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课程Vitae Daphna Shohamy，Phd Zuckerman Mind，大脑，行为研究所和心理学系
Brenda Milner Keynote讲座，蒙特利尔神经学研究所邀请以色列高级研究所研究员，邀请特殊讲座，神经科学学会当选成员，Dana基金会当选成员，DANA基金会当选成员，国际神经心理学社会记忆和偶像疾病奖，国际神经心理学社会奖和偶然的社会奖，哥伦比亚大学珍妮特·斯宾斯大学（Janet Spence）的变革性早期职业贡献奖，美国国家科学基金会职业发展奖年轻调查员奖，纳尔萨德博士后个人国家研究服务奖，NIMH DEAN的最佳论文论文奖，罗特斯大学LEHRMAN LEHRMAN学术奖学金
苏黎世联邦理工学院无能网格 - 研究成果
我们研究部署地热能储存的多能源系统的最佳运行，以应对供暖和制冷需求的季节性变化。我们通过开发一个优化模型来实现这一点，该模型通过考虑物理系统的非线性，以及捕捉能源转换、储存和消耗的短期和长期动态，在最先进的基础上进行了改进。该算法旨在最大限度地减少系统的二氧化碳排放量，同时满足给定终端用户的供暖和制冷需求，并确定系统的最佳运行，即通过网络循环的水的质量流速和温度，考虑到地热田温度随时间的变化。该优化模型是参考现实世界的应用而开发的，即安装在瑞士苏黎世联邦理工学院的无能电网。在这里，基于化石燃料的集中供暖和制冷供应由一个动态地下网络连接，地热田作为能源和储存，并满足需要供暖和制冷能源的终端用户的需求。与使用基于集中供热和制冷的传统系统相比，所提出的优化算法可将大学校园的二氧化碳排放量减少高达 87%。这比当前运营策略实现的 72% 减排效果更好。此外，对系统的分析可以得出设计指南并解释系统运行背后的原理。该研究强调了结合每日和季节性储能对于实现低碳能源系统的重要性。
向后倾斜违背了我们的 DNA
2024 年是紧张的一年——对我这个国家元首来说，对我的董事会、我们的委员会、我们办公室的员工以及我们的成员来说都是如此。首都的门店数量并未减少——恰恰相反。总是有新的东西被添加。欧洲正在进行的战争仍然给我们带来挑战，作为警察和执法机构，我们还没有做好准备，但你们仍然出色地掌握了这些挑战。中东局势的日益紧张也不仅仅给柏林蒙上了一层阴影。这两个地区都是非常大的问题地区，实际上需要在内部安全方面进行额外的投资。相反，基督教民主联盟和社民党就像在集市上出售预算项目一样，并且干脆用割草机在各个部门间奔走。当我写下这些文字时，无法确切地说出未来两年内情况会是怎样，届时将会节省更多。至少我们有所有人的承诺
与EEG和眼睛跟踪数据的跨主题阅读任务分类的Zuco基准
我们提出了一个新的机器学习基准，用于阅读任务分类，目的是在计算语言处理与认知神经科学之间的相交中推进脑电图和眼睛追踪研究。基准任务由一个跨主体分类组成，以区分两个阅读范式：正常阅读和特定于任务的读数。基准的数据基于苏黎世的认知语言处理语料库（ZUCO 2.0），该语料库提供了同时引人注目的视线和来自英语句子的自然阅读的EEG信号。培训数据集已公开可用，我们提出了新记录的隐藏测试集。我们为此任务提供多种可靠的基线方法，并讨论未来的改进。我们发布代码，并提供易于使用的界面，以使用随附的公共排行榜：www.zuco-benchmark.com评估新方法。
ZugerKB 基金 - 股票 - ESG 欧元股票 ...
