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多元化农业的共同环境和社会利益
劳拉·冯·拉斯穆森（Laura Vang Rasmussen）克里斯塔·肯尼迪（Christa M. Kennedy）， Gonemez 25，David Gonthier 24，鲤鱼34，Yodit Gebede 35，Carmen 36，Sussanna Class 15：16,37， 23，西德尼·麦德森9，玫瑰贝里修女44，马丁44 44，梅洛43，heiber惩罚25 45，莎拉46，莎拉雷德里奇48，克里斯托夫·舍伯Vivian Valence 56.57，语音Cassandra 48.58，Claire Cream 59
基于生物标志物的阿尔茨海默氏病
申请Joseph Therriault PhD 1.2，Suzanne Schindler MD PhD 3.4，GemmaSalvadóphD5，Tharick A. Pascal MD PhD 6，AndréaSessaBenedet PhD 7，Nicholas J. Ashton J. Ashton 7.8 Verberk PhD 11，Jacob Vogel PhD 5，Renaud La Joie PhD 12.13，Charlotte Teunissen MD 11，Gil D. Rabbiovici MD 12.13，Henrik Zetterberg MD PhD 7,14-14-14-18 19.20，Oskar Hansson医学博士5.21，Clifford R. Jack Jr. MD 22，Pedro Rosa-Neto MD PhD 1.2 1 1 1 1 1转化神经影像学实验室，麦吉尔衰老研究中心，阿尔茨海默氏症研究中心，阿尔茨海默氏症的迪斯梅萨斯研究学院，道格斯研究所L'ouest-de-de-de-de-montréal2神经病学和神经外科系，麦吉尔大学，加拿大QC蒙特利尔。3华盛顿大学医学院神经病学系，密苏里州圣路易斯，使用4个骑士阿尔茨海默氏病研究中心，华盛顿大学医学院，美国密苏里州，美国密苏里州。5临床记忆研究部门，临床科学系马尔默，伦敦隆德大学，瑞典。6匹兹堡大学匹兹堡大学精神病学系。 7神经科学与生理学研究所，瑞典哥德堡大学萨赫尔格伦斯卡学院，瑞典莫伦达尔大学8 NIHR生物医学研究中心，南伦敦和莫德斯利NHS NHS基金会，英国，英国，>>>>>6匹兹堡大学匹兹堡大学精神病学系。7神经科学与生理学研究所，瑞典哥德堡大学萨赫尔格伦斯卡学院，瑞典莫伦达尔大学8 NIHR生物医学研究中心，南伦敦和莫德斯利NHS NHS基金会，英国，英国，>>>>>
患者和临床医生组输入
胆管癌是一种罕见且侵略性的癌症，通常在晚期被诊断出，预后较差（Neumann等，2022）。肝内胆管癌（ICCA）是第二大常见的肝恶性肿瘤（Tsilimigras等，2020）。根据加拿大癌症统计数据，2019年有730人被诊断出患有胆管癌，这是加拿大最新统计数据的一年（加拿大癌症协会，2024年）。在自然界中发现所有肝胆管肿瘤中约有15％是肝内胆管癌（ICCA）（Pascale等，2023）。ICCA的全球发病率正在增加，预后仍然很差，5年的存活率为5％-20％（Neumann等，2022; Pascale等，2023; Brandi等，2024）。如果该疾病局部（尚未扩散到肝脏之外），则5年生存率是ICCA 23％；如果是区域ICCA（靠近肝脏或周围），则5年生存率为9％；如果遥远（转移），5年的生存率将急剧下降至3％（加拿大癌症协会，2024年）。不幸的是，一名接受采访后被接受采访的患者屈服于她的疾病，并在提交完成之前。胆管癌具有三种亚型，具体取决于位置：肝内胆管癌（ICCA）（ICCA），远端胆管癌（DCCA）和旁边的胆管癌旁边（PCCA）。DCCA和PCCA通常被分组为肝外胆管癌（ECCA）。pemazyre靶向了ICCA几乎完全发现的FGFR2融合突变（Vogel等，2024）。当患者见医生时，他们已经患有晚期疾病。症状通常在开始时含糊不清，从胃部不适，消化不良和腹部轻度疼痛不等。我们从采访的患者中反复听到这一点。诊断涉及身体病史和检查，血液检查，肝功能测试，CA19-9肿瘤标记测试，超声，CT和MRI扫描和活检（国家癌症研究所2024）。接受采访的患者的诊断如下：访谈的患者访问了以下诊断，以诊断其胆管癌：
