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实习意向表
实习意向表 在 Craig 医院，我们提供脑损伤住院团队和脊髓住院团队的实习机会。此外，我们还在部门内提供各种治疗干预。请告诉我们您希望实习重点关注的领域。请注意，空缺职位取决于我们的实习主管的空闲时间，我们可能无法满足您的所有偏好。请在您的偏好旁边输入“1”以进行排序。如果您有同等的兴趣，请在两个偏好旁边填写“1” __________________ 脊髓损伤 ____________________ 脑损伤 勾选以下您有经验和/或有兴趣进一步学习的领域： ___________ 水上运动（即游泳、水上运动、放松、水肺潜水等） ___________ 自适应游戏（即虚拟现实、电脑游戏、设备游戏） ___________ 体育（即篮球、网球、匹克球、手摇自行车、高尔夫、台球、保龄球、吹镖、橄榄球等） ___________ 户外娱乐（即钓鱼、徒步旅行、攀岩、射击、全地形车、滑雪等） ___________ 园艺 ___________ 表现艺术 *如果您感兴趣的领域未列在上面，请告诉我们。请注明您申请在 Craig 医院实习的学期： ____________ 冬季/春季 ___________ 秋季
Guillaume Strub。风洞中制导炮弹的建模、识别和控制。其他。上阿尔萨斯大学 - 米卢斯分校，2016 年。英语。�NNT：2016MULH8492�。�tel-01559031�
我要感谢 ISL 的常任工作人员、博士生和实习生，我与他们一起在午餐时间、喝咖啡或在露台上度过了美好的时光：Nicolas、Pierre、Maxime、Thomas、Florian、Sebastian、Nathalie、Cédric、Bastien、Christophe、Dominique、Daniel、Erwann、Axel、Julien 和 Sylvain。非常感谢玛丽在论文最后阶段提供的建议和精神支持！还要感谢 ISL 登山者 Alexander、Michel、Carole、Arnaud、Robert，他们在 COSEC 或悬崖上的攀岩活动让我在写作时能够放松身心。我还要感谢 MIAM 团队的热情接待和幽默风趣，尽管我并不经常在场。感谢 Jean-Philippe、Benjamin、Abderazik、Rodolfo、Joël、Jonathan、Jérémie，感谢博士生 Jean-Nicola、Sabra、Mohamed、Florent、Rachid、Olivier，也感谢 Luc 和 Aurélia，感谢他们在 RU 喝咖啡时与我们共度的欢乐时光。特别感谢我的实习和论文同事托马斯，我和他一起度过了同样的困难时期，并在阳光房里玩过无数次泡沫弹！
2024 年就业与实习报告
约翰逊兄弟酒业公司 江森自控 司法机构 明尼苏达州法院 Jutting Koster Hockey 基恩士美国公司 科赫农业与能源解决方案 科尔士百货公司 科瓦尔斯基市场 毕马威 湖街资本市场 湖畔合伙人 蓝多湖 Landmark Wealth Management 拉扎德银行 LB 卡尔森 Leaflet Missal Company Life 国际学校 LinkedIn Little Pepper Promotions 逻辑信息系统 长途货运 lululemon Lunr Lush Fresh 手工化妆品 明尼苏达州路德社会服务处 MA Mortenson Mairs & Power Mairs & Power 风险投资 Marcus & Millichap 房地产投资服务 Marion Parke Designs 马丁玛丽埃塔材料公司 Maser, Amundson & Boggio Meditech 美敦力 大都会互联社区联盟 双城大都会委员会 迈克尔森组织 微软 Midco 通讯 中西部金融集团 明尼阿波利斯攀岩项目
