的设计：增强用户参与度和经验8。电子商务分析的数据可视化工具和技术的演变9。电子商务中的云计算：收益，挑战和未来的前景10。Web开发中可访问性的未来：新兴趋势和技术计算机科学面临着几个紧迫的问题，包括人工智能（AI）系统的道德发展和部署。随着AI融入日常生活，人们对偏见，公平和问责制的担忧已经增长。论文主题可以集中于减少机器学习模型中的偏见，并提高AI决策中的透明度以确保公平性。此外，快速的技术变革构成了可持续性挑战，例如能源消耗和电子废物处置。研究可以创建更有效的计算方法或开发降低功耗的算法。AI和机器学习的集成驱动了各个领域的创新，论文主题探讨了用于预测分析，自动决策或自然语言处理的高级ML算法。AI在道德决策和社会影响中的作用也提供了减轻偏见并确保透明度和正义的研究机会。另一个趋势是，加密货币以外的区块链技术的增长，为供应链物流和数字身份验证等应用程序创建安全的，分散的网络。论文主题可以调查区块链确保数据完整性，增强网络安全性或开发新框架以集成到现有基础架构中的潜力。对能源效率的不断增长的需求表明了对创新解决方案的紧迫需求，使其成为及时且相关的有吸引力的研究领域。此外，物联网（IoT）中连接的设备的扩散正在推动前所未有的增长和挑战，尤其是有关可扩展性，安全性和数据管理策略的挑战。，如果需要，我们提供了退款保证，以使其完全满意。这种趋势不仅强调了计算机科学的动态性质，而且强调了其通过技术创新彻底改变各个部门的潜力。在这个领域中的研究机会比比皆是，包括优化物联网设备的网络协议，针对特定于物联网的威胁制定安全措施，或在城市规划，智能家居和医疗保健中利用物联网。通过应对这些挑战，研究人员可以提高物联网系统的效率和功能，从而确保它们无缝整合到现代生活中。随着计算机科学的不断发展，其研究机会也是如此。量子计算是一种快速新兴的技术，有望通过以古典计算机无法实现的速度处理任务来彻底改变问题的解决。这一突破对加密，药物发现和复杂系统建模等领域具有重要意义。在该领域的研究可以探索量子算法，开发抗量子的加密系统或在特定于行业的方案中应用量子计算。另一个有希望的方向是自主系统的发展，尤其是在机器人和车辆自动化方面。要意识到自己的全部潜力，研究人员必须在不确定的条件下改善这些技术的安全性，可靠性和决策过程。这可能涉及通过计算机视觉和传感器融合来增强机器的感知，开发更复杂的AI驱动决策框架，或者在部署自主系统时解决道德考虑。最后，人工智能应用的不断扩展的作用需要研究的重要方向，尤其是在AI伦理和政策中。随着AI系统变得越来越有能力和普遍，它们对社会的影响需要仔细考虑和治理，以确保它们受益于整个人类。给定文章文本在这里就业和社会规范继续随着技术的进步而发展。未来的研究方向可能着重于制定负责人AI的准则，研究其对劳动力动态的影响或创建透明且公平的系统。这项工作对于确保AI技术增强社会而不降低人类尊严或自主权至关重要。计算机科学研究具有重大技术进步的潜力，必须考虑更广泛的含义。探索诸如AI对劳动力的影响和发展更透明的系统之类的领域可能会导致技术与伦理学之间的和谐共存，最终使社会受益。总而言之，计算机科学是现代技术进步的基础，但对于应对紧迫挑战至关重要。新兴技术，例如量子计算，AI和区块链开放的研究途径，可以重新定义现有范式。学生开始论文之旅的学生应选择与他们的激情一致的主题，同时促进该领域的扩张。通过突破界限并探索未知领域，学生可以留下持久的影响，并为未来的突破铺平道路。IRESEARCHNET的论文写作服务提供了针对计算机科学主题量身定制的专家帮助。 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