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医疗遗传学中心因斯布鲁克
4月份的MTA/BMA（M/F/D）科学技术助理作为完整的时间职位。该职位最初限于3个月；计划了长期的观点。您的责任领域是该研究所神经遗传学研究小组（Praschberger博士）研究项目的科学技术支持。成功的候选人可以期待各种责任领域，高水平的参与室以及学习令人兴奋和创新的方法的机会。特别是，重点是新果蝇模型的生产和表型，以及基于人类干细胞的神经遗传疾病的神经元细胞模型（尤其是模型中的转基因和CRISPR敲击，但也是RNAi和敲除模型） - 这是通过在工作过程中的密切合作来学到的。如果您有任何疑问，请联系：roman.praschberger@i- med.ac.at.。先决条件是一项完整的培训，是MTA文凭，科学学士学位，硕士，M.Sc。的生物医学分析师。或类似成功的候选人还具有在实验室工作，团队合作以及独立参与和对科学问题的兴趣中的高度准确性和责任感的特征。需要经典湿法实验室方法，例如PCR，质粒矢量的克隆，蛋白质印迹以及对基于计算机的分析方法的高水平和开放性的知识。特殊方法，例如共聚焦显微镜。此用途的每月最低工资目前为3,071.30欧元（每年14倍），并且可以通过对活动特定的 - 特定前经验和其他与工作场所特殊特征相关的活动的质疑和其他赔偿组成部分来增加集体协议法规。如果您有兴趣，请发送您的申请文件，说明参考“ TA-2025-神经遗传学”：Dr.Med教授。J. Zschocke，博士，人类埃斯塔斯研究所 1/1楼，6020 Innsbruck或通过电子邮件至：humgen@i-med.ac.atJ. Zschocke，博士，人类埃斯塔斯研究所1/1楼，6020 Innsbruck或通过电子邮件至：humgen@i-med.ac.at
孟加拉国 2021 年卫生人力战略
ACR：年度机密报告 ADB：亚洲开发银行 ADP：年度发展计划 AMC：替代医疗保健 ATMS：入学考试管理系统 BAMS：阿育吠陀医学和外科学士 BCPS：孟加拉国内科与外科医学院 BCS：孟加拉国公务员制度 (BCS) BDS：牙科外科学士 BHMS：顺势疗法医学和外科学士 BHPC：孟加拉国卫生专业委员会 BHFS：孟加拉国卫生设施调查 BHWS：孟加拉国卫生劳动力战略 BMA：孟加拉国医学协会 BMDC：孟加拉国医学和牙科委员会 BNMC：孟加拉国护理和助产委员会 BPCDOA：孟加拉国私人诊所和诊断所有者协会 BPMPA：孟加拉国私人执业医师协会 BSc。 ：理学学士 BSc.N：护理学理学士 BSCO：孟加拉国职业标准分类 BSMMU：孟加拉国国父谢赫·穆吉布医科大学 BUMS：尤那尼医学和外科学士 CC：社区诊所 CHCP：社区医疗保健提供者 CILMS：中央库存与物流管理系统 CPD：持续专业发展 CSBA：社区熟练助产士 CSO：民间社会组织 DAMS：阿育吠陀医学和外科学文凭 DG：总干事 DGDA：药品管理局总局 DGFP：计划生育总局 DGHS：卫生服务总局 DGME：医学教育总局 DGNM：护理与助产总局 DH：地区医院 DHMS：顺势疗法医学和外科学文凭 DLKC：数字图书馆与知识中心 DM：助产学文凭DMF：医学院文凭 DMT：医疗技术文凭 DNSM：护理服务与助产文凭 DP：发展伙伴 DUMS：尤那尼医学与外科学文凭 ESP：基本服务包 FWV：家庭福利访问者 FWVTI：家庭福利访问者培训机构 GOB：孟加拉国政府 GP：全科医生 HED：卫生工程部 HEU：卫生经济学部 HLMA：卫生劳动力市场分析 HPN：卫生、人口与营养
鼓舞人心的医生。第6集：Guddi Singh
鼓舞人心的医生。第6集：由Adobe Premiere的AI生成的Guddi Singh笔录，并由Lisa Bott-Hansson Martin McKee编辑，欢迎来到鼓舞人心的医生，这是英国医学协会带给您的播客系列。我是公共卫生教授，BMA总裁Martin McKee。在本系列中，我被我认为是榜样的人加入了。他们以创造性的方式成功地将他们的医学知识带给了更广泛的受众。那么是什么启发了他们的工作？他们学到了什么课？他们对可能想跟随脚步的年轻医生有什么建议？医学和交流的融合有一些神奇的东西。我的受访者只是做这项工作的一些榜样。，但他们都是启发我的人。我希望我们的对话反过来会激发您的灵感。今天我的客人是古迪·辛格（Guddi Singh）。Guddi在剑桥大学接受过医学培训，然后获得了哈佛大学的公共卫生硕士学位。 她是一位儿科医生，专门从事神经发育和社会儿科。 Guddi与电视节目主持人Kate Garraway共同主持了您的身体被发现的系列，并且还出现在信任我身上，我是医生，并且是婴儿：他们的美好世界。 Guddi是国家创意健康中心董事会成员的倡导者。 尤其是她对舞蹈健康益处的重要支持者，并谈到了宝莱坞舞蹈课如何帮助她应对医院医学职业的挑战。Guddi在剑桥大学接受过医学培训，然后获得了哈佛大学的公共卫生硕士学位。她是一位儿科医生，专门从事神经发育和社会儿科。Guddi与电视节目主持人Kate Garraway共同主持了您的身体被发现的系列，并且还出现在信任我身上，我是医生，并且是婴儿：他们的美好世界。