I. Chimborazo的理工高中(ESPOCH),厄瓜多尔。 div>II。 div>武装部队,埃斯佩,厄瓜多尔。 div>iii。 div>厄瓜多尔UTA的Ambato技术大学。 div>iv。 div>Vicente Leon Technology Institute,厄瓜多尔。 div>
雄心勃勃的生物多样性目标,以保护到2030年(30x30)需要战略性的近期目标。我们提出了必须保护的定义区域,以防止最可能和迫在眉睫的灭绝,我们提出了保护要求的要求 - 16,825个未受保护的地点,占地约164 MHA的陆地领域,占有稀有和受威胁的物种。我们估计,保护保护要求的费用约为1690亿美元(概率为90%:146美元 - 2280亿美元)。在全球范围内,16,825个地点中有38%毗邻现有保护区的2.5公里,可能会降低土地收购和管理成本。这些站点在未来5年内应优先考虑保护行动,这是扩大全球保护区网络的更广泛策略的一部分。在2018年至2023年之间,全球保护区的扩张仅纳入了具有距离范围有限和威胁物种的7%的地点,突出了一种新的紧迫性,以保护这些栖息地。永久保护在热带地区的土地(在保护势必要集中)中发现的土地的0.74%可以防止大多数预测的近期灭绝,一旦有足够的资源。我们估计,在未来5年内,这笔费用为每年290亿美元至460亿美元。需要多种方法来满足长期保护目标:
1)A。Yoshino,K。Sanechika:日本专利,2128922(1984)。2)A。Yoshino,M。Shikata;日本专利,2668678(1986)3)H.4)UACJ Foil Corporation网站。com/en/products/foil.html> 5)X. Zhanga,T。M. devine。 :电化学学会杂志,153(2006)375-383。 6)M。M. M. Morita,T。Shibata,N。Yoshimoto,M。Ishikawa:Electrochimica Acta,47(2002)2787-2793。com/en/products/foil.html> 5)X. Zhanga,T。M.devine。:电化学学会杂志,153(2006)375-383。6)M。M. M. Morita,T。Shibata,N。Yoshimoto,M。Ishikawa:Electrochimica Acta,47(2002)2787-2793。
激励和才华横溢的计算机科学和工程学教授,他被迫激发公立和私立大学工程专业的学生追求学术和专业卓越。大约36岁以上,始终努力创造一个具有挑战性且引人入胜的基于结果的教学,研究和学习环境,使学生成为终生的学术专业人士和学习者。在学术,行政和研究成功中,有100多种发表文章的出色记录。有组织的至少时间 - 国家和国际会议,研讨会和研讨会,并与国际同行合作。共同撰写了一本名为“进化计算:新算法及其在进化机器人中的应用”的书,”系列:模糊和软计算中的研究,第1卷。147,施普林格弗拉格,柏林/纽约,ISBN:3-540-20901-8,(2004)。成就的专业人士在孟加拉国教育部项目下设计和实施了全国范围内的研究和教育网络(REN)。
特性由阵列的孔径决定。但是,由于稀疏阵列中的元素数量减少,平均旁瓣电平高于相同孔径的全采样阵列的预期值。假设主瓣幅度为 M,正如预期的那样,对于一个由 M 个标准化和完全局部化的元素组成的阵列,每个元素在主响应轴方向上贡献一个同相矢量。然而,在远离主响应轴的给定方向上,由于元素位置随机,矢量并不同相,而是表现出统计随机相位。单位矢量与随机相位相结合,产生一个均方根 (rms) 幅度为 rm 的旁瓣电平。因此,对于随机阵列,平均旁瓣与主瓣的功率比为 M/MI = 1/M (Lo, 1964, 1965)。
摘要。在现实世界中,大多数组合优化问题都是多目标的,很难同时优化它们。在文献中,某些单独的算法(ACO,GA等)可用于解决此类离散的多目标优化问题(MOOPS),尤其是旅行推销员问题(TSP)。在这里开发了一种混合算法,将ACO和GA与多样性相结合以求解离散的多目标TSP并命名为Moacogad。通常在TSP中,由于路线长度保持不变,因此不认为行进路线。在现实生活中,可能有几条从一个目的地到另一个目的地的路线,这些路线的条件也可能不同,例如好,粗糙,坏等。在实际,旅行成本和旅行时间并未准确定义,并由模糊数据代表。当涉及模糊的旅行成本和模糊的旅行时间时,路线的长度和条件以及旅行的运输道类型变得很重要。在某些情况下,旅行风险也涉及。在本文中,由开发的Moacogad制定和解决了四维不精确的TSP,包括来源,目的地,输送和途径。该模型是数值说明的。由于特定情况三维和二维多目标不精确的TSP被得出和解决。
