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高级政府主任约恩·奥特尔 (Jörn Ortel) 是德国联邦国防军威廉港服务中心的新任负责人。未来，高级政府主管（LRDir）Jörn Ortel 将负责指导威廉港联邦国防军服务中心（BwDLZ）的事务。德国联邦国防军基础设施、环境保护和服务联邦办公室（BAIUDBw）第一副主席佩特拉·穆勒（Petra Müller）在讲话中强调了BwDLZen作为当前重新关注国家和联盟防御的核心要素和“推动者”的重要性，并将官方业务移交给了新负责人。即将卸任的管理局局长 LRDir Ferdinand Hansen 在管理层换届仪式上的告别演讲中说道：“我满怀感激地回顾过去几年。”汉森曾担任威廉港 BwDLZ 负责人八年多。在其职业生涯的其他阶段，他曾两次担任外国使团行政部门负责人以及德国军事管理部门的各个领域负责人，例如担任德国东部和北部几个地区军事招募办公室的负责人以及职业发展服务部门的负责人。如今，他正享受着自己应得的退休生活。受邀嘉宾包括威廉港市长阿斯特丽德·扎格 (Astrid Zaage)，她在欢迎辞中感谢即将离任的局长“在本地区以及为本地区开展的共同合作”，并欢迎新任局长来到威廉港市。奥特尔在就职演讲中表示：“我期待着新的、有趣的任务。”首席政府主任可以利用德国联邦国防军的丰富经验。奥特尔于 1987 年以临时士兵的身份开始了他的军事生涯，随后转为平民。最近，奥特尔在奥尔登堡的德国联邦国防军食品服务办公室担任部门主管。作为地方当局，德国 42 家 BwDLZen 负责确保约 1,500 个办事处的武装部队服务顺利运行。从军用厨房到物资管理，从场地维护到建筑物修缮工作——所有这些以及
高级政府主任约恩·奥特尔 (Jörn Ortel) 是德国联邦国防军威廉港服务中心的新任负责人。未来，高级政府主管（LRDir）Jörn Ortel 将负责指导威廉港联邦国防军服务中心（BwDLZ）的事务。德国联邦国防军基础设施、环境保护和服务联邦办公室（BAIUDBw）第一副主席佩特拉·穆勒（Petra Müller）在讲话中强调了BwDLZen作为当前重新关注国家和联盟防御的核心要素和“推动者”的重要性，并将官方业务移交给了新负责人。即将卸任的管理局局长 LRDir Ferdinand Hansen 在管理层换届仪式上的告别演讲中说道：“我满怀感激地回顾过去几年。”汉森曾担任威廉港 BwDLZ 负责人八年多。在其职业生涯的其他阶段，他曾两次担任外国使团行政部门负责人以及德国军事管理部门的各个领域负责人，例如担任德国东部和北部几个地区军事招募办公室的负责人以及职业发展服务部门的负责人。如今，他正享受着自己应得的退休生活。受邀嘉宾包括威廉港市长阿斯特丽德·扎格 (Astrid Zaage)，她在欢迎辞中感谢即将离任的局长“在本地区以及为本地区开展的共同合作”，并欢迎新任局长来到威廉港市。奥特尔在就职演讲中表示：“我期待着新的、有趣的任务。”首席政府主任可以利用德国联邦国防军的丰富经验。奥特尔于 1987 年以临时士兵的身份开始了他的军事生涯，随后转为平民。最近，奥特尔在奥尔登堡的德国联邦国防军食品服务办公室担任部门主管。作为地方当局，德国 42 家 BwDLZen 负责确保约 1,500 个办事处的武装部队服务顺利运行。从军用厨房到物资管理，从场地维护到建筑物修缮工作——所有这些以及
靶向谷氨酰胺溶解显示出在泼尼松龙敏感的和代谢重新连接的抗泼尼松龙的抗性B细胞儿童急性急性淋巴细胞性白血病细胞
