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Alma Mater Studiorum 博洛尼亚大学档案馆......
选择性 b AChE BuChE PQM-170 (5a) 26.4 >30 >1.1 PQM-171 (5b) 5.6 >30 >5.4 PQM-172 (5c) 25.1 >30 >1.2 PQM-173 (5d) 15.3 >30 >2.0 PQM-174 (5e) 12.0 >30 >2.5 PQM-175 (5f) 8.2 >30 >3.6 PQM-176 (5g) 3.3 49.8 15.0 PQM-177 (5h) 13.9 >30 >2.2 PQM-179 (5i) 12.0 >30 >2.5 PQM-180 (5j) 9.0 12.9 1.4 PQM-181（5k） 5.9 >30 >5.1 PQM-182（5l） 13.5 12.9 1.0
潜在的非交流-Zora.uzh.ch- ZourichZürich
实体药物反应分析是研究基因型 - 药物反应关联的强大工具，并正在作为癌症精确医学的工具探索。在这里，我们进行了一项前瞻性非差异试验，以研究血液系统恶性肿瘤治疗指导的可行性（Smartrial，NCT03488641）。在所有研究参与者的91％中，在7 d内提供药物反应分析报告的主要终点（n = 80）。次要终点分析表明，母亲的母药预测体内化学疗法治疗衰竭。我们证实了在95名用二诺氨基霉素和细胞蛋白滨治疗的95个急性髓样白血病的人的验证队列中对化学疗法反应的预测价值。离体药物反应概况改善了患有不利风险的人的ELN-22风险分层。我们得出结论，离体药物反应分析在临床上是可行的，并且有可能预测血液学恶性肿瘤患者以外的临床建立遗传标记的个体的化学疗法反应。
查看/打开 - Refubium - 柏林自由大学
从样本中学习概率分布的任务在自然科学中无处不在。局部量子电路的输出分布形成一类特别有趣的分布，对量子优势提案和各种量子机器学习算法都至关重要。在这项工作中，我们对局部量子电路输出分布的可学习性进行了广泛的描述。我们的第一个结果深入了解了这些分布的高效可学习性和高效可模拟性之间的关系。具体而言，我们证明与 Cli ˚F 电路相关的密度建模问题可以得到有效解决，而对于深度 d = n Ω (1) 电路，将单个 T 门注入电路会使这个问题变得困难。这个结果表明，高效的可模拟性并不意味着高效的可学习性。我们的第二组结果深入了解了量子生成建模算法的潜力和局限性。我们首先表明，对于任何学习算法（无论是经典算法还是量子算法），与深度 d = n Ω (1) 局部量子电路相关的生成建模问题都很难解决。因此，人们无法使用量子算法来获得这项任务的实际优势。然后我们表明，对于各种最实际相关的学习算法（包括混合量子经典算法），甚至与深度 d = ω (log( n )) Cli ˚F 电路相关的生成建模问题也很难解决。这一结果限制了近期混合量子经典生成建模算法的适用性。
可再生能源 - DENSYS - 洛林大学
为了应对全球变暖，需要向低碳能源转型：可再生能源整合以及脱碳能源载体生产，能源最终用途脱碳，以实现到 2050 年实现碳中和世界的宏伟目标。分散式智能能源系统在可再生能源整合方面发挥着越来越重要的作用。这就是 DENSYS 的精神。DENSYS 的总体目标是通过多物理方法（电气、机械、化学工程）培养顶尖工程师，他们将能够设计、调整规模、优化和操作分散式智能能源系统，同时保持整体视野以了解公民的需求。DENSYS 是一个欧盟资助的项目，由洛林大学（法国 UL）协调，与皇家理工学院（瑞典斯德哥尔摩 KTH）、都灵理工学院（意大利 PoliTo）和加泰罗尼亚理工大学（西班牙巴塞罗那 UPC）联合建立。 DENSYS 实施“T 型”教育模式，T 的纵轴代表工程学（即机械、电气和化学工程）的核心能力，横轴代表具备整体视野和与不同利益相关者对话所需的补充能力。DENSYS 提供扎实的工程学培训，也培养经济学和人文学科能力。由于能源转型主要涉及人类和社会，因此后者至关重要。DENSYS 还是一种跨文化体验，让我们能够分享当地背景，这对于开发相关且高效的能源解决方案至关重要。DENSYS 旨在培养负责任的工程师和研究人员，同时也培养新能源技术和能源转型的大使以及必须紧急转向气候中和的世界公民。作为培训的一部分，DENSYS 学生将完成长期实习和硕士论文。实习主题的多样性既证明了学生的开放性、他们的智力敏捷性，也证明了他们投资先进能源系统技术（可再生能源、供热和制冷）、可再生能源在网络中的集成、能源技术管理、大规模电气化视角下的能源前景或市场分析、跨部门技能的实施，例如氢能部门或电力到X、能源存储。在 21 名学生（2020-2022 届）中，实习在以下领域进行：
蒙彼利埃大学-Tout Orfee -Hep Vaud
这些行为汇集了一组文本，这些文本是在6月4日至2024年6月4日至7日在蒙彼利埃举行的Ardist的第13届科学会议期间的演讲主题。提醒了科学和组织委员会的组成后，本文件的第一页致力于会议期间发生的会议和圆桌会议的摘要。然后根据会议的沟通会议来构造行为。当在计算机上咨询行为时，目录允许一键单击直接访问会议和圆桌会议的每个通信和摘要。
