XiaoMi-AI文件搜索系统
World File Search SystemThibaud
Daniel S. Cooley
1。Lee J. †，Cooley D.，Wagner A.M.，Liston G.E. （2024+）通过参数的线性映射来投射未来的校准方法。 被接受的环境和生态统计。 2024年10月25日。 2。 Mhatre N.†，Cooley D.（2024）转换了时间序列极端的线性模型。 时间序列分析杂志，45，671-690。 https://doi.org/10.1111/jtsa.12732。 3。 Wixson，T。P.†，Cooley，D。（2023）季节性野生野生风险对变化的归因：统计极端方法。 应用气象与气候学杂志，62，1511-1521。 https://doi.org/10.1175/jamc-d-23-0072.1。 4。 Rohrbeck C.，Cooley D.（2023）使用极端主管模拟洪水事件集。 应用统计的年鉴，17：1333–1352 https：//doi.org/10.1214/22-AOAS1672。 5。 Wagner A.M.，Bennett K.E.，Liston G.E.，Hiemstra C.A.和Cooley D.（2021）雪地占主导地位的极端变化的多个指标，美国水域Yakima River盆地地区，美国水，13：2608。 doi：0.3390/W13192608。 6。 Rutherford J.S，Sherwin E.D.，Ravikumar A.P.，Heath G.A.，Englander J.，Cooley D.，Lyon D.，Omara M.，Langt Q.，Brandt A.R. （2021）缩小差距：解释美国石油和天然气生产段甲烷库存的持续估计。 自然通讯，12：4715。 https://doi.org/10.1038/s41467-021-25017-4。 7。 修复M.†，Cooley D.，Thibaud E.（2020）同时进行空间验证的自回归模型。 环境，32：e2656。Lee J.†，Cooley D.，Wagner A.M.，Liston G.E.（2024+）通过参数的线性映射来投射未来的校准方法。被接受的环境和生态统计。2024年10月25日。2。Mhatre N.†，Cooley D.（2024）转换了时间序列极端的线性模型。时间序列分析杂志，45，671-690。 https://doi.org/10.1111/jtsa.12732。3。Wixson，T。P.†，Cooley，D。（2023）季节性野生野生风险对变化的归因：统计极端方法。应用气象与气候学杂志，62，1511-1521。 https://doi.org/10.1175/jamc-d-23-0072.1。4。Rohrbeck C.，Cooley D.（2023）使用极端主管模拟洪水事件集。应用统计的年鉴，17：1333–1352 https：//doi.org/10.1214/22-AOAS1672。5。Wagner A.M.，Bennett K.E.，Liston G.E.，Hiemstra C.A.和Cooley D.（2021）雪地占主导地位的极端变化的多个指标，美国水域Yakima River盆地地区，美国水，13：2608。 doi：0.3390/W13192608。 6。 Rutherford J.S，Sherwin E.D.，Ravikumar A.P.，Heath G.A.，Englander J.，Cooley D.，Lyon D.，Omara M.，Langt Q.，Brandt A.R. （2021）缩小差距：解释美国石油和天然气生产段甲烷库存的持续估计。 自然通讯，12：4715。 https://doi.org/10.1038/s41467-021-25017-4。 7。 修复M.†，Cooley D.，Thibaud E.（2020）同时进行空间验证的自回归模型。 环境，32：e2656。Wagner A.M.，Bennett K.E.，Liston G.E.，Hiemstra C.A.和Cooley D.（2021）雪地占主导地位的极端变化的多个指标，美国水域Yakima River盆地地区，美国水，13：2608。 doi：0.3390/W13192608。6。Rutherford J.S，Sherwin E.D.