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Chris Cerrone 和 Timo Andres 谈论音乐经济
经济在音乐中扮演什么角色？我们谈论音乐时使用的语言与我们自己的音乐价值观和偏好有何关联？对于作曲家克里斯·塞罗尼和蒂莫·安德烈斯来说，经济是影响从概念到音乐会的整个作曲过程的基石。对于那些不熟悉克里斯和蒂莫并正在寻找一些背景信息的人来说，《纽约时报》的塞思·科尔特·沃尔斯昨天写了一篇关于他们的精彩专题文章。
贾尼斯·蒂莫申科 (Janis Timoshenko, 贾尼斯·蒂莫申科)
4. 研究专长和兴趣 a) 专业领域：材料科学、纳米催化、X 射线吸收光谱、原位 XAS 研究、高级 XAS 数据分析、机器学习方法、原子模拟技术（分子动力学、逆蒙特卡罗方法）、全局优化技术（模拟退火、进化算法）、线性代数方法（主成分分析、多元曲线分辨/盲源分离方法）、理论物理（介观电荷传输、量子计算、统计物理）、一些计算流体动力学经验。 b) 目前的研究兴趣：使用时间分辨 XAS 方法对材料进行实验研究，将 XAS 的结构和动力学信息与材料特性和功能联系起来。我对开发和应用先进的数据分析方法特别感兴趣，以充分利用 X 射线吸收光谱中编码的信息，并将实验测量与理论建模的结果相结合。 c) 参与同步辐射装置的实验； XAS 经验：我曾参加过 BESSY、DORIS、PETRA III 和 ANKA（德国）、SLS（瑞士）、ELETTRA（意大利）、SOLEIL、ESRF（法国）、ALBA（西班牙）、SSRL、NSLS-II APS（美国）同步辐射设施的 XAS 实验，包括荧光、透射模式和掠入射模式的测量、温度相关、压力相关 XAS 测量、催化过程的原位研究、RIXS 测量（APS、ESRF）、QXAFS 模式测量（NSLS-II、SOLEIL、SLS 和 DESY）、X 射线拉曼散射实验（ESRF）和光学色散装置测量（SOLEIL）。此外，我还在 SOLEIL 同步加速器和基于同步加速器的 XRD（NSLS II 和 DESY）方面有 FTIR 测量经验。目前，我还领导着一个团队，负责设计 PETRA III/IV 上由马克斯·普朗克学会资助的新光束线，该光束线致力于使用 XAS、XRD、SAXS 和 XES 方法对催化剂进行原位研究。此外，我和 FHI 的团队目前正在努力改造新的实验室 XAS 光谱仪，以对催化剂进行原位研究。我与他人合作撰写了 100 多篇关于 XAS 研究的论文，其中包括关于 XAS 数据分析高级方法的论文。 d) 参与重大研究项目：CatLab 研究平台的扩展（德国联邦教育与研究部（BMBF）和马克斯普朗克学会资助）：与 Beatriz Roldan Cuenya 教授共同提议设计 PETRA 同步加速器的光束线前端站，2021 年至今美国国家科学基金会项目工具包，用于表征和设计 DMREF 计划下的双功能纳米颗粒催化剂（合作项目，涉及叶史瓦大学/石溪大学、德克萨斯大学奥斯汀分校、匹兹堡大学），2015 年 – 2018 年。EUROFUSION 项目 ODS 颗粒何时以及如何形成？- ODS 钢和高蠕变强度 ODS 钢的 X 射线吸收光谱和从头算建模（拉脱维亚大学与德国卡尔斯鲁厄理工学院和西班牙 CIEMAT 合作项目），2014- 2015 年。 EURATOM 项目 实验室规模的纳米结构 ODSFD 批次的生产和特性以及模型的实验验证（拉脱维亚大学与德国卡尔斯鲁厄理工学院和芬兰赫尔辛基大学合作项目，2013 – 2015 年。 e) 参加暑期学校和研讨会 1) 原子模拟技术暑期学校（2010 年 7 月 4 日 - 2010 年 7 月 25 日，意大利的里雅斯特）； 2) 超快 X 射线科学与 X 射线自由电子激光器 (2011 年 3 月 29 日至 2011 年 4 月 2 日，德国汉堡 DESY)；3) 第 32 届柏林中子散射学校 (2012 年 3 月 7 日至 2012 年 3 月 16 日，德国柏林 HZB)。4) HERCULES-2013（大型实验系统用户高级欧洲研究课程）（2013 年 2 月 24 日至 2013 年 3 月 28 日，法国格勒诺布尔 ESRF）。
引用本文：Timo Vesikari、Ray Borrow、Aino Forsten、Helen Findlow、Mandeep S. Dhingra 和 Emilia Jordanov (2020): o 的免疫原性和安全性
摘要 脑膜炎奈瑟菌可导致侵袭性脑膜炎球菌病，幼儿尤其容易感染。我们评估了赛诺菲巴斯德的在研四种（血清群 A、C、Y 和 W）脑膜炎球菌破伤风类毒素结合疫苗 MenACYW-TT 单剂量对健康的未接种过脑膜炎球菌疫苗的幼儿的免疫原性和安全性，以及已获许可的结合疫苗 MCV4-TT（NCT03205358）。在这项在芬兰进行的 II 期研究中，188 名年龄为 12 – 24 个月的幼儿按 1:1 的比例随机分配到 MenACYW-TT 或 MCV4-TT 组。使用人补体（hSBA）和幼兔补体（rSBA）进行血清杀菌抗体测定，测量接种疫苗前和接种疫苗后 30 天针对每种血清群的抗体。研究人员对参与者进行了为期 30 天的即时不良事件 (AE) 和接种疫苗后 AE 监测。所有分析均为描述性分析。所有 188 名参与者均完成了研究。接种 MenACYW-TT (96.7 – 100%) 和 MCV4-TT (86.0 – 100.0%) 的参与者在第 30 天的 hSBA 血清反应（基线时 hSBA 滴度 <8，接种疫苗后滴度 ≥ 8，或基线时 ≥ 8，接种疫苗后增加 ≥ 4 倍）在每个血清群中相当。大多数未经请求的 AE 为 1 级或 2 级强度。没有即时超敏反应，也没有导致研究终止的 AE 或严重 AE。在这项探索性研究中，MenACYW-TT 疫苗耐受性良好且具有免疫原性。如果在第三阶段得到确认，单剂量 MenACYW-TT 疫苗可能有望成为首次接种脑膜炎球菌疫苗的幼儿的替代疫苗选择。