a。Clinical, diagnostic, analytical, self-directed motivational learning with procedural and therapeutic skills required in care of patients with the full spectrum of pediatric gastrointestinal and liver diseases, especially chronic diarrheas, inflammatory bowel disease, acute hepatitis, chronic liver disease, portal hypertension, neonatal cholestasis, pancreatitis and nutritional issues which are prevalent在该地区,国家和国家。b。在基本,临床和转化小儿胃肠病学领域具有全面的知识和技能,以了解该地区,州和国家的儿科胃肠道和肝病的疾病负担,流行病学,病理学学和关键决定因素。c。发展指导,领导力和网络技能,以帮助该州和国家的未来儿科胃肠病学家教,培训和传授临床和研究技能。获取技能,与患者,患者亲戚,卫生管理,政策制定者,公众,社区领袖,医疗兄弟会的同龄人和院士的同伴建立有效的沟通网络。e。展示了有关与儿童的整个儿童胃肠道和肝脏系统相关的各种疾病的流行病学,病理学,细胞和分子病理,诊断,管理和预防性方面的详细而全面的理解。f。与临床小儿胃肠病学一起,学生应具备提出研究问题,计划,启动和进行转化,临床和流行病学研究的技能,该研究优先考虑在机构,州,国家和国际水平的儿科胃肠病学领域。应该在各个层面上建立合作劳动力,以增强该国的研究环境,特别关注降低治疗的机会,降低治疗方式,新颖的土著治疗方式以及不同儿科胃肠道,肝脏疾病和营养h的不同儿科胃肠道的预防方面。对患者及其家人表现出同情心,并采取道德和整体方法,以帮助为患者提供基于证据的尊重的道德护理。
我的研究集中在肝胆管(肝脏和胆囊)疾病上,研究了环境暴露作为这些疾病的关键驱动因素的作用。在新墨西哥州,存在大量人口,种族和性别差异。我们将重金属(例如镉),化学金属混合物和微/纳米塑料作为肝病病理学的驱动因素的作用。我在实验室医学,分子遗传病理学,临床信息学和细胞遗传学方面具有临床专业知识。我目前是UNM的一名实践分子病理学家。我的临床研究兴趣包括 - AI伦理,评估AI在病理学中的使用,临床病理学偏见,分子和数字病理协同作用。
癌症干细胞(CSC)与上皮 - 间质转变(EMT)之间的联系对于癌症的起步,进展,转移和耐药性至关重要,这使其成为癌症治疗的焦点。本综述提供了CSC和EMT之间关联和调节途径的全景,强调了它们在癌症中的重要性。彻底探索了下划线EMT的分子机制,包括关键转录因子和信号通路的参与。此外,在本综述中进一步研究了CSC和EMT在肿瘤生物学和耐药性中的作用。探索了CSCS-EMT相互作用的临床意义,包括使用先进的研究方法鉴定间充质状态CSC亚群,并开发了靶向疗法,例如抑制剂和组合治疗。总的来说,了解EMT与CSC之间的相互关系具有巨大的潜力,可以告知个性化疗法的发展并最终改善患者的结果。
研究的性质正在演变,变得越来越计算化。随着科学界可用数据的复杂性和数量不断增加,管理、标准化和跟踪大量信息的需求也越来越大。我是一名数据神经科学家,对了解大脑和行为的基本生物学机制以及开发数据驱动研究技术感兴趣。我的实验室结合了多种方法,涵盖云技术、神经信息学、行为和生物医学成像数据。我与不同科学领域的国际研究人员合作开展项目,涉及数据治理、标准和共享、云技术、神经解剖学、认知、创伤性脑成像、视觉、人类发展和寿命。我们已发表 70 多篇出版物,为多个科学和工程领域做出了贡献。我是 BRAIN 计划云计算平台 brainlife.io 的总监和创始人,该平台服务于数千名用户,促进科学教育、透明度和严谨性。Brainlife.io 使研究人员能够评估大脑网络在整个生命周期中如何受到疾病和变化的影响。我是《科学数据》和《科学报告》的编委会成员、国际大脑计划数据标准和共享工作组主席,以及 BRAIN 计划资助的脑成像数据结构 (BIDS) 连接项目的 PI。一个好的团队只有真正包容不同的思想和才能才能蓬勃发展——无论背景、种族、民族、取向和生活经历如何。到目前为止,我有幸与具有多种取向和背景的个人一起工作和培训,其中包括六名女性博士后研究员(总共十名博士后培训生)和四名女性研究生(六名)。我积极与为少数族裔服务的机构和主要为本科生的机构合作,以推动神经科学和教育的民主化。我正在领导国际努力,通过连接高收入、中收入和低收入国家来提高数据科学和神经科学的能力,其中包括墨西哥、巴西、哥伦比亚、尼日利亚、肯尼亚、南非和加纳。数据驱动技术为理解大脑和行为以及神经和心理健康相关状况提供了特别深刻的机会。为了实现集体利益,我们需要与多个利益相关者合作,开发能够促进科学严谨性、透明度和公平性的数据技术解决方案。