，Ravikumar A.P.，Heath G.A.，Englander J.，Cooley D.，Lyon D.，Omara M.，Langt Q.，Brandt A.R. （2021）缩小差距：解释美国石油和天然气生产段甲烷库存的持续估计。 自然通讯，12：4715。 https://doi.org/10.1038/s41467-021-25017-4。 7。 修复M.†，Cooley D.，Thibaud E.（2020）同时进行空间验证的自回归模型。 环境，32：e2656。Rutherford J.S，Sherwin E.D.，Ravikumar A.P.，Heath G.A.，Englander J.，Cooley D.，Lyon D.，Omara M.，Langt Q.，Brandt A.R.（2021）缩小差距：解释美国石油和天然气生产段甲烷库存的持续估计。自然通讯，12：4715。 https://doi.org/10.1038/s41467-021-25017-4。7。修复M.†，Cooley D.，Thibaud E.（2020）同时进行空间验证的自回归模型。环境，32：e2656。https://doi.org/10.1002/env.2656 8。 Yuen R.，Stoev，S.，Cooley D.（2020）极高价值的分布鲁棒推断。 保险：数学与经济学，92：70-89。 https://doi.org/10.1016/j.insmatheco.2020.03.003 9。 江Y.，Cooley D.，Wehner M.P. （2020）主要成分分析，用于极端和对美国降水的应用。 气候杂志，33（15）：6441-6451。 https://doi.org/10.1175/jcli-d-19-0413.1 10。 Cooley D.，Thibaud E.（2019）。 对高维度的依赖性分解。 Biometrika，106：587-604。 doi：10.1093/biomet/asz028。 11。 Hewitt J. †，Fix M.J.†，Hoeting J.A.，Cooley D.S. （2019）。 通过加权的可能性，潜在的空间极端模型提高了回报水平的估计。 jabes; 24：426-443。 doi：10.1007/s13253-019-00356-4 12。 Huang W.K.，Cooley D.S.，Ebert-upho虫，Chen C.，Chatterjee S.（2019）极端依赖的新探索工具：CHI网络和年度极好网络。 jabes; 24：484-501。 doi：10.1007/s13253-019-00356-4 13。 Cooley D.，Thibaud E.，Castillo F.，Wehner M.F. （2019）。 一种非参数方法，用于极端双变量超级概率的隔离，22：373-390; doi：10.1007/s10687-019-00348-0。 14。 Timmermans B.，Wehner M.，Cooley D.，O'Brien T.，Krishnan H.（2018）。 网格降水数据集中极端的一致性。 气候动力学，52：6651-6670。 doi：10.1007/s00382-018-4537-0。 15。https://doi.org/10.1002/env.2656 8。Yuen R.，Stoev，S.，Cooley D.（2020）极高价值的分布鲁棒推断。保险：数学与经济学，92：70-89。 https://doi.org/10.1016/j.insmatheco.2020.03.003 9。江Y.，Cooley D.，Wehner M.P. （2020）主要成分分析，用于极端和对美国降水的应用。 气候杂志，33（15）：6441-6451。 https://doi.org/10.1175/jcli-d-19-0413.1 10。 Cooley D.，Thibaud E.（2019）。 对高维度的依赖性分解。 Biometrika，106：587-604。 doi：10.1093/biomet/asz028。 11。 Hewitt J. †，Fix M.J.†，Hoeting J.A.，Cooley D.S. （2019）。 通过加权的可能性，潜在的空间极端模型提高了回报水平的估计。 jabes; 24：426-443。 