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Gianluca Moroncini教授-Ancona
背景：纤维化是许多以免疫介导的炎症为特征的许多慢性罕见疾病的后期，例如全身性硬化症（SSC），特发性肺纤维化（IPF），慢性移植与宿主疾病（CGHVD）。预测纤维化的发作和进展是未满足的医学需求。不仅可以通过多种方法方法和人工智能（AI）算法来实现纤维化疾病的异质性，而且还可以通过患者分层来实现纤维化疾病的异质性。
高级宏观经济学II -Gianluca Violante
* Johnson，D.S。和J.A. Parker 和N.Souleles（2006）。 家庭支出和2001年的所得税回扣。 《美国经济评论》 - 帕克，乔纳森·A，尼古拉斯·S·塞勒斯，大卫·约翰逊和罗伯特·麦克莱兰（2013）。 消费者支出和2008年的经济刺激支付。 美国经济评论 * Broda，Christian and Jonathan Parker（2016）。 2008年的经济刺激支付和对消费的总需求。 Mon-Etary Economics ∗ Shapiro，Matt，Michael Gelman，Shachar Kariv，Dan Silverman和Steven Tadelis（2017）。 个人如何平稳支出：使用帐户数据中的2013年政府关闭的证据。 公共经济学杂志 - 贝克，斯科特（2017）。 债务和对家庭的消费反应发生冲击。 政治经济学杂志∗ Fagereng，Andreas，Martin Blomho€Holm和Gisle Natvik（2021）。 MPC异质性和家庭资产负债表。 aej：Macro ∗ Mikhail Golosov，Michael Graber，Magne Mogstad，David Novgorodsky（2021）。 美国人如何应对家庭财富和未获得收入的特质和外在变化。 nber WP 29000。 ∗ Ganong P.，D。Jones，P。Noel，D。Farrell，F。Greig，C。小麦（2020）。 财富，种族和消费典型收入冲击的平滑。 芝加哥大学，贝克尔·弗里德曼（Becker Friedman）经济学研究所工作论文 - Marco Di Maggio，Amir Kermani，Benjamin J. Keys，Tomasz Piskorski，Rodney Ramcharan，Amit Seru，Amit Seru，Vincent Yao（2017）。 衡量流动性的造成的价值，并进行罚款。和J.A. Parker和N.Souleles（2006）。家庭支出和2001年的所得税回扣。《美国经济评论》 - 帕克，乔纳森·A，尼古拉斯·S·塞勒斯，大卫·约翰逊和罗伯特·麦克莱兰（2013）。消费者支出和2008年的经济刺激支付。美国经济评论 * Broda，Christian and Jonathan Parker（2016）。2008年的经济刺激支付和对消费的总需求。Mon-Etary Economics ∗ Shapiro，Matt，Michael Gelman，Shachar Kariv，Dan Silverman和Steven Tadelis（2017）。个人如何平稳支出：使用帐户数据中的2013年政府关闭的证据。公共经济学杂志 - 贝克，斯科特（2017）。债务和对家庭的消费反应发生冲击。政治经济学杂志∗ Fagereng，Andreas，Martin Blomho€Holm和Gisle Natvik（2021）。MPC异质性和家庭资产负债表。aej：Macro ∗ Mikhail Golosov，Michael Graber，Magne Mogstad，David Novgorodsky（2021）。美国人如何应对家庭财富和未获得收入的特质和外在变化。nber WP 29000。∗ Ganong P.，D。Jones，P。Noel，D。Farrell，F。Greig，C。小麦（2020）。财富，种族和消费典型收入冲击的平滑。芝加哥大学，贝克尔·弗里德曼（Becker Friedman）经济学研究所工作论文 - Marco Di Maggio，Amir Kermani，Benjamin J. Keys，Tomasz Piskorski，Rodney Ramcharan，Amit Seru，Amit Seru，Vincent Yao（2017）。衡量流动性的造成的价值，并进行罚款。利率通过：抵押贷款利率，家庭消费和自愿性，美国经济审查 - 科恩·戴维（Coyne David），伊齐克·法德隆（Itzik Fadlon）和汤玛·波尔齐奥（Tommaso Porzio）（2021年）。- Jeppe Druedahl，Emil Bjerre Jensen，Soren Leth-Petersen（2022）。从未来的持续现金流中消耗的边际倾向：交易数据的证据。半结构模型
循环肿瘤 DNA 推动转移性结直肠癌的治疗 Giorgio Patelli 1,2,3、Gianluca Mauri 1,2,3、Federica Tosi 2、Alessio Amat
摘要 ◥ 在转移性结直肠癌 (mCRC) 的分子治疗领域不断发展中，识别可用药物治疗的改变对于为每位患者获得最佳治疗机会至关重要。由于可操作靶标的数量正在增加，因此需要及时检测它们的存在或出现，以指导选择不同的可用治疗方案。通过分析循环肿瘤 DNA (ctDNA)，液体活检已被证明是一种安全有效的补充方法，可解决癌症发展问题，同时克服组织活检的局限性。尽管关于 ctDNA 引导治疗应用于靶向药物的潜力的数据正在积累，但关于它们在护理连续性的不同领域的应用仍然存在重大知识空白。在这篇评论中，我们概括了 ctDNA 如何
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可展开新型太空望远镜的概念设计...
