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Simon Gröblacher – - Groeblacher 实验室 - 代尔夫特理工大学
03/2021–02/2026 巩固补助金，欧洲研究理事会 (ERC) 11/2019–10/2021 量子/纳米启动脉冲计划，国家 Wetenschaps 议程 08/2019–07/2024 Vrij 计划，荷兰科学研究组织 (NWO)；协调员 05/2019–05/2020 吸引资助, 欧盟研究与创新计划 01/2017–12/2020 项目, 物质基础研究基金会 (FOM) 11/2016–10/2021 Vidi 资助, 荷兰科学研究组织 (NWO) 03/2016–02/2021 启动资助, 欧洲研究理事会 (ERC) 07/2015–06/2019 项目, 物质基础研究基金会 (FOM) 05/2015–04/2019 纳米科学前沿, 代尔夫特理工大学/莱顿大学 11/2014–10/2019 启动资助, 代尔夫特理工大学
记录美国经济100年
在第二次世界大战爆发时，库兹尼茨再次在战争生产委员会上详细介绍了联邦政府。Kuznets是战争生产委员会的部门计划和统计局的副主任。在那里，他评估了国家扩大军事生产的能力，以及对整个经济的影响。他在国家会计方面的专业知识对于这些评估至关重要。第二次世界大战后，库兹尼茨（Kuznets）在其国民收入帐户中担任许多亚洲政府的顾问。
人工智能、算法定价和共谋 - 西蒙商学院
人工智能和机器学习的进步及其在定价决策中的应用引发了人们的担忧，即此类创新可能导致消费者价格上涨。尤其令人担忧的是，此类工具将使行业内的企业更容易维持串谋价格。然而，我们认为，仔细研究企业常用的实际定价算法后，我们发现这些担忧可能被夸大了。事实上，我们在最近的研究中发现，更准确的需求预测可能会削弱企业维持串谋价格的能力。然而，我们也提出了证据表明，某些类型的定价算法可能存在更大的问题——例如，允许竞争对手选择将其价格与竞争对手或市场价格挂钩的算法。总的来说，这凸显了定价算法的类型对于是否存在竞争问题至关重要，我们需要仔细理解特定定价算法的工作原理。
23-867匈牙利共和国诉西蒙（02/21/2025）
受访者，匈牙利大屠杀的犹太幸存者及其继承人，在联邦法院起诉匈牙利及其国家铁路（MáV），寻求据称在第二次世界大战期间占领的财产损失。受访者的投诉称，匈牙利和Máv清算了被征用的财产，将收益与其他政府资金相关，后来又使用了与美国商业活动有关的账户的资金。地方法院裁定，这种“通讯理论”满足§1605（a）（3）的商业联系要求。D. C. Circuit Af固定的，认为要求原告从将其特定的被征用财产出售给美国的特定资金中，将使涉及液体日期财产的案件中的例外情况。
科学演讲者：西蒙·利利科博士 | 罗斯林研究所简介
简历 Simon Lillico 博士拥有动物学学士学位（爱丁堡）、寄生虫学硕士学位（利物浦）和寄生虫学博士学位（格拉斯哥）。在完成研究非洲锥虫的博士后职位后，Lillico 博士于 2002 年加入罗斯林研究所，致力于培育可在卵中产出高价值治疗性蛋白质的转基因母鸡，以及作为人类疾病模型的转基因牲畜。近年来，他一直站在基因组编辑器在各种牲畜物种中的应用前沿，创造出抗病/恢复性菌株或更准确的人类疾病模型。他的合作伙伴包括工具的主要开发者、畜牧业领域的研发公司、育种公司和国际学术机构。Lillico 博士拥有该领域的多项专利，并且是《转基因研究》的主编。
A. Newell 和 HA Simon 对符号人工智能的贡献
A. Newell 和 HA Simon 是 20 世纪 50 年代末至 90 年代初新兴人工智能 (AI) 领域最具影响力的两位科学家。本文回顾了他们对该领域，即符号 AI 的重要贡献。他们的贡献主要在于他们寻求在人工智能或推理产品中实现通用智能和（常识）知识，这是他们与许多其他科学家共同开展的项目，但在他们看来，该项目在理论上基于符号系统的特殊概念及其产生的表征能力，特别是在知识方面。本文重点关注 1956 年至 1982 年期间，引用了早期和晚期文献，并试图揭示它们与当今最大的统一 AI 挑战的潜在相关性，即设计完全自主的人工智能代理（又称机器人），这些代理不仅理性且合乎道德，而且具有自我意识。
Simon Reed1,2，Patrick Van Eijk1,2和Felix Dobbs2 ...