doi：10.1007/s13253-019-00356-4 12。 Huang W.K.，Cooley D.S.，Ebert-upho虫，Chen C.，Chatterjee S.（2019）极端依赖的新探索工具：CHI网络和年度极好网络。 jabes; 24：484-501。 doi：10.1007/s13253-019-00356-4 13。 Cooley D.，Thibaud E.，Castillo F.，Wehner M.F. （2019）。 一种非参数方法，用于极端双变量超级概率的隔离，22：373-390; doi：10.1007/s10687-019-00348-0。 14。 Timmermans B.，Wehner M.，Cooley D.，O'Brien T.，Krishnan H.（2018）。 网格降水数据集中极端的一致性。 气候动力学，52：6651-6670。 doi：10.1007/s00382-018-4537-0。 15。江Y.，Cooley D.，Wehner M.P.（2020）主要成分分析，用于极端和对美国降水的应用。气候杂志，33（15）：6441-6451。 https://doi.org/10.1175/jcli-d-19-0413.1 10。Cooley D.，Thibaud E.（2019）。对高维度的依赖性分解。Biometrika，106：587-604。doi：10.1093/biomet/asz028。11。Hewitt J. †，Fix M.J.†，Hoeting J.A.，Cooley D.S. （2019）。 通过加权的可能性，潜在的空间极端模型提高了回报水平的估计。 jabes; 24：426-443。 doi：10.1007/s13253-019-00356-4 12。 Huang W.K.，Cooley D.S.，Ebert-upho虫，Chen C.，Chatterjee S.（2019）极端依赖的新探索工具：CHI网络和年度极好网络。 jabes; 24：484-501。 doi：10.1007/s13253-019-00356-4 13。 Cooley D.，Thibaud E.，Castillo F.，Wehner M.F. （2019）。 一种非参数方法，用于极端双变量超级概率的隔离，22：373-390; doi：10.1007/s10687-019-00348-0。 14。 Timmermans B.，Wehner M.，Cooley D.，O'Brien T.，Krishnan H.（2018）。 网格降水数据集中极端的一致性。 气候动力学，52：6651-6670。 doi：10.1007/s00382-018-4537-0。 15。Hewitt J.†，Fix M.J.†，Hoeting J.A.，Cooley D.S.（2019）。通过加权的可能性，潜在的空间极端模型提高了回报水平的估计。jabes; 24：426-443。doi：10.1007/s13253-019-00356-4 12。Huang W.K.，Cooley D.S.，Ebert-upho虫，Chen C.，Chatterjee S.（2019）极端依赖的新探索工具：CHI网络和年度极好网络。 jabes; 24：484-501。 doi：10.1007/s13253-019-00356-4 13。 Cooley D.，Thibaud E.，Castillo F.，Wehner M.F. （2019）。 一种非参数方法，用于极端双变量超级概率的隔离，22：373-390; doi：10.1007/s10687-019-00348-0。 14。 Timmermans B.，Wehner M.，Cooley D.，O'Brien T.，Krishnan H.（2018）。 网格降水数据集中极端的一致性。 气候动力学，52：6651-6670。 doi：10.1007/s00382-018-4537-0。 15。Huang W.K.，Cooley D.S.，Ebert-upho虫，Chen C.，Chatterjee S.（2019）极端依赖的新探索工具：CHI网络和年度极好网络。jabes; 24：484-501。doi：10.1007/s13253-019-00356-4 13。Cooley D.，Thibaud E.，Castillo F.