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2023加拿大大脑研究的未来领导者
•这项竞赛在截止日期开始首个独立研究职位的五年内向早期研究人员开放，以提交完整的申请。在计算五年窗口时，将排除缺席的叶子（例如，产假和育儿假，病假）。•申请人必须在整个赠款期间在合格的加拿大机构进行研究，并且必须被视为其机构的独立研究人员。这样的人通常担任助理或副教授的职级；可以启动并指导自己作为首席研究员的独立研究线；负责运行实验室；完全控制了他们的研究资金；并被允许监督受训者（如果适用，根据其机构的政策）。博士后研究员或兼职教师没有资格申请。•学术任命必须是由完整申请提交截止日期开始的。•申请人必须能够将其至少50％的时间用于研究活动。•研究申请可能是相关的，但不能与其他任何当前资助的项目相同。申请人有责任立即通知大脑加拿大，如果在本竞赛的申请和审查过程中授予的新资金产生了重大重叠。•申请人必须提交意向书，以便有资格提交完整申请。•申请人必须在2024年9月开始资金开始时启动该项目。•目前正在持有或以前收到的申请人是Azrieli基金会的早期职业能力建设补助金或加拿大脑研究补助金的未来领导者，不符合申请。
二倍硅烷大大稳定了DNA微阵列合成和高通量生物学测定的玻璃表面功能化
摘要：到目前为止，玻璃是生物分子阵列的最常见底物，包括高通量测序流动细胞和微阵列。通过使用硅烷化学为原位合成或生物学或化学合成的生物分子的原位合成或表面固定化提供适当的官能团和反应性，对天然玻璃羟基表面进行了修饰。这些阵列通常是寡核苷酸或肽的，然后在荧光读数之前在温暖的水缓冲液中进行长时间的孵育时间。在这些条件下，玻璃的硅质键易于水解，导致生物分子的显着损失和伴随的测定信号丧失。在这里，我们证明，与标准单足硅烷的等效官能化相比，用二倍硅烷的玻璃表面功能化可大大提高稳定性。使用光刻原位DNA的原位合成，我们表明二倍体硅烷与磷光素化学兼容，并且在所得阵列上进行的杂交提供了大大改善的信号和信号 - 噪声比率，并且与单足硅烷官方化的表面相比。
对加拿大大众电动汽车电池制造工厂的支持的财政分析
基于PBO研究，这些数字有额外的费用 - 更多的联邦资金来抵消大众大众需要支付联邦生产支持的费用。美国AMPC作为税收抵免提供，因此没有额外的税收。加拿大政府没有发布有关其生产支持的具体机制的详细信息。但是，《加拿大所得税法》规定，如果未从
摘要：近年来，糖尿病困扰的全球负担已大大增加，对患者和Healt
摘要：近年来，糖尿病困扰的全球负担已大大增加，对患者和医疗保健系统施加了心理健康问题。与糖尿病相关的困扰与抑郁症的不同，因为它来自糖尿病的持续治疗所带来的心理和情感负担。研究表明，四分之一的患有1型糖尿病的人患有糖尿病困扰水平，而五分之一的患有2型糖尿病的人会经历增加糖尿病困扰水平。糖尿病患者应对这些漫长的疗法，经历了心理和情绪问题，包括担心并发症，对低血糖的恐惧，对控制不良的血糖，毫无价值，对支持的需求以及获得医疗保健的疲劳。心理因素（例如与糖尿病有关的情绪困扰）与较低的饮食，运动，频繁的血糖测试和药物治疗方案有关。患有糖尿病特异性情绪困扰水平较高的患者已证明其与健康相关的生活质量较低。尽管对与糖尿病相关的困扰的认识和知识提高，但在临床就诊期间并未常规筛查糖尿病患者。因此，护士必须不断观察和评估患者对治疗的身体和情感反应，并确定暗示与糖尿病相关困扰的模式和趋势。
大大增强了由于六角硼氮化物中的自旋缺陷而通过低损坏等离子体纳米腔
摘要：硝酸氢硼（HBN）中带负电荷的硼空位（V B-）缺陷，其具有光学可寻址的自旋态由于其在量子传感中的潜在使用而出现了。非常明显地，当将其植入距HBN表面的纳米尺度距离时，V b-可以保留其自旋相干性，并有可能启用超薄量子传感器。但是，其低量子效率阻碍了其实际应用。研究报告了提高血浆v B-缺陷的总量子效率。但是，迄今为止报告的最多17次的总体增强功能相对较小。在这里，我们证明了使用低损坏纳米捕获天线（NPA）的V B-的发射增强。观察到总体强度增强高达250次，对应于NPA的实际发射增强约为1685次，以及保留的光学检测到的磁共振对比度。我们的结果将NPA耦合的V B-缺陷作为高分辨率磁场传感器，并为获得单个V B-缺陷提供了有希望的方法。关键字：二维材料，HBN，血浆，纳米腔，旋转缺陷，量子传感
