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使用基于树的脑电图数据的“脑性别”预测...
1。Alexandre Gramfort，Martin Luessi，Eric Larson，Deni A. Engemann，Strohmeier Daniel，Christian Brodbeck，Roman Goj，Mainak Jas，Brooks，Lauri和Matti S.任何Python的Mne-Python。神经科学的前线，7（267）：1-13，2013。2。Cabanero-Gome，L.，Hervas，R.，Constance，I。和Rodrig-Benite，L。（2021）。eglib：用于EEG提取的Python模块。3。 Head，T.，Mechcoder，G。L.，＆Shcherbatyi，I。 （2018）。 skikit-optimize：v0。 5.2。 版本V0，5 4。 Joel，D。，Berman，Z （2015）。 人脑。 112（50），15468-15473。 5。 Go，G.，Meng，Q.，Finy，T.，T.，Chen，W.，W.，W.，... Liu，T.-Y. （2017）。 LightGBM：高速公路激动人心的梯度。 神经信息系统的进步，30，3146–3154 6。 Phillips，Opery，A。K.，Hsu，V.，Ollila，H。M.，Hillary，R。P.，R.，R。，J。，J.＆Singh，M。K.（2019）。 超越二元类别的性别：对不同差异，心理病理学和基因型的检查。 Sychiatry Academy，58（8），787-798。 7。 TOOLE，JM和BOYLAN，G。B. （2017）。 neral：新生儿脑电图的定量特征使用matlab。3。Head，T.，Mechcoder，G。L.，＆Shcherbatyi，I。（2018）。skikit-optimize：v0。5.2。版本V0，5 4。Joel，D。，Berman，Z （2015）。 人脑。 112（50），15468-15473。 5。 Go，G.，Meng，Q.，Finy，T.，T.，Chen，W.，W.，W.，... Liu，T.-Y. （2017）。 LightGBM：高速公路激动人心的梯度。 神经信息系统的进步，30，3146–3154 6。 Phillips，Opery，A。K.，Hsu，V.，Ollila，H。M.，Hillary，R。P.，R.，R。，J。，J.＆Singh，M。K.（2019）。 超越二元类别的性别：对不同差异，心理病理学和基因型的检查。 Sychiatry Academy，58（8），787-798。 7。 TOOLE，JM和BOYLAN，G。B. （2017）。 neral：新生儿脑电图的定量特征使用matlab。Joel，D。，Berman，Z（2015）。人脑。112（50），15468-15473。5。Go，G.，Meng，Q.，Finy，T.，T.，Chen，W.，W.，W.，... Liu，T.-Y. （2017）。 LightGBM：高速公路激动人心的梯度。 神经信息系统的进步，30，3146–3154 6。 Phillips，Opery，A。K.，Hsu，V.，Ollila，H。M.，Hillary，R。P.，R.，R。，J。，J.＆Singh，M。K.（2019）。 超越二元类别的性别：对不同差异，心理病理学和基因型的检查。 Sychiatry Academy，58（8），787-798。 7。 TOOLE，JM和BOYLAN，G。B. （2017）。 neral：新生儿脑电图的定量特征使用matlab。Go，G.，Meng，Q.，Finy，T.，T.，Chen，W.，W.，W.，... Liu，T.-Y.（2017）。LightGBM：高速公路激动人心的梯度。神经信息系统的进步，30，3146–3154 6。Phillips，Opery，A。K.，Hsu，V.，Ollila，H。M.，Hillary，R。P.，R.，R。，J。，J.＆Singh，M。K.（2019）。 超越二元类别的性别：对不同差异，心理病理学和基因型的检查。 Sychiatry Academy，58（8），787-798。 7。 TOOLE，JM和BOYLAN，G。B. （2017）。 neral：新生儿脑电图的定量特征使用matlab。Phillips，Opery，A。