，Wehner M.F. （2019）。 一种非参数方法，用于极端双变量超级概率的隔离，22：373-390; doi：10.1007/s10687-019-00348-0。 14。 Timmermans B.，Wehner M.，Cooley D.，O'Brien T.，Krishnan H.（2018）。 网格降水数据集中极端的一致性。 气候动力学，52：6651-6670。 doi：10.1007/s00382-018-4537-0。 15。Cooley D.，Thibaud E.，Castillo F.，Wehner M.F.（2019）。一种非参数方法，用于极端双变量超级概率的隔离，22：373-390; doi：10.1007/s10687-019-00348-0。14。Timmermans B.，Wehner M.，Cooley D.，O'Brien T.，Krishnan H.（2018）。网格降水数据集中极端的一致性。气候动力学，52：6651-6670。doi：10.1007/s00382-018-4537-0。15。修复M.†，Cooley D.，Sain S.R.，Tebaldi C.（2018）。在RCP8.5和RCP4.5下，美国降水极端的比较与模式缩放的应用。气候变化，146（3），335-347。doi：10.1007/s10584-016-1656-7。
混合平台模型：垄断竞争和主导企业
∗ 弗吉尼亚大学和 CEPR。 ∗∗ 欧洲大学研究所、柏林 ESMT 和 CEPR，Via delle Fontanelle 18，佛罗伦萨菲耶索莱，50014；ozlem.bedre@eui.eu。我们感谢编辑 Alessandro Bonatti 和一位匿名审稿人提出的非常有帮助和建设性的评论和建议。我们还要感谢 Maxim P. Engers、Heski Bar-Isaac、Johannes Johnen、Marco Haan、Muxin Lee、Nikhil Vellodi、Paul Heidhues、Jose Luis Moraga、Martin Peitz、Patrick Rey、Guofu Tan、Greg Taylor、Thibaud Vergé 和 Gijsbert Zwart 以及 Carlos 3 Madrid-CEMFI、竞争政策中心、2021 年 CRESSE 会议、东英吉利大学、DERN 第二届年会、法德电子商务研讨会、MaCCI 年会、TSE 平台经济学虚拟研讨会、TSE 数字经济学会议、加州大学鲁汶分校、格罗宁根大学、法兰克福大学、庞培法布拉大学、南加州大学和 2021 年 UniBg IO 冬季研讨会的研讨会参与者提供的非常有帮助的评论。我们感谢 Moonju Cho、Max Schnidman 和 Yang Yu 提供的出色研究协助。本文是“数字平台：定价、多样性和质量供应 (DIPVAR)”项目的一部分，该项目已获得欧洲研究理事会 (ERC) 的资助，属于欧盟“地平线 2020”研究与创新计划（资助协议编号 853123）。ozlem.bedre@eui.eu
军队国防高中二年级主、辅招生纪要
基督凯文，乔治。捕获 Éthan、Quentin、Cyrian。Dardaine Charles-Antoine，昆汀。De Buyer Thibaud，Valentin，Joann。德罗萨里奥·泰尔哈达特·朱尔斯。迪亚斯·昆汀，菲利普，安德烈，米歇尔。弗朗索瓦·丁，查尔斯，玛丽。埃米尔·多布雷夫、格奥尔基耶夫。Dupasquier Romain，Marius。杜萨特·诺亚，皮埃尔。Fichot Élian。弗洛尔·加布里埃尔、斯蒂芬、让-巴蒂斯特、玛丽。弗洛尔·洛朗、尼古拉斯、克里斯蒂安、玛丽。弗洛尔·奥利维尔、亚历克西斯、安蒂奥科、玛丽。弗雷·布里亚克，阿拉里克，罗宾。戈麦斯·法罗·罗伊，马修。灰色的头。Guénégo Youlwen、Gildas、Yves。Guyomard Marin、Nico、Stéphane、Loïc、Adam。哈曼·加斯帕德、玛丽、拉斐尔。詹姆斯·让-巴蒂斯特、奥利维尔、泽维尔。Jolivet Nolan，Yves。Krastev Nelin，Lyoubenov。剪切 Philippe，Adam。劳奈·加布里埃尔，亚历山大，玛丽。Le Goff Thomas，亨利。Limas Lou，熊。马波恩·莫里斯，蒂亚莱奥莱瓦萨。马丁·托马斯，埃里克，西里尔。