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Quikstart X 2025
演讲者Daniel Nino（Xanadu）Elie Mounzer（DFKI）Caitlin Jones（Basf）Max Haeberlein（IQM）Roman Orus（多重计算）Iraitz Montalban（falcondale llc）Carsten brank AstridBöttcher（q.ant）Elisabeth Wagner（bearingpoint）SabineMüller（Fraunhofer Itwm）Ali Moghiseh（Fraunhofer ITWM）
长期第6条参与
10 Michaelowa，Axel，Hanna-Mari Ahonen和Aglaja Espelage（2021）根据《巴黎同意》第6条设定信用基准。讨论文件。观点GmbH。11本节基于《巴黎协定：浏览第6条与第13条之间的链接的指南》基于合作方法的透明度（2023）； Schneider，Lambert，Felix Weber，JürgFüssler，Lorenz Moosmann和HannesBöttcher（2020）温室气库存碳管理中碳市场方法的可见性。卷。13，编号1，279-293; Spalding-Fecher，Randall和Hilda Galt（2023）无形活动。第6条规定的清洁烹饪计划的挑战。碳机制评论，第1卷。11，编号2，2023年夏季。
2024 年跨学科生命科学项目附加研究员
Sophie Böttcher 研究机器学习模型和神经网络，以便高效地检测嵌入式设备上的图像数据中的异常情况。她的研究旨在优化资源受限设备（如智能摄像系统）的机器学习模型，以检测生产线中的缺陷组件或使用可吞咽的传感器胶囊进行胃镜和内窥镜检查。此前，Sophie 学习了仿生学（理学士），专注于轻量化结构和传感器技术，这让她对人工智能有了初步的了解。在此基础上，她完成了应用计算机科学硕士学位，加深了她在计算机科学方面的专业知识，并为她目前的神经网络和机器学习博士研究做好了准备。Sophie 热衷于利用人工智能和神经网络改善社会福祉。除了研究之外，她还希望激励更多适龄年轻女性学习计算机科学，并为她们开辟新的职业前景。
使用人工智能协助树木风险评估
2014；Ciftci、Kane 等人。2014；Böttcher 等人。2016；Slater 2016、2021）。因此，新手树木风险评估员通常依赖于有限数量的经验或多或少的同事传授的技能，这些同事将他们的直觉传递给下一代。即使在受过培训的行业专业人士中，他们对影响评级可能性、失败评级可能性和失败评级后果的评估也存在很大差异（Stewart 等人。2013；Koeser 和 Smiley 2017）。一些机构已经制定了指导和认证计划，以提高树木评估培训和实践的标准（Norris 和 Moore 2020），例如 ISA 的树木风险评估资格 (TRAQ)（Dunster 等人2013）或德国的 FLL（FLL 2004）。虽然这几乎肯定会提高树木风险评估的标准（Koeser 和 Smiley 2017），但限制
菲利克斯·布特纳
1. 利用自由电子激光实时观察到的超快全光拓扑切换。 F. Büttner †、B. Pfau †、M. Böttcher、M. Schneider、G. Mercurio、CM Günther、P. Hessing、C. Klose、A. Wittmann、K. Gerlinger、L.-M. Kern、C. Strüber、C. von Korff Schmising、J. Fuchs、D. Engel、A. Churikova、S. Huang、D. Suzuki、I. Lemesh、M. Huang、L. Caretta、D. Weder、S. Zayko、K. Bagschik、R. Carley、L. Mercadier、J. Schlappa、A. Yaroslavtsev、L. Le Guyarder、N. Gerasimova、A. Scherz、C. Deiter、R. Gort、D. Hickin、J. Zhu、M. Turcato、D. Lomidze、F. Erdinger、A. Castoldi、S. Maffessanti、M. Porro、A. Samartsev、C. Ropers、J. Sinova、JH Mentink、B. Dupé、GSD Beach 和 S. Eisebitt。自然材料 20, 30 (2021)。
CDK4/6药物诱导的肝损伤
依赖细胞周期蛋白的激酶4/6抑制剂（CDK4/6IS），例如palbociclib，ribociclib和abemaciclib，已被批准用于治疗激素受体阳性和人类表皮生长因子受体受体受体2-乳腺癌2-乳腺癌的患者（Finn et al an an an an an and and and and and and and and and and and and and and and and and and and and and and and and。 Hortobagyi等人，2016年，Goetz等人，2017具有第一线转移性患者超过2年的无进展生存期（PFS），表明长期使用，评估CDK4/6IS在乳腺癌治疗中的持久安全性（Gao等，2020; Harbeck等，2021）。尽管这些药物表现出相似的临床效率，但它们的不良事件（AE）光谱明显不同（Asghar等，2015； Desnoyers等，2020； George等，2021）。为了评估CDK4/6IS的安全性，必须评估其罕见不良反应的风险，例如药物诱导的肝损伤（DILIS），其范围从轻度测试结果异常到严重的肝衰竭（David and Hamilton，2010;Bøttcher等人，2019年； Desnoyers等，2019; Desnoyers等，2020202020202020年）。尽管DILI的发生率很低，但这种疾病的严重程度令人担忧。CDK4/6IS的当前不良药物反应（ADR）数据主要来自短期临床试验和队列研究，并且可能不会捕获罕见的DILI事件（Bøttcher等，2019; Desnoyers等，2020）。因此，为准确衡量DILI风险而言，必须从现实世界设置中收集其他数据并扩展后续持续时间。自发性不利事件报告是现实世界证据的宝贵来源，是由食品和药物管理局不利事件报告系统（FAERS）等数据库促进的（Goldman，1998； Toki and Ono，2018）。不成比例的方法通常用于自动从大数据库中获取有关药物安全的信号（Montastruc等，2011）。为了确定DILI是否与CDK4/6IS相关，我们使用不成比例的分析分析了FAERS数据库。为了告知临床实践，我们比较了不同CDK4/6IS引起的肝损伤信号。对药物的探索 - 基因相互作用已经提高了我们对药物毒性的理解（Hahn and Roll，2021）。最近的研究提出了使用FAER和药物 - 基因相互作用数据的合并分析，以增强我们对不良事件的了解（AES）（Tanaka等，2021）。然而，CDK4/6I-6-i诱导的肝损伤的机制尚不清楚。为了解决这一差距，我们利用了与CDK4/6抑制剂相互作用的人类基因数据集构建了一个药物 - 基因相互作用网络和与肝损伤相关的基因。功能富集分析，以确定CDK4/6抑制剂相关肝损伤的潜在毒理学机制。
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太阳轨道任务的能量粒子探测器 - 能量粒子仪器套件
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