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cibc-remuneration-policy-summary-en.pdf
绩效标准包括财务（定量）和非金融（定性）绩效标准的适当组合。确定绩效标准的每个级别 /加权的相对重要性是预先确定的，并且可以充分平衡以考虑员工的职位和责任。在可能的范围内，绩效标准包括可实现的目标和雇员具有直接影响的措施。以不道德或不合格的行为形式的负面非财务绩效必须覆盖银行和工作人员SBU产生的任何良好财务绩效。
在高运动青年队列中进行数据救援，以实现稳健且可重复的大脑行为关系
图 1。描述运动排序和装袋程序的示意图。Shen 268 分割方案用于提取所有参与者的 fMRI 时间序列。执行清理时，如果其 rmsFD > 0.20 毫米，则在 fMRI 时间序列中识别出运动损坏的时间点 (T)。审查该时间点后，还会删除其前一个 (T – 1) 和两个后续 (T + 1, T + 2) 时间点。然后根据时间点的 rmsFD 值对其进行排序，并使用顶部 minTP 运动污染最少的时间点来计算功能连接（运动排序功能连接矩阵）。对于每个参与者，使用运动排序时间序列计算功能连接矩阵。使用清理后的时间序列执行装袋，方法是选择与预定义阈值（由 minTP 表示）匹配的受运动破坏最少的时间点（按其 rmsFD 值排序），并从 500 次迭代中的运动受限时间点中引导给定大小 TP 的样本（有替换地）并计算功能连接。对于每个参与者，平均装袋功能连接矩阵是通过对得到的 500 个功能连接矩阵（装袋功能连接矩阵）取平均值来计算的。
利用可重复、可解释的深度学习从神经影像数据中对阿尔茨海默病进行诊断、预后和亚型分析
HAL 是一个多学科开放存取档案库，用于存放和传播科学研究文献，无论这些文献是否已出版。这些文献可能来自法国或国外的教学和研究机构，也可能来自公共或私人研究中心。
多电源EM免疫的实验表征
Johannes W. M. Osterrieth，James Ramper，David Madden，Nakul Rampal，Luke Skoric，Bethany Connolly，Mark。 Santos，Xian-He Sun，Hana Bunzen，Sateh C. Moreton，Jessica C. Moreton。 M. D'Alessandro，Patrick W. Dohenn，MirceaDincă，Chenyue Sun，Christian Doonan，Michael Thomas Huxley，Jack D. Evans，Paolo Falcaro。 Shuhei Furukawa, Eli Sanchez, Jorge Gascon, Selvedin Telalović, Sujit K. Ghosh, Soumya Mukherjee, Matthew R. Hill, Muhammed Munir Sadiq, Patricia Horcajada, Pablo Salcedo-Abraira, Katsumi Kaneko, Radovan Kukobat, Jeff Kenvin, Seda Keskin, Susumu北川。Johannes W. M. Osterrieth，James Ramper，David Madden，Nakul Rampal，Luke Skoric，Bethany Connolly，Mark。 Santos，Xian-He Sun，Hana Bunzen，Sateh C. Moreton，Jessica C. Moreton。 M. D'Alessandro，Patrick W. Dohenn，MirceaDincă，Chenyue Sun，Christian Doonan，Michael Thomas Huxley，Jack D. Evans，Paolo Falcaro。 Shuhei Furukawa, Eli Sanchez, Jorge Gascon, Selvedin Telalović, Sujit K. Ghosh, Soumya Mukherjee, Matthew R. Hill, Muhammed Munir Sadiq, Patricia Horcajada, Pablo Salcedo-Abraira, Katsumi Kaneko, Radovan Kukobat, Jeff Kenvin, Seda Keskin, Susumu北川。A. Dewitt，免费V. Lotsch。拉玛·奥克塔维安（Rama Octavian），俄罗斯莫里斯（Morris），保罗·圣惠特利（Paul St. Wheatley），纳瓦尔（Navarre Cyderius，Randall Q. Snurr，Rebecca B. Concalves，Shane Telfer，Seok J. Lee，Valska P. Ting，Van Speybroeck，Sven M. Rogge，Krista，Christ。 St. Luke W. Bingel，Stefan Wuttke，Andreo Jacopo，Omar Yaghi。
使用多种祖先的美国和英国患者同类的遗传风险因素可重现遗传危险因素
