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1 curriculum vitae teresa morales div>
Rostock大学，神经科学系，神经科学小组（Neuroviisas）（Neuro v Isualization，我magemapping，我是丹麦的纳尔分析和imulation的信息），丹麦。http：// neur oviisas.med.uni-r ostock.de/
SITESEEKER® 和 CRISPR：
(A) 使用 sgRNA 文库针对所有 UPS 和关键相互作用组基因进行 CRISPRko 筛选的示意图。与表达经过验证的 PROTEINi® 的细胞共表达，并收集低和高 GFP 群体以识别诱导 GFP 降解的功能依赖性。 (B) 对于我们的一种 GFP 降解诱导 PROTEINi®，CRISPR 筛选反卷积揭示了负责降解剂功能的单个关键 E3。 (C) 通过突变分析确定结构活性关系 (SAR)，以识别关键残基并建立结合模型。 (D) 这允许模拟 E3 连接酶结合并从肽 SAR 中从头识别经过计算机验证的 PROTEINi® 结合口袋，以启动我们的小分子开发流程。
单元4030：行业4.0- Unicourse
indu s尝试4。0的术语已被采用，以示为“第四”的审判革命，在我们的《制造商》中，我们的诉讼中正在进行中。这是一场革命，这是关于C Yber -Phy s i c al s y s tem s，t hin g s，b i g data，3d printin g，advan c ed roboti c s，s unulation，s ulualution，s imulation，au g temented，a c of Reality，c of Computin g and c yber g yber s c c c e c u itity的一场革命。indu s尝试4。0 i s c han g以世界的方式，即他们的g lobal c u s tomer的需求。F or the en g ineerin g and manufa c turin g s e c tor , thi s inte g ration ha s been enabled by s u cc e ss fully c ombinin g hi g h performan c e c omputin g , the internet and the development of advan c ed manufa c turin g te c hnolo g ie s and hi g hly flexible and adaptive manufa c turin g pro c e ss e s。
大脑机器界面和道德：从可穿戴到植入的过渡
©Lydia Montalbano，2021。* CRH PLC的法律和合规律师。作者在马德里大学（Computense University of Madrid）（博士学位），联合国犯罪与司法研究所（LLM）和米兰天主教大学（JD/LLM联合学位）学习法律，是认证的数据保护官。蒙塔尔巴诺博士感谢Nisha Jain女士和Maya Jackson女士的社论支持，并感谢Annegien Schilling女士，Maria Vimercati女士，Subhajit Basu博士和Karen Mc Cullagh博士和Karen Mc Cullagh博士的评论和建议，以提高艾米利奥·苏尼奥·萨夫·洛林（EmilioSuitioLlinás）的改善，以通过他的社会和社会的热情。这项工作中解释的想法是作者唯一的，并且并不特别反映她的雇主或客户的想法。1。Velloso，Gabriel T.，脑部计算机界面（BCI）：评估2022年医疗应用影响的方法论建议，8 E NTERP。和w ork i nnov。s tud。，57，58（2012）。2。Mohammad Bani Younes＆Samar al-Zoubi，《技术对社会的影响：评论》，20 IOSR J.H UMANITY＆S OC。 s CI。 82，82（2015）。 3。 脑机界面（BMI），E LEC。 simulation（2018年10月15日），https：// electrical- imporulation.com/2018/10/15/brain-machine-interface-bmi/。 4。 Velloso，前注1，第57页。 5。 id。 在58。H UMANITY＆S OC。s CI。82，82（2015）。3。脑机界面（BMI），E LEC。simulation（2018年10月15日），https：// electrical- imporulation.com/2018/10/15/brain-machine-interface-bmi/。4。Velloso，前注1，第57页。5。id。在58。
简报文件：用于模拟的 GRANTA 材料数据
仿真在产品开发领域可以发挥不可思议的作用。仿真模型可以改进和验证开发中的产品，确保它们针对可制造性、耐用性、可持续性和其他影响产品生命周期的因素进行了优化。假设分析师能够获得准确的材料输入，并可以确保其来源——例如，通过可追溯到源测试数据。如果没有经过验证和一致的材料数据，仿真就会受到设计限制、错误、延迟和成本的阻碍。通过 ANSYS 收购 Granta Design（一家提供材料信息和相关软件的剑桥大学衍生公司），为提高工程仿真和分析的准确性提供了新的机会。不同的公司需要不同的解决方案来有效查找材料数据。起点是拥有一套可靠、易于访问且适用于许多模拟的数据。“ANSYS GRANTA 仿真材料数据将经过验证的材料输入数据放在用户的 ANSYS 仿真工具中，”ANSYS Granta 产品管理和营销团队负责人 Stephen Warde 说。 “更进一步的是——这对于大型企业尤其重要——ANSYS GRANTA MI 可帮助企业确保他们充分利用专有的内部材料数据以及更深入的参考信息。”
SOCCSS 指导
重要的是要考虑什么时候是完成这项工作最合适的时间。理想情况下，学生应该处于平静的状态，而不是在负面事件发生后，这样他们才能反思并愿意讨论其他选择。 情况——确定学生觉得困难的情况，这可能是一次性事件（在操场上打人）或他们想要改进的领域（在操场上引发对话）。 选项——工作人员应鼓励学生思考当他们再次遇到这种情况时可以选择的所有选项。不要阻止更随意的建议，只需记下来，并通过对话鼓励学生选择他们最喜欢的三个。成人应尝试设计它，以便最合适的选项在所选的三个选项中。 后果——讨论所选三个选项中的每一个将发生的后果，并将其记录在栏中。 选择——希望通过讨论，学生会选择最合适的选项。策略——此时讨论的重点应放在学生再次遇到这种情况时可以做什么。然后应将其记录下来，作为今后的参考点。模拟——这是该过程的关键部分。在达成一致策略后，工作人员应为学生提供练习的机会。理想情况下，这将与初始情况相同，例如，在安静的教室里“做正确的事”要比在喧嚣热闹的操场上“做正确的事”容易得多。最初，工作人员将与学生在一起，温和地提醒他们已商定的策略。有时，让班上的成员扮演一个角色，以便学生能够练习他们的策略可能是合适的。这可能需要多次进行，才能改变默认行为。
英国数据计量和标准研讨会
A.制定数据质量标准（和优化模型）（包括准确性、置信度和保真度）............................................................................................................................................. 20 B.制定数据（和元数据）来源标准和要求......................................................................................................................... 21 C. 下一代多数据源集成算法和方法论......................................................................................................... 22 D. 估计时空模型不确定性的方法和统计方法（和开发应用程序）..................................................................................................................... 23 E. 在科学和工程领域应用高性能计算、大数据和认知系统 ...................................................................................................... 24 F. 数据安全标准 ................................................................................................................................................ 25 G. 机器学习和从[科学]文献中提取知识 ............................................................................................................. 26 H. 超大数据集的管理和注释 ...................................................................................................................................... 27 I. 供应链的综合优化 ............................................................................................................................................. 28 J.开发用于互联网上传感器精度和校准的工具和标准 ............................................................................. 29 K. 改进数据质量通过测量和模拟方面的进步提高质量..................................................................................................... 30 L. 使用多种数据源 / 类型开发风险预测和分析模型............................................................................. 31 M. 下一代分析（开发下一代数据分析工具集）......................................................................... 32 N. 整个数据生命周期的道德标准（制定标准（包括道德和预 -