艾纳尔迪·亚历山德罗·阿莱鲁佐·吉安卢卡·巴尔卡·埃马努埃莱·博纳·达维德·西斯泰尼诺·路易吉·德尔皮亚诺·戴维德·德·斯特凡诺·马特奥·德·特兰·乔治·菲利皮·马特奥·福尔特·皮尔马特奥·吉迪·曼努埃尔·拉·贝拉·埃马努埃拉·马夫奇·马尔科·马尔德拉·费德里科·马丁·贝拉斯克斯·安东尼奥·马扎·塞萨尔·穆戈尼·奇亚拉·帕斯切罗·马特奥·彭尼西·安德里亚·桑托罗·亚历山德罗·斯卡尔伊塞·安东尼奥·斯坎塞拉洛伦佐·西比拉·马里奥·西卡安德里亚·西耶纳 安德里亚·塔利亚尼 吉安卢卡·塔尔迪蒂·西蒙
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•ACM杰出成员（2025年）。以“对增强隐私技术和互联网测量的贡献”而认可。 •ACM WebSCI 2023，最佳纸张奖。与Satrio Baskoro Yudhoatmojo和Jeremy Blackburn，2023年4月•ACM CCS 2022，荣誉提名为“了解Reddit和4Chan在政治上不正确的董事会上使用电子打印”的论文。纸是“为什么如此有毒？在开放域聊天机器人中测量和触发有毒行为。对论文的“平台迁移是否会损害内容的适度？来自R/The_donald和R/Incels的证据，” Manoel Horta Ribeiro，Shagun Jhaver，Savvas Zannettou，Jeremy Blackburn，Gianluca Stringhini和Robert West，2021年10月•ACM CSC CSM CSCW 2021，影响识别奖。对于“我是一名教授，通常不是一项危险的工作：互联网的骚扰及其对研究人员的影响”。与Savvas Zannettou，Tristan Caulfield，Michael Sirivianos，Gianluca Stringhini和Jeremy Blackburn，2019年5月•2019年5月•ACM IMC 2018，Dive Div>与Twitter上的国家赞助的巨魔及其对网络的影响”有关。为“敲门，谁在那里？汇总位置数据的会员推断”，与Apostolos Pyrgelis和Carmela Troncoso一起，2018年2月•设计奖第五次数据保护。For the paper “On the Origins of Memes by Means of Fringe Web Communities,” with Savvas Zannettou, Tristan Caulfield, Jeremy Blackburn, Michael Sirivianos, Gianluca Stringhini, and Guillermo Suarez-Tangil, October 2018 • NDSS 2018, Distinguished Paper Award.奖，以与Luca Melis和George Danezis合作，2017年6月•PARC Excellence Award。2012年出色的研究表现，每个组仅授予1个奖励
货币政策通过住房和...
∗挪威BI挪威商学院，NYDALSVEIEN 37，N-0484 OSLO，挪威。电话。：+47 412 74 290;电子邮件地址：karin.kinnerud@bi.no。本文的早期版本以前是标题为“货币政策和抵押市场”的标题。我感谢Per Krusell和Kurt Mitman的建议和讨论。我要感谢Adrien Auclert，Timo Boppart，Tobias Broer，Mitch Downey，Richard Foltyn，Richard Foltyn，John Hassler，Markus Karlman，Kasper Kragh Balke，John Kramer，Kieran Larkin，Roine Vestman，Roine Vestman，Roine Vestman，Roine Versman，Gianluca vialate，Gianluca vialate，Magnus ubante和MagnusÅhl，以及许多SEMINAR的参与者。我还要感谢编辑Morten Ravn的建设性反馈和两个有用的匿名裁判。所有错误都是我自己的。计算是根据SNIC通过Uppsala多学科高级计算科学（UPPMAX）提供的资源进行的，该中心是SNIC 2019/8-311。
引用本文：Gianluca Franceschini、Elena Jane Mason、Armando Orlandi、Sabatino D'Archi、Alejandro Martin Sanchez 和 Riccardo Masetti (2021) 人工智能将如何影响乳腺癌研究效率？，抗癌治疗专家评论，21:10，1067-1070，DOI：10.1080/14737140.2021.1951240
计算机辅助检测 (CAD) 是第一款宣布用于临床乳腺癌诊断的软件，自 20 世纪 90 年代末推出以来，人们寄予厚望，但期望并未完全实现[2]。该技术依赖于编程算法来分析数字乳房 X 光检查结果，以寻找放射科医生在阅读检查时寻找的恶性肿瘤特征（即形状、大小、不对称等）：因此，“旧”人工智能被认为是人类智能的增强，可以与处理大量数据的人工智能优势相匹配。尽管初步结果令人鼓舞，但多年的 CAD 临床应用并未发现综合筛查表现的显著改善，普遍的炒作逐渐消退，直到 2010 年代初，一场新的深度学习 (DL) 革命引发了第二波热情[3]。
经导管主动脉阀植入有或不带有或不带...
Gianmarco Iannopollo，医学博士Audo，医学博士J，Giampiero Nobile，医学博士Rognoni，MD N，Daniela Aschieri，医学博士或Daniele Iacaccarino，MD P，Filippo Ottani，MD Q，Caterina Cavazza，Q，Ferdinando Varbella，MD R，Gioel Gabrio Secco，Gioel Gabrio Secco，MD MD T，Gianluca Campo，MD B和MD A 的Gianni Casella
内生生产网络经济中的级联和波动
∗ 我感谢 Enghin Atalay、Julieta Caunedo、Jeremy Greenwood、Veronica Guerrieri、Christopher Huckfeldt、Philipp Kircher、Ben Lester、Kristoffer Nimark、Ezra Oberfield、Nicolas Petrosky-Nadeau、Carlos Ram´ırez、Stephen Redding、Gill Segal、Ali Shourideh、Gianluca Violante、三位匿名审稿人以及各种研讨会和会议的参与者提供的有益评论和建议。我非常感谢康奈尔社会科学中心的支持。† 电子邮件：mt763@cornell.edu；地址：480 Uris Hall, Cornell University, Ithaca NY 14853