诱导seq tm |在治疗性发育的所有阶段（包括治疗随访）中，需要使用更精确的方法来测试靶向基因编辑。目前，缺乏评估基因编辑疗法安全性的标准化测定1。诱导seq是为了解决这个问题的2。诱导seq是用于映射和表征DNA断裂的可扩展平台技术。它利用了一种新型的无PCR方法来进行原位断裂捕获和NGS测序，从而揭示了任何基于核酸酶的基因组编辑系统所诱导的断裂，具有高精度。诱导-Seq是第一个没有PCR诱导的偏差，与大量治疗相关细胞具有广泛兼容，并且适用于任何基于核酸酶的基因编辑系统，它具有扭曲测量值的PCR诱导偏差，具有扭曲测量值的第一个无偏细胞溶液。诱导seq提供了数据驱动和可行的见解，以加速研究与开发，临床前和临床阶段基因编辑程序。
标题：临床环境中的人工智能：迈向可靠结果预测的实际实施 Simon Tilma Vistisen 1,2 Tom Joseph Pollard 3 Steve Harris 4 Simon Meyer Lauritsen 5,1
用于预测不良临床事件的高级统计模型已在文献中无处不在，我们经常听说人工智能或机器学习 (ML) 等概念将颠覆医学。鉴于外科手术和重症监护入院期间产生的数据量，这些临床领域是 ML 应用的典型。然而，面对巨大的关注和巨大的研究成果，迄今为止经过临床验证和实施的算法却很少。1 在麻醉和重症监护领域，我们所熟悉的令人信服的脓毒症预测研究很少，但它们要么规模较小 2 ，要么不是设计为随机对照试验。3 在本文中，我们广泛讨论了 ML 在现实世界中实施困难的一些原因。其中一些原因与方法论有关，另一些原因与临床背景有关。提出问题很少有机器学习研究人员非常熟悉临床环境，因此许多机器学习研究的开展方式不易转化为临床应用也就不足为奇了。恰当地构建机器学习研究（即正确定义临床事件和预测任务）需要跨学科知识和详细的方法讨论。例如，对于预测任务，构建框架包括确定临床结果、指定预测的准确时间、选择观察窗口等。这些细节有时考虑不周，有时描述不清。构建框架是正在开发的机器学习模型的支柱，评估是在构建框架的背景下进行的。4 因此，如果没有明确且具有临床相关性的构建框架，看似高性能的模型可能仍然无法在临床上使用。5 许多机器学习研究试图解决临床相关问题，但将问题过度简化到最终失去临床相关性的地步。机器学习研究中无处不在的病例对照构建框架/设计就是一个很好的例子，研究人员试图解决与临床现实不符的临床相关问题。经典病例对照研究的证据水平很弱，而且这种设计的缺陷（如选择偏差）不会因为研究应用了机器学习技术而消失。在创建能够做出预测并随时间更新的模型方面，在“验证研究”中应用病例对照设计往往会产生应避免的时间偏差。6 当发布以这种方式开发的黑箱预测算法时，结果往往是阳性预测值急剧下降，6 并且用户不可能知道哪些事件警报值得信任。观察数据的性质许多研究都是基于对大量回顾性收集的数据集的分析，缺失数据是一种常见且自然的现象。由于数据很少随机缺失，因此缺失数据的处理通常是一个主要问题。我们可以想到一个简单的生理示例，即休克/低血压时 SpO 2 无法测量。临床示例是急诊科 (ED) 采集动脉血气的患者与未采集动脉血气的患者之间的差异。临床医生决定获取该血气。观察结果的存在或缺失告诉我们一些重要的事情。更进一步说：血气是在何时何地采集的？如果在心脏手术恢复室术后最初几个小时采集，那么很可能获得该实验室测试结果以告知 FiO 2 调整，这表明与 ED 患者不同的“实验室存在风险”。一项大型回顾性研究发现，仅仅“存在实验室测试订单，无论有关测试结果的任何其他信息如何，都与
Finance中的Simon Paravani AI div>
最终用户的代表性样本。Marçal（2023）用1900年代说明了这一点，当时三分之一的汽车是电动的，并向女性销售。随着电动汽车与妇女的联系，负面看法导致男性（做出投资决定）偏爱汽油汽车，塑造行业的轨迹○认识到创新的迅速步伐，这对于监管对
Mbwirabumva（“我对那些理解的人说话”）：西蒙·比金迪的三首歌曲以及卢旺达的战争和种族灭绝
������������������ � � ���������� ix � �������������������������� 1 ���������������� !��� "#$ 14 ��%��&������ �'� "'� 16 种族灭绝的历史和社会学研究 16 音乐与大规模暴行 22 音乐审查 25 Bikindi 文学作品 28 ����'�(!���)��*� �!������*��#� 33 童年 33 青春期 35 成年早期和职业生涯 36 Bikindi 名人 38 音乐和作曲方法 39 “Twasazareye” 和 Itorero Irindiro 的成立 40 经济崩溃、多党制、内战和种族灭绝 41 个人印象 44 �� !�#�)��$ 46 冲突后地区的研究伦理 51 �����( "�)��(('���!56 现场文本 57 多声部民族志 60 解释现象学 62 个人民族志 63 �!�( �'��'����+� ��� 64 ��������,���������������������������������������������������� ��������-����� 66 � � ����'�)��'�.�&�'*�����&��#�����/ �'$� 68 �!�������� ��'� 71 胡图族和图西族的起源 72 �!���0��$����$������'�!��)��'� 74 鲁甘祖·恩多里和阿巴尼吉尼亚王朝 74 庇护人=客户系统的开始 76 君主制的扩张和复杂性 77