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Zhen ding获得了CDP的最高“ A”评级
2025年2月11日，Zhen ding Technology Holding Limited（股票：4958）是PCB行业的全球领导者，在2024 CDP水安全中获得了最高的“ A”评级，这是该公司在这一类别中首次获得最高差异。这项成就强调了Zhen ding在水资源管理和可持续发展方面的杰出努力。此外，该公司在气候变化方面获得了“ B”评级，进一步证明了其持续的进步和对环境可持续性的承诺。CDP是全球最具影响力的环境披露组织之一，促使公司披露环境数据，以增强气候变化的缓解，水资源管理和森林保护工作。迄今为止，占全球市值三分之二的24,800多家公司已披露其
Shu Zhen CHONG 的 SIgN 附属出版物
Ng MSF、Kwok I、Tan L、Shi C、Cerezo-Wallis D、Tan Y、Leong K、Calvo GF、Yang K、Zhang Y、Jin J、Liong KH、Wu D、He R、Liu D、Teh YC、Bleriot C、Caronni N、Liu Z、Duan K、Narang V、Ballesteros I、Moalli F、Li M、Liu Y、Li、Y、Liu J Jiang L、Shen B、Cheng H、Cheng T、Angeli V、Sharma A、Loh YH、Tey HL、Chong SZ、Iannacone M、Ostuni R、Hidalgo A、Ginhoux F、Ng LG。肿瘤内中性粒细胞的确定性重编程。科学。 2024 年 1 月 12 日；383(6679)：eadf6493。 2023 郑永昌，崔明义，张志强。单核细胞的神秘背后：揭示其发育轨迹和命运。发现免疫学。 2023 年 7 月 19 日；2(1):kyad008。
引用：Zheng CL，Ni PN，Xie YY等。使用集成的元信息对半导体光电设备的片上光控制。光电子
半导体光电设备，能够以紧凑且高效的方式将电力转换为光线或相反的光线为电力，代表了有史以来最先进的技术之一，该技术具有广泛的应用范围内的现代生活。近几十年来，半导体技术已从第一代狭窄带隙材料（SI，GE）迅速发展为最新的第四代超宽带隙半导体（GAO，Diamond，Aln），其性能增强以满足需求的增长。此外，将半导体设备与其他技术合并，例如计算机辅助设计，最先进的微/纳米织物，新型的外延生长，已经显着加以促进了半导体Optoelectronics设备的发展。在其中，将元浮面和半导体的光电设备集成，为电磁反应的芯片控制打开了新的边界，从而可以访问以前无法访问的自由度。我们回顾了使用集成的跨侧面的各种半导体光电设备在芯片上控制的最新进展，包括半导体激光器，半导体光发射器，半导体光电镜像和低维度的半导体。MetaSurfaces与半导体的集成提供了晶圆级的超级反理解决方案，用于降低半导体设备的功能，同时还提供了实施实际应用中实现实际应用中的实用平台。
出版详情：Shen, J., Chen, J., Zheng, Z., Zheng, J., Liu, Z., Song, J., Wong, SY, Wang, X., Huang, M., Fang, P.-H., Jiang, B., Tsang, W., He, Z., Liu, T., Akinwunmi, B., Wang, CC, Zhang, CJP, Huang, J., & Ming, W.-K. (2020)。一种用于诊断妊娠期糖尿病的创新型人工智能应用程序 (GDM-AI)：开发研究。医学互联网研究杂志，22(9)，文章 e21573。https://doi.org/10.2196/21573
1 暨南大学医学院公共卫生与预防医学系，广州，中国 2 中山大学肿瘤防治中心，广州，中国 3 暨南大学信息科学与技术学院，广州，中国 4 暨南大学国际学院，广州，中国 5 中山大学国际关系学院，广州，中国 6 暨南大学新闻与传播学院，广州，中国 7 格罗宁根大学经济与商学院，格罗宁根，荷兰 8 布莱根妇女医院妇产科，波士顿，美国 9 哈佛大学医学院麻省总医院基因组医学中心，波士顿，美国 10 香港中文大学妇产科，香港，香港 11 香港大学公共卫生学院，香港，香港 12 香港中文大学流行病学与公共卫生系环境与健康多学科合作研究中心英国伦敦帝国理工学院圣玛丽校区公共卫生学院生物统计学专业 * 这些作者的贡献相同
真鼎科技集团高雄人工智能园区获投资
全球PCB龙头大厂振鼎科技控股股份有限公司（股票代号：4958）今日发布公告，其子公司高雄铝业园区投资申请，今（26）日获南科局核准。预估未来投资额新台币20亿元。除针对铝业服务器需求之高层数RPCB及高密度互连板（HLC-HDI）研发及生产外，为配合重要客户开发次世代高阶硬板产品所需技术，将同步于南科分公司兴建硬板研发中心，提早建立相关技术能力，并透过与重要客户合作，培育具有国际视野之印刷电路板技术人才，以因应未来快速竞争时代。。
Zhengwu Zhang (last update: 10/31/2024)
荣誉与奖项 • 北卡罗来纳大学教堂山分校初级教师发展奖，2022 年 • 橡树岭联合大学 Ralph E. Powe 初级教师提升奖，2022 年 • 《美国统计协会杂志（应用与案例研究）》讨论论文，2022 年 • 指导论文在 ASA 成像统计方法分会主办的论文竞赛中获得亚军。论文标题“用于脑结构连接组分析的优化扩散成像”，2022 年 • RA Bradley 奖，佛罗里达州立大学统计系最佳博士论文，2015 年 • 研究生研究与创造力奖。每年仅有两名从 STEM 领域中选出的获奖者，佛罗里达州立大学，2015 年 • CVPR 2015 博士生联盟旅行奖，波士顿，2015 年 • 永元和 Anna Li 奖，佛罗里达州立大学统计系最佳研究生演讲奖，2015 年 • Brumback 奖，佛罗里达州分会 ASA 会议上的最佳学生演讲奖，2012 年 • 佛罗里达州立大学理论统计学最佳一年级学生，2011 年 • 华南理工大学优秀学生计划（前 5%），2005 年
