一般而言,战略伙伴关系可以定义为“通过国际进程建立的两个或多个高等教育机构之间的正式联盟,合作伙伴共享资源并利用互补优势实现既定的共同目标。战略合作与整个学术单位、学院或大学的战略目标和宗旨息息相关。它表明参与机构之间的多维度参与,并意味着联合开展各种活动,以实现双方的共同利益”。1 用于描述伙伴关系为战略和机构的标准被转化为根特大学国际化综合政策计划及其第三个战略国际合作模式,即战略机构伙伴关系 (SIP) 的具体背景:
我的研究小组在干细胞单元,大学医学中心哥廷根和弗劳恩霍夫转化医学和药理学研究所使用患者特定的和CRISPR工程的IPSC来模拟心血管疾病,例如Noonan综合征,例如Noonan综合征,以及在炎症中扩张的浓度,并在肌体系中发展了浓度,并将其用于Duchenne Muscular Dyspope,并将其用于Duchenne Muscular Dysprope,并将方法。
机器学习 (ML) 是常用术语,涵盖一系列计算机应用,例如基于 ML 的临床决策支持、基于深度学习 (DL) 的计算机视觉和自然语言处理 (NLP)。本质上,计算机使用人类创建的算法来分析数据中的模式,并通过从自己的错误中学习来提高其性能。(廉价) 功能强大的计算机的增加以及更大、更强大的数据的可用性推动了 ML 在医疗保健领域的使用。1 几十年来,数据驱动的算法作为有价值的诊断工具,已显示出有希望的结果,可协助许多各自专业的临床医生。早在 20 世纪 80 年代,数据驱动的临床预测工具就已出现,用于确定哪些因胸痛到急诊室 (ED) 的患者可以安全出院回家,哪些心肌梗死风险高的患者需要进入重症监护病房 (ICU) 2,3,从而克服了医生不一致且效率低下的入院策略。这极大地改善了急诊室的工作流程,减少了入院人数,同时改善了患者的治疗效果。30 年后,许多医院都以类似的临床预测工具为基础,并采用数据驱动的算法来改善工作流程,从急诊室的简单任务到 ICU 的复杂决策。4 在人工智能时代,这些数据驱动的算法通过机器学习得到增强,具有两个理论上的好处:(1) 为模型添加非线性相关性;(2) 最终实现自我学习以提高性能。然而,根据 Gartner 炒作周期,5 我们已经越过曲线的顶端,正在走下坡路,意识到 AI 并不能解决所有患者和医生的问题(图1)。尽管如此,许多成功的应用是众所周知的:计算机视觉 DL 模型每年在波士顿的麻省总医院筛查超过 50,000 张乳房 X 光检查,以检查乳腺癌。6 在骨科,我们位于麻省总医院的 SORG(骨骼肿瘤学研究组)处于
因此,任何想对您说几句话的人最好谈论这个研究所。您的领导能力对他大有裨益:1993 年,您从哥廷根(您曾在哥廷根担任结构动力学领域的系主任)来到布伦瑞克,不仅带来了您卓越的科学专业知识,还带来了他所具有的活力。是使该研究所适应未来发展所必需的。随之而来的是诸如适配电子学之类的新主题。您向左向右看了看:研究所核心业务的成果,正如您从一开始就坚持的原则,为不同的研究项目提供了宝贵的贡献。结果证明了这个原理的正确性。贵公司的纤维复合材料和轻量化结构现在不仅应用于飞机和汽车制造。她和她的团队还成功参与了完全不同的项目,例如欧洲彗星任务罗塞塔号或环保废物处理领域。
1 德国海德堡大学曼海姆大学医学中心(UMM)医学院第一医学系,邮编 68167 曼海姆;rujia.zhong@medma.uni-heidelberg.de (RZ);schimanski.t@gmail.com (TS);feng.zhang@medma.uni-heidelberg.de (FZ);huan.lan@medma.uni-heidelberg.de 或 lh6402196@126.com (HL);alyssa.hohn@web.de (AH);qiang.xu@medma.uni-heidelberg.de (QX);mengying.huang@medma.uni-heidelberg.de (MH);zhenxing.liao@medma.uni-heidelberg.de (ZL);lin.qiao@medma.uni-heidelberg.de (LQ); zhen.yang@medma.uni-heidelberg.de (ZY); yingrui.li@medma.uni-heidelberg.de (YL); zhihan.zhao@medma.uni-heidelberg.de (ZZ); xin.li@medma.uni-heidelberg.de (XL); roselena1996@gmail.com (LR); sebastian9876@googlemail.com (SA); lasse-maywald@web.de (LM); jonasnelsonmueller@googlemail.com (JM); hendrik.dinkel@yahoo.de (HD); yannick.xi@medma.uni-heidelberg.de (YX); siegfried.lang@umm.de (SL); ibrahim.akin@umm.de (IA) 2 DZHK(德国心血管研究中心),合作伙伴网站,68167 曼海姆,德国; narasimha.swamy@mdc-berlin.de (NS); mandy.kleinsorge@gwdg.de (MK); sebastian.dieck@mdc-berlin.de (SD); lukas.cyganek@gwdg.de (LC) 3 西南医科大学心血管研究所,教育部医学电生理重点实验室,四川省医学电生理重点实验室,泸州 646000,中国 4 苏黎世大学心脏中心心脏病学系,Rämistrasse 100,8091 苏黎世,瑞士;ardan.saguner@usz.ch (AS); first.duru@usz.ch (FD) 5 海德堡大学人类遗传学研究所人类遗传学系,69120 海德堡,德国; johannes.jannsen@uni-heidelberg.de 6 马克斯·德尔布吕克分子医学中心,13125 柏林,德国 7 哥廷根大学医学中心心脏病学和肺病学诊所干细胞科,37075 哥廷根,德国 8 波鸿鲁尔大学贝格曼希尔大学医院,44789 波鸿,德国;ibrahim.elbattrawy2006@gmail.com * 通讯地址:xiaobo.zhou@medma.uni-heidelberg.de;电话:+49-621-383-1448;传真:+49-621-383-1474 † 这些作者对本文的贡献相同。‡ 这些作者为高级作者。
主席:Mandar Oak(阿德莱德大学) ● Mo Alloush(汉密尔顿学院),“危机下的社会保护:来自南非老年人补助的新证据”* ● Alexander Yarkin(布朗大学),“流行病、多样性和群体认同:来自西非埃博拉疫情的证据”* ● Renate Hartwig(哥廷根大学;德国全球与区域研究所),“宗教是否推动了生育率?撒哈拉以南非洲宗教与生育率关系分析”* ● Celine Zipfel(斯德哥尔摩经济学院),“缓解人口爆炸?撒哈拉以南非洲的就业和生育率”* ● Bor, Jacob(波士顿大学),“入学年龄与人力资本发展:来自莱索托的证据”*
・发现在茎尖分生组织中基因组DNA高度甲基化,并且成花素可增加DNA甲基化。 ・明确了茎尖分生组织中的DNA甲基化主要由RNA依赖性DNA甲基化途径(RdDM途径)介导。 ・提出了成花素的新功能,即通过DNA甲基化抑制茎尖分生组织中的转座子转移。 ・成功快速大量地分离了以前难以分析的细茎尖分生组织。
a 瑞士苏黎世苏黎世大学医院神经内科 b 法国维尔瑞夫巴黎萨克雷大学古斯塔夫鲁西癌症医学系 c 德国哥廷根大学医院 (UMG) 放射肿瘤学系 d 德国哥廷根大学医院 (UMG) 下萨克森州综合癌症中心 (CCC-N) e 德国波恩大学医院神经放射学诊所计算放射学和临床 AI 分部 f 德国海德堡德国癌症研究中心 (DKFZ) 医学图像计算分部 g 韩国首尔成均馆大学医学院三星医疗中心血液肿瘤学分部 h 意大利罗马罗马大学放射科学、肿瘤学和解剖病理学系 i 意大利波齐利 IRCCS Neuromed j 大学神经外科和神经内科瑞士苏黎世苏黎世医院和大学 k 德国汉堡汉堡-埃彭多夫大学医院神经外科系和肿瘤生物学研究所 l 美国马萨诸塞州波士顿哈佛医学院麻省总医院癌症中心 m 新加坡国立大学医院血液肿瘤科 n 美国北卡罗来纳州达勒姆杜克大学放射肿瘤科和神经外科系 o 美国康涅狄格州纽黑文耶鲁癌症中心耶鲁医学院医学系(肿瘤内科) p 瑞士罗特克鲁兹安进(欧洲)有限公司 q 澳大利亚墨尔本墨尔本大学 Peter MacCallum 癌症中心放射肿瘤科 r 澳大利亚墨尔本墨尔本大学 Sir Peter MacCallum 临床肿瘤科 s 荷兰马斯特里赫特马斯特里赫特大学医学中心呼吸医学系、GROW 肿瘤和生殖学院
本文件旨在为大学研究人员提供负责任且合乎道德地使用人工智能 (AI) 技术的指南,旨在帮助研究人员适应全球人工智能技术的快速发展。这些指南旨在确保人工智能的使用符合大学的价值观,促进学术诚信,保护隐私和安全,并营造积极包容的研究环境。作为学生,请不要使用本情况说明书,而应参阅科廷大学关于人工智能的学术诚信文件,该文件链接在本说明书的科廷大学规则和政策部分。● 什么是 GenAI?
David Allen UScellular 新兴技术总监 David 担任 UScellular 的新兴技术总监。他领导企业/物联网业务部的一个团队,展望私人蜂窝网络、低功耗广域 (LPWA) 网络、5G uRLLC/eMBB/大规模物联网和 D2C(直接蜂窝到卫星)等领域的新兴技术。David 还曾担任威斯康星大学密尔沃基分校数字制造领导力项目的兼职教师,并且是代表 UScellular 的威斯康星大学密尔沃基分校互联系统研究所顾问委员会成员。此前,他曾担任 iconectiv 新举措首席技术官办公室的技术规划高级总监,包括担任 GSMA VINES 工作组主席,加入 5G 开放创新实验室。David 还曾担任 AT&T 物联网业务部总监多年,包括担任 GSMA LTE-M 任务组主席、GSMA 移动物联网工作组主席和北美 5G 战略组主席;曾担任 Loc-Aid Technologies 的首席技术官,领导了金融服务、身份验证行业、道路救援和游戏行业的位置聚合服务的技术愿景和授权;还曾担任 SnapTrack 的产品管理总监,该公司发明/获得了辅助 GPS 定位技术的专利,并于 2001 年被高通收购。David 拥有普渡大学电气工程理学学士学位和伊利诺伊理工学院斯图尔特商学院的工商管理硕士学位,他还在斯图尔特商学院的工商管理硕士课程中担任兼职教师。David 还担任德克萨斯大学达拉斯分校 (UTD) Naveen Jindal 管理学院 (ENTP6398 / SYSM6315) 的导师。