XiaoMi-AI文件搜索系统
World File Search SystemValentini
从环境DNA metabarcoding推断功能多样性
Aglieri，G.，Baillie，C.，Mariani，S.，Cattano，C.，Calò，A.，Turco，G.，Spatafora，D.，Di Franco，A.环境DNA有效地捕获了沿海鱼类社区的功能多样性。分子生态学，30（13），3127–3139。https://doi.org/10.1111/mec.15661 Albert，J。S.，Destouni，G.，Duke-Sylvester，S.M.，Magurran，A.E.（2021）。科学家对淡水生物多样性危机的人类警告。Ambio，50，85–94。https://doi.org/10.1007/s1328 0-020-01318 -8 Albert，J.S.，Tagliacollo，V.A。，＆Dagosta，F。（2020）。新热带淡水鱼的多样化。生态，进化和系统学的年度审查，51（1），27-53。https://doi.org/10.1146/annur ev- ecols YS-01162 0-031032 BELLEMAIN，E.，CARLSEN，T.，BROCHMANN，C.，COISSAC，COISSAC，E.它是真菌的环境DNA条形码：一种硅方法揭示了潜在的PCR偏见。BMC微生物学，10（189），189。https：// doi。org/10.1186/1471-2180-10-189 Boyer，F.，Mercier，C.，Bonin，A.，Le Bras，Y.，Taberlet，P。，＆Coissac，E。（2016年）。obitools：用于DNA ME- TABARCODING的UNIX启发的软件包。分子生态资源，16（1），176–182。https：//doi.org/10.1111/1755-0998.12428 Brosse，S.，Charpin，N.，Guohuan，S.，Toussaint，A.A.，Tedesco，P。和Villeger，S。（2021）。Fishmorph：淡水鱼形态特征的全球数据库。（2021）。全球生态和生物地理学，30，2330–2336。https://doi.org/10.1111/GEB.13395 Cantera，I.，Cilleros，K.，Valentini，A.，A.，A.，Dejean，A.，Dejean，T.，Iribar，A. 为热带流和河流中的鱼类库存优化环境DNA采样工作。 科学报告，9（1），3085 M.，Salguero-Gómez，R.，Vásquez-Valderrama，M。和Toussaint，A。 遍布整个生命树的全球功能多样性。 科学进步，7（13），EABF2675。 https://doi.org/10.1126/sciadv.abf2675 Cilleros，K.，Valentini，A. 使用环境DNA（EDNA）在高分化环境中解锁生物多样性和保护研究：圭亚那的测试https://doi.org/10.1111/GEB.13395 Cantera，I.，Cilleros，K.，Valentini，A.，A.，A.，Dejean，A.，Dejean，T.，Iribar，A.为热带流和河流中的鱼类库存优化环境DNA采样工作。科学报告，9（1），3085 M.，Salguero-Gómez，R.，Vásquez-Valderrama，M。和Toussaint，A。遍布整个生命树的全球功能多样性。科学进步，7（13），EABF2675。https://doi.org/10.1126/sciadv.abf2675 Cilleros，K.，Valentini，A.使用环境DNA（EDNA）在高分化环境中解锁生物多样性和保护研究：圭亚那的测试
Marco Contardi博士
Margaroli，M。Summa，R.Spanò，G。Tassisto，L。Vezzulli，T。Flagie，R。Bertorelli，A。Athanassiou*，I。S. S. Bayer*;聚乙烯基吡啶酮/透明质酸的双层构建体，用于测序的皮肤抗疾病和抗生素，化学工程杂志（2019）358，912-923。 https://doi.org/10.1016/j.cej.2018.10.048•M。Contardi，J。A. Heredia-guerrero，G。Perotto，P。Valentini，P。P。Pomimo，R.Spanò，L.
