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高级流行病学方法课程 - 2025年11月18日至21日，弗莱彻健康酒店 - 荷兰莱顿
Tuesday 18 November 2025 13.00-13.30 Coffee, lunch and welcome 13.30-13.40 Introduction to the course 13.40-14.55 Causality, an introduction 14.45-15.00 Break 15.00-16.00 Data and models 16.00-17.30 Estimands & Target trial emulation – part 1 18.00-19.30 Dinner 19.30-20.30 Estimands & Target trial emulation – part 2 Wednesday 19 November 2025 8.30-9.00 Coffee and welcome 9.00-10.00 Propensity scores: theory 10.00-10.15 Break 10.15-11.30 Propensity scores: computer practical 11.30-12.30 Negative controls 12.30-13.30 Lunch 13.30-14.30 Mediation analysis 14.30-15.30 Instrumental variable & Mendelian randomisation: theory 15.30-16.00 Break 16.00-17.30 Exercise Mendelian randomization 18.00-19.30晚餐19.30-21.00定量偏置分析
NTU研究人员扩大寻找地热来源的搜索...
新加坡寻求地热能的搜索正在迅速升高，因为Nanyang Techno-Pological University（NTU）的搜索者将扩大他们在整个岛上寻找地面热储层的搜索。发展到他们的研究的第二阶段，研究人员将埋葬80个地震地下，跨越了新加坡东北部和南部。这是在团队突破性地发现2024年Semba-Wang Hot Spring Park的高度破裂且浅的地热水库。地热能是指源自地球核心的热量，估计在地面以下2,900公里。在第一阶段，在2023年5月至2023年9月之间，在Sembawang和Yishun的地面下方将80个传感器埋在了大约20M的地下，并且在50天后将其重新覆盖以进行数据验证。
ACM AM Turing奖授予了两名领导的研究人员
纽约，纽约，2025年3月5日 - ACM，计算机协会，今天，Andrew G. Barto和Richard S. Sutton是2024 ACM A.M.的接受者图灵（Turing）因发展强化学习的概念和算法基础而奖。在从1980年代开始的一系列论文中，Barto和Sutton介绍了主要思想，构建了数学基础，并开发了强化学习的重要算法，这是创建智能系统的最重要方法之一。Barto是马萨诸塞大学阿默斯特大学的信息和计算机科学名誉教授。Sutton是艾伯塔大学（University of Alberta）的计算机科学教授，Keen Technologies的研究科学家，AMII的研究员（Alberta Machine Intelligence Institute）。ACM A.M.图灵奖，通常称为“计算机上的诺贝尔奖”，带有100万美元的奖金，并提供了Google，Inc.提供的财务支持。该奖项以英国数学家Alan M. Turing的名字命名，他阐明了计算机的数学基础。什么是强化学习？人工智能（AI）的领域通常与建造代理有关，即感知和行动的实体。更聪明的代理人是那些选择更好的行动方案的代理商。因此，某些行动方案比其他行动更好的概念是AI的核心。奖励 - 从心理学和神经科学中借来的一个术语 - 指示提供给与其行为质量相关的代理商的信号。强化学习（RL）是学习信号更成功地学习的过程。从奖励中学习的想法已经熟悉了数千年。后来，艾伦·图灵（Alan Turing）1950年的论文“计算机和智能”，解决了“ can can
ANSES正在招募质谱法和代谢组学的后界研究人员
进行文献综述。在实验室进行体外和体内代谢研究。准备使用质谱技术进行分析的样品使用LC-HRMS鉴定新的化学和生物学标记的分析方法。使用专用软件进行单变量和多变量统计的数据处理。生产与项目相关的报告。通过科学文章和口头介绍发布研究结果。根据NF EN ISO 17025国际标准工作。确保维护蚂蚁的设备适当运作确保适当应用卫生和安全法规。您所需的个人资料教育和经验：
大肠杆菌终结者的智能设计
终端是位于基因3'末端的特定核苷酸序列，并包含转录终止信息。作为基本的遗传调节元件，终结子在基因回路的设计中起着至关重要的作用。准确表征终结器强度对于提高基因电路设计的精度至关重要。终结器强度的实验表征是耗时的和劳动的；因此，有必要开发能够准确预测终结器强度的计算工具。当前的预测方法未完全考虑与终止者有关的序列或热力学信息，而缺乏可靠的模型来准确预测。同时，深层生成模型在生物序列的设计中表现出巨大的潜力，并有望应用于终结序列设计。本研究的重点是大肠杆菌终结剂的智能设计，主要进行以下研究：（1）为大肠杆菌构建固有的终结器强度预测模型，这项研究提取了大肠杆菌固有末端的序列特征和热力学特征。基于选定功能的机器学习模型实现了R 2 = 0.72的预测性能。（2）本研究采用生成对抗网络（GAN）来从内在的终结器序列训练数据中学习并生成终结器序列。评估表明，生成的终结器表现出与内在终结器相似的数据分布，这证明了Gan生成的终止序列的可靠性。（3）本研究使用构造的终结器强度预测模型从生成的集合中筛选出强终端。实验验证表明，在18个选定的终结者中，有72％的终止效率大于90％，证实了大肠杆菌终结者的智能设计方法的可靠性。总的来说，这项研究构建了大肠杆菌的终结器强度预测模型和终结器生成模型，为基因电路中的终结器设计提供了模型支持。这增强了生物成分设计的模块化，并促进了合成生物学的发展。
与小鼠糖尿病保护相关的早期肠道微生物
“在国家危机时期进行这项复杂的临床研究，当我们的医院系统受到严重压力时这些发现现在可能会改变我们如何理解和治疗病毒后神经系统状况的景观。它还证实了长卷的神经系统症状是可以测量大脑的真实和可证明的代谢和血管变化的。”
药房研究人员阐明了大脑如何处理触觉
Stobart补充说，触摸对象时人类在繁忙十字路口的高峰时段的流量就像高峰时段一样。“星形胶质细胞是将信息流向目的地的交通信号灯。当NMDA受体信号在星形胶质细胞中破坏时，就像左转的左转光一样。某些信息流可以通过交叉路口直接继续，但没有左转意味着某些信息无法达到目标。”
教育中的人工智能：下一代教师观点
摘要全球人工智能（AI）取得的进展导致联合国教科文组织在2019年向政府推荐，以将AI纳入教育政策和流程中。虽然众多研究库存学生和老师对AI在教育中使用的看法（AIED），但本文通过分析影响罗马尼亚未来小学和中学教师培训阶段使用AI的行为意图的因素来有所不同。通过探索性定量研究，对来自教育，社会科学和心理学学院的270名学生的样本进行了样本，使用二进制逻辑回归遵循主题与AI的相互作用以及对IIED进行整合的意图。进行的分析表明，在模型的六个变量中，“对个人使用AI的能力的信心”和“对更多优势的感知”对在教育过程中使用AI的意愿有积极而重要的影响，而不是“以前使用”，“知识水平”或“学生的要求”或“学生要求”。这些发现对于修订教师培训计划以及发展教育政策的制定至关重要，这些政策增加了未来教师对使用AI的能力的信心，消除了对AI的恐惧或误解。