– 单一证券的潜力参与有限。– 外币投资受货币波动影响。– 无法保证单一证券分析和主动管理的成功。– 无法保证投资者能够收回投资资本。– 衍生品涉及与流动性、杠杆和信贷波动、非流动性和波动性相关的风险。– 由于市场、行业和发行人相关的变化，投资价格可能出现波动。– 投资中型和小型股公司的流动性可能低于投资大型股公司的流动性。– 货币市场投资与货币市场风险相关，例如利率波动、通胀风险和经济不稳定。– 子基金的投资可能面临可持续性风险。子基金可能面临的可持续性风险可能具有
批准了博士学位的博士学位。医学（1），博士医学凹痕。 （2）和博士生物。 HOM（3）
工作主题：“静脉免疫球蛋白（IVIG）为期五天的治疗对BZELL激活因子（挡板）的浓度和表达以及诱导增殖的配体（4月）的浓度和表达的影响（4月）以及伴有疗程疗法和免疫疗法患者的子弹受体在子弹受体中的表达
欧洲轴向脊椎关节炎患者的第二和第三TNF抑制剂：切换原因的有效性和影响
1位法国旅行车的古斯塔夫·德伦医院； 2法国大学，法国里尔； 3纽芬兰圣约翰和加拿大拉布拉多的纪念大学内分泌学系医学系； 4荷兰莱顿莱顿大学医学中心医学微生物学系； 5 Muhimbili Health and Allied Sciences的Abbas Medical Center，坦桑尼亚达累斯萨拉姆； 6美国马萨诸塞州波士顿塔夫茨医学中心医学系； 7 LA PALOMA医院，西班牙拉斯帕尔马斯·德·格兰加里亚； 8加拿大曼尼托巴省曼尼托巴省曼尼托巴大学传染病科医学系； 9美国达拉斯西南医疗中心整形外科部； 10美国南卡罗来纳州哥伦比亚市Prisma Health-Midlands医学系； 11 UT西南医疗中心，美国德克萨斯州达拉斯；瑞士苏黎世的巴尔格斯特大学医院12； 13斯洛文尼亚卢布尔雅那大学医学中心，大学医学中心医学中心；中国北京的14个糖尿病中心； 15荷兰阿姆斯特丹的阿姆斯特丹阿姆斯特丹UMC，阿姆斯特丹UMC，荷兰阿姆斯特丹的科。 16阿姆斯特丹运动科学，康复与发展，荷兰阿姆斯特丹； 17阿姆斯特丹感染和免疫，传染病，阿姆斯特丹，荷兰
用于映射UMNGENI集水区LULC的机器学习算法，夸祖鲁 - 纳塔尔省
摘要：集水区的土地使用/土地覆盖（LULC）的分析是保护淡水资源的第一个措施。流域中的LULC信息已在自然科学领域中广受欢迎，因为它可以帮助水资源管理者和环境卫生专家根据可用的定量内形式制定自然保护策略。因此，遥感是解决集水层面与环境相关问题的问题。In this study, the performance of four machine learning algorithms (MLAs), such as Random Forests (RF), Support Vector Machine (SVM), Artificial Neural Networks (ANN), and Naïve Bayes (NB) was investigated to classify the catchment into nine rele-vant classes of the undulating watershed landscape using Landsat 8 Operational Land Imager (L8-OLI) imagery.对MLA的评估是基于对分析师的目光检查和常用的评估指标，例如用户的准确性（UA），生产者的准确性（PA），整体准确性（OA）和KAPPA系数。MLA产生了良好的结果，其中RF（OA = 97.02％，Kappa = 0.96），SVM（OA = 89.74％，Kappa = 0.88），Ann（OA = 87％，Kappa = 0.86）和NB（OA = 68.64 kappa = 68.64 kappa = 0.58）。结果表明，RF模型在SVM和ANN上具有较小的边缘的外观性能。NB产生令人满意的结果，这可能主要受到其对有限训练样本的敏感性的影响。相比之下，RF的稳健型号可能是由于能够用有限的火车数据对高维数据进行分类的能力。关键字：翁根尼河流域；机器学习； lulc; Landsat 8;遥感
引用ping n，Zuo K，Cai J，Rong C，Yu Z，Zhang X，Wang G，Ma C，Ma C，Yang H，Li J，Wang X，Wang X和Zhao D（2025）Crorigendum：Apigenin可预防ISCH
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