马扎德·亚历山大、皮埃尔·马林、查拉兰波斯。Meguerditchian Romain，Marc，Marcel。米勒·汤姆，弗朗西斯，克里斯蒂安。侄子 Loris、Gilles、Gregory。贵族 Ange-Marie、Etienne、Paolino。Paliard Théophile，Adrien，Marie。Phann Tim。皮埃特·亚瑟。皮法德·马蒂斯，克劳德。Poulhalec Evan，Emilien。外国 Joris。接收者 Maxime, Luc, Michel。雷纳德·努曼斯，巴西尔，玛丽。桑切斯·马克西姆、奥雷利安、雷米。安托万·谢佩林克，路易斯·斯坦尼斯拉斯。施赖伯·内森，纪尧姆，皮埃尔，阿兰。Sobiecki-Aubry Nathan，Franck，Raphaël。克里斯托弗·托特。维德迈尔·萨查、西尔万、西里尔。立即返回。
VEXAS 综合征靶向治疗的疗效和安全性
杰罗姆·哈贾吉，1 扬·阮，2 达利拉·穆卢杰，1 里姆·布尔吉巴，3,4 马尔·海布利希，5 哈西娜·阿洛伊，3 克洛伊·麦卡沃伊，1 瓦伦丁·拉孔布，6 塞缪尔·阿尔杜瓦，7 科拉多·坎波奇亚罗，8 亚历山大·玛丽亚，9 西里尔·库斯塔尔，9 蒂博·科蒙特，10 埃斯蒂巴利斯·拉扎罗，11 弗朗索瓦·利弗曼，12 纪尧姆·勒格诺，13 埃尔韦·洛布，13 文森特·格罗博斯特，13 罗德劳·奥特，14 朱利安·坎帕涅，15 阿奈·多尔-艾蒂安，15 爱丽丝·加尼埃，16 伊万·贾米卢, 17 安托万·多西尔, 18 马克西姆·萨姆森, 19 西尔万·奥迪亚, 19 芭芭拉·尼古拉斯, 19 亚历克西斯·马西安, 20 巴蒂斯特·德·马勒普拉德, 21 本杰明·德·圣玛丽, 22 本努瓦·福歇, 22 让·大卫·布阿齐兹, 23 乔纳森·布罗纳, 24 西里尔·杜曼, 24 卡罗尔·安托万, 25 本杰明·卡彭蒂尔, 26 布里斯·卡斯特尔, 27 塞琳·拉蒂戈-鲁辛, 28 艾蒂安·克里克, 29 乔弗罗伊·沃勒, 29 达米安·法亚尔, 30 保罗·德克尔, 31 托马斯·穆利内, 31 阿纳埃尔·杜蒙特, 32 亚历山大Nguyen、32 Achille Aouba、32 Jean-Philippe Martellosio、33 Matthieu Levavasseur、34 Sebastien Puigrenier、35 Pascale Antoine、35 Jean-Thomas Giraud、36 Olivier Hermine、37 Carole Lacout、6 Nihal Martis、38 Jean-Denis Karam、39 Francois Chasset、40 Laurent Arnaud、41 Paola Marianetti、42 Christophe Deligny、43 Thibaud Chazal、44 Pascal Woaye-Hune、45 Murielle Roux-Sauvat、46 Aurore Meyer、47 Pierre Sujobert、48 Pierre Hirsch、49 Noemie Abisror、1 Pierre Fenaux、50 Olivier Kosmider, 51 Vincent Jachiet, 1 Olivier Fain, 1 Benjamin Terrier, 52 Arsène Mekinian, 1 Sophie Georgin-Lavialle, 3 FRENVEX
全球能源转型：- 叙述和排序
1. 前言 4 Marc Ringel 撰写的前言 4 Giacomo Luciani 撰写的前言 6 2. 编辑介绍 8 3. 专家访谈 15 采访 Miguel Gil Tertre — 脱碳中的竞争力 15 采访 Adnan Shihab Eldin — 小型模块化反应堆能否带来核能复兴？ 19 采访 Andrei Marcu - 欧盟气候政策面临的挑战 26 采访 Thibaud Voïta - 非洲碳市场的前景与风险 30 4. 辩论 35 辩论问题 36 赞成：应放慢能源转型速度以保证政治和经济上的可承受性 (Huixuan (Christy) Pang) 36 反对：不应放慢能源转型速度以保证政治和经济上的可承受性 (Pietro Rinaldi) 40 5. 