摘要：复发儿童急性淋巴细胞白血病（CALL）的患者的预后仍然很差。治疗失败的主要原因是耐药性，最常见于糖皮质激素（GC）。泼尼松龙敏感和耐药性淋巴细胞之间的分子差异未得到充分研究，从而排除了新型和靶向疗法的发展。因此，这项工作的目的是阐明匹配的GC敏感和耐药细胞系之间分子差异的至少某些方面。为解决这个问题，我们进行了整合的转录组和代谢组学分析，该分析表明，缺乏对泼尼松龙的反应可能是由于氧化磷酸化，糖溶解，氨基酸，丙酮酸和核苷酸生物合成的变化而受到的基础，以及MTORC1和MyC的激活以及Myc的激活，以及Myc的激活，以及Myc的激活。试图通过三种不同的策略探索我们分析中抑制一种打击的潜在治疗作用，以三种不同的策略为目标，它们针对谷氨酰胺 - 谷氨酸 - α-酮戊二酸轴轴，所有策略都受损了，这些策略都受损了，这些策略受损，线粒体呼吸和ATP产生和诱导了凋亡。因此，我们报告说，泼尼松龙的抗性可能伴随着相当大的转录和生物合成程序的重新布线。在这项研究中确定的其他可药物靶标的抑制作用抑制谷氨酰胺代谢在GC敏感的敏感性中呈现了一种潜在的治疗方法，但更重要的是，在GC耐药的呼叫细胞中。最后，在复发的背景下，这些发现可能在临床上具有相关性 - 在公开可用的数据集中，我们发现基因表达模式表明，体内耐药性的特征在于与我们在体外模型中发现的相似代谢失调。
课程以人为本的人工智能硕士课程
以人为本的人工智能硕士课程，120 个学分 课程代码：T2HAI 高级水平/第二周期 1. 批准 该课程于 2022-09-12（GU 2022/1389）获得 IT 学院委员会批准，并于 2023-02-07（GU 2023/154）进行最后修订。修订后的课程自 2023 年秋季学期 2023-08-28 起生效。 负责部门/对等部门：应用信息技术系 2. 目的 人工智能 (AI) 为企业、公共部门、私人和整个社会创造了全新的条件。人工智能对社会各方面的变革既带来了新的机遇，也带来了挑战。现有的结构和运营模式正在受到挑战并发生根本性改变。有关可持续性和社会转型的全球社会挑战正在受到影响。随着个人互动变成与人工智能代理的数字互动，人际互动与人工智能之间的区别变得越来越模糊。因此，社会各个领域都需要了解人工智能与社会的关系，以便在持续的社会转型中负责任地发挥人工智能的潜力。该项目的总体目标是让学生深入了解人工智能如何改变社会，并有能力在这一转变中发挥主导作用。该课程为学生提供理解问题的广泛理论基础，以及分析人工智能影响的方法和技术，以及管理复杂环境中人工智能驱动的变化的实践技能。该计划的核心是贴近计划所涵盖领域的研究前沿，并与工业界、公共部门和民间社会密切合作。该项目的教学理念是基于创建以学生为中心、鼓励参与的学习环境。该教育项目致力于培养混合学生群体，因此欢迎来自不同学科领域的本科生，包括认知科学、计算机科学、媒体研究、信息技术、经济学、工业
儿童和青少年的调查和处理指南掌声，阿斯普雷尼和血迹掌声，阿斯普雷尼和血迹
•所有幼儿必须具有抗生素预防，直到至少5岁。5岁以后，有不同的建议，许多人建议连续预防治疗直到18岁，有些人提出了终身治疗。没有预防抗生素的患者应该在家中接受抗生素，以开始发烧，然后很快成为医生的接触。后者需要自己的参与和非常好的信息。当仍然缺乏最佳方法的科学研究时，治疗医生应根据患者和情况个性化治疗，并记录下来。•如果患者患有邮政计划切除术，建议使用终生的抗生素预防。•抗生素，青霉素或阿莫西林的选择必须在依从性，耐药条件和副作用的情况下保持平衡。•将阿斯普尼氏症和功能性降低症与疾病进行比较时，应折现抗生素预防。
巨型细胞动脉炎和多肌痛性风湿病