应用于强制游泳测试
图6。测量药物对ML算法和手动评分测量的FST行为的影响。在药物治疗后手动和ML算法评分之间的比较。将ML算法与手动评分进行比较时，对于在FST中评估的任何行为（固定性：F（1,42）= 0.31 = 0.31，P = 0.579；游泳：F（1,42）= 1.5，P = 0.227； p = 0.227; climbing; cligbbing：f（1,42）= 0.642）= 0.642）= 0.642 = 0.642 = 0.642 = 0.642 = 1.642 = 0.642）。 与FST中FLX（n = 8）和DMI（n = 8）的影响一致的文献一致，这两种方法都成功识别出：（a）与抗抑郁药相比，与车辆组相比，与抗抑郁剂相比，固定时间的减少（f（2,42）= 19.42，p <0.0001）与抗抑郁剂（Man flys flys：Man vsse vs. vsse：P <0. 000）。 0.0003 ml：车辆与DMI，p = 0.007;车辆与FLX，p = 0.003）（b）SSRI FLX优先增加游泳行为（F（2,42）= 13.34，p <0.0001。 手册：车辆与FLX，P = 0.002。 ml：车辆与FLX，p = 0.018）; （c）TCA DMI优先提高攀岩行为（F（2,42）= 13.02，p <0.0001。 手册：车辆与DMI，p = 0.0003。 ml：车辆与DMI，p = 0.008）。 双向方差分析，然后使用Dunnett的多次比较测试。 数据表示为平均值±S.E.M. *p <0.05，** p <0.01，*** p <0.001，**** p <0.0001与车辆处理。。与FST中FLX（n = 8）和DMI（n = 8）的影响一致的文献一致，这两种方法都成功识别出：（a）与抗抑郁药相比，与车辆组相比，与抗抑郁剂相比，固定时间的减少（f（2,42）= 19.42，p <0.0001）与抗抑郁剂（Man flys flys：Man vsse vs. vsse：P <0. 000）。 0.0003ml：车辆与DMI，p = 0.007;车辆与FLX，p = 0.003）（b）SSRI FLX优先增加游泳行为（F（2,42）= 13.34，p <0.0001。手册：车辆与FLX，P = 0.002。ml：车辆与FLX，p = 0.018）; （c）TCA DMI优先提高攀岩行为（F（2,42）= 13.02，p <0.0001。手册：车辆与DMI，p = 0.0003。ml：车辆与DMI，p = 0.008）。双向方差分析，然后使用Dunnett的多次比较测试。数据表示为平均值±S.E.M.*p <0.05，** p <0.01，*** p <0.001，**** p <0.0001与车辆处理。
增强智能通信安全：在对称密钥密码
摘要：在智能通信系统的领域中，其中5G/6G网络和物联网应用程序的无处不在需要强大的数据机密性，块和流密封机制的加密完整性起着关键作用。本文通过创新的替代盒（S-boxes）的创新方法着重于这些系统中加密强度的增强，这些方法在实现替换 - perm pormotnet网络中的混淆和扩散属性中是不可或缺的。这些特性对于挫败统计，差异，线性和其他形式的加密分析至关重要，并且在伪数的生成和加密哈希算法中同样至关重要。本文解决了具有所需加密属性的迅速产生随机S盒的挑战，考虑到现有生成算法的复杂性，这项任务尤其是艰巨的。我们深入研究攀岩算法，探索各种成本功能及其对以104的目标非线性生成S盒的计算复杂性的影响。我们的贡献在于提出一种新的成本函数，该功能显着降低了产生的复杂性，使迭代数量达到了50,000以下，以实现所需的S-Box。在智能通信环境的背景下，这种进步尤其重要，在智能通信环境中，安全性和性能之间的平衡至关重要。