K.，Hsu，V.，Ollila，H。M.，Hillary，R。P.，R.，R。，J。，J.＆Singh，M。K.（2019）。超越二元类别的性别：对不同差异，心理病理学和基因型的检查。Sychiatry Academy，58（8），787-798。 7。 TOOLE，JM和BOYLAN，G。B. （2017）。 neral：新生儿脑电图的定量特征使用matlab。Sychiatry Academy，58（8），787-798。7。TOOLE，JM和BOYLAN，G。B.（2017）。neral：新生儿脑电图的定量特征使用matlab。ARXIV预印型ARXIV：1704.05694。Vinck，M.，Oostenveld，R.，Van Wingerden，M.，Battaglia，F。，＆Pennartz，C。M.（2011）。 在存在体积传导，噪声和样品大小偏置的情况下，改进了相结合的相同步指数。 Neuroimage，55（4），1548-1565。 8。 Zhang，C.，Dougherty，C.C.，Baum，S.A.，White，T。，＆Michael，A。M.（2018）。 功能连通性预测性别：静止大脑连通性中性别差异的证据。 人类脑图，39（4），1765-1776。Vinck，M.，Oostenveld，R.，Van Wingerden，M.，Battaglia，F。，＆Pennartz，C。M.（2011）。在存在体积传导，噪声和样品大小偏置的情况下，改进了相结合的相同步指数。Neuroimage，55（4），1548-1565。8。Zhang，C.，Dougherty，C.C.，Baum，S.A.，White，T。，＆Michael，A。M.（2018）。 功能连通性预测性别：静止大脑连通性中性别差异的证据。 人类脑图，39（4），1765-1776。Zhang，C.，Dougherty，C.C.，Baum，S.A.，White，T。，＆Michael，A。M.（2018）。功能连通性预测性别：静止大脑连通性中性别差异的证据。人类脑图，39（4），1765-1776。
气候解决方案，过渡风险和股票收益
1的研究表明，对气候变化新闻的接触更大（Huynh＆Xia，2021），较高的碳排放量（Bolton＆Kacperczyk，2021，2023）或有毒发电量增加或增加的毒性发电量（HSU，LI，LI，＆TSOU，2023年）倾向于恢复较高的返回，以较高的预期返回，以较高的速度返回。2为了说明，我们样本中的普通公司的CS度量为2.695，这意味着项目1中约2.70％的句子被归类为气候解决方案句子。值得注意的是，CS度量也表现出可预测的变化：例如，特斯拉和通用电动机的平均CS度量分别为57％和11％。我们在第3.1节中详细介绍了该变量的构建。
GeneTargeter：在疟原虫寄生虫中的基因组编辑中自动化，恶性疟原虫
丰富度与更好的编辑活动有关[54，55]。均聚物据报道偶尔会降低SGRNA效率[54-56]。 可以用两种算法之一来计算sgrna裂解预期位点的预测概率的目标分数：（1）Doench等人开发的原始规则集2分数。 cas9 sgrnas [57]，并以方位角更新（github.com/microsoftresearch/azimuth）;或（2）用于与CAS12A SGRNA一起开发的Cindel分数[53]。 最后，可用的靶向活动评分算法包括HSU等人开发的分数。 [58]和Doench等人开发的切割确定（CFD）得分。 [57]。 两者都是基于选择的SGRNA与目标基因组中所有其他可能的SGRNA之间成对比较的分数，并且使用系数矩阵确定成对得分，该系数矩阵在SGRNA中考虑了不匹配位置，以及在CFD得分的情况下确定了不匹配的身份。 因为两个分数的系数矩阵均来自均聚物据报道偶尔会降低SGRNA效率[54-56]。可以用两种算法之一来计算sgrna裂解预期位点的预测概率的目标分数：（1）Doench等人开发的原始规则集2分数。cas9 sgrnas [57]，并以方位角更新（github.com/microsoftresearch/azimuth）;或（2）用于与CAS12A SGRNA一起开发的Cindel分数[53]。最后，可用的靶向活动评分算法包括HSU等人开发的分数。[58]和Doench等人开发的切割确定（CFD）得分。[57]。两者都是基于选择的SGRNA与目标基因组中所有其他可能的SGRNA之间成对比较的分数，并且使用系数矩阵确定成对得分，该系数矩阵在SGRNA中考虑了不匹配位置，以及在CFD得分的情况下确定了不匹配的身份。因为两个分数的系数矩阵均来自