学生人工智能能力框架
还要感谢以下教科文组织同事对同行评审过程做出的贡献：文化部门执行办公室的 Andrea Detmer；基础科学、研究、创新与工程科科长 Amal Kasry；文化部门计划和利益相关方拓展股股长 Karalyn Monteil；国际教育局高级教育专家 Renato Opertti；拉丁美洲和加勒比地区国际高等教育学院的 Arianna Valentini；科学部门减少灾害风险股股长 Soichiro Yasukawa；教科文组织哈拉雷办事处科学、技术和创新高级计划专家 Martiale Kana Zebaze；以及通信和信息部门普遍获取信息和数字包容科科长 Jaco Du Toit 和计划专家 Zeynep Varoglu。
CălinDiaconu
因此，这是将流派观点整合到我们大学的所有政策中的必要工具，这要归功于许多/s的承诺和工作，我最衷心的感谢：首先，感谢CUG教授Martina Vincers，CUG教授，与其他委员会的委员会（他们的承诺和委员会的代表）不断，他们的承诺和有效的行动是有效的。说明富裕的谷物也向参与的治理成员，特别是对员工Giorgio Bellettini的撕毁，归结为降级为丽贝卡·利维·奥雷利（Rebecca Levy Orelli）的预算，对公平，包容性和多样性克里斯蒂娜·德玛里亚（Cristina DeMaria），以及每天都在努力指导我们越来越多地指导我们的人，并越来越多地指导我们的行动。我最真诚的RIN等级也向Camilla Valentini以及整个大学编程领域以及APPC领域的数据分析进行了工作和护理，他们致力于每年越来越多的预算起草预算。
的欧洲女主角格式
技能在基因组和功能基因组领域的经验大约25年，在各种类型的肿瘤病理学中占据了“多霍米克”分析的发展和执行。在织物和液体活检（血浆，CSF，尿液等）的NGS分析方面具有深入的知识，其平台的平台为：i）第二代人（NextSeq，Novaseq XPlus）对整个ESOM，RNASEQ，miRNaseq，miRNaseq，甲基化，甲基化，CNV，Metagenomica和Metagenomica和Metatrastrascittomica; ii）第三代作为甲基化/CNV的纳米孔。在“多霍姆”数据的管理和处理方面具有悠久的经验，包括使用工具的能力：i）在R环境中分析统计计算和图形的R环境中的数据； ii）识别由大学课程认证的途径（GSEA，Ingenuitity途径分析，Cytoscape）（“生物信息学”和“生物信息学方法”； Valentini教授。米兰的生物分子和生物信息学生物技术学位）。
关于临床诊断中大语言模型的局限性
关于临床诊断中的大语言模型的局限环境基因组学和系统生物学系，劳伦斯·伯克利国家实验室，加利福尼亚州伯克利，94720，美国2。杰克逊基因组医学实验室，法明顿CT，美国06032，美国。3。稀有护理中心，珀斯儿童医院，珀斯，华盛顿州6009，澳大利亚4。Telethon儿童学院，珀斯，华盛顿州6009，澳大利亚5。anacletolab，Dipartimento di Informatica，UniversitàDegliStudi di Milano，米兰，意大利米兰6。Ellis-欧洲学习和智能系统实验室7。系统基因组学研究所，康涅狄格大学，法明顿，CT 06032，美国 *通信：杰克逊基因组医学实验室，10 Discovery Drive，Farmington CT，美国06032，美国； peter.robinson@jax.org系统基因组学研究所，康涅狄格大学，法明顿，CT 06032，美国 *通信：杰克逊基因组医学实验室，10 Discovery Drive，Farmington CT，美国06032，美国； peter.robinson@jax.org
生物多样性热点地区的环境 DNA 生物监测
Barnes, MA, & Turner, CR (2016)。环境 DNA 生态学及其对保护遗传学的影响。保护遗传学，17 (1)，1-17。Belle, CC、Stoeckle, BC 和 Geist, J. (2019)。水生保护中淡水环境 DNA 研究的分类和地理代表性。水生保护：海洋和淡水生态系统，29 (11)，1996-2009。Berry, O.、Jarman, S.、Bissett, A.、Hope, M.、Paeper, C.、Bessey, C.、Schwartz, MK、Hale, J. 和 Bunce, M. (2021)。使环境 DNA (eDNA) 生物多样性记录在全球范围内可访问。环境 DNA，3 (4)，699-705。 Blackman, RC、Ho, H.