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制定2型糖尿病进展的数学模型：利用纵向数据
以下17 USC 105，也可以根据CC0许可使用。预印本（未通过同行评审认证）是作者/资助者。本文是美国政府的工作。不受此版本的版权持有人的版权，该版本于2025年2月27日发布。 https://doi.org/10.1101/2025.02.24.639807 doi：Biorxiv Preprint
数学学院第三部分论文：2024-25
论文分数和考试学分 每篇论文都会获得一个满分为 100 分的数字分数和一个“质量分数”（与笔试一样）。更多详细信息请参见手册第三部分附录 IV，论文质量分数的大致等级范围描述也列在下面的附录 2 中。学院董事会并不一定期望论文的分数分布与笔试相同。事实上，近年来，许多学生的论文分数在所有考试试卷中都名列前茅，这既是因为他们在论文上投入了大量精力，也是因为测试了不同的技能组合（与时间有限的笔试相比）。学院董事会希望，努力工作和表现出的才华应该得到适当的奖励。
CIMPA学校关于肿瘤学的数学和统计建模
描述：该课程旨在介绍肿瘤学中的混合多尺度模型。在介绍性会话中，将介绍这些模型的目的，并将显示不同的空间和时间尺度如何表示和集成。将描述肿瘤生长模型的实施，我们将展示连续的细胞内动力学反应与ODES和PDES与PDE的反应 - 局部现象的整合，再加上离散表示以治疗单个细胞的演变，将使用基于试剂的模型开发。将提出该模型测试不同疗法（化学疗法和放射疗法）的某些应用。模拟将使用NetBiodyn（https://netbiodyn.org/）和Physicell（http://physicell.org/）软件实现，结果将与两个连续的教程和实践会议中的实验或临床数据面对面。
对自动驾驶时间表的全面数学和系统级分析整合了复杂性理论，可靠性增长和奇数模式
抽象完全自动驾驶汽车（AVS）继续引起巨大的全球兴趣，但预测它们何时将安全，广泛地进行辩论。本文综合了两种截然不同的研究传统 - 计算复杂性和算法的约束与可靠性增长建模和现实世界测试 - 构成了一个集成的定量时间表，以实现未来的AV部署。我们提出了一个数学框架，该框架统一了NP-固有的多代理路径计划，高性能计算（HPC）预测以及广泛的crow-amsaa可靠性增长计算，操作性设计域（奇数）变化，严重性，严重性和部分限制性范围内的分解。通过特定类别的案例研究（例如，消费者汽车，机器人税，高速货运，工业和国防应用），我们展示了如何将HPC LIM局限性，安全性演示要求，生产/监管障碍以及Par-Allel/serial测试策略组合在一起，可以通过级别的5级部署来推出几个Decadess Universal Lovely forvive forvive forvely Levelmose forviens decadess decadess。相反，更受限制的赔率（例如围栏的工业站点或专门的国防行动）可能会在接近中间的任期内参见自治权达到商业生存能力。我们的发现表明，尽管有针对性的域可以更快地实现自动化服务，但处理每个环境的广泛无人驾驶车辆远离造成的环境。因此，本文提供了一个独特而严格的观点，即为什么AV时间表远远超出了短期乐观的范围，强调了复杂和可靠性的每个维度如何施加自己的多年延迟。通过量化这些约束并探索潜在的加速器（例如，高级AI硬件，基础架构上级），我们为研究人员，决策者和行业利益相关者提供了结构化的基准，以更准确地绘制他们在自动驾驶汽车技术方面的期望和投资。
数学科学学士 - 应用数学
必须完成A组列表的四门课程。学生可以从B组中选择数学选修课，如果A组的四个课程完成，否则，数学选修课必须来自A组。如果学生没有从集中要求和数学选修课中的A组清单中完成四个课程，则必须完成该课程才能免费完成选修课。
全身性红斑狼疮的皮肤表现及其与心脏参与的相关性
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