抽象目标腹膜后纤维化（RPF）是一种罕见的自身免疫性疾病，纤维组织生长和腹膜后炎症。其目前的治疗方法涉及长期吸收糖皮质激素（例如泼尼松）来控制炎症。但是，副作用很常见。我们努力改善治疗，以减少副作用，同时减少副作用。我们调查了基因 - 疾病 - 药物数据库，并发现雷帕霉素的哺乳动物靶标（MTOR）是RPF中的一种关键信号蛋白，MTOR抑制剂化合物Sirolimus影响了许多RPF途径。我们设计了一种疗法，结合了泼尼松的逐渐减少和长期稳定剂量的Sirolimus。然后，我们通过通过CT测量纤维组织质量，通过实验室测试来测量纤维组织质量，通过实验室测试，通过流式细胞仪和血浆炎症蛋白通过Olink蛋白质来评估八名RPF患者的影响，并通过CT测量纤维组织质量来评估八名RPF患者的影响。结合治疗的结果，纤维组织缩小了大约一半，急性炎症的标记降低了70％，大多数具有异常肾功能的患者使它们恢复到正常范围。分子，纤维化相关的T细胞亚群，包括T H 2，T H 17和循环T FH细胞，降低，肿瘤坏死因子和相关细胞因子恢复到健康水平。未观察到严重的长期副作用。结论我们的联合疗法导致了明显的纤维化缓解，并且免疫系统向健康状态进行了总体回归，同时实现了良好的耐受性。我们得出的结论是，这种新疗法有可能替代类固醇单药治疗用于治疗RPF的可能性。
10.1038/s42004-022-00744-x Maleki, R.、Shams, SM、Chellehbari, YM、Rezvantalab, S.、Jahromi, AM、Asadnia, M.，... & Razmjou, A. (2022)。利用人工智能发现离子选择性膜的材料。Communications Chemistry，5，1-13。https://doi.org/10.1038/s42004-022-00744-x 本期刊文章发布于 Research Online。https://ro.ecu.edu.au/ecuworks2022-2026/1594
人们已经做出了重大尝试来提高离子选择性膜 (ISM) 的生产效率和降低价格，而传统方法存在局限性、实验成本高和计算耗时的缺点。消除实验限制的最佳方法之一是人工智能 (AI)。本综述讨论了人工智能在材料发现和 ISM 工程中的作用。人工智能可以通过数据分析最大限度地减少实验测试的需要，从而加速基于使用 ISM 模拟结果的模型的计算方法。与计算化学的结合使人工智能能够在输出模型中考虑原子特征，因为人工智能充当了实验数据和计算化学之间的桥梁，以开发可以使用实验数据和原子特性的模型。这种混合方法可用于离子提取膜的材料发现，以研究基于人工智能的材料发现的能力、挑战和未来前景，为 ISM 工程铺平道路。
引用：Figiel，S.（2022 年）。人工智能的发展及其在农业中的应用对劳动力使用和生产力的潜在影响 / Rozwój sztucznej inteligencji i potencjalny wpływ jej zastosowan w rolnictwie na wykorzystanie siły roboczej i produktywność。 Zagadnienia Ekonomiki Rolnej /农业经济学问题，373(4), 5–21。 https://doi.org/10.30858/zer/153583
人工智能 (AI) 是近年来最引人注目的技术发展之一。它可能对包括农业在内的所有经济活动领域产生重大影响。本文讨论了两个问题，即人工智能的实际本质及其在农业中最重要的当前和未来应用，以及它们对该部门劳动力使用和生产力的潜在影响。本文采用的研究方法是对选定的文献资料进行批判性分析，并就人工智能应用对农业劳动力使用及其全要素生产率的可能影响进行演绎推理。研究发现，人工智能在农业中的应用数量众多，而且在技术解决方案和管理流程方面都非常多样化。此外，由于农业生产和营销流程自动化趋势日益增强，预计农业人工智能应用市场将迅速增长。这不可避免地导致用精密机械和机器人取代体力劳动。此外，它还产生了对新劳动力能力的需求，这些能力需要管理日益资本密集型的农业生产和人工智能驱动的相关流程。主要基于理论考虑，可以推测，人工智能在农业中的广泛使用应该会对该部门全要素生产率 (TFP) 的增长产生积极贡献。因此，农业生产者更快采用人工智能解决方案的国家可以在粮食生产方面获得竞争优势。
活疫苗接种疫苗的指导...
