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新南威尔士大学能源研究所
在澳大利亚重建高绩效制造业是一个令人兴奋的前景，它为全球竞争力和蓬勃发展的国家劳动力提供了途径。但是，我们鼓励政府努力在“治国方略”的背景下描述这项政策，而不仅仅是重新振兴的产业政策。我们认为产业政策对于实施这项政策的当前全球环境的描述过于狭隘。国家利益框架中概述的两条思路已经承认了产业政策与澳大利亚能源和国家安全的融合。我们欢迎这种方法，同时也认识到它们之间存在的细微差别。我们相信，这种更广泛的产业政策方法可以而且应该与联合国工业发展组织 (UNIDO) 建议的贸易相关绿色产业政策的六个阶段保持一致。
新南威尔士大学的科学经济贡献
一个令人兴奋的领域是“外显子跳跃疗法”的发展。在我们的细胞中，基因被复制到 RNA 配方中，告诉细胞如何制造特定的蛋白质。这些 RNA 配方由称为“外显子”的构建块组成，它们有点像配方中的单独句子。基因拼写错误通常发生在特定的外显子中。如果可以移除（跳过）包含此拼写错误的外显子而不会扰乱整个蛋白质配方，那么会丢失一小部分蛋白质（由跳过的外显子提供的配方部分），但大多数蛋白质仍会以正常方式产生。最终会得到一种大小接近正常但缺少一小部分的蛋白质。正如 Oates 所说：“对于许多疾病来说，这比因拼写错误而导致蛋白质几乎不产生或完全不产生蛋白质要好得多。”
UNSW FMH AI功能语句AU3
Ashwin Unnikrishnan博士（实验室负责人）Ashwin Unnikrishnan博士是UNSW悉尼Lowy癌症研究中心白血病实验室的分子机制负责人。是一名具有分子生物学和表观遗传学专业知识的癌症生物学家，他领导了一个转化癌症研究实验室，该实验室托管了湿的实验技术和生物信息学方面的专家。
新南威尔士大学 FMH 人工智能能力声明 黑狗研究所
• Conductor 平台用于管理 AI 自适应试验，允许检查多种类型、时间和剂量的干预措施。Conductor 使用独特的 AI 算法将参与者分配到治疗中，该算法可以响应多个临床相关输入并从已完成的参与者结果数据中“学习” • Mind Grid 智能手机应用程序收集自我报告研究数据（例如问卷、生态瞬时评估）、主动数字表型数据（例如认知测试、击键动力学、语音和语言学数据）和被动传感器（例如步数、GPS、加速度计、陀螺仪）。然后，研究人员可以将这些数据用作 (i) 独立结果数据、(ii) 自适应试验的 AI 算法的输入，以及 (iii) 数字表型 - 识别疾病和治疗反应的数字标记 成功的应用
新南威尔士大学心理健康与家庭医学中心人工智能能力声明 人工智能与心理健康
• 副教授 Mark Larsen MEng DPhil 领导着健康大数据研究中心 (CBDRH) 的数字健康研究项目。他还是黑狗研究所 (BDI) 的名誉副教授研究员，也是 NHMRC 自杀预防研究卓越中心的首席研究员。他的研究重点是数字方法，以开发对心理健康和自杀模式的新见解，并提供新颖的干预措施 • 博士 Juan Quiroz Aguilera BSc MSc PhD 是 CBDRH 的研究员。他的研究重点是将人工智能用于临床应用，包括心理和心脏健康。他是
UNSW FMH AI功能声明MRC
•MRC顾问委员会成员•主要教授•生物信息学团队•湿实验室科学家•优秀的学生•MRC主任Emad El-Omar教授Emad El-Omar教授，毕业于苏格兰格拉斯哥大学的医学，并接受了胃肠者的培训。他曾在田纳西州范德比尔特大学和美国马里兰州的国家癌症研究所担任访问学者和科学家，并在苏格兰阿伯丁大学攻读于胃肠病学教授，在苏格兰阿伯丁大学担任胃肠病学教授，然后担任了澳大利亚苏尼斯特尼市的圣乔治和萨特兰临床学院的医学主席。他是《肠道》期刊首席编辑。他是爱丁堡皇家学会的会员。El-Omar教授拥有30年的肠道微生物组研究，作为他的专业知识的一部分。他的其他研究兴趣包括炎症驱动的胃肠道癌，幽门螺杆菌感染和炎症性肠病。
UNSW FMH AI能力声明儿童癌症研究所v0.1
o Encode and democratize knowledge accumulated by curating >1000 patients o Integrate patient's tumour molecular profile with treatment and high-throughput drug response data o Expand access to data accumulated to all researchers o Identify novel cancer drivers for functional genomic testing • Develop a paediatric pan-cancer classification and prognostic tool utilising machine learning methods to support clinicians in accurate diagnosis and treatment recommendations in a clinically relevant timeframe • Develop自然语言界面使用大型语言模型来改善可访问性和简化变体策划
UNSW 2023年度报告
封面：今年的科学家在缺席了50多年后，今年将鸭嘴兽重新引入了皇家国家公园。领导澳大利亚塔隆加保护协会，新南威尔士州国家公园和野生动物服务局和世界自然基金会澳大利亚的团队，UNSW生态系统科学中心的研究人员在黑客河的河岸上发布了一小部分女性柏拉图式的小组。