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Ragazzini I.，Gualandi I.，Selli S.，Polizzi C.，Cassani M.C.，Nanni D.，Gambassi F.，Tarterini F.，Tonelli D.，Scavetta E.，Ballarin B. “一种简单而行业的可扩展方法，用于制作Pani修饰的纤维素触摸传感器”，碳水化合物聚合物，2021，254Ragazzini I.，Gualandi I.，Selli S.，Polizzi C.，Cassani M.C.，Nanni D.，Gambassi F.，Tarterini F.，Tonelli D.，Scavetta E.，Ballarin B.“一种简单而行业的可扩展方法，用于制作Pani修饰的纤维素触摸传感器”，碳水化合物聚合物，2021，254
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在这种情况下，表型会导致对同时进行活动和睡眠时间的首选时间的个体差异（Lara等，2014）。已经确定了三种主要的昼夜节律类型或计时型：早晨型（'larks'），中等型（中性'）和夜间类型（'owls'）（Adan et al。，2012; Di Milia et al。，2013年，2013年）。根据此一般分类，已经描述了任务性能的差异，这是Chronotype和days time time的函数。Lara等。 （2014年）证明，当根据特定的昼夜节目（即，在早晨进行了测试的早晨型组和晚上测试的晚间测试），在一天中的最佳时间进行测试时，执行任务绩效达到了最佳水平。 最近的两项研究探索了学校表现（Goldin等，2020），以及认知表现（即运动学习，工作记忆和注意力）与脑生理学（Salehinehinejad等，2021年）之间的相互作用，也提供了类似的结果。Lara等。（2014年）证明，当根据特定的昼夜节目（即，在早晨进行了测试的早晨型组和晚上测试的晚间测试），在一天中的最佳时间进行测试时，执行任务绩效达到了最佳水平。最近的两项研究探索了学校表现（Goldin等，2020），以及认知表现（即运动学习，工作记忆和注意力）与脑生理学（Salehinehinejad等，2021年）之间的相互作用，也提供了类似的结果。
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Torri C.，Pambieri G.，Gualandi C.，Piraccini M.，Rombola A.G.，Fabbri D.（2020）。评估木质生物量的碳负燃料的连源性热解消化（PY-AD）过程的潜在性能。可再生能源，148，1190-1199 [10.1016/j.renene.2019.10.025]。
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在古人类学研究中，牙科和骨遗迹是有关个人/人所属的个人和社区的生活史的不可替代的信息来源。近年来，物理化学（例如，放射性碳和铀，稳定的同位素分析，古元组学，痕量元素分析）和生物分子分析（例如，古代DNA，古蛋白质组学）的应用已彻底改变了骨科学和古人类人类学学的领域。即使在大多数情况下，它们涉及破坏性或微观破坏性分析，但它们的应用已在生物考古学领域中变得基本，从而可以检索通过使用其他非破坏性方法无法访问的信息（例如，Bortolini等，2021； Lugli等，2019，2018; Nava等，2020； Slon等人，2018年； Sorrentino等，2018）。因此，需要进行标准方案来计划集成恢复，甚至在收集样品之前，需要考虑标本的保存状态（大小和形态，以及物理化学特性）及其在恢复后的可能使用（例如，进一步的科学研究，进一步的科学研究，展览，展览，教学）。
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文献中广泛强调了在工业背景下对运营商的培训的重要性。虚拟现实（VR）被认为是用于培训的有效解决方案，因为它提供了沉浸式，现实和互动的仿真环境，这些环境促进了一种学习方法，这远非现实领域的风险。通过多项研究证明了其功效，但是在使用此类技术期间，在使用压力和认知负荷方面，对操作员的认知反应进行了适当的评估。本文提出了一种综合方法，用于分析用户的认知状态，适用于工业部门及其他地区的每种培训，从而促进了以人为本的设计和制造观点。使用工业案例研究对方法进行了评估，该案例研究将虚拟培训用于农业车辆组装。实验结果强调，借助VR额外的支持信息，尽管操作员的错误大幅减少，但由于要管理的信息量增加，因此重音任务的压力增加了。提出的协议允许了解操作员的认知条件，以优化VR培训应用程序，避免操作员的压力，心理超负荷和提高性能。