-C.、Walser, J.-C. 和 Altermatt, F. (2022)。利用环境 DNA 揭示河流集水区多营养生物多样性和食物网特征的时空模式。《通讯生物学》，5 (1)，259。Bruton, M.、Merron, G. 和 Skelton, P. (2018)。《博茨瓦纳奥卡万戈三角洲和乔贝河的鱼类》（第 120 页）。Struik Nature Publishers。Callahan, BJ、McMurdie, PJ 和 Holmes, SP (2017)。在标记基因数据分析中，精确序列变体应取代操作分类单位。《ISME 杂志》，11 (12)，2639–2643。 Carraro, L., Mächler, E., Wüthrich, R., & Altermatt, F. (2020). 环境 DNA 允许在淡水生态系统中提升生物多样性的空间模式。《自然通讯》, 11 (1), 3585. Cilleros, K., Valentini, A., Allard, L., Dejean, T., Etienne, R., Grenouillet, G., Iribar, A., Taberlet, P., Vigouroux, R., & Brosse, S. (2019). 解锁
IAM 和二氧化碳排放——分析讨论
气候变化综合评估模型 (IAM) 分析经济生产、温室气体 (GHG) 排放和全球变暖之间的长期相互作用。由于其复杂性，IAM 通常被局外人视为“黑匣子”。本文在一般分析框架中分析了二氧化碳排放的驱动因素、它们对碳税的反应以及它们对技术进步和能源供应替代性的依赖。气候变化综合评估的分析方法至少可以追溯到 Heal (1984) 富有洞察力的非定量贡献。多篇论文使用线性二次模型对气候政策进行定量分析讨论（Hoel & Karp 2002、Newell & Pizer 2003、Karp & Zhang 2006、Karp & Zhang 2012、Valentini & Vitale 2019、Karydas & Xepapadeas 2019、Karp & Traeger 2021）。这些线性二次方法的缺点是它们对经济和气候系统的描述过于程式化。特别是，这些模型没有生产或能源部门。Golosov 等人 (2014) 开辟了新局面，通过修改 Brock & Mirman (1972) 随机增长模型的对数效用和完全折旧版本，加入了能源部门和生产对排放的脉冲响应。 Golosov 等人 (2014) 的框架引发了关于分析综合评估模型 (AIAM) 的文献越来越多，包括应用于多区域环境 (Hassler & Krusell 2012、Hassler 等人 2018、Hambel 等人 2018)、非常量贴现 (Gerlagh & Liski 2018 b、Iverson & Karp 2020)、代际博弈 (Karp 2017) 和政权更迭 (Gerlagh & Liski 2018 a)。Traeger (2021) 将分析 IAM 与完全复杂性气候系统相结合，并概括了经济生产的表示，Traeger (2018) 将不确定性纳入框架。1
利用群体能力来协助其他系统
大多数群体机器人学的研究都将群体视为一种孤立的感兴趣系统。对异质群的研究[1]，[2]检查了各种类型的机器人，但这些机器人也被视为一个单一实体。尽管在某些情况下，外部系统支持群体[3]，但群体为另一个系统提供服务仍然很少。我们认为，群体作为自我足够的独立系统的普遍观点限制了群体机器人技术的潜在应用范围。具体来说，某些方案 - 诸如搜索和救援操作之类的iOS可能不会从部署机器人群作为自主解决方案来获得可观的优势。但是，群体提供的援助对人类救援人员来说是无价的。机器人群是独特的，以有效地采集。他们的分布式性质使他们能够快速收集环境数据，并通过点对点共享不断地向这些信息持续。我们将这种集体数据收集能力称为“群体的群体”。在群体机器人技术中，已经对集体行为进行了广泛的研究[4]，[5]和集体决策[6]，[7]，通常强调了群体感知的重要性。例如，Valentini等人的作品。[8]和Zakir等。[9]，使用群体感知作为评估集体决策的研究中的工具。群体感知使群可以动态地进行周围环境，检测和报告变化，即使在结构最初未知的环境中也是如此。通常在内部使用收集的信息来完善群体的集体行为，但它也可以看作是一个庞大的，不断发展的共享数据库，其中包含特定于任务的环境数据。通过授予外部系统访问此数据库（例如，通过群体机器人和外部机器人之间的通信）群可以提供有助于外部系统任务的关键信息。但是，有明显的研究重点是利用群体感知来使外部系统受益。群体支持的潜在受益者扩展了 -