这种暴露的例子是母亲的子女，在怀孕或母乳喂养期间正在治疗炎症性疾病，例如风湿病，牛皮癣，炎症性肠病或多发性硬化症（MS）。这些儿童应在疫苗接种疫苗接种之前对这些儿童进行评估，其中包括轮状病毒疫苗在国家儿童疫苗接种计划中，用于结核病的BCG疫苗（仅向风险增加的儿童提供）。针对麻疹，腮腺炎和红色狗（MPR）的疫苗也被弱化，但仅在18个月的年龄在18个月的年龄中才能进行，当时暴露于免疫调节药物中的免疫学影响很低。指导委员会也可以应用于该计划中未包括的其他活弱疫苗（例如疫苗接种黄热病，水痘和早期疫苗接种，有时从6个月大时提供的麻疹）。
乌克兰战争对丹麦和欧洲安全的重要性
2022 年 2 月 24 日俄罗斯入侵乌克兰，这是欧洲安全秩序的决定性时刻。这场战争正在破坏欧洲政治和经济局势的稳定，并对国防和安全政策的各个方面产生影响。这份报告探讨了和平之后会发生什么。这应该从双重意义上理解。首先，欧洲人不能再把和平视为理所当然——欧洲现在正处于一个新的安全政策时代，其政治动态和逻辑与冷战结束后的和平几十年不同。其次，即使是现在，即使战争继续肆虐，在乌克兰达到某种形式的和平之后，应对国防和安全政策的进一步发展也很重要。因此，该报告就战争对多个领域的影响提供了前瞻性的分析建议，所有这些领域对欧洲和丹麦的安全都非常重要。对于西方来说，战争已经产生了明显的后果。这需要俄罗斯广泛的政治经济脱钩、大规模军事重整军备并重新关注北约东部地区的防御和威慑、重新调整德国在欧洲的安全政策角色以及芬兰和瑞典申请加入北约。在丹麦，战争导致了安全政策上的“全国妥协”，以加大国防投资作为核心要素 - 最近，随着 6 月 1 日公投的继续，丹麦在欧盟的国防保留被废除2022 年。迄今为止，欧洲和跨大西洋联盟的团结与行动是当前局势的特点。与此同时，战争为丹麦及其盟国必须应对的新分界线和挑战创造了肥沃的土壤。最根本的是，与俄罗斯酝酿了十五年的冲突正在恶化。随着普京总统在2007年慕尼黑安全会议上的讲话以及2008年对格鲁吉亚的战争，俄罗斯政权开始对欧洲和美国采取更加以冲突为导向的外交和安全政策。1 随着俄罗斯在乌克兰东部的混合战争以及2014年吞并克里米亚，冲突大大加剧。从那时起，冲突的程度只增不减，即因为俄罗斯卷入了叙利亚战争 — — 这场战争引发了 2015 年欧洲移民危机 — — 以及持续不断的破坏欧洲和北美民主和共同秩序的运动。2
使用人工智能的法律问题
目前对于人工智能的概念尚无公认的定义。例如，欧洲议会定义：人工智能的定义如下：“人工智能，简而言之，是机器表现出类似人类的特征的能力，例如推理、学习、计划和创造力。人工智能使技术系统能够感知其环境、处理其感知的内容并解决问题，以实现特定的目标。计算机接收信息（已准备好或通过其自身的传感器收集，例如通过摄像头），处理信息并做出响应。人工智能系统能够通过分析先前行为的影响来在一定程度上调整其行为，并能够独立工作。” 5 在欧盟内部目前正在谈判的人工智能法规中，见下文第3.1节，第3.1条提出了对人工智能系统的定义，更加强调所使用的技术和方法。有关不同定义的进一步描述，请参见例如eSam 关于应用 AI 领域合作的报告。