最终报告加拿大大西洋的清洁电源路线图
大西洋加拿大已经处于通往清洁能力未来的道路上。整个地区的政府和公用事业都采用了向低碳未来的转变，并且在过去的几十年中，已经采取了各种各样的措施，并进行了大量投资以将其电力系统脱碳。由于这些行动，该地区的绿色房屋气体排放量降低了2005年的27％。但是，需要减少全球温室气体排放并解决气候变化的越来越多的风险和影响的需求意味着需要更多的工作。虽然司法管辖区取得了长足的进步，但必要的基础设施投资增加了该地区家庭和企业的成本。此外，燃煤发电仍然是该地区的重要电力来源。
![初步沟通 基于人工智能的车载自动列车障碍物距离估计 Ivan ĆIRIĆ*、Milan PAVLOVIĆ、Milan BANIĆ、Miloš SIMONOVIĆ、Vlastimir NIKOLIĆ 摘要：本文提出了一种新方法，利用图像平面单应性矩阵来改进对摄像机和成像物体之间距离的估计。该方法利用两个平面（图像平面和铁轨平面）之间的单应性矩阵和一个人工神经网络，可根据收集的实验数据减少估计误差。SMART 多传感器车载障碍物检测系统有 3 个视觉传感器——一个 RGB 摄像机、一个热成像摄像机和一个夜视摄像机，以实现更高的可靠性和稳健性。虽然本文提出的方法适用于每个视觉传感器，但所提出的方法是在热成像摄像机和能见度受损场景下进行测试的。估计距离的验证是根据从摄像机支架到实验中涉及的物体（人）的实际测量距离进行的。距离估计的最大误差为 2%，并且所提出的 AI 系统可以在能见度受损的情况下提供可靠的距离估计。 关键词：人工神经网络；自动列车运行；距离估计；单应性；图像处理；机器视觉 1 简介 通过遵循自动化趋势，可以大大提高铁路货运的质量和成本竞争力，以实现经济高效、灵活和有吸引力的服务。今天，自动化和自主操作已经在公路、航空和海运中变得普遍。现代港口拥有自动导引车 (AGV)，可将集装箱从起重机运送到轨道旁、仓库、配送中心，而自动驾驶仪是航空公司和大型货船的标准配置，不需要大量机上人员。自动驾驶汽车和卡车的发展已经进入了一个严肃的阶段。此外，轨道交通自主系统的发展主要出现在公共交通服务领域（无人驾驶地铁线路、轻轨交通 (LRT)、旅客捷运系统和自动引导交通 (AGT)）。基本思想是使用一定程度的自动化，将操作任务从驾驶员转移到列车控制系统（例如 ERTMS）。根据国际电工委员会 (IEC) 标准 62290-1，列车自主运行 (ATO) 是高度自动化系统的一部分，减少了驾驶员的监督 [1]。对于完全自主的列车运行，列车操作员的所有活动和职责都需要由多个系统接管，这些系统可以感知环境并俯瞰现场，检测列车路径上的潜在危险物体并做出相应的正确反应 [2-6]。障碍物检测系统作为 ATO 系统的主要部分，障碍物检测系统需要根据货运特定和一般用例（例如 EN62267 和/或自动化领域的相关项目）来监控环境。为了满足严格的铁路标准和法规，障碍物检测系统 (ODS) 应在具有挑战性的环境和恶劣的能见度条件下工作。ODS 是一种具有硬件和软件解决方案的机器视觉系统（图 1），用于提供有关铁路上和/或其附近障碍物的可靠信息，并估算从系统到检测到的障碍物的距离 [7]。该系统需要实时运行，并在不同的光照条件下运行（白天、](/simg/4/4b79ebb2e692147077c5f05290fe6b1288b2aad1.png)