重新审视在线量子态学习
理论也可能有助于解决量子计算和量子信息中的一些有趣问题（Carleo and Troyer 2017）。在本文中，我们应用在线学习理论来解决学习未知量子态的有趣问题。学习未知量子态是量子计算和量子信息中的一个基本问题。基本版本是量子态断层扫描问题（Vogel and Risken 1989），旨在完全恢复未知量子态的经典描述。虽然量子态断层扫描可以完整地表征目标状态，但成本相当高。最近的进展表明，在最坏情况下完全重建未知量子态需要指数级的状态副本（Haah 等人 2016；Odonnell 和 Wright 2016）。然而，在某些应用中，没有必要完全重建未知量子态。一些辅助信息就足够了。因此，一些学习任务会继续学习将一组双结果测量应用于未知状态的成功概率，并考虑某些指标。其中，阴影层析成像问题 (Aaronson 2018) 要求均匀估计集合中所有测量的成功概率。Aaronson (2018) 表明，阴影层析成像中未知状态所需的副本数量与量子比特的数量几乎呈线性关系，并且与测量次数呈多对数关系。更一般地，它可能不需要均匀估计所有双结果测量中误差内的成功概率。按照统计学习理论的思想，我们可以假设在某些可能的双结果测量中存在一个分布。我们的目标是学习一种量子态，使得从分布中采样的测量分别应用于学习状态和目标状态的成功概率之间的预期差异在特定误差范围内。这被称为量子态的统计学习模型或PAC学习模型。Aaronson（2007）证明，量子态PAC学习的样本数量只随着状态的量子比特数量线性增长，与全量子态层析成像相比，这是一个令人惊讶的指数减少。
MSE 8803-A：材料科学与工程的量子力学
2024 年春季 讲师：Eric Vogel 教授，eric.vogel@mse.gatech.edu，Marcus 纳米技术大楼，2133 室 课程：周一，12:30 PM – 1:45 PM，J. Erskine Love 制造大楼，299 室 办公时间：待定 目标：完成本课程的学生将学习将材料成分和结构与态密度联系起来所必需的基本基础知识，态密度决定了几乎所有材料类别（例如有机分子、半导体、金属、绝缘体）的电子、光学和热特性及特性。 目的：电子和声子态的密度和特性决定了材料的许多电子、光学和热特性。本课程提供描述原子、分子和固体中这些状态所必需的基本量子力学基础。完成本课程的学生将学习将材料成分和结构与状态密度联系起来的基本基础知识，状态密度决定了几乎所有材料类别（例如有机分子、半导体、金属、绝缘体）的电子、光学和热性能以及特性。例如，拉曼表征需要了解原子和分子允许的振动模式；光致发光需要了解允许的能量状态和选择规则；热导率需要了解声子状态密度；固体中的电子传输需要了解能带结构。因此，材料科学家或工程师必须具备量子力学的实际知识才能真正理解这些特性和表征技术。虽然将提供将这种理解应用于特定材料的特性和特性的示例作为背景，但应该强调的是，这门课不是一门特性课，不会广泛涵盖电子、光学和热特性本身。这门课需要数学计算；然而，本课程将尝试尽量减少数学的复杂性，以允许材料科学家和工程师获得必要的概念理解。参考资料：Eisberg & Resnick 的书包含大量将要涵盖的材料。但是，要掌握这些材料，拥有来自不同视角的几本书和参考资料会很有帮助。以下内容涵盖了课程的各个方面，但也涵盖了本课程中未包含的主题。
社论：甲虫和相关微生物的多样性
与有益的微生物的共生物是众多昆虫进化枝的进化创新来源（Moran，2007； Douglas，2015）。甲虫代表最特异的昆虫秩序鞘翅目，依赖于共生的多种适应性（Biedermann and Vega，2020； Salem and Kaltenpoth，2022）。从升级草食分类群的营养生理学（Biedermann和Taborsky，2011; Vigneron等，2014; Ceja-Navarro等，2015; Anbutsu等，2017; Anbutsu等，2017; 2017; Hirota et al。