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Thorsten O. Zander
2016 Raja-parasuraman区神经日库工经济学协会的最佳高级研究学会，美国费城，美国2013年，2013年在Hamlyn医学与机器人专题讨论会上获得最佳海报奖，Londin UK 2011，2011年Willumeit Foundation，Willumeit Foundation，Willumeit Foundation，Willumeit Foundation，Willumeit Foundation，柏林，2010年，2010年，2010年，国际4th International BCI。美国ASILOMAR，2009年，美国HCI国际2009年，美国奥兰多市2009年，美国2009年认知科学学会的最佳海报奖，德国班贝格，2009年BBCI工作室，柏林，德国，德国，最佳海报奖 div>
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沿海和河口环境处于内源性和外生压力下，危害居住的生物群的生存和多样性。多个（a）生物应激源和Holobiont相互作用的可能协同作用的信息在易北河河口大部分缺失，但对于估计对动物生理学的不可预见的影响至关重要。在这里，我们试图利用宿主转录RNA-seq和Gill Mucus Microbial 16S rRNA MetabarCoding数据，并在网络分析方法中结合了生理和非生物测量方法，以反应多个压力源对少数压力源对少数压力的影响，属于Lar eStuaries的Juevenile Sander Lucioperca。我们发现以g组织特异性转录响应为特征的中鞘区域与渗透传感和组织重塑相匹配。肝动物转录组强调，来自高度浊度区域的Zander经历了受损的身体状况支持的饥饿。潜在的致病细菌，包括Shewanella，acinetobacter，Aeromonas和Chryseobacterium，沿淡水过渡和氧气最小区域占据了吉尔微生物组。它们的发生与宿主ill中强烈的适应性和先天的转录免疫反应相吻合，并增强了肝组织中的能量需求，从而支持其潜在的致病性。总体而言，我们证明了信息从将OMIC数据整合到鱼类生物监测到鱼类的生物监测并指出具有疾病潜力的细菌物种所获得的信息。
基于网络的OMICS，生理和环境数据的集成在现实世界Elbe estuarine Zander
生成人工智能（GAI）是人工智能的一部分，需要大量的计算硬件资源来进行数据处理和模型培训。但是，GAI的电子废物（电子废物）仍然没有被忽视和忽略。在这里，我们提出了一个计算功率驱动的材料流分析（CP-MFA）模型，以测量与GAI相关的电子废物生成，并特别关注大语言模型。通过在不同情况下量化服务器需求和电子废物的产生，我们发现这种新兴的废物流将以有害的环境影响而迅速增长（到2030年，到2030年累积废物）。因此，我们呼吁在服务器制造商和数据中心运营商中尽早采用循环经济措施。这项研究揭示了在GAI BOON的背景下与硬件相关的重要环境含义。
与新诊断的披风细胞淋巴瘤患者中Venetoclax，Lenalidomide和Rituximab的结合可诱导高反应率和MRD不可检测性
S.斋月5，E。Zucca6，T。Instant 7，Q.。S.斋月5，E。Zucca6，T。Instant 7，Q.。
根据脑电图和生理信号估计情感、认知和意动状态的工具
近几十年来，基于脑电图 (EEG) 的脑机接口 (BCI) 研究已变得更加民主化 (Nam 2018)。该技术能够通过 EEG 将信息从人脑传输到机器，尤其能够帮助严重运动障碍患者向轮椅等辅助技术发送命令，例如通过想象左手或右手运动来使轮椅左转或右转。此类 BCI 被称为主动 BCI，因为用户通过执行心理意象主动向系统发送命令 (Zander 2011)。然而，BCI 缺乏稳健性限制了该技术在研究实验室之外的发展，目前 10% 到 30% 的用户无法控制主动 BCI。然而，另一种类型的 BCI 被证明特别有前景：被动 BCI (Zander 2011)。此类 BCI 不用于直接控制应用程序，而是用于实时监控用户的心理状态，以便相应地调整应用程序。请注意，被动 BCI 可以与生理信号相结合：它们被称为“混合 BCI”（Pfurtscheller 等人，2010 年）。
NAFAS 项目的神经人体工程学愿景
