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World File Search System波诺罗戈
新冠肺炎疫情后中小企业经济复苏策略
摘要。本研究旨在为波诺罗戈的中小企业制定五螺旋合作战略。本研究采用定性研究方法，通过访谈、调查和观察收集数据。本研究表明，要发展可持续的中小企业，必须让在发展可持续中小企业竞争力方面发挥同等作用和贡献的要素参与进来。波诺罗戈需要在规划、实施和发展中小企业时应用五螺旋战略。五螺旋要素需要实施的战略包括：1）波诺罗戈政府需要持续提供培训和商业援助，并在商业合法性方面为中小微企业提供便利。2）学者在中小微企业发展中扮演同伴角色，在企业管理培训中扮演资源人员角色，3）媒体在宣传和推广中小微企业产品方面发挥积极和可持续的作用，让更广泛的社区了解这些产品。 4）波诺罗戈社区可以根据每个中小微型企业面临的问题，协助制定正确的营销策略，并积极消费中小微型企业的产品。5）行业和商界人士作为合作伙伴，通过在培训、营销和协助建立合作伙伴网络等领域开展合作，促进中小微型企业在竞争中拥有产品机会。
T20 工作组 2 | 可持续气候行动和包容性公平能源转型
奥古斯丁·托罗巴；帕特里夏·奥迪；塞莱斯蒂娜·布雷内斯·波拉斯 (Celestina Brenes Porras)；豪尔赫·费约；艾达·洛伦佐；胡里奥·塞萨尔·阿罗约；路易斯·费尔南多·萨拉查；罗道夫·罗西；费德里科·泽尔博尼；作者是西班牙美术学院（AFP）成员。马西米利亚诺·科西；卡洛斯·卡斯特罗·塞隆；胡里奥·塞萨尔·米内利；卡罗莱纳·罗哈斯·海耶斯；古斯塔沃·伊迪戈拉斯；马里奥·阿马多尔；罗德里戈·卡德纳尔；帕特里克·迈克尔·亚当；伊万诺娃·安切塔；维克多·卡斯特罗；卡洛斯·阿尔贝托·马修斯；朱利安·马丁内斯·基哈诺；克里斯蒂娜·泰尔
格雷戈里·W·凯罗
我是耶鲁大学化学系的博士生，也是美国国家科学基金会的研究员。我的研究涉及机器学习方法在药物发现中的开发和应用。我创建了 HAC-Net，这是目前最先进的预测蛋白质-配体结合亲和力的机器学习模型。我开源了所有代码，创建了一个 Python 包和笔记本以及相应的演示视频，并发表了一篇论文，以便更广泛的科学界可以轻松使用此工具。尽管该模型是最近才开发的，但据报道，它有助于识别一种用于治疗耐药性葡萄球菌感染的潜在抗毒力药物。不久之后，我创建了 ChemSpaceAL，这是第一种针对特定蛋白质靶标微调分子生成模型的主动学习方法，特别适用于创建蛋白质靶标特异性分子库以用于药物发现中的虚拟筛选。最近，我创建了 CardioGenAI，这是一个基于机器学习的框架，用于重新设计开发中和上市的药物，以降低心脏毒性，同时保留其药理活性。该框架结合了新颖的最先进的判别模型，用于预测 hERG、Na V 1.5 和 Ca V 1.2 通道活性，这些模型也可以独立作为早期虚拟筛选流程的有效组成部分。此外，我还开发了一种描述蛋白质内信息传递的方法，即静电耦合在基于二级结构元素的网络中传播，这种方法为了解 CRISPR-Cas9、咪唑甘油磷酸合酶和 D-多巴色素互变异构酶等多种重要生物系统的变构机制提供了宝贵的见解。此外，我还为基于量子计算的小分子研究方法的开发做出了贡献，并在一家世界知名的科学软件公司开发了用于 PROTAC 筛选的软件。我在顶级学术期刊上发表了多篇论文，在多个会议上展示了我的工作，创建了多个 Python 包，与世界各地的实验室建立了各种合作关系，并在耶鲁大学成立了生物物理学会分会。出于这些原因，我获得了多个极负盛名的奖项，并多次出现在耶鲁新闻中。教育
奥列格·罗戈津 - Skoltech
2015–2017 博士研究。{ 开发和并行实施用于解决玻尔兹曼方程的保守投影离散速度法 { 稀薄气体流动的数值和渐近分析，包括受大温度变化驱动的流动 2009–2014 博士研究，莫斯科物理技术学院，多尔戈普鲁德内。{ 设计和开发高性能计算的问题解决环境 { 开发动力学和流体动力学型方程的数值方法和算法 { 一些经典分子气体动力学问题的计算机模拟
隆多诺波利斯联邦大学
前列腺癌 (PCa) 是男性中第二常见的癌症类型。已知 BRCA1 和 BRCA2 基因突变与乳腺癌和卵巢癌的进展有关，并且已分析表明其会增加罹患 PCa 的风险。生成有关 BRCA1 和 BRCA 基因表达特征的信息并将其与前列腺癌严重程度标准相关联，对于早期发现这种肿瘤的更具侵袭性的形式非常重要。从 89 名个体中收集了经直肠前列腺活检组织碎片样本。 84 名患者的样本被送去进行分子技术分析，通过聚合酶链式反应 (PCR) 获取 BRCA1 和 BRCA2 转录本表达的相对量。 26 名（30.90%）患者检测出 PCa 呈阳性，且 PSA 水平 > 10 ng/ml（p=0.019）。在 PCa 阳性患者中，BRCA1 和 BRCA2 基因在阴性片段中的中位表达较高，分别为 p=0.002 和 p=0.038。根据 Gleason 分类和 PSA 值，BRCA1 和 BRCA2 基因的表达没有统计学差异。与未患前列腺肿瘤的个体的片段相比，前列腺癌患者的阴性片段中 BRCA1 和 BRCA2 基因的中位表达更高。了解 BRCA1 和 BRCA2 基因的表达、突变与 PCa 发展之间的关系仍然是一项重大挑战。然而，这些基因在癌症患者的阴性片段中表达较多可能推断出它们与恶性表型的发展之间的关系，这可以通过分析大量样本并因此将其与这种疾病的进程联系起来得到证实。
印第安纳波利斯的罗氏诊断
从主校园的行驶路线在Hague Rd上右转。在第96街左转在海牙路上右转。在Westpoint Dr. Cross Centerpoint博士向左转，然后向右转到7988 Centerpoint Dr.