CV-YANG ZHENG
（UG）2024年春季06/2024 Yunzhou That（MS）02/2023 Meihui（UG→Lip这是2022年弗恩兰（Fernland）的阿尔托大学（Aalto University）的学术射线（UG→博士学位。 MS和UCLA）2022夏季Chenhaon（UG→MS和UC Berley）Sumer 2022 - 12/20222222222222222222222222222222222222222222222222222年20220222222221：2021- 2021 div>
Recommended Citation Recommended Citation Bulut, Okan and Zheng, Yi (2024) "Editorial: Special Issue on Artificial Intelligence and Machine Learning in Educational Measurement (Part 1)," Chinese/English Journal of Educational Measurement and Evaluation | 教育测量与评估双语期刊 : Vol. 5: Iss. 3, Article 1. DOI: https://doi.org/10.59863/BDQT2557 Available at: https://www.ce-jeme.org/journal/vol5/iss3/1
摘要 本社论介绍了 CEJEME 关于教育测量中的人工智能和机器学习的特刊的第一部分。随着人工智能和机器学习技术彻底改变了教育，它们为个性化学习和创新评估实践提供了新的机会。本期重点介绍了人工智能和机器学习对教育测量的变革性影响，探讨了它们的潜力和它们带来的道德挑战。本期包括四篇文章，探讨了人工智能在教育测量中的机遇和道德挑战、在生成人工智能时代为 GPU 匮乏的人提供的自动文本评分、使用自动编码器和 BERT 检测计算机化测试中受损项目的新方法，以及 R 中 ML 包的使用。本期为教育测量的未来提供了宝贵的见解。本期特刊的第二部分将于 2025 年春季出版。
Donna, Gur, Raquel, Bearden, Carrie, Morrow, Bernice, Lachman, Herbert 和 Zhang, Zhengdong 2023. 罕见编码变异作为 22q11 的风险修饰因子。
罕见编码变异作为 22q11.2 缺失的风险修饰因子 1 暗示综合征性精神分裂症的产后皮质发育 2 3 4 5 6 Jhih-Rong Lin 1 , Yingjie Zhao 1 , M. Reza Jabalameli 1 , Nha Nguyen 1 , Joydeep Mitra 1 , 7 国际 22q11.2DS 大脑和行为联盟* , Ann Swillen 2 , Jacob AS 8 Vorstman 3 , Eva WC Chow 3 , Marianne van den Bree 4 , Beverly S. Emanuel 5 , Joris R. 9 Vermeesch 2 , Michael J. Owen 4 , Nigel M. Williams 4 , Anne S. Bassett 3 , Donna M. 10 McDonald-McGinn 5 , Raquel E. Gur 6 、Carrie E. Bearden 7 、Bernice E. Morrow 1 、Herbert M. 11 Lachman 1 、Zhengdong D. Zhang 1,§ 12 13 14 15 1. 美国纽约州阿尔伯特·爱因斯坦医学院遗传学系 16 2. 比利时鲁汶天主教大学人类遗传学系 17 3. 加拿大安大略省多伦多大学精神病学系 18 4. 英国卡迪夫大学医学院心理医学和临床神经科学部 MRC 神经精神遗传学和基因组学中心 20 5. 美国宾夕法尼亚州费城儿童医院人类遗传学部和 22q and You 中心 21 6. 宾夕法尼亚大学医学院—CHOP 精神病学系和寿命脑研究所 22宾夕法尼亚大学，费城，宾夕法尼亚州，美国 25 7. 塞梅尔精神病学和生物行为科学系及心理学系 26 加利福尼亚大学洛杉矶分校神经科学与人类行为研究所，27 美国加利福尼亚州 28 29 * 完整成员名单及其所属机构见附录。 30 § 通讯作者（电子邮件：zhengdong.zhang@einsteinmed.edu） 31 32 33 34 关键词：22q11.2 缺失、精神分裂症、罕见变异、疾病风险调整 35 36 37 38
引用发布版本（APA）：Chen，Y.，Zheng，Y。，＆Lip，G。Y. H.（2024）。利用机器学习以增强死亡率风险预测
尽管在研究心房颤动（AF）和改善治疗的病理生理学方面做出了重大努力，但AF仍然是最常见的心律失常。迄今为止，有限的研究已经评估了当代患者中全因死亡率的趋势。这些数据表明，AF患者的年龄标准化全因死亡率的增加（在1990年至2019年之间增加了2.0％）[1]，并且在2007年和2016年重新培养的AF患者的1年全因死亡率没有显着提高（2007年为2007年，2016年的7.8％为7.8％）[2] [2] [2]。这种趋势强调，AF患者死亡率的风险管理仍然是一个问题。随着计算技术的开发，机器学习（ML）越来越多地应用于与AF相关的领域。与传统的回归模型相比，ML模型具有处理大量变量的能力，即使这些变量之间存在固有的相关性[3]。此使ML模型能够识别一些非传统或以前未知的风险因素，并准确地评估其在预测外的相对重要性。然而，尽管对ML的兴趣日益增加，但对于AF患者的1年全因死亡率而言，缺乏量身定制的模型。在本版《波兰心脏期刊》中，Wang等人。[4]开发了一个风险评分系统，以预测AF患者的1年全因死亡率，Cramb评分，使用极端