捕食者和病原体的拮抗威胁（Piel，2002;Flórez等，2017; Berasategui等，2022），微生物共生是甲虫进化成功的关键特征。该研究主题旨在阐明甲虫 - 微生物相互作用的多样性和功能方面，跨越了生命的鞘翅目树。值得注意的是，我们的目的是强调分子和分析进步在促进这些伙伴关系如何维持和传播的研究中的作用，它们对它们对甲虫代谢和生理学的影响，以及最终对生态相互作用的影响以及啤酒如何适应其环境。该研究主题吸引了研究细菌共生物多样性，定殖，定位和传播的文章。这些对几个分类单元的一般肠道微生物组的特征调查，包括木制甲虫甲虫Agrilus Mali（Buprestidae）（Bozorov等人）。甲虫拥有一个稳定的细菌群落，但似乎缺乏持续的真菌。）。）。）。在阐明肠道细菌群落是否积极排斥植物相关的真菌时，作者采用了几种分析技术来突出细菌产生的化合物的抑制作用。事先暴露于病原体也可以塑造与甲虫相关的细菌群落，如我们的红色甲虫Tribolium castaneum（Tenebrionidae）所示，并突出显示了寄主免疫系统与居民微生物组成员之间的相互作用（Korša等人（Korša等）诸如瓢虫甲虫和harmonia axyridis（Coccinellidae）等昆虫类似地可以容纳各种各样的细菌伴侣，包括葡萄球菌，肠杆菌，肠肠杆菌，谷氨酰胺和腺苷（Du等人（Du等）但是，在整个宿主的整个发展周期中，这个社区有多可变？这些分类单元在成年人和幼虫之间的丰度差异很大，这表明甲虫宿主的特定阶段作用（Du等人
组合优化的量子算法 - mediaTUM
首先，我要感谢我的博士导师兼主管 Robert König。他的指导、对科学和研究的热情和好奇心一直是我的灵感和动力源泉，我找不到比他更好的人和研究人员来指导我完成我的博士学位。接下来，我要感谢 M5 负责人 Michael Wolf，他成功地创造了一种美妙、高效、有趣的工作氛围，还要感谢我们的秘书 Silvia Schulz，她负责行政事务并与我们进行了多次愉快的交谈。由于这篇论文是一篇累积性论文，因此特色出版物至关重要，因此我要感谢我的合著者 Sergey Bravyi、Libor Caha、Robert König 和 Eugene Tang。与他们一起工作是我的荣幸，我很幸运能够向他们学习。总的来说，我在 M5 待过两次，所以我遇到了许多有趣、聪明的人，我很庆幸我可以称他们为同事和朋友。这些人包括我的“博士兄弟姐妹”Beatriz Cardoso Diaz、Shin Ho Choe、Margret Heinze 和 Stefan Huber，我的同事 Francesco Battistel、Libor Caha 和 Shangchun Yu，以及所有其他人：Zahra Baghali Khanian、Vjosa Blakaj、Andreas Bluhm、Ángela Capel Cuevas、Matthias Caro、Xavier Coiteux-Roy、Diana Conache、Pablo Costa Rico、Javier Cuesta、高丽、Paul Gondolf、Martina Gschwendtner、Lisa Hänggli、Markus Hasenöhrl、Anna-Lena Hashagen、Yifan Jia、李浩建、Tristan Malleville、Chokri Manai、Tim Möbus、Ion Nechita、Emilio Onorati、Michael Prähofer、Hjalmar Rall、Silke Rolles、Cambyse鲁泽、法尔津·萨利克、 Jeonghyeon Shin、Herbert Spohn、Daniel Stilck-França、Quirin Vogel、Simone Warzel 和 Amanda Young。他们让我在 M5 的时光成为一段美妙的体验，我将永远珍惜这段时光。我还要感谢我的博士导师 Andreas Johann，幸运的是，他从未干涉过任何不愉快的事情（根本没有这样的事情），院长办公室的 Lydia Weber 和 ISAM 协调员 Isabella Wiegand 都帮助我完成了博士论文的组织部分（尤其是在最后），还有我的治疗师 Martina Beck，她乐于助人、持续不断的支持给了我很大的帮助，我非常感谢她。