阿尔贝托·西诺罗尼 - 布雷西亚
教授信息工程领域（尤其是计算机科学和电信领域）的各种英语授课课程。他负责模拟和数字信号处理、图像分析、信息理论、电子通信等领域的众多考试，并承担教学责任。多年来，他参与了五门新课程的启动（数字信号处理 C（现为信息表示的高级方法）、电信网络流量建模、TLC 法律法规、遥感处理和采集系统（现为遥感数据分析）和图像数据分析）。教学负荷稳定在每年 120 到 140 小时的正面教学时间之间。教学活动连贯，并且通常与研究活动协同。
计量服务 - 诺斯罗普·格鲁曼
o AS9100 / ISO 900X 计量校准程序和系统 校准技术人员培训 不确定性、环境和间隔分析、测量技术、尺寸、物理、直流/低频和射频/微波 开发校准和召回系统 审查和生成校准程序、标准操作程序和命令媒体。 管理测试设备 o 提供咨询服务，帮助您从技术资产投资中获得丰厚的财务回报 从收购到处置的流程评估，以及后续策略和关键人员培训 可选软件工具
儿科脑电图的过去、现在和未来
4) Scheffer IE、Berkovic S、Capovilla G 等。ILAE 癫痫分类：ILAE 分类和术语委员会立场文件。癫痫 2017；58：512-21。5) Gibbs FA、Gibbs EL。脑电图图集。第 1 卷：方法和对照。马萨诸塞州雷丁：Addison-Wesley，1951 年。6) Yoshida Harumi。应用等电位脑电图对小儿脑电图发育的研究。 脑电图和肌电图 1984 ; 12 : 248-60。7) Yoshinaga H, Koutroumanidis M, Kobayashi K, et al. Panayiotopoulos 综合征的脑电图偶极子特征。癫痫 2006 ; 47 : 781-7。8) Seeck M, Koessler L, Bast T, et al. IFCN 的标准化脑电图电极阵列。临床神经生理学 2017 ; 128 : 2070-7。9) Otsubo H, Sharma R, Elliott I, Holowka S, Rutka JT, Snead OC 3rd. 通过侵入性监测硬膜下电极确认患有右额中央癫痫的青少年的两个脑磁图癫痫灶。癫痫1999；40：608-13。10) Shiraishi H、Ahlfors SP、Stufflebeam SM 等。比较三种用脑磁图定位发作间期癫痫样放电的方法。J Clin Neurophysiol 2011；28：431-40。11) Kobayashi K、Akiyama T、Oka M、Endoh F、Yoshinaga H。West 综合征患者在高峰失常期间出现快速（40-150 Hz）振荡风暴。Ann Neurol 2015；77：58-67。12) Kobayashi K、Watanabe Y、Inoue T、Oka M、Yoshinaga H、Ohtsuka Y。儿童睡眠诱发的电癫痫持续状态中头皮记录的高频振荡。癫痫2010；51：2190-4。13) Cao J，Zhao Y，Shan X，等。基于脑电图记录的大脑功能和有效连接：综述。Hum Brain Mapp 2022；43：860-79。14) Willett FR，Avansino DT，Hochberg LR，Henderson JM，Shenoy KV。通过手写实现高性能的脑到文本通信。Nature 2021；593：249-54。15) Jing J，Sun H，Kim JA，等。脑电图解释过程中癫痫样放电专家级自动检测的开发。JAMA Neurol 2020；77：103-8。16) Kobayashi K，Shibata T，Tsuchiya H， Akiyama K. 基于人工智能的儿科头皮脑电图癫痫放电检测：一项初步研究。Acta Med Okayama 2022；76：617-24。17）Scheffer LK、Xu CS、Januszewski M 等。成年果蝇中枢脑的连接组和分析。Elife 2020；9：e57443。18）Cutsuridis V、Cobb S、Graham BP。海马 CA1 微电路模型中的编码和检索。海马 2010；20：423-46。19）Kobayashi K、Akiyama T、Ohmori I、Yoshinaga H、Gotman J。动作电位导致用远离神经元的电极记录的癫痫高频振荡。临床神经生理学2015；126：873-81。