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学术人员2024
成功的第二语言获取取决于有效的指导和个体因素，例如减少对语言使用的焦虑和从事学习的动机。我的研究旨在探讨日语学习环境中第二语言获取中个体差异的作用。我已经发表了论文和书籍章节，包括“探索语言学习者和教师学习轨迹的等级方法”，以研究语言学习者和教师心理学的复杂性（Aoyama＆Yamamoto，2020）； “ L2任务参与研究中的概念化和操作研究：在语言教学中进行库存和前进”（Aoyama等，2024）； “纵向L2动机探究：对Lamb（2016）的回应'激励研究激励：长期实证研究中的问题'”在语言学习和教学方面的创新（Consoli＆Aoyama，2020）。请参阅https://sites.google.com/view/aoyama-elt/publications，以获取完整的，更新的出版物列表。
基因特异性ACMG/AMP分类APC变体的标准：Clingen Insight Hereditart Colorytratal Cancer/Polyposis变体策划专家小组的建议
Isabel Spier 1 , 2 , 3 , Xiaoyu Yin 1 , 4 , 5 , * , Marcy Richardson 6 , Marta Pineda 3 , 7 , 8 , Andreas Laner 9 , Deborah Ritter 10 , 11 , Julie Boyle 12 , Pilar Mur 7 , 8 , Thomas v O. Hansen 13 , 14 , Xuemei Shi 15 , Khalid Mahmood 16 , 17 , John-Paul Plazzer 4 , ELISABET OGNEDAL 18，玛格丽塔·诺德林（Margareta Nordling）19，20，苏珊·费灵顿（Susan M. ，7，8，Sean V. Tavtigian 12，29，Andrew Latchford 30，31，Ian M. Frayling 30，32，Sharon E. Plon 10，11，Marc Greenblatt 33，Finlay A. Macrae 4，5，Stefan Aretz 1，2，2，2;代表洞察力 - 克林根遗传性结肠癌/多兴趣变体专家小组
可供下载的版本 - Editora Clássica
这项工作致力于通过能源部门实现脱碳和可持续发展的所有全球举措。从这个意义上讲，我要感谢巴西风能和新技术协会（ABEEólica）的支持，感谢他们培养了本书各章中所体现的各种想法。该协会在当今国家能源领域的创新讨论中发挥着关键作用。我特别要感谢 Elbia Gannoum。Elbia 一直是能源领域创新讨论的合作伙伴，不仅推动了陆上风电的整合，还领导了海上风电、氢气和储存方面的讨论。因此，Elbia 在推动本书写作的根源和思想中占有特殊的地位。此外，我想强调 ABEEólica 技术团队的不懈支持：Sandro Yamamoto、André Themoteo、Riomar Merino、Carol Kimura、Juliano Barros、Selma Bellini、Felipe Vieira、Celinha、Vanessa Santos、Ariane、Silene 和 Franscisca。此外，我想强调工作组在提出一系列我和 Juliano 都理解的问题方面发挥的重要作用
心理需求，个人身份 -
Title: Needs Assessment to Guide the Adaptation of a Digital Intervention Targeting the Psychosocial Needs of Individuals with Pregestational Diabetes Principal Investigators: Dr. D Da Costa, Dr. J Kichler, Dr. A-S Brazeau, Dr. J Coolen, Dr. K Dasgupta, Dr. N Garfield, Dr. J Gibbs, Dr. S Grover, Dr. G Mukerji, Dr. T Peters, Dr. J Yamamoto, Dr. H Schwartz, E Rahme，L Talos，S兰伯特主持机构：麦吉尔大学多伦多大学曼尼托巴省大学麦吉尔大学麦吉尔大学健康中心犹太人综合医院达尔豪西大学研究描述：该团队正在进行需求评估，以适应健康的妇女，旨在改善妇女的妇女/居民（旨在依靠妇女的生活）（旨在为妇女居住的人）的疾病（旨在改善妇女的生活）（均为居住的人）（均为居住的人）（正在计划怀孕）。资金来源：加拿大卫生研究所（CIHR）突破T1D加拿大（以前为JDRF）
通过免疫细胞特异性转录组的关联研究
Xianyong Yin, 1,2,3,4,5,6 Kwangwoo Kim , 7 Hiroyuki Suetsugu, 8,9,10 So-Young Bang, 11,12 Leilei Wen, 1,2 Masaru Koido, 9,13 Eunji Ha, 7 Lu Liu, 1,2 Yuma Sakamoto, 8,14 Sungsin Jo, 12 Rui-Xue Leng , 15 Nao Otomo, 8,9,16 Young-Chang Kwon, 12 Yujun Sheng, 1,2 Nobuhiko Sugano , 17 Mi Yeong Hwang, 18 Weiran Li, 1,2 Masaya Mukai, 19 Kyungheon Yoon, 18 Minglong Cai, 1,2 Kazuyoshi Ishigaki, 9,20,21,22 Won Tae Chung, 23 He Huang, 1,2 Daisuke Takahashi, 24 Shin-Seok Lee, 25 Mengwei Wang, 1,2 Kohei Karino, 26 