我还要感谢我的好朋友 Rufat Badal、Bernhard Blieninger、Vincent Kar-bassioun、Maximilian Schiller、Dominik Stöger、Christoph Striegel 和 Andreas Wasmeier。最后，但并非最不重要的一点，我要感谢我的家人：我的父母 Brigitte 和 Helmut Kliesch、我的叔叔 Johann 和 Ludwig Rasch，以及我出色的姐妹 Elke、Marion 和 Christina Kliesch。
人工智能的新兴技术增强了人与人之间的协作
[1] Patricia Bertini 和 Elsa Plumley。2014 年。共同创造：与用户一起设计，为用户服务：Ux 展位。https://www.uxbooth.com/articles/co-creation-designing-with-the-user-for-the-user/ [2] Susanne Bødker。2021 年。通过界面：一种人机交互设计方法。CRC 出版社。[3] Willemien Brand。2017 年。视觉思维：通过视觉协作赋予个人和组织权力。BIS 出版社。[4] Senthil Chandrasegaran、Chris Bryan、Hidekazu Shidara、Tung-Yen Chuang 和 Kwan-Liu Ma。2019 年。TalkTraces：实时捕捉和可视化会议中的口头内容。2019 年 CHI 计算机系统人为因素会议论文集。1-14。 [5] Henna Järvi、Anni-Kaisa Kähkönen 和 Hannu Torvinen。2018 年。当价值共同创造失败时：导致价值共同毁灭的原因。《斯堪的纳维亚管理杂志》34, 1 (2018)，63–77。[6] Janin Koch。2017 年。使用协作 AI 进行设计的设计含义。2017 年 AAAI 春季研讨会系列。[7] Jon McCormack、Patrick Hutchings、Toby Gifford、Matthew Yee-King、Maria Teresa Llano 和 Mark D'inverno。2020 年。与创意人工智能实时协作的设计注意事项。《Organised Sound》25, 1 (2020)，41–52。 https://doi.org/10.1017/S1355771819000451 [8] Jonas Oppenlaender。2022 年。文本到图像生成的创造力。第 25 届国际学术 Mindtrek 会议论文集。192–202。[9] Paul B Paulus 和 Jared B Kenworthy。2019 年。有效的头脑风暴。牛津团体创造力和创新手册 (2019 年)，第 287–386 页。[10] Dorian Peters、Lian Loke 和 Naseem Ahmadpour。2021 年。工具包、卡片和游戏——协作创意模拟工具综述。CoDesign 17, 4 (2021)，410–434。[11] L Plé 和 R Chumpitaz。 2009. 并非总是共同创造：在服务主导逻辑中引入价值的交互共毁。关键词。LEM 工作文件 2009-05 (2009)，18-p。[12] 石阳、王阳、齐叶、陈约翰、徐晓瑶和马宽流。2017. IdeaWall：通过组合视觉刺激改善创造性协作。2017 年 ACM 计算机支持协同工作和社交计算会议论文集。594-603。[13] Ben Shneiderman。2020. 以人为本的人工智能：三个新想法。AIS 人机交互学报 12，3 (2020)，109-124。[14] Anne M. Smith。2013. 价值共毁过程：客户资源视角。 https://doi.org/10.1108/EJM-08-2011-0420 [15] Jaime Snyder。2014 年。信息的视觉表示作为交流实践。信息科学与技术协会杂志 65, 11 (2014)，2233–2247。[16] Lebene Richmond Soga、Bernd Vogel、Ana Margarida Graça 和 Kofi Osei-Frimpong。2021 年。Web 2.0 支持的团队关系：行动者网络视角。欧洲工作与组织心理学杂志 30, 5 (2021)，639–652。