批判性文章 43 不仅仅是千兆瓦：关于 COP28 可再生能源目标概念问题的评论 (Ana Díaz Vidal) 43 不要向北看，要向南看：资助全球南方国家的能源转型将使每个人受益 (Harshad Gaikwad) 48 驾驭印度煤炭转型的争议性叙事 (Isha Hiremath) 54 从黑金到绿色：石油国家和石油资金在推动全球能源转型中的作用转型（Pietro Gioia）63 全球能源转型技能：共同建设更绿色的未来（Marie Kepler）70 老挝水电出口到新加坡：东盟“可持续能源”承诺背后的隐性成本（Linus Chen）76 关于中亚水电站成为能源转型障碍的情感叙事（Rebeca Olmos del Canto）83 对关键矿产的批判性视角：全球南方公平能源转型的局限性（Vadim Kuznetsov）88 关键矿产回收和循环经济（Lucille Poulard）94 氢能在全球能源转型中的机遇（Nicolas Moinier）100 欧洲的核能：巨大的错误还是可持续的祝福？ （Michel Galper 和 Håkon J. Syrrist）105 TenneT 的目标电网：规划下一代海上风电和电力传输的要点（Arina Khotimsky 和 Clément Violot）112 6. 编辑委员会 121
分析模拟环境极端的极端价值统计
环境现象。在气候科学中，在包括温度在内的广泛变量的建模中已经取得了显着的进步（Clarkson等人。2023），降水（Katz 1999），风速（Kunz等2010; Fawcett和Walshaw 2006）以及其他更广泛的环境主题（包括水文学）（Towler等人2010; Katz等。2002）和空气污染（Gouldsbrough等人 2022）。 在本文中，我们概述了“ Uniofbathtopia”团队在第13届国际极端价值分析会议（EVA2023）举办的数据挑战中使用的技术。 可以在社论中找到对任务的完整描述（Rohrbeck等人 2023）。 我们概述了四个子挑战中的每一个方法，在该方法中，我们根据每个任务的要求，将极值统计的传统方法与其他统计学建模技术进行补充。 挑战涉及在环境应用的背景下，在“乌托邦”的精美国家设计的环境应用中估算极边缘的分位数，边缘超出概率和关节尾概率。 竞争组织者使用已知参数模拟了数据，以便可以验证和比较团队的模型，并以模仿现实世界过程所表现出的丰富，复杂的行为。 因此，我们期望我们提出的方法的性能扩展到一般设置和应用程序。 我们还使用引导方法进行置信间隔估计（Gilleland 2020）。 2013）。2002）和空气污染（Gouldsbrough等人2022）。在本文中，我们概述了“ Uniofbathtopia”团队在第13届国际极端价值分析会议（EVA2023）举办的数据挑战中使用的技术。可以在社论中找到对任务的完整描述（Rohrbeck等人2023）。我们概述了四个子挑战中的每一个方法，在该方法中，我们根据每个任务的要求，将极值统计的传统方法与其他统计学建模技术进行补充。挑战涉及在环境应用的背景下，在“乌托邦”的精美国家设计的环境应用中估算极边缘的分位数，边缘超出概率和关节尾概率。竞争组织者使用已知参数模拟了数据，以便可以验证和比较团队的模型，并以模仿现实世界过程所表现出的丰富，复杂的行为。因此，我们期望我们提出的方法的性能扩展到一般设置和应用程序。我们还使用引导方法进行置信间隔估计（Gilleland 2020）。2013）。在单变量任务中，我们使用了广义帕累托分布（GPD），并使用基于模型的聚类方法在内（Hastie等人。2009）和混合模型（Fraley and Raftery 2002）以及马尔可夫链蒙特卡洛（MCMC）进行参数估计（Coles and Powell 1996）。对于多元问题，我们的方法基于定期变化随机变量的最大线性组合的参数族（Fougères等人。我们使用现代的现代精学学习技术（包括稀疏诱导的预测和聚类），推动了对这些模型进行推理的新方法，推进了现有方法（Cooley and Thibaud 2019; Kiriliouk and Zhou 2022）。我们工作的新方面是：探索尾尾行为不确定性较大的系统的MCMC参数估计偏置，并提出了基于稀疏投影的Max-linear模型的噪声系数的新估计器。本文的格式如下：第2节描述了我们针对单变量挑战的解决方案，每个挑战将每个挑战分为方法论和结果。第3节介绍了必要的背景理论，这些理论是从多变量极端的。我们在第4节中对我们的绩效进行了一些最后的讨论。