Yong，K。E.，Hui Kieu，D.K.，Goh，Y.K.，Zhang，X. 一个基于空间状态的Omni方向碰撞警告... 细胞外囊泡及其缺血性中风中的microRNA货物 使用3D多孔结构的超级电容器的开发 近距离光学天空理论 反复练习的反复发作的运动单位行为的变化 生物信息学中的简报 生成AI驱动的语义通信网络 强化学习的基于大语言模型的基于州奖励和行动建模的建议系统 辐射测量
摘要 - 马拉里亚是由感染雌性蚊子蚊子的寄生虫引起的，是一种严重的且潜在的致命疾病，是热带地区常见的。疾病控制程序依赖于树冠内各种垂直高度的蚊子的捕获。为了支持这种疟疾控制研究工作，该提议的解决方案旨在克服涉及攀岩和手动蚊子捕获的调用方法的局限性。本文介绍了一种新型无人机导航系统的开发，该系统旨在在树冠中收集蚊子样品。我们的解决方案通过使用立体声视觉深度摄像机和对象检测算法yolov7实现3D映射算法来构建解决方案，以准确识别树檐篷中的栖息地。开发的无人机导航算法采用获得的坐标来计划合适的飞行路径。我们评估了基础针孔摄像头模型的准确性，并进行了深度摄像头的校准，以提高深度精度。此外，我们分析了Yolov7培训配置，以最大程度地减少着陆点检测中的假阳性。结果证明了我们解决方案在捕获各种垂直高度的蚊子方面的有效性，为疟疾控制程序提供了宝贵的支持。索引术语 - 马拉里亚控制，计算机视觉，无人机导航，深度摄像头，机器学习
地形罗斯比浪潮在南方中国海
摘要：使用观测值和高分辨率数值模拟研究了深渊南海（SCS）的地形波浪波（TRW）。这些能量波可以占中央SC中深层边界电流和海拔区域中动能（KE）的40％以上。这一比例甚至可以在北部和南部SC的斜坡上达到70％。TRW诱导的电流表现出柱状（即相位）结构，其中速度向下增加。波特性，例如周期（5-60天），波长（100-500 km）和垂直捕获量表（10 2 –10 3 m），根据SC的环境参数的不同。TRW能量沿陡峭的地形传播，相位传播在海上。trws具有高频的攀岩效果比低频的攀爬效果更强，因此可以进一步上坡。对于具有一定频率的TRW，波长和捕获量表以地形β为主导，而组速度对内部Rossby变形半径更敏感。带有水平剪切的背景循环可以改变TRW的波长和方向，如果流速与组速度相当，尤其是在中部，南部和东部SC中。一个案例研究提出了TRW的两个可能的能源：上层的中尺度扰动和深层的大规模背景循环。前者通过压力工作提供KE，而后者通过斜压不稳定性转移了可用的势能（APE）。
DNA-PKCS信号的深入映射发现其激酶特异性的保守特征CBF表达1（ICE1）的诱导剂促进冷 - 2024.12.30.630795.full.pdfCBF表达1（ICE1）的诱导剂促进冷 -2024.12.30.630795.full.pdf
图1。神经元中VPS13的丧失导致年龄增强运动缺陷。（a）果蝇中组织特异性敲低的示意图。使用泛神经元驱动器elav-gal4进行神经元（红色）的特定敲低（红色）。使用Pan-Muscle驱动器24B-GAL4进行肌肉（蓝色）的特定敲低（蓝色）。（b）在无处不在（ACT-GAL4），神经元特异性（ELAV-GAL4）或肌肉特异性（24B-GAL4）敲低的（b）表现为成年的百分比，与基因型匹配的对照（GAL4具有UAS-luciferase（Luc）（Luc）相比，VPS13的肌肉特异性（24B-GAL4）敲低。 n≥50个基因型分析的动物。 （c）示意图描绘了成人飞行攀岩测定法，示例为100％攀爬（左）和50％攀爬（右）。 在实验中，分析了N〜10的组。 （D-E）在3-4天旧的神经元特异性（D）或肌肉特异性（E）VPS13敲低苍蝇和配对对照中进行攀爬测定。 在每个条上显示的总n。 对于每种基因型，从三个独立的遗传杂交中收集苍蝇。各个数据点代表了这些生物学重复的平均攀爬。 （F-G）控制（圆形符号）和特定于神经元特异性的敲低，红色（F）或特定于肌肉的敲低，蓝色（G）的VPS13（正方形符号）的攀爬测定法。 