Baird Parker 琼脂培养基 USP 预期用途
Baird Parker 琼脂培养基 USP 预期用途 Baird Parker 琼脂培养基添加了补充剂，用于按照 USP 从临床和非临床标本中选择性分离和计数凝固酶阳性葡萄球菌。 摘要 Braid Parker 琼脂由 Braid-Parker 开发，改良自 Zebovit 等人的亚碲酸盐-甘氨酸配方，用于回收凝固酶阳性葡萄球菌。有人建议用这种培养基替代 Vogel 和 Johnson 琼脂 (VJ)，因为它比 VJ 琼脂抑制性弱，但选择性更强，还具有 VJ 琼脂所不具备的诊断辅助剂（蛋黄反应）。随后，它被 AOAC 正式接受，也被 USP 和 IP 推荐用于微生物限度测试。APHA 推荐使用 Braid Parker 琼脂来检验牛奶和食品，它还被列入用于检测化妆品的细菌分析手册中。原理 酪蛋白、牛肉膏和酵母提取物的胰酶消化物提供含氮化合物、碳、硫和其他生长因子。丙酮酸钠保护受损细胞，帮助恢复，并在不破坏选择性的情况下刺激金黄色葡萄球菌的生长。甘氨酸促进葡萄球菌的生长。氯化锂抑制金黄色葡萄球菌以外的大多数微生物群。亚碲酸盐添加剂可抑制金黄色葡萄球菌以外的蛋黄透明菌株，并使菌落呈黑色。蛋黄除了作为富集剂外，还通过显示卵磷脂酶活性（蛋黄反应）来帮助识别过程。蛋黄使培养基变黄、不透明。蛋白水解细菌在含有蛋黄的培养基中在菌落周围产生一个透明区。该培养基上灰黑色菌落周围的透明区可用于诊断凝固酶阳性葡萄球菌。进一步培养后，菌落周围可能会形成不透明的脂解活性区。必须通过凝固酶反应来确认在 Baird Parker 琼脂上分离的金黄色葡萄球菌的身份。可以通过添加血浆纤维蛋白原混合物代替蛋黄乳液来检测凝固酶活性。在此培养基中，在 35ºC 下培养 24-40 小时内，葡萄球菌凝固酶阳性菌落呈白色至灰黑色，周围有不透明的凝固酶活性区。由于没有蛋黄乳液，因此需要减少亚碲酸盐，从而产生半透明的琼脂和白色至灰色的葡萄球菌菌落。配方* 成分 g/L 胰酪蛋白消化物 10.0 酵母提取物 1.0 牛肉提取物 5.0 丙酮酸钠 10.0 甘氨酸 12.0 氯化锂 5.0 琼脂 20.0 最终 pH 值（25°C 时） 6.8 ± 0.2 *根据性能参数进行调整 储存和稳定性 将脱水培养基储存在 30°C 以下的密闭容器中，将制备好的培养基储存在 2ºC-8°C 的环境中。避免冷冻和过热。请在标签上的有效期前使用。开封后，请保持粉状培养基密闭，以免受潮。样本类型临床样本 – 血液食品和乳制品样本药品样本
Microsoft Word - 使用 UAV_enviado.docx 获得的处方图监测葡萄园中的特定地点喷洒情况
根据无人机获得的处方图监测葡萄园的特定地点喷洒情况 J. Campos 1、M. Gallart 1、J. Llop 1 和 E. Gil 1 1 加泰罗尼亚理工大学，农业食品工程和生物技术系，Esteve Terradas, 8, 08860 Castelldefels，西班牙 javier.campos@upc.edu 摘要 本研究介绍了变量速率喷雾器原型的实际站点特定喷洒地图的开发，该原型按照无人机获得的处方图工作。试验在托雷拉维特（西班牙东北部）的一个具有代表性的 3 公顷梅洛品种葡萄园中进行。处方图是通过合并安装在无人机上的多光谱摄像机获得的冠层数据和应用程序 DOSAVIÑA ® 提供的信息获得的。然后，将该处方图上传到变量喷雾器原型中，在喷洒过程之后获得实际的应用图。实际应用地图允许跟踪所有处理区域的数据，并计算与传统喷洒应用相比的农药节省量。结果表明，与传统喷洒应用相比，实际应用节省了约 20% 的用量。关键词：可变速率应用、无人机、活力图、实际地图。简介考虑到“特种作物”的具体情况，确保高效喷洒应用过程的最重要因素是冠层特征，例如冠层尺寸和棚架系统（Rosell 和 Sanz，2012 年；Salcedo 等人，2015 年）。已经进行了多项研究