引用本文：Iacovino M，Ciaramella V，Paragliola F，Suarato G，Busiello G，Sparano F.使用液体活检来监测治疗抗性
HSU等。 [32]，最近提出了一个外显子16跳过HER2缺失的临床病例，在EGFR-T790M+患者中对Osimertinib有抵抗力。 HER2外显子16跳过突变仅在乳腺癌中被描述为一种激活SRC激酶信号传导的癌蛋白。 突变的肿瘤细胞对有或不使用osimertinib的SRC抑制具有抗性，但是与osimertinib和Pan-HER2 TKI AFATINIB的联合疗法可能有效。 由于该突变在治疗前已经存在，因此该病例强调了获得基因组表征以确定可能具有治疗意义的预后和预测价值的先前变化的相关性。同样，这项研究还表明，在多个时间点重复分子分析对于发现新的潜在可起作用的分子靶标很有用[33]。HSU等。[32]，最近提出了一个外显子16跳过HER2缺失的临床病例，在EGFR-T790M+患者中对Osimertinib有抵抗力。HER2外显子16跳过突变仅在乳腺癌中被描述为一种激活SRC激酶信号传导的癌蛋白。突变的肿瘤细胞对有或不使用osimertinib的SRC抑制具有抗性，但是与osimertinib和Pan-HER2 TKI AFATINIB的联合疗法可能有效。由于该突变在治疗前已经存在，因此该病例强调了获得基因组表征以确定可能具有治疗意义的预后和预测价值的先前变化的相关性。同样，这项研究还表明，在多个时间点重复分子分析对于发现新的潜在可起作用的分子靶标很有用[33]。
当哈尔杀死时，谁应该归咎于谁？计算机伦理
丝毫不受其平坦的情感状态所阐明的程度。Star Tr Ek的Spock尽管缺乏情感，但仍将完全满足男士的要求。单调，无色，但哦，哦，如此有效 - “目的的动机”和“信仰的认知状态”足以使整天的fic tional spock非常轻松。，它们是许多现有计算机程序的完善的FEA TU。在1996年冠军赛的第一场比赛中，IBM的电脑深蓝色击败世界国际象棋冠军加里·卡斯帕罗夫（Garry Kasparov）时，它通过发现和执行精美的时机，一种枯萎的进攻来做到这一点，这在追溯到Kasparov和Hershtlers的过程中都太明显了。这是深蓝色对这些目的的敏感性，并且是认识和利用卡斯帕罗夫（Kasparov）游戏中的微妙缺陷的认知能力，这是深蓝色的成功。Murray Campbell，Feng-Hsiung Hsu和Deep Blue的Oth Er设计师没有击败Kasparov；深蓝色做到了。c am p-p bell和hsu都没有发现动作的获胜顺序。深蓝色做到了。在某一时刻，当卡斯帕罗夫（Kasparov）对《深蓝色国王》（Deep Blu e）的国王进行了猛烈的攻击时，除了深蓝色，没有人知道它有时间和安全性，需要击败卡斯帕罗夫（Kasparov）的讨厌的典当，而卡斯帕罗夫（Kasparov）的典当是在Acti上脱颖而出，但几乎是无形的。坎贝尔（Campbell）就像人类的祖先观看比赛一样，永远不会敢考虑在压力下如此平静的MOPP运作。深蓝色，像许多其他配备人工智能的计算机一样
供应链财务：供应商的实证评估
*我们感谢Thorsten Beck，Thomas Flanagan（讨论者），Jonathan Hsu（讨论者），Vasso Ioannidou，Elena Loutskina，Adriano Rampini，Karin Thorburn和Fasheng Xu，以获取有价值的评论和建议。我们还感谢提供数据提供数据的几位代表，以帮助我们了解供应链融资市场的一般特征以及银行自己的SCF计划的具体特征。本文中表达的意见是作者的唯一责任，不应被解释为反映了riksbank的观点。†研究部，Sveriges Riksbank。电子邮件：niklas.amberg@riksbank.se。 •研究部，Sveriges Riksbank。 电子邮件：tor.jacobson@riksbank.se。 §哥本哈根商学院。 电子邮件：yingjiee.qi@gmail.com。电子邮件：niklas.amberg@riksbank.se。•研究部，Sveriges Riksbank。电子邮件：tor.jacobson@riksbank.se。 §哥本哈根商学院。 电子邮件：yingjiee.qi@gmail.com。电子邮件：tor.jacobson@riksbank.se。§哥本哈根商学院。电子邮件：yingjiee.qi@gmail.com。电子邮件：yingjiee.qi@gmail.com。