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Sophia Weiner，Sauer的Mathias。分析蛋白质组学分析的制备和数据临床蛋白质组学。2022。II。 Sophia Weiner，Sauer，Laia Montolia，Andrea L. Blessed，Nicholas J. Ashton。 Rauramaa，Mikko Hiltunen，Rosa-Neto Pedro，Blennow，Johan Gobom。 上面的洪水蛋白研究对阿尔茨海默氏症连续体的保护： manusscript。 iii。 Sophia Weiner，Mathias Sauer，Brinkmalm，Julius Constantine，Fernandes Fernandes，Becker，Becker，BengtNellgård，Keti Dalla，Douglas Galasko，Henrig Zetterberg，Blennow，Blennow，Johan Gobom。 scrn1：在阿尔茨海默氏症的灾难中可用脑大脑。 阿尔茨海默氏症和痴呆症。 2023。 iv。 蛋白质组学分析明显区分的脑杂交遗传声信号深层亚型。 翻译科学医学。 2025。 V. Imogen J. 定量与介质蛋白相关的接壤中的Pepts颗粒。 manusscript。II。Sophia Weiner，Sauer，Laia Montolia，Andrea L. Blessed，Nicholas J. Ashton。 Rauramaa，Mikko Hiltunen，Rosa-Neto Pedro，Blennow，Johan Gobom。上面的洪水蛋白研究对阿尔茨海默氏症连续体的保护：manusscript。iii。Sophia Weiner，Mathias Sauer，Brinkmalm，Julius Constantine，Fernandes Fernandes，Becker，Becker，BengtNellgård，Keti Dalla，Douglas Galasko，Henrig Zetterberg，Blennow，Blennow，Johan Gobom。scrn1：在阿尔茨海默氏症的灾难中可用脑大脑。阿尔茨海默氏症和痴呆症。2023。iv。蛋白质组学分析明显区分的脑杂交遗传声信号深层亚型。翻译科学医学。2025。V. Imogen J.定量与介质蛋白相关的接壤中的Pepts颗粒。manusscript。乔尔·西伦（Joel Simren），伊莫因斯（Imogen）。 Harro Seelaar，RAC，Robert Laforce，Caroline Graff，Daniela Galimmberti，Rik Vandenberg，Sorbi，Otto，Pasquier's Florence，Simon，Chris R. Butler，Chris R. Butler， Isabelle Le Ber，Elizabeth Finger，Maria Carmela Tartaglia，Mario Masellis，James B. Rowe，Matthis Synofzik，Fermin Moreno，Borroni Barbara，Blenhow，Henrik Zetterberg*，Jonathan D. Rohrer*，Johan Gobom*。JohnRönnholm，Mathias Sauer，Johanna Nilsson，John Van Swieten，Liize C. Jiskoot，Harro Seelaar，Racel St. Valle，Rik Vandenberghe，Mendonça的Alexander，Tiraboschi Pietro，Santana的Isabel，Alexander Gerhard，Johannes Levin，Sorb，Sorb，Sorb，Sorb，Isabelle Le Ber，Elizabeth，Elizabeth，James B. Rowe。 Bernno，Blessings，Blenharow的Bill，Jonathan，D。Rohrer*，Johan Gobom*。
超凡设计：弥合空间系统工程与参与式设计实践之间的差距
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