NAFAS 项目是一项为期四年的开创性努力，旨在通过整合被动脑机接口 (被动 BCI) 和人工智能 (AI) 来“彻底改变人机交互”。德国联邦机构“网络安全创新局”为 Zander Labs 的这个项目提供了创纪录的 3000 万欧元预算，旨在通过开发能够实时解码和情境化多种心理过程的移动安全硬件来克服基于 EEG 的神经技术中现有的障碍。这将使用户能够前所未有地访问与情境相关的多维心理状态，从而实现用户适应和技术发展。通过缩小 BCI 概念与其应用之间的差距，并将这些概念嵌入日常和职业环境中，NAFAS 项目增强了人类与技术之间的共生关系，符合 Raja Parasuraman 阐述的神经人体工程学基本原理。
项目 nafas
摘要 在德国联邦机构网络安全创新机构 (Cyberagentur) 创纪录的 3000 万欧元资助下，我们宣布了 Zander Labs 的 NAFAS 项目，该项目旨在将脑机接口 (BCI) 技术与人工智能 (AI) 相结合。通过首先解决基于 EEG 的神经技术的传统限制，并开发能够实时解码多种心理状态的移动安全硬件，该项目为神经自适应人机交互 (HCI) 的新时代铺平了道路，并最终为神经自适应 AI。除了我们简要介绍的项目科学目标之外，NAFAS 项目本身代表了对科学界解决将 BCI 从理论构造转变为实际应用的关键挑战的能力的信心，以及对由此产生的 BCI 技术可能对我们的日常生活产生的积极影响。引言早在 20 世纪 60 年代，当人们开始在论文中提出人机共生的概念时，就曾提出“人类和计算机的贡献可能会完全融合在一起 [...] 以至于很难将它们分开” [1]。这比维达尔提出 BCI 作为一种独特的人机通信方法 [2] 早了十多年，甚至比魏森鲍姆的 ELIZA 激发了人工智能研究的大规模运动，使人们专注于另一种“融合” [3] 早了几年。从很多方面来看，正是这种以各种形式将人类认知过程与数字计算相融合或合并的理念指导了此后的人机交互、脑机交互和人工智能的发展。NAFAS（自主系统的神经适应）项目秉承了同样的传统，并以同样的技术为目标。通过进一步开发被动式 BCI [4] 技术，我们使 HCI 和 AI 具有神经适应性 [5]，并引入一种更直观、更自然、甚至更具共生性的人机或人机交互形式。NAFAS 项目是 Zander Labs 在 Cyberagentur 于 2022 年发布的招标中获胜的提案。该项目将与多家分包商一起执行，我们在提交时还无法详尽列出这些分包商。其目标是“利用
枯竭。 - NPL 出版物
在以下地点通过 FTIR 测量处理获得了 HCI、ClON、HF 和 HNO3 的垂直柱量：斯匹次卑尔根岛的新奥尔松（79°N，120 E）；瑞典基律纳（67°N，210 E）；挪威哈雷斯塔（600N，110 E）；英国伦敦（51°N 00 E）和瑞士少女峰（47°N 80 E），其中一些地点还测量了其他平流层痕量气体，包括 O3 和 CIO。所有这些地点都配备了高分辨率 Broker 120HR 或 120M 傅里叶变换光谱仪，使用太阳作为光源记录中红外大气光谱。有关光谱仪配置的更多细节和分析细节可在其他出版物中找到 [Bell et al, 1997; Galle 等人，1996 年；Blumenstock 等人，1997 年；Notholt 等人，1997 年；Zander 等人，1993 年]。Paton-Walsh 等人（1997 年）报告了这些测量中固有的不确定性水平的估计。
耗尽。 - NPL 出版物
HCI、CIONOv HF 和 HNO3 的垂直柱量已从以下地点的 FTIR 测量处理中得出：斯匹次卑尔根岛新奥尔松 (79°N, 120 E)；瑞典基律纳 (67°N, 210 E)；挪威哈雷斯塔 (600N, 110 E)；英国伦敦 (51°N 00 E)！和瑞士少女峰 (47°N 80 E)，其中一些地点还提供了其他平流层痕量气体（包括 03 和 CIO）的测量数据。所有这些地点都配备了高分辨率 Broker 120HR 或 120M 傅里叶变换光谱仪，使用太阳作为光源记录中红外大气光谱。有关光谱仪配置和分析细节的更多详细信息，可参见其他出版物 [Bell et aI, 1997; Galle et aI, 1996; Blumenstock et aI, 1997; Notholt et aI, 1997; Zander et aI, 1993]。Paton-Walsh et aI, 1997 报告了这些测量中固有的不确定性水平的估计值。