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World File Search System加州大学洛杉矶分校
(530) 554-2820 加州大学戴维分校
论文指导老师和研究生学者资助人 Shannon Starr（罗彻斯特大学）、Justin Abbott（诺思罗普公司）、Li Lei、Nigie Shi、Austin Calder（国家安全局）、Jeremy Clark（赫尔辛基大学）、Spryridon Michalakis（加州理工大学）。Stephen Ng（罗彻斯特大学）、Anna Vershynina（亚琛工业大学）、Amanda Young（加州大学戴维斯分校）和 Matthew Cha（加州大学戴维斯分校）。研究生资助人：Oscar Bolina（Kaplan-China）、Jean-Bernard Bru（巴斯克大学）、Pierluigi Contucci（博洛尼亚大学）、Wolfgang Spitzer（弗恩大学，哈根）、Daniel Ueltschi（华威大学）、Tom Michoel（爱丁堡大学罗斯林研究所）、福田大学（慕尼黑工业大学）、Sven Bachmann（慕尼黑大学）、Jogia Bandyopadhyay（加州大学戴维斯分校）、Michael Bishop（加州大学戴维斯分校）和 Dirk-Andre Deckert（慕尼黑大学）。
用于复发的神经母细胞瘤，髓母细胞瘤和横纹肌肉瘤 出生队列结直肠癌（CRC）用于复发的神经母细胞瘤，髓母细胞瘤和横纹肌肉瘤 出生队列结直肠癌（CRC）用于复发的神经母细胞瘤，髓母细胞瘤和横纹肌肉瘤 出生队列结直肠癌（CRC）用于复发的神经母细胞瘤，髓母细胞瘤和横纹肌肉瘤 出生队列结直肠癌（CRC）用于复发的神经母细胞瘤，髓母细胞瘤和横纹肌肉瘤 出生队列结直肠癌（CRC）用于复发的神经母细胞瘤，髓母细胞瘤和横纹肌肉瘤 出生队列结直肠癌（CRC）用于复发的神经母细胞瘤，髓母细胞瘤和横纹肌肉瘤 出生队列结直肠癌（CRC）用于复发的神经母细胞瘤，髓母细胞瘤和横纹肌肉瘤 出生队列结直肠癌（CRC）用于复发的神经母细胞瘤，髓母细胞瘤和横纹肌肉瘤 出生队列结直肠癌（CRC）用于复发的神经母细胞瘤，髓母细胞瘤和横纹肌肉瘤 出生队列结直肠癌（CRC）用于复发的神经母细胞瘤，髓母细胞瘤和横纹肌肉瘤 出生队列结直肠癌（CRC）用于复发的神经母细胞瘤，髓母细胞瘤和横纹肌肉瘤 出生队列结直肠癌（CRC）用于复发的神经母细胞瘤，髓母细胞瘤和横纹肌肉瘤用于复发的神经母细胞瘤，髓母细胞瘤和横纹肌肉瘤出生队列结直肠癌（CRC）
1胃肠病学部分，加利福尼亚州圣地亚哥的詹妮弗·莫雷诺·弗吉尼亚州弗吉尼亚州医疗中心； 2加利福尼亚州拉霍亚大学，医学系胃肠病学和摩尔癌中心； 3加利福尼亚州洛杉矶加州大学洛杉矶分校的David Geffen医学院医学系消化系统疾病分工。 4大洛杉矶退伍军人事务医疗系统，加利福尼亚州洛杉矶； 5加州大学加州大学洛杉矶分校的乔恩森综合癌症中心，加州大学加州大学洛杉矶加州大学洛杉矶洛杉矶加州大学洛杉矶分校综合癌症中心的5加州大学洛杉矶分校Kaiser Permanente卫生平等中心； 6伊利诺伊州芝加哥大学医学系胃肠病学，肝病学和营养学；以及德克萨斯州休斯顿休斯敦（Uthealth Houston）的德克萨斯大学健康科学中心卫生促进与行为科学系，德克萨斯州休斯顿公共卫生学院
实践指南：使用定量脑电图（QEEG）进行轻度
Marc Nuwer，医学博士，博士 - 加州大学洛杉矶分校的David Geffen医学院神经病学系；罗纳德·里根加州大学洛杉矶分校医学中心临床神经生理学系Marc Nuwer，医学博士，博士 - 加州大学洛杉矶分校的David Geffen医学院神经病学系；罗纳德·里根加州大学洛杉矶分校医学中心临床神经生理学系
加州大学默塞德分校