初步沟通 基于人工智能的车载自动列车障碍物距离估计 Ivan ĆIRIĆ*、Milan PAVLOVIĆ、Milan BANIĆ、Miloš SIMONOVIĆ、Vlastimir NIKOLIĆ 摘要：本文提出了一种新方法，利用图像平面单应性矩阵来改进对摄像机和成像物体之间距离的估计。该方法利用两个平面（图像平面和铁轨平面）之间的单应性矩阵和一个人工神经网络，可根据收集的实验数据减少估计误差。SMART 多传感器车载障碍物检测系统有 3 个视觉传感器——一个 RGB 摄像机、一个热成像摄像机和一个夜视摄像机，以实现更高的可靠性和稳健性。虽然本文提出的方法适用于每个视觉传感器，但所提出的方法是在热成像摄像机和能见度受损场景下进行测试的。估计距离的验证是根据从摄像机支架到实验中涉及的物体（人）的实际测量距离进行的。距离估计的最大误差为 2%，并且所提出的 AI 系统可以在能见度受损的情况下提供可靠的距离估计。 关键词：人工神经网络；自动列车运行；距离估计；单应性；图像处理；机器视觉 1 简介 通过遵循自动化趋势，可以大大提高铁路货运的质量和成本竞争力，以实现经济高效、灵活和有吸引力的服务。今天，自动化和自主操作已经在公路、航空和海运中变得普遍。现代港口拥有自动导引车 (AGV)，可将集装箱从起重机运送到轨道旁、仓库、配送中心，而自动驾驶仪是航空公司和大型货船的标准配置，不需要大量机上人员。自动驾驶汽车和卡车的发展已经进入了一个严肃的阶段。此外，轨道交通自主系统的发展主要出现在公共交通服务领域（无人驾驶地铁线路、轻轨交通 (LRT)、旅客捷运系统和自动引导交通 (AGT)）。基本思想是使用一定程度的自动化，将操作任务从驾驶员转移到列车控制系统（例如 ERTMS）。根据国际电工委员会 (IEC) 标准 62290-1，列车自主运行 (ATO) 是高度自动化系统的一部分，减少了驾驶员的监督 [1]。对于完全自主的列车运行，列车操作员的所有活动和职责都需要由多个系统接管，这些系统可以感知环境并俯瞰现场，检测列车路径上的潜在危险物体并做出相应的正确反应 [2-6]。障碍物检测系统作为 ATO 系统的主要部分，障碍物检测系统需要根据货运特定和一般用例（例如 EN62267 和/或自动化领域的相关项目）来监控环境。为了满足严格的铁路标准和法规，障碍物检测系统 (ODS) 应在具有挑战性的环境和恶劣的能见度条件下工作。ODS 是一种具有硬件和软件解决方案的机器视觉系统（图 1），用于提供有关铁路上和/或其附近障碍物的可靠信息，并估算从系统到检测到的障碍物的距离 [7]。该系统需要实时运行，并在不同的光照条件下运行（白天、
初步沟通 基于人工智能的车载自动列车障碍物距离估计 Ivan ĆIRIĆ*、Milan PAVLOVIĆ、Milan BANIĆ、Miloš SIMONOVIĆ、Vlastimir NIKOLIĆ 摘要：本文提出了一种新方法，利用图像平面单应性矩阵来改进对摄像机和成像物体之间距离的估计。该方法利用两个平面（图像平面和铁轨平面）之间的单应性矩阵和一个人工神经网络，可根据收集的实验数据减少估计误差。SMART 多传感器车载障碍物检测系统有 3 个视觉传感器——一个 RGB 摄像机、一个热成像摄像机和一个夜视摄像机，以实现更高的可靠性和稳健性。虽然本文提出的方法适用于每个视觉传感器，但所提出的方法是在热成像摄像机和能见度受损场景下进行测试的。估计距离的验证是根据从摄像机支架到实验中涉及的物体（人）的实际测量距离进行的。距离估计的最大误差为 2%，并且所提出的 AI 系统可以在能见度受损的情况下提供可靠的距离估计。 关键词：人工神经网络；自动列车运行；距离估计；单应性；图像处理；机器视觉 1 简介 通过遵循自动化趋势，可以大大提高铁路货运的质量和成本竞争力，以实现经济高效、灵活和有吸引力的服务。今天，自动化和自主操作已经在公路、航空和海运中变得普遍。现代港口拥有自动导引车 (AGV)，可将集装箱从起重机运送到轨道旁、仓库、配送中心，而自动驾驶仪是航空公司和大型货船的标准配置，不需要大量机上人员。自动驾驶汽车和卡车的发展已经进入了一个严肃的阶段。此外，轨道交通自主系统的发展主要出现在公共交通服务领域（无人驾驶地铁线路、轻轨交通 (LRT)、旅客捷运系统和自动引导交通 (AGT)）。基本思想是使用一定程度的自动化，将操作任务从驾驶员转移到列车控制系统（例如 ERTMS）。