文献研究：肺部疾病再生治疗中的潜在秘密间充质干细胞Ronald winardi kartika 1 * Kris Herawan Timo
摘要肺疾病纤维化，例如慢性阻塞性肺部疾病，急性肺损伤和Covid 19后的肺部疾病被认为是过去十年中的主要健康问题。用间充质干细胞（MSC）的细胞疗法提供了一种与抗炎，免疫调节剂，再生，亲血管生成和抗纤维化特性相关的肺纤维化方法。治疗效果可以与MSC - 分泌组有关，MSC分泌组是由游离溶解蛋白和细胞外囊泡（EV）制成的。本综述总结了一些与MSC衍生产品在肺部疾病前临床模型中的功效和安全性有关的发现的最新文献，显示了MSC分泌组中包含的活性物质及其与组织再生有关的机制。透视视图是关于分为高质量，安全有效的药品的秘密观点，关键词：肺纤维化，炎症，间充质干细胞，Secretoms
得克萨斯州森林部门的经济影响，2021年
在东德克萨斯州约有90％的林地是私人拥有的。 家庭森林土地所有者是迄今为止最大的私人所有者群体，约占所有林地的50％。 在过去的十年中，拥有木材加工设施的公司持有的大多数林地已转移给没有木材加工设施（例如Timo's（Timberland Investment Management Organi Zations）和REIT（房地产投资信托））的公司。 他们目前占东德克萨斯州蒂姆·贝兰（Tim Berland）的38％。 其他私有所有权类（即 非工业公司不包括Timo和REIT，非法人，美国原住民和非政府组织）占所有Timberland的2％以上。 约有10％的林地是公共拥有的。 估计在东德克萨斯州的Timberland估计有192亿立方英尺的数量。 软木物种占60％，硬木占总数的40％（USDA在东德克萨斯州约有90％的林地是私人拥有的。家庭森林土地所有者是迄今为止最大的私人所有者群体，约占所有林地的50％。在过去的十年中，拥有木材加工设施的公司持有的大多数林地已转移给没有木材加工设施（例如Timo's（Timberland Investment Management Organi Zations）和REIT（房地产投资信托））的公司。他们目前占东德克萨斯州蒂姆·贝兰（Tim Berland）的38％。其他私有所有权类（即非工业公司不包括Timo和REIT，非法人，美国原住民和非政府组织）占所有Timberland的2％以上。约有10％的林地是公共拥有的。估计在东德克萨斯州的Timberland估计有192亿立方英尺的数量。软木物种占60％，硬木占总数的40％（USDA
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建议引用：Mucha, Tomasz；Seppälä, Timo (2020)：人工智能平台——数字平台经济的新研究议程，ETLA 工作论文，第 76 号，芬兰经济研究所 (ETLA)，赫尔辛基
1.人工智能技术的兴起及其在数字平台中的应用 早在移动平台争夺战爆发之前，许多数字平台公司就已经在其内部业务流程或客户服务中使用机器学习算法。iPhone AppStore 于 2008 年中期推出（Ghazawneh & Henfridsson，2013 年）。微软于 2003 年推出了基于机器学习的垃圾邮件过滤功能（Buderi，2005 年）。eBay 至少从 2006 年开始利用机器学习对产品进行分类和搜索 1 。在现代人工智能 (AI) 取得一系列突破和深度神经网络性能改进之后，这些技术变得无处不在，平台公司成为主要提供商（例如，参见 Nilsson，2009 年，第 33 章；Schmidhuber，2017 年）。正如 (Brock & Von Wangenheim, 2019) 所指出的，似乎没有普遍接受的 AI 定义。尽管如此，以下包容性定义，“人工智能。..旨在让计算机做一些事情，当由人完成时，被描述为具有指示智能”（Brooks，1991，第 1 页）不仅涵盖了当今的深度神经网络和更广泛的机器学习，而且还涵盖了 AI 讨论中存在的许多不同观点。尽管定义不明确，但广泛属于人工智能范畴的符号和概率技术已成为实质性发展的目标
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附加条件的代价：IPCEI 的教训
2 Luuk Schmitz 是科隆马克斯普朗克社会研究所 (MPIfG) 的高级研究员。3 Timo Seidl 是维也纳大学欧洲一体化研究中心 (EIF) 的博士后研究员 (Universitätsassociation)。4 Tobias Wuttke 是柏林巴德学院的博士后研究员。