elav> luc n = 79; elav> vps13（i）n = 68; 24b> luc n = 75; 24b> vps13（i）n = 70。 生物学三份分析的所有样品。 图显示平均值±S.D。 使用未配对的两尾t检验计算出的显着性。 * p <0.05; ** p <0.01; NS =不重要。（b）表现为成年的百分比，与基因型匹配的对照（GAL4具有UAS-luciferase（Luc）（Luc）相比，VPS13的肌肉特异性（24B-GAL4）敲低。n≥50个基因型分析的动物。（c）示意图描绘了成人飞行攀岩测定法，示例为100％攀爬（左）和50％攀爬（右）。在实验中，分析了N〜10的组。（D-E）在3-4天旧的神经元特异性（D）或肌肉特异性（E）VPS13敲低苍蝇和配对对照中进行攀爬测定。在每个条上显示的总n。对于每种基因型，从三个独立的遗传杂交中收集苍蝇。各个数据点代表了这些生物学重复的平均攀爬。（F-G）控制（圆形符号）和特定于神经元特异性的敲低，红色（F）或特定于肌肉的敲低，蓝色（G）的VPS13（正方形符号）的攀爬测定法。elav> luc n = 79; elav> vps13（i）n = 68; 24b> luc n = 75; 24b> vps13（i）n = 70。生物学三份分析的所有样品。图显示平均值±S.D。使用未配对的两尾t检验计算出的显着性。* p <0.05; ** p <0.01; NS =不重要。
层次结构聚类，具有离散潜在变量模型和集成分类的可能性
查找数据集的一组嵌套分区对于在不同尺度上发现相关结构很有用，并且经常处理与数据有关的方法。在本文中，我们引入了一种基于模型的分层聚类的一般两步方法。将集成的分类可能性标准视为目标函数，此工作适用于该数量可以处理的每个离散潜在变量模型（DLVM）。该方法的第一步涉及最大程度地提高相对于分区的标准。解决了通过贪婪的山坡攀岩启发式方法发现的已知局部最大最大最大最大值问题时，我们基于遗传算法引入了一种新的混合算法，该算法允许有效地探索解决方案的空间。所得算法小心地结合并合并了不同的解决方案，并允许簇数K的共同推断以及簇本身。从这个自然分区开始，该方法的第二步是基于自下而上的贪婪程序来提取簇的层次结构。在贝叶斯语境中，这是通过考虑dirichlet群集比例的先验参数α作为控制聚类粒度的正规化项来实现的。标准的新近似值被推导为α的对数线性函数，从而实现了合并决策标准的简单函数形式。第二步允许在更粗的尺度上探索聚类。将所提出的方法与现有的模拟和实际设置的策略进行了比较，结果表明其结果特别相关。本工作的参考实现可在论文1随附的r软件包贪婪中获得。
学习协议中经验的动态
许多关于运动学习的研究都研究了学习行为的动态，并表明学习过程是非线性，自组织和位置的。与这一研究趋势保持一致，颁发范式中的研究集中于学习者的生活经验，以了解其如何塑造他们的意图，行动和看法。因此，对体验和行为评估的联合分析可能有助于解释学习动力学（例如，稳定状态之间的过渡）。该案例研究的目的是分析初学者登山者在学习方案中的表现（即，攀登势）的动态。该协议在5周内包括10个攀登会议。在会议期间，登山者不得不攀登“控制路线”（CR）（即从未改变的路线）和“变体”（即，在其中进行了空间布局的空间布局，经过修改）。每次会议结束后，通过自我对照访谈收集现象学数据。从言语中，对登山者的意图，行动和看法进行了主题分析，以检测其经验的一般维度。使用四个攀登效果的指标：攀岩时间（CT），固定比率（IR），髋部轨迹的几何指数（GIE）评估了行为数据（登山者的表现）。我们的结果强调了登山者在不变和新颖的环境中的生活经验和表演的动力。CR上的动力学以四种经历新颖性的方式以四个关键发作和变体上的动力学为特征。我们的结果围绕三个点进行了讨论：（i）登山者在意图，行动和看法方面对他制定的影响的定义； （ii）如何通过动态现象学综合来识别定义； （iii）表征动力学的三种效果：挑战，隐喻和感知的阐述。