吴浩 助理教授
H. Wu , R. Irani, K. Zhang, L. Jing, H. Dai, HY Chung, F. F Abdi, YH Ng, "揭示周期性多孔 BiVO 4 光催化剂中载流子动力学用于增强太阳能水分解", ACS Energy Letters 6 (10), 3400-3407 (2021) H. Wu , T.-H. Tan, R. Liu, H.-Y. Hsu, YH Ng, “纳米结构沸石咪唑酯骨架-8 包裹的 ZnO 光热催化剂薄膜上乙醇选择性氧化为乙醛”，Solar RRL 5 (6), 2000423 (2021) H. Wu, HL Tan, CY Toe, J. Scott, L. Wang, R. Amal, YH Ng, “光催化和光电化学系统：相似之处和不同之处”，Advanced Materials 32 (18), 1904717 (2020)
通往香港净零排放电力系统的途径
•查尔斯·泰（Charles Tsai），电力资产•CW TSE，环境局，香港特殊行政区政府•Daphne Ngar-Yin Mah，香港浸信会大学•香港科学与技术大学戴维斯·布德哈特（Davis Bookhart）环境科学•吉姆·泰勒（Jim Taylor），珍妮（Jeanne NG），托马斯·卢伊（Thomas Lui），CLP洪孔有限公司•新加坡国家发展部宜居城市中心凯文·胡苏（Kevin Hsu UK-CHINA（广东）CCUS中心•小米杨，中国石油和天然气气候投资•元X Yuan，Rajat Shrestha，Ran Wei，Su Song，Tian Yu，Wenyi XI，Zhe Liu，Bokai Qi（实习生），Weizhe MA（实习生），Wenjing MA（实习生），Yanging Qiao（实习生）
NIH BRAIN NeuroAI 研讨会 2024 — 计划书
• Joseph Monaco，NINDS（联合组织者） • Grace Hwang，NINDS（联合组织者） • Jessica Mollick，NIDA（培训小组委员会联合主席） • Courtney Pinard，NIMH（培训小组委员会联合主席） • Nina Hsu，NINDS（神经伦理学小组委员会联合主席） • Jay Churchill，NIMH （神经伦理学小组委员会联合主席） • Elizabeth Powell、NIAAA • Merav Sabri、NIDCD • Mohd Anwar、NIBIB • Susan Wright、NIDA • Christina Hatch、NIDA • Roger Miller、NIDCD • Karen David、NINDS • Bo-Shiun Chen、NINDS • Pantea Moghimi、NINDS • Sandra Molina、NINDS • Leslie奥斯本，NINDS•苏达Srinivasan，NINDS • Clayton Bingham，NLM • Michele Ferrante，NIMH • Fernando Fernandez，NIMH • Mauricio Rangel-Gomez，NIMH • Sandeep Kishore，NIMH • Dana Schloesser，OBSSR • Chris Kinsinger，OD
扩大了我们与新教师的影响力
一次筹款活动在其职业生涯的不同阶段取得了四个成功的校友，他们在BB和本科研究中的时间尤其为他们的科学生涯的主要启动：生物技术行业的校友Peter HSU（BB '07和Chemistry Peter Tristion Peter and Chemistry and Chemistry Ph.D. AT UW '13），目前是首席科学家和集团领导者，在Genentech egenentech;最近的校友Jenna Beyer（BB '19）接近她博士学位的终点线。 Upenn的研究生课程；和医生Omar Rachdi（BB '14）和Taylor Bundy（BB '15），都是太平洋骨病学院的两位毕业生（D.O.'21）。我们的目标是继续创造一个环境，以便每个BB学生都能有一个类似的故事。