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研究缓步动物的抗性作为极端太空环境中生命的模型。I. Stefanhak C Arantes 1 和 G. Zanatta。1 isaarantes@icloud.c
简介：缓步动物是一种微生物极端微生物，以其对恶劣环境的超强适应力而闻名，已成为天体生物学研究和探索地球以外生命潜力的关键模型。这些生物表现出非凡的适应性，能够在极端条件下生存，例如从 -271°C 到 150°C 以上的温度、超过大气压 1,200 倍的压力、干燥和强电离辐射。它们独特的生物学特性对支撑这种适应力的分子和细胞机制提出了根本问题。这种适应性的核心是特定的蛋白质，例如 Dsup（损伤抑制剂），它通过在遗传物质周围形成保护盾来减轻辐射引起的 DNA 损伤，减少双链断裂并保持基因组完整性。
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覆盖范围信息：将要求成员满足以下标准以进行覆盖。对于19岁以下的成员，处方将自动处理而无需覆盖审查。某些州要求在某些诊断或在某些情况下使用药物的非标签使用福利覆盖范围。一些州还要求使用其他汇编参考。在适用此类授权的情况下，它们在福利文件或通知标准中取代语言。2。覆盖标准A：
![医学生对人工智能 (AI) 的知识、态度和实践：霹雳州怡保的一项横断面研究 邮箱：xoongqin.kam@qiu.edu.my [ ORCID ] 2 Nameera Ahmad [ ORCID](/simg/e/efcb27143c551af64a624ccedc033b91c306c12a.png)
医学生对人工智能 (AI) 的知识、态度和实践：霹雳州怡保的一项横断面研究 邮箱：xoongqin.kam@qiu.edu.my [ ORCID ] 2 Nameera Ahmad [ ORCID
简介：人工智能 (AI) 复制了人类智能，在高等教育中越来越受到关注，以应对传统的教育挑战。人工智能在病理学、心脏病学、放射学和皮肤病学方面具有巨大的应用潜力。它有可能彻底改变这些领域的现有医疗实践。本研究旨在探索马来西亚奎斯特国际大学医学生对人工智能的知识、态度和实践 (KAP)。方法：2024 年 1 月至 2024 年 3 月在奎斯特国际大学 (QIU) 医学院进行了一项横断面描述性研究。在 QIU 的医学生中分发了一份结构化问卷，其中 53 名学生回答了问卷并参与了这项研究。结果：所有学生都对人工智能有所了解，但只有 54.7% 的人知道人工智能的亚型分类。关于人工智能在医学领域、放射学和病理学中的应用，绝大多数人分别不知道 73.6%、71.7% 和 73.6%。印度人的知识水平明显高于其他种族 [ Chi(df) = 12.95 (4), P 值 = 0.005 ]。大多数学生同意人工智能的重要性 48(90.6%)、将人工智能纳入医学课程和专业培训 44(83%)、早期诊断和疾病评估 40(75.5%)、人工智能在放射学中的重要性 36(67.9%)、病理学 38(71.7%)。结论：需要对人工智能进行培训，这将提高人们对人工智能的认识，并影响他们对在医学中使用人工智能的态度。实现人工智能在医学领域的广泛和完美应用具有挑战性，但教育机构和政府组织之间的合作努力可能有助于改善这一状况。关键词人工智能、教育、医学生、病理学、放射学
bader chaarani 简历 教育
2019-2024 DK Yuang 博士联合导师 博士前学生，UVM 2019-2025 Hannah Losso 博士联合导师 博士前学生，UVM 2014-2017 Kelsey Hudson 博士联合导师 博士后研究员，CARD 2015-2018 Nicholas D'Alberto 博士联合导师 教师，UVM 2017 Iskandar Khan 本科生导师 研究助理，UVM 2014-2019 Philip Spechler 博士联合导师 博士后研究员，LIBR 教学活动摘要 我为大学的教学使命做出贡献，共同指导学生、临床和研究员在学术研究中提供技术支持，他们顺利毕业、通过论文项目答辩并发表同行评审的手稿。研究和学术活动 研究奖和资助 持续研究支持 1. 5U01 DA041148-05（MPI：Garavan，Hugh） 09/30/2015 – 05/31/2020 6.00 校准月 NIH/NIDA $2,430,414 6/13 ABCD - 美国 联盟：研究项目 该项目的目标是前瞻性地研究物质使用对青少年大脑和认知的影响，作为一项大型、纵向、多地点全国性研究的一部分。角色：联合研究员 2. R01 AA027553（MPI：Scheinost，Yip 等人） 06/01/2019 - 02/28/2023 2.40 校准月 NIH/NIAAA $1,852,704 基于连接组的酒精表型在整个发育过程中的预测和神经发育轨迹 主要目标：1）确定青少年开始饮酒和过渡到危险饮酒的神经标志物；2）评估神经标志物随时间的发育轨迹以及与饮酒的关系。角色：共同研究员 3. P033870（MPI：Soares、Bruno 等人） 2019 年 6 月 1 日 - 2023 年 2 月 28 日 3.00 卡路里 UVM - 放射科 早产与小脑形态和功能的关系 该项目的目标是使用 ABCD 数据研究早产与大脑之间的关系，特别关注小脑。角色：共同研究员 已完成的研究支持
推荐引用 推荐引用 Asatiani, Aleksandre；马洛，佩卡； Nagbøl，佩·拉德伯格；彭蒂宁，埃斯科；林塔-卡希拉，塔帕尼；和 Salovaara, Antti (2020)“解释黑盒人工智能系统行为的挑战”，MIS 执行季刊：第 1 卷。 19：一号。 4、第 7 条。可参见：https://aisel.aisnet.org/misqe/vol19/iss4/7
人工智能代理的最后一个要素是其运行的环境。环境决定了传入数据的来源和有效性，代理通过其输出影响环境（例如，对公司未来的风险评估可能会影响公司的行为）。这种反馈循环在“强化学习”中尤为重要，在强化学习中，人工智能代理通过反复试验从与环境的交互中学习，并因表现良好而获得奖励。如果将人工智能代理部署在不同的环境中，它不太可能正常运行（例如，经过训练以识别业务风险的系统在非业务环境中可能表现不佳）。因此，人工智能代理的不当行为可能是由于它部署在未经训练的环境中而导致的。
paara 时事通讯 - 帕洛阿尔托业余无线电协会
paara.org › graph199707 PDF 1997 年 7 月 11 日 — 1997 年 7 月 11 日，有人在飞机跑道上看到了一些飞机——……它包括数字、模拟和微处理器技术……以及可靠性。 .