背景长卷是一个主要的公共卫生负担，导致全球数千万患者的各种衰弱症状。尽管这种压倒性的疾病患病率和惊人的成本，但它对患者的生活和强烈的全球研究工作的严重影响，但由于其复杂性，对这种疾病的研究已被证明具有挑战性。全基因组关联研究（GWAS）仅确定了可能与该疾病相关的四个基因座，尽管这些结果在研究之间并未在统计学上复制。先前的组合分析研究确定了总共73个基因，这些基因与两个长期的共同群体高度相关，主要是（> 91％）欧洲欧洲血统萨诺·金（Sano Sano Gold），我们试图在我们所有人（我们（AOU））中重现这些发现。
可重复性、可复制性和可重复性：以高性能计算为重点的可重复性研究调查
（https://journals.plos.org/plosone/s/materials-and-software-sharing）。各国政府拥有融资能力，必须参与开放科学，例如美国国立卫生研究院（Collins and Tabak，2014 年）和法国政府（https://www.ouvrirlascience.fr/second-national-plan-for-open-science/）。最后，整合开放科学并创造
双质粒诱导型 CRISPR-Cas9 系统在拜氏梭菌中的改造及应用
CRISPR 技术的最新发展为改进梭菌属专用的基因组编辑工具开辟了新的可能性。在本研究中，我们改进了基于该技术的双质粒工具，以便对产生丙酮/丁醇/乙醇 (ABE) 或异丙醇/丁醇/乙醇 (IBE) 混合溶剂的两种拜氏梭菌参考菌株的基因组进行无瘢痕修饰。在 NCIMB 8052 ABE 生产菌株中，SpoIIE 孢子形成因子编码基因的失活导致孢子形成缺陷的突变体，并且通过用功能性 spoIIE 基因补充突变菌株可以恢复此表型。此外，将真菌纤维素酶编码 celA 基因插入拜氏梭菌 NCIMB 8052 染色体中，产生具有内切葡聚糖酶活性的突变体。接下来，我们采用类似的双质粒方法对天然 IBE 产生菌株 C. beijerinckii DSM 6423 的基因组进行编辑，该菌株此前从未进行过基因工程改造。首先，删除赋予甲砜霉素抗性的 catB 基因，使该菌株与我们的双质粒编辑系统兼容。作为概念验证，我们在 C. beijerinckii DSM 6423 Δ catB 中使用了我们的双质粒系统，以去除内源性 pNF2 质粒，从而大幅提高转化效率。
缺氧诱导因素的信号传导在小儿高 -
1 UMR CNRS 7021，实验室生物成像和病理，肿瘤信号传导和治疗目标团队，药房教职员工，74 Route du Rhin，67405，法国Illkirch 67405； quentin.fuchs@unistra.fr（q.f.）; marina.pierrevelcin@etu.unistra.fr（M.P。）; melissa.messe@etu.unistra.fr（M.M.）; benoit.lhermitte@chru-strasbourg.fr（B.L.）; monique.dontenwill@unistra.fr（M.D.）2 Strasbourg大学医院，1 AvenueMolièRe，67098法国Strasbourg 3小儿科肿瘤学，Dana Farber Institute，Boston，Boston，MA 02215，美国； Anne flance.blandin@gmail.com 4 Inserm U1258，UMR CNRS 7104，Institut degénénénétiqueet de BiologieMoléculaireet Chitule et Colleule（IGBMC），University de Strasbourg，67400 Illkirch，67400 Illkirch，France，France； papin@igbmc.fr 5 Strasbourg大学医院神经外科，法国斯特拉斯堡67098 AvenueMolièRe； higoandres.coca@chru-strasbourg.fr 6儿科学系，儿科，斯特拉斯堡大学医院，1 AvenueMolièRe，67098法国Strasbourg，法国67098 *通信 *通信：电话。： + 33-388128396;传真： + 33-388128092
开放且可重复的神经影像学：从研究开始到发表
3 美国新罕布什尔州汉诺威达特茅斯学院心理与脑科学系；4 德国柏林马克斯普朗克人类发展研究所适应性理性中心；5 美国德克萨斯州奥斯汀德克萨斯大学奥斯汀分校心理学系；6 瑞士洛桑洛桑大学医院和洛桑大学放射科；7 美国加利福尼亚州斯坦福大学心理学系，8 美国密苏里州圣路易斯华盛顿大学圣路易斯心理与脑科学系；9 波兰托伦尼古拉哥白尼大学现代跨学科技术中心；10 丹麦哥本哈根 Rigshospitalet 神经生物学研究部；11 哥本哈根大学计算机科学系
使用深度学习模型实现肿瘤分割结果的可重复性
在过去的几年中，人们越来越意识到许多科学领域的可重复性问题。在这项工作中，我们的目标是评估当 MRI 图像经过 (i) 使用相同预处理流程的两个不同版本，以及 (ii) 引入模拟在不同环境下执行的数值扰动进行预处理时，深度分割模型产生的肿瘤分割结果的可重复性。结果表明，这两个变异源可能导致分割结果发生重要变化：Dice 可以低至 0.59，而豪斯多夫距离可以高达 84.75。此外，两种情况都显示出相似的值范围，这表明不稳定性的根本原因可能是数值稳定性。这项工作可以作为提高流程数值稳定性的基准。