Guddi是国家创意健康中心董事会成员的倡导者。尤其是她对舞蹈健康益处的重要支持者，并谈到了宝莱坞舞蹈课如何帮助她应对医院医学职业的挑战。她随后将舞蹈课引入了她的儿科练习。Guddi对健康正义充满热情，她帮助经营健康和公共利益中心。，她还是WHAM项目的创始人和主任 - 那是幸福和健康行动运动。这是一个社会孵化器，可以为解决健康不平等的问题提供信息，授权和团结有意识的临床医生。她的座右铭是“正义，欢乐和笑话”。欢迎，古迪。Guddi Singh Hello，Martin。 你好吗？ 马丁好！ 感谢您加入我们。 您已经做了很多不同的事情，因此很难知道从哪里开始。 ，但也许我们可以从舞蹈开始。 现在，您已经谈论过在Hartlepool长大时如何介绍您的舞蹈，但这是一个错误的开始。 那发生了什么？ guddi你知道，你是对的。 今天，我是这个名为Creative Health的最具声音支持者之一。 但是，如果您从顽强的，非常科学的教育中抓住了我Guddi Singh Hello，Martin。你好吗？马丁好！感谢您加入我们。您已经做了很多不同的事情，因此很难知道从哪里开始。，但也许我们可以从舞蹈开始。现在，您已经谈论过在Hartlepool长大时如何介绍您的舞蹈，但这是一个错误的开始。那发生了什么？guddi你知道，你是对的。今天，我是这个名为Creative Health的最具声音支持者之一。但是，如果您从顽强的，非常科学的教育中抓住了我
![正交表示用于估计因果量的学习
生成的AI和创造性工作：叙事，价值观和影响
triffid：提高第一响应者效率的自动机器人辅助
微守流：边缘设备的复杂性自我注意力低的视觉变压器
covid- ... 之间的不可思议和争议性溢出
arxiv：2502.10437v1 [q-bio.pe] 2025年2月9日
对表示漏洞和工程强大的视觉变形金刚的机械理解
arxiv：2502.05610v1 [CS.CL] 2025年2月8日
Goproteingnn：利用蛋白质知识图蛋白表示学习
台式4Merge：综合基准，用于合并逼真的密集交通与微交互式车辆
arxiv：2502.08704v1 [cond-mat.supr-con] 2025年2月12日
机器人引发的久坐行为的社会控制
增强数字阴影的稳健性，用于使用增强岩石物理建模的二氧化碳存储监控
arxiv：2502.07964v1 [cs.lg] 2025年2月11日
对石墨烯中振荡大声电效应的相干检测
arxiv：2502.09316v1 [CS.CL] 2025年2月13日
将基于物理的建模与锂离子电池的机器学习相结合
Trellis BMA：DNA存储的IDS通道上的编码跟踪重建
arxiv：2502.07650v1 [stat.ml] 2025年2月11日
与Soc- ... 的多间隔能量储备合作](/simg/3\371e53cea55d57b21dc3cec4490fd2d843578c28.webp)
正交表示用于估计因果量的学习 生成的AI和创造性工作：叙事，价值观和影响 triffid：提高第一响应者效率的自动机器人辅助 微守流：边缘设备的复杂性自我注意力低的视觉变压器 covid- ... 之间的不可思议和争议性溢出 arxiv：2502.10437v1 [q-bio.pe] 2025年2月9日 对表示漏洞和工程强大的视觉变形金刚的机械理解 arxiv：2502.05610v1 [CS.CL] 2025年2月8日 Goproteingnn：利用蛋白质知识图蛋白表示学习 台式4Merge：综合基准，用于合并逼真的密集交通与微交互式车辆 arxiv：2502.08704v1 [cond-mat.supr-con] 2025年2月12日 机器人引发的久坐行为的社会控制 增强数字阴影的稳健性，用于使用增强岩石物理建模的二氧化碳存储监控 arxiv：2502.07964v1 [cs.lg] 2025年2月11日 对石墨烯中振荡大声电效应的相干检测 arxiv：2502.09316v1 [CS.CL] 2025年2月13日 将基于物理的建模与锂离子电池的机器学习相结合 Trellis BMA：DNA存储的IDS通道上的编码跟踪重建 arxiv：2502.07650v1 [stat.ml] 2025年2月11日 与Soc- ... 的多间隔能量储备合作
表示学习被广泛用于观察数据的因果量（例如，有条件的平均治疗效应）。尽管现有的表示学习方法具有允许端到端学习的好处，但他们没有Neyman-Ottrol-ottrodenal学习者的理论特性，例如Double Ro-Busberness和Quasi-Oracle效率。此外，这种表示的学习方法通常采用诸如平衡之类的规范约束，甚至可能导致估计不一致。在本文中，我们提出了一类新型的Neyman-Ottrodonal学习者，以在代表水平上定义的因果数量，我们称之为或称为校友。我们的旅行者具有几个实际的优势：它们允许基于任何学习的表示形式对因果量进行一致的估计，同时提供了有利的理论属性，包括双重鲁棒性和准门的效率。在多个实验中，我们表明，在某些规律性条件下，我们的或学习者改善了现有的表示学习方法并实现最先进的绩效。据我们所知，我们的或学习者是第一批提供代表学习方法的统一框架，而Neyman-ottrol-ottrodenal学习者进行因果量估计。