Seung-Cheol Shim, 27 Xiaodong Zheng, 1,2 Tomoya Miyamura, 28 Young Mo Kang, 29 Dongqing Ye , 15 Junichi Nakamura , 30 Chang-Hee Suh, 31 Yuanjia Tang, 32 Goro Motomura, 10 Yong-Beom Park, 33 Huihua Ding , 32 Takeshi Kuroda, 34 Jung-Yoon Choe, 35 Chengxu Li, 4 Hiroaki Niiro, 36 Youngho Park, 12 Changbing Shen, 37,38 Takeshi Miyamoto, 39 Ga-Young Ahn, 11 Wenmin Fei, 4 Tsutomu Takeuchi , 40 Jung-Min Shin, 11 Keke Li, 4 Yasushi Kawaguchi, 41 Yeon-Kyung Lee, 11 Yong-Fei Wang , 42 Koichi Amano, 43 Dae Jin Park, 11 Wanling Yang , 42 Yoshifumi Tada, 44 Yu Lung Lau, 42 Ken Yamaji, 45 Zhengwei Zhu, 1,2 Masato Shimizu, 46 Takashi Atsumi, 47 Akari Suzuki, 48 Takayuki Sumida, 49 Yukinori Okada , 50,51,52 Koichi Matsuda, 53,54 Keitaro Matsuo, 55,56 Yuta Kochi , 57 Japanese Research Committee on Idiopathic Osteonecrosis of the Femoral Head, Kazuhiko Yamamoto , 48 Koichiro Ohmura, 58 Tae-Hwan Kim , 11,12 Sen Yang, 1,2 Takuaki Yamamoto, 59 Bong-Jo Kim, 18 Nan Shen , 32,60,61 Shiro Ikegawa, 8 Hye-Soon Lee, 11,12 Xuejun Zhang, 1,2,62 Chikashi Terao , 9,63,64 Yong Cui, 4 Sang-Cheol Bae 11,12
科学计划*
Klemen Dovc - Continuous and intermittent glucose monitoring Rayhan A. Lal - Insulin delivery hardware: pumps and pens Lutz Heinemann - New insulins, biosimilars and insulin therapy Mark Clements - Closed-loop, artificial intelligence-based decision support systems and data science Mark Clements - Using digital health technology to prevent and treat diabetes Jennifer M. Yamamoto - Technology and pregnancy David M. Maahs - Diabetes technology and therapy in the pediatric age group Dessi P. Zaharieva - Advances in exercise and nutrition as therapy in diabetes Thomas W. Martens - Primary care and diabetes technologies and treatments Medha Munshi - Use of technologies at the advanced age Ananta Addala - Diabetes technology in the “real world”: Expanding access and addressing disparities Alon Liberman -糖尿病技术和人类因素Desmond Schatz- 1型糖尿病的免疫干预和修复治疗病毒N. Shah-肥胖，NAFLD/NAFLD/NASH和糖尿病Satish K. Garg-糖尿病的虚拟诊所 - 糖尿病的虚拟诊所Careish K. Garg-治疗糖尿病的新药物，用于治疗糖尿病的新药
人工智能与认知科学
Harnad，S。（1990） Kodansha。 3。Matsubara，J。和Kawamura，H。（2019年）。 , 240–246。 McCarthy, J., & Hayes, P. (1969). 从人工智能的角度看一些哲学问题。收录于 B. Meltzer 和 D. Michie (编)，机器智能，4 (第 463–502 页)。英国爱丁堡：爱丁堡大学出版社。 （McCarthy, J. Hayes, P. Miura (译) (1990). 人工智能为什么需要哲学？框架问题的起源和发展。哲学书房） Searle, J. (1980). 思想、大脑和程序。行为与脑科学，3，417–457。 Shanahan, M. (1997). 解决框架问题。马萨诸塞州剑桥：麻省理工学院出版社。 Silver, D., Huang, A., Maddison, CJ、Guez、A.、Sifre、L.、van den Driessche、G.、...... Hassabis、D. (2016)。利用深度神经网络和树搜索掌握围棋游戏。《自然》，529，445–446。Watanabe、A. 和 Yasuki、K. (2007)。Bonanza 与游戏大脑：最强的将棋软件会超越人类吗？角川书店 Yamamoto、K. (2017)。人工智能是如何超越大师的？ ─最强将棋AI开发者Ponanza教授
