XiaoMi-AI文件搜索系统
World File Search System海报
研究生院信息展上的海报展示
[1] Gambetta, Jay M.、Jerry M. Chow 和 Matthias Steffen。“在超导量子计算系统中构建逻辑量子比特。”npj 量子信息 3.1 (2017)：2。[2] Grover, Lov K。“一种用于数据库搜索的快速量子力学算法。”第二十八届 ACM 计算理论研讨会论文集。 1996 年。 [3] Qiskit，https://qiskit.org/ [最后访问于 2023 年 9 月 16 日] [4] Qiskit，https://qiskit.org/ecosystem/ibm-runtime/locale/ja_JP/tutorials/Error-Suppression-and-Error-Mitigation.html [最后访问于 2023 年 9 月 16 日] [5] Qiskit，https://qiskit.org/documentation/apidoc/transpiler.html [最后访问于 2023 年 9 月 16 日]
海报演示
1 DeutschesInstitutfürDemenzPrävention（DIDP），萨尔兰大学医学院 - 霍姆堡（德国），2 A.I. 芬兰东部 - 芬兰大学 - 芬兰大学（芬兰），4个精神病学和神经心理学系，马斯特里赫特市阿尔茨海默氏症中心 - 马斯特里赫特大学 - 马斯特里奇大学 - 荷兰大学（荷兰）5神经化学，神经科学与生理学研究所，哥德堡大学Sahlgrenska学院 - Mölndal（瑞典），7个临床神经化学实验室，Sahlgrenska大学医院 - 瑞典Mölndal（瑞典）（瑞典），瑞典8号，临床医学研究所，伊斯特兰，伊斯兰教学院，伊斯兰教院，伊斯兰教学院。 Kuopio大学医院神经学系神经中心 - Kuopio（芬兰），10临床老年医学司，Karolinska研究所神经生物学系神经科学系 - Huddinge- Huddinge（瑞典）（瑞典）（瑞典），11个临床试验，临床试验，Karolinska Universitim and Hospital Initial -Hospitimi -Huperigy -Hudinge and Swedeem -Huddinge and Ectede and Ectede and Ectede and Ectede and Ectede and Ectede and Ectede，Ectede and Ectede，Extede and Ectede，Extinge，Externe and Ectede，Externe）健康，帝国学院 - 伦敦（英国）1 DeutschesInstitutfürDemenzPrävention（DIDP），萨尔兰大学医学院 - 霍姆堡（德国），2 A.I.芬兰东部 - 芬兰大学 - 芬兰大学（芬兰），4个精神病学和神经心理学系，马斯特里赫特市阿尔茨海默氏症中心 - 马斯特里赫特大学 - 马斯特里奇大学 - 荷兰大学（荷兰）5神经化学，神经科学与生理学研究所，哥德堡大学Sahlgrenska学院 - Mölndal（瑞典），7个临床神经化学实验室，Sahlgrenska大学医院 - 瑞典Mölndal（瑞典）（瑞典），瑞典8号，临床医学研究所，伊斯特兰，伊斯兰教学院，伊斯兰教院，伊斯兰教学院。 Kuopio大学医院神经学系神经中心 - Kuopio（芬兰），10临床老年医学司，Karolinska研究所神经生物学系神经科学系 - Huddinge- Huddinge（瑞典）（瑞典）（瑞典），11个临床试验，临床试验，Karolinska Universitim and Hospital Initial -Hospitimi -Huperigy -Hudinge and Swedeem -Huddinge and Ectede and Ectede and Ectede and Ectede and Ectede and Ectede and Ectede，Ectede and Ectede，Extede and