睡眠分期是睡眠评估和疾病诊断的基础，是睡眠研究的重要内容，自动化睡眠分期的相关工作已经取得了许多令人满意的成果，但目前的研究多以睡眠信息作为分类特征，如以时域或频域度量作为局部特征，以跨通道的综合脑网络信息作为全局特征，而忽略了脑活动的自发规律。同时，脑微状态被认为与脑活动密切相关，可以用来研究脑整体电位的变化规律。为了基于脑电图探究睡眠阶段脑功能微状态的规律性变化，特别是睡眠结构的规律性变化，我们首先进行微状态聚类，然后基于这些微状态表征被试的睡眠结构，随后将睡眠结构与传统的睡眠信息特征相结合，进行自动化睡眠分期。本研究的实验贡献如下：（1）首次提出将睡眠结构应用于睡眠自动分期。（2）当微状态类别数量达到 7 个及以上时，模型表现良好，最佳分类准确率达到 89.50%。（3）提出了一种融合睡眠结构与睡眠信息的睡眠自动分期模型。关键词：睡眠自动分期；脑电信号；微状态；睡眠结构
加州大学伯克利分校 - 电子奖学金
摘要 本文试图将区域发展置于现代资源基础理论的背景下。企业选址或搬迁不是为了利用普遍性，而是为了利用区域能力的适当差异，本文讨论了这些能力在增强或削弱企业竞争力方面的性质，强调了企业和市场的集体学习和隐性知识的关键作用。学习过程本质上是互动的，通常具有不确定性。大多数新知识都与解决问题有关，通常是在反复试验的基础上获得的，因此通常是逐步获得的。解决问题的互动过程既包含编码元素，也包含隐性元素，其中一方的需求成为另一方行动的驱动力。事实上，我们认为，在编码知识在全球范围内传播速度比以往任何时候都快的时代，隐性、空间流动性更低的知识形式作为维持竞争优势的基础变得越来越重要。区域能力可以看作是现有人力和物力资源、区域内历经时间而建立的结构以及区域特定制度禀赋的组合，这些禀赋是由前几轮知识创造所形成的。通过体现对特定活动类别有用的知识，制度禀赋强化了区域依赖性。
加州大学圣地亚哥分校能源市政厅
加州大学圣地亚哥分校社区对我们校园所在地区的土地和原住民怀有崇高的敬意。这所大学建在库梅亚伊民族未割让的领土上。今天，库梅亚伊人作为圣地亚哥社区的重要成员，继续保持着他们的政治主权和文化传统。我们承认他们对我们地区的巨大贡献，并感谢他们的管理。
加州大学圣地亚哥分校 - 电子奖学金
目前，大型结构的健康监测方法主要依赖于分布式传感器网络和现场检查的组合。本文提出了一种针对受多种故障模式影响的结构的新型在线诊断和预测框架，并使用多个数据源（即应变计和图像）通过高保真有限元模型演示了所提出的方法。该方法旨在准确模拟不同故障特征之间的相互作用，随后基于生成的结构物理对损伤状态进行有效估计和预测。使用动态贝叶斯网络，该网络结合不同的数据源来评估不同类型的劣化机制下的结构。在诊断中，动态贝叶斯网络用于近似与损伤相关的参数并估计与时间相关的变量。在预测中，动态贝叶斯网络根据故障的演变对结构的剩余使用寿命进行概率预测。研究发现，所提出的框架在使用组合数据源进行在线诊断和预测方面非常有效。
Y-PLAN Mini - 加州大学伯克利分校
现场观察是一种重要的研究类型。在制定计划之前，我们必须首先收集有关项目区域的证据和见解。当你四处走动时，真正体验环境并寻找线索。注意声音、气味和人们的行为等！使用以下两页上的提示和空白处记笔记并绘制观察结果。
2022 年首届加州大学洛杉矶分校金斯伯格精准医学研讨会......
Tippi MacKenzie 是加州大学旧金山分校的外科教授，也是 Eli and Edythe Broad 再生医学研究所的主任。她是一名儿科和胎儿外科医生，致力于开发更好的方法来诊断和治疗出生前的遗传疾病。她经营着一家转化研究实验室，研究胎儿免疫学和母胎耐受性，最终目标是为患有遗传疾病或妊娠并发症的患者发明新的胎儿疗法。在获得 FDA 批准后，她已将两种胎儿分子疗法从实验室转移到临床，作为 1 期临床试验：宫内造血干细胞移植治疗患有 α 地中海贫血的胎儿，以及宫内酶替代疗法治疗患有溶酶体贮积症的胎儿。她的研究得到了美国国立卫生研究院、美国小儿麻痹基金会、加州再生医学研究所和 Burroughs-Wellcome 基金会的支持。蒂皮因其创新工作而被美国外科医师学会授予雅各布森奖，并且是美国临床研究协会的成员。