根据国际电工委员会 (IEC) 标准 62290-1，列车自主运行 (ATO) 是高度自动化系统的一部分，减少了驾驶员的监督 [1]。对于完全自主的列车运行，列车操作员的所有活动和职责都需要由多个系统接管，这些系统可以感知环境并俯瞰现场，检测列车路径上的潜在危险物体并做出相应的正确反应 [2-6]。障碍物检测系统作为 ATO 系统的主要部分，障碍物检测系统需要根据货运特定和一般用例（例如 EN62267 和/或自动化领域的相关项目）来监控环境。为了满足严格的铁路标准和法规，障碍物检测系统 (ODS) 应在具有挑战性的环境和恶劣的能见度条件下工作。ODS 是一种具有硬件和软件解决方案的机器视觉系统（图 1），用于提供有关铁路上和/或其附近障碍物的可靠信息，并估算从系统到检测到的障碍物的距离 [7]。该系统需要实时运行，并在不同的光照条件下运行（白天、
克拉克亚特兰大大学职位描述
一般职能（描述）：概述：我们正在寻找一位合格的博士后研究员，专注于合成、表征和阐明金属氧化物界面材料。该项目的目标是探索界面材料的基本和技术发现，以金属氧化物晶体薄膜作为底层“活性基材”，以修改界面材料的电子结构。该项目是一个充满活力的 NSF 资助材料研究和教育伙伴关系 (PREM)，由克拉克亚特兰大大学、斯佩尔曼学院和康奈尔大学加速实现、分析和发现界面材料平台 (PARADIM) 组成，PARADIM 是一个 NSF-DMR 资助的材料创新平台。博士后研究员将在计算指导下进行金属氧化物界面材料的合成。金属氧化物界面材料的表征将通过多种分析工具进行，包括 SEM、AFM、高分辨率 STEM、GIWAXS、XPS、NMR FT-IR、DSC 和 TGA。将使用穆斯堡尔测量法评估铁磁特性。我们正在寻找在界面材料化学、合成和特性方面具有丰富研究背景的申请人。研究助理将在一个多学科协作团队中工作，该团队由来自相关机构的计算、合成和高级材料特性专家组成。
许多公司提供 AI 驱动的软件平台，用于对临床测序数据（例如 NGS、WES、WGS）进行基因组分析和解释，例如使用 VCF 文件作为输入（表 1）。分析任务包括比对、变异解释、变异调用、注释和分析以及文献整理。AI 驱动方法的优势包括大大缩短周转时间并提高诊断产量。还有基于监督学习（例如 ISOWN）、机器学习（例如 BAYSIC、MutationSeq、SNooPer、SomaticSeq）、卷积神经网络（例如 Clairvoyante）、深度卷积神经网络（例如 DeepSea）、深度循环神经网络（例如 Deep Nano）、深度神经网络（例如 DANN）和人工神经网络（例如 Skyhawk）的基于 AI 的变异调用算法（一些可免费获得），这些算法最近都得到了调查和评论（Bohannan and Mitrofanova 2019；Karimnezhad et al 2020；Koboldt 2020；Liu et al 2019；Xu 2018）。
许多公司提供 AI 驱动的软件平台，用于对临床测序数据（例如 NGS、WES、WGS）进行基因组分析和解释，例如使用 VCF 文件作为输入（表 1）。分析任务包括比对、变异解释、变异调用、注释和分析以及文献整理。AI 驱动方法的优势包括大大缩短周转时间并提高诊断产量。还有基于监督学习（例如 ISOWN）、机器学习（例如 BAYSIC、MutationSeq、SNooPer、SomaticSeq）、卷积神经网络（例如 Clairvoyante）、深度卷积神经网络（例如 DeepSea）、深度循环神经网络（例如 Deep Nano）、深度神经网络（例如 DANN）和人工神经网络（例如 Skyhawk）的基于 AI 的变异调用算法（一些可免费获得），这些算法最近都得到了调查和评论（Bohannan and Mitrofanova 2019；Karimnezhad et al 2020；Koboldt 2020；Liu et al 2019；Xu 2018）。