Ectede，Extinge，Externe and Ectede，Externe）健康，帝国学院 - 伦敦（英国）芬兰东部 - 芬兰大学 - 芬兰大学（芬兰），4个精神病学和神经心理学系，马斯特里赫特市阿尔茨海默氏症中心 - 马斯特里赫特大学 - 马斯特里奇大学 - 荷兰大学（荷兰）5神经化学，神经科学与生理学研究所，哥德堡大学Sahlgrenska学院 - Mölndal（瑞典），7个临床神经化学实验室，Sahlgrenska大学医院 - 瑞典Mölndal（瑞典）（瑞典），瑞典8号，临床医学研究所，伊斯特兰，伊斯兰教学院，伊斯兰教院，伊斯兰教学院。 Kuopio大学医院神经学系神经中心 - Kuopio（芬兰），10临床老年医学司，Karolinska研究所神经生物学系神经科学系 - Huddinge- Huddinge（瑞典）（瑞典）（瑞典），11个临床试验，临床试验，Karolinska Universitim and Hospital Initial -Hospitimi -Huperigy -Hudinge and Swedeem -Huddinge and Ectede and Ectede and Ectede and Ectede and Ectede and Ectede and Ectede，Ectede and Ectede，Extede and Ectede，Extinge，Externe and Ectede，Externe）健康，帝国学院 - 伦敦（英国）
JCCC STEM-海报研讨会
数学11。iain alderman - 火箭发射和通过动态系统建立的土地系统。12。Dylan Barker - N体动力学系统来描述蜘蛛网。13。Jeffrey Charcut - 动态电路：使用微分方程进行建模和分析。14。Aaron Croos - 使用动态系统来预测天气模式。15。Brian Hubbard - 倒摆的动态控制。16。标记Lammers-Meis - 三体问题的动力系统。17。Kolbe McLenon-动态系统如何帮助商人将数学变成金钱。18。蒂姆·迈耶（Tim Meyer） - 捕食者和猎物：动物种群的数学建模。19。雅各布·桑德（Jacob Sander） - 用微分方程解释的一个简单的摆。20。ben seffens - 种群建模的微分方程。21。Ethan Turner - 揭幕March Madness：通过动态系统预测NCAA锦标赛的获胜者。
海报：基于加强学习的自主行动的鲁棒性驱动到对抗性输入
在这项研究中，我们评估了自主驾驶（AD）系统中增强学习的鲁棒性（RL），特别是反对对抗攻击的稳健性。我们采用了Karavolos等人提出的基于Q学习的AD模型。[1]的简单性，是我们分析的基础。此选择使我们能够在简单的Q学习方法和更复杂的RL系统之间进行明显的比较。我们设计了两个威胁模型，以模拟对基于RL的广告系统的对抗性攻击。第一个模型涉及在RL模型的细调中注入未发现的恶意代码，使其容易受到对抗性扰动的影响，这可能会导致在特定的触发条件下碰撞。第二个威胁模型旨在通过直接改变RL模型在特定触发条件下的行动决策来引起碰撞，这代表了一种更隐秘的方法。基于这些威胁模型，我们对两种主要情况的实证研究提出：操纵传感器输入和直接对动作的扰动。研究结果表明，尽管基于RL的AD系统表现出针对传感器输入操纵的弹性，但在受到直接动作扰动时它们会表现出脆弱性。主要的和宽容的场景涉及更改传感器读数，例如在偏心转弯期间，这可能会误导系统并可能导致事故。这对于小误差很大的操作至关重要。第二种情况直接扰动动作，更多地是对基于RL的AD系统脆弱性的理论研究，而不是实用的现实世界威胁。
PAG30海报 - Mybaits- 2023年1月 - 最终
随着最近推出了多个新型高通量测序（HTS）平台，HTS Work Work流量选项的景观比以往任何时候都更丰富。选择与当前或将来的HTS平台上的测序兼容的目标测序解决方案对于最大化给定测定的实用性很重要。Daicel Arbor Biosciences的Mybaits®杂交捕获系统是通过设计与几乎所有HTS工作流动的设计，无论是短暂的还是长阅读。具有高度通用的自定义探针设计算法和平台 - 不合稳定协议选项，Mybaits是实现任何物种或样品类型的任何DNA或RNA靶向测序需求的强大解决方案。在这张海报中，我们强调了在现代HTS景观中允许其独特多功能性的Mybaits的技术特征，其中包括数据示例，这些示例证明了其与动植物基因组学社区相关的短读和长阅读HTS平台的普遍应用。