评估Chatgpt生成的常见疾病的鉴别诊断，具有非典型陈述：描述性研究
Kiyoshi Shikino 1,2，MHPE，医学博士；塔罗·辛普（Taro Shimizu）3，MSC，MPH，MBA，MD，医学博士，博士； Yuki Otsuka 4，医学博士，博士； Masaki Tago 5，医学博士；高地岛Hiromizu Hiromizu 6，医学博士，博士； Takashi Watari 7，MHQS，医学博士； Sasaki 8，医学博士，博士； Gemmei Iizuka 9,10，医学博士，博士； Hiroki Tamura 1，医学博士，博士； nakashima 11，马里兰州； Kotaro Kuni-Tomo 12，医学博士； Morika Suzuki 12，13，医学博士，博士； Sayaka Aoyama 14，医学博士； Shintaro Kosaka 15，医学博士； Teiko Kawahigashi 16，医学博士，博士； Tomohiro Matsumoto 17，医学博士，DDS，博士；富米娜·奥里哈拉（Fumina Orihara）17，马里兰州； Toru Morikawa 18，医学博士； Toshi-Nori Nishizawa 19，医学博士； Yoji Hoshina 13，医学博士； Yu Yamamoto 20，医学博士； Yuichiro Matsuo 21，MPH，医学博士； Yuto Unoki 22，医学博士； Hirofumi Kimura 22，医学博士； Midori Tokushima 23，马里兰州； Satoshi Watanabe 24，MBA，医学博士；马里兰州的高玛塞托24； Fumio Otsuka 4，医学博士，博士； Yasuharu Tokuda 25、26，MPH，MD，PHDKiyoshi Shikino 1,2，MHPE，医学博士；塔罗·辛普（Taro Shimizu）3，MSC，MPH，MBA，MD，医学博士，博士； Yuki Otsuka 4，医学博士，博士； Masaki Tago 5，医学博士；高地岛Hiromizu Hiromizu 6，医学博士，博士； Takashi Watari 7，MHQS，医学博士； Sasaki 8，医学博士，博士； Gemmei Iizuka 9,10，医学博士，博士； Hiroki Tamura 1，医学博士，博士； nakashima 11，马里兰州； Kotaro Kuni-Tomo 12，医学博士； Morika Suzuki 12，13，医学博士，博士； Sayaka Aoyama 14，医学博士； Shintaro Kosaka 15，医学博士； Teiko Kawahigashi 16，医学博士，博士； Tomohiro Matsumoto 17，医学博士，DDS，博士；富米娜·奥里哈拉（Fumina Orihara）17，马里兰州； Toru Morikawa 18，医学博士； Toshi-Nori Nishizawa 19，医学博士； Yoji Hoshina 13，医学博士； Yu Yamamoto 20，医学博士； Yuichiro Matsuo 21，MPH，医学博士； Yuto Unoki 22，医学博士； Hirofumi Kimura 22，医学博士； Midori Tokushima 23，马里兰州； Satoshi Watanabe 24，MBA，医学博士；马里兰州的高玛塞托24； Fumio Otsuka 4，医学博士，博士； Yasuharu Tokuda 25、26，MPH，MD，PHD
量子中线性动力学等离子体问题的编码......
1. 简介 等离子体动力学建模通常涉及在精细网格上使用经典场进行操作。这需要处理大量数据，尤其是在动力学模型中，而动力学模型以计算成本高昂而闻名。量子计算 (QC) 有可能通过利用量子叠加和纠缠显著加快动力学模拟速度（参见 Nielsen & Chuang 2010 ）。然而，只有当模拟等离子体动力学的量子电路深度与系统大小（网格单元数）成有利的（多对数）比例时，量子加速才有可能。实现这种有效的编码具有挑战性，并且对于大多数具有实际意义的等离子体系统来说仍然是一个悬而未决的问题。在这里，我们探讨了一种有效的量子算法的可能性，用于模拟 Vlasov 等离子体中的线性振荡和波（参见 Stix 1992 ）。该领域的先前研究主要集中在初始值问题中对空间单色波或保守波进行建模（参见 Engel、Smith 和 Parker 2019；Ameri 等人 2023；Toyoizumi、Yamamoto 和 Hoshino 2023）。然而，典型的实际应用（例如，对于磁约束聚变）需要对非均匀耗散波进行建模
B7-H3通过CCL2 – ...
takuya uehata（日本京都大学）Yamada（日本京都大学）Daisuke Ori（日本京都大学）Alexis Vandenbon（日本京都大学，日本京都大学）Amir Giladi（以色列科学学院）Adam Jelinski（weizmann Instraizhir） （日本京都大学）Hitomi Watanabe（日本京都大学）Kazuhiro Takeuchi（日本京都大学）Kazunori Toratani（日本京托大学，日本京都大学）Takashi Mino（日本京都大学，日本）HISANORI KIRYU（日本）托尔伊大学（University the University of Tokanori kiryu） Tsujimura（日本荷马科医科大学）Tomokatsu Ikawa（日本东京科学大学）kondoh（日本京都大学）Markus Landthaler（MaxDelbrück，德国分子医学中心）阿米特（以色列魏兹曼科学学院）雅amoto（日本京都大学）Masaki Miyazaki（日本京都大学生命与医学科学研究所）Osamu Takeuchi（日本京都大学）