口头海报和通讯
Torre-Cea I，Guerra-Paes E，Berlana-GalánP，Cáceres-Calle D，Carrera-Aguado I，Marcos-Zazo L，Sánchez-Juanes F，Muñoz-félixJM。 div>萨拉曼卡大学（USAL）和萨拉曼卡生物医学研究所（IBSAL）引言癌症的生物化学和分子生物学系可以从不同的治疗角度来解决癌症，具体取决于其特定特征；其中之一是肿瘤脉管系统，是致癌细胞生长和确定肿瘤微环境所必需的。 div>据此，当血管的形成是由已经形成的其他人形成时，可以将肿瘤归类为血管生成，或者当给出避免血管合成的过程时，肿瘤可以分类为血管生成。 div>提出最严重预后的非血管生成机制，如今似乎是对抗血管生成疗法的抗性是血管共同选择（VCO）。 div>在VCO肿瘤细胞中绑架了先前存在的血液组织血管，在与高度血管化器官相关的肿瘤中可能出现固有或响应不同的治疗方法。 div>这种血管策略中的一个重要点是使用整合素的肿瘤细胞粘附在细胞外基质和血管上，这反过来触发了细胞信号瀑布，从而增加了最严重的致癌特征的表达。 div>这项工作的主要目的是避免整联蛋白β1与配体的结合，以抑制具有这种耐药性的肺转移中的VCO，并使它们更容易受到化学疗法的影响。 div>材料和方法在4T1细胞系的非血管生长的体内BALB/C中进行了三个实验。 div>在其中，使用整合素α5β1：ATN-161，ISODGR和ATN-161的分子抑制剂比较三种治疗方法，并与卡泊蛋白结合使用。 div>该研究基于免疫组织化学和免疫荧光染色，使我们能够量化肿瘤大小，缺氧，血管和肺实质的变化，细胞外基质的纤维，淋巴细胞的纤维T CD8+抗肿瘤。 div>最后，分析了在光学显微镜下拍摄的图像，并进行了统计分析，T-学生和ANOVA。 div>不会改变肺实质，细胞外基质的纤维或淋巴细胞的浸润，但确实会增加这些血管的periticos覆盖范围。 div>在使用ISODGR的第二个模型中，尽管似乎有新容器和缺氧增加，但大小没有变化。 div>更改实质，但保持基质的纤维。 div>增加T CD8+淋巴细胞和periticos覆盖率的浸润。 div>
海报展示
1 阿尔茨海默氏症协会 - 芝加哥（美国）、2 内华达大学拉斯维加斯分校 - 拉斯维加斯（美国）、3 加利福尼亚大学圣地亚哥分校 - 圣地亚哥（美国）、4 匹兹堡退伍军人医疗保健系统 - 匹兹堡（美国）、5 加利福尼亚大学伯克利分校 - 伯克利（美国）、6 圣路易斯华盛顿大学医学院 - 圣路易斯（美国）、7 伦敦大学学院 - 伦敦（英国）、8 阿姆斯特丹大学医学中心 - 阿姆斯特丹（荷兰）、9 隆德大学 - 隆德（瑞典）、10 麻省总医院 - 波士顿（美国）、11 印第安纳大学医学院 - 印第安纳波利斯（美国）、12 耶鲁大学医学院 - 纽黑文（美国）、13 加利福尼亚大学旧金山分校 - 旧金山（美国）、14 匹兹堡大学医学院 - 匹兹堡（美国）
2024 ONCREF AACR海报
参考数据集的观点。a-b）WRN抑制剂剂量反应曲线横跨900个Prism细胞系（https://github.com/niu-lab/ msisensor2），以及区域范围内curve（auc）和基因组 - 含量 - 含基因组shrna或crispr（xpr）依赖性（xpr）依赖性的相关性，依赖于强度，是强化的良好。c）每个化合物注销的目标对之间的棱镜AUC和shRNA或XPR依赖性之间的相关性（| r |）。XPR依赖性细胞系的比例（概率> 0.5;颜色）反映了部分抑制（SHRNA）可以更好地恢复目标上的关系的实例。d）这些化合物靶向对的最佳全基因组相关等级的分布。e）由254个Prism AUC auc pro填充的成对Pearson相关性产生的UMAP在约900个细胞系中，通过注释化合物颜色，表明生物学信号的总体连贯性。
