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技术转让激励措施——鼓励、认可和奖励研究人员和专业人员的指南
“本指南非常全面地概述了大学研究人员和技术转让专业人员的激励措施。由于它借鉴了发达国家和发展中国家的案例，因此对大学（尤其是发展中国家的大学）的技术转让做出了独特而宝贵的贡献，从而为该主题提供了一种极好的平衡方法。许多发展中国家正更加重视将其经济转变为知识驱动型，并将大学视为与整个行业和整个社会合作的主要参与者。它为技术转让在这种转变中的重要性提供了一个令人信服的案例，同时熟练地解决了技术转让这一复杂问题。它进一步阐述了技术转让激励措施的利弊，并提出了缓解干预措施以解决弊端。指南的最后一部分提供了其他部分所涵盖的各个方面的快速参考，以及推出激励计划的简明建议。我强烈推荐这本指南，不仅适合大学领导、技术转让办公室和技术转让专业人员，更重要的是，适合政策制定者，因为它将是创造有利政策环境的绝佳伴侣。”
生物传感器接口的石墨烯纳米纤维
近年来，新型二维（2D）材料的开发在推进生物传感器设备的医疗保健应用程序中起着关键作用，这是由于其独特的特性。1这些材料具有显着的属性，例如高表面与体积比，特殊的电导率和生物相容性。此外，它们的超薄性质允许与生物分子的有效相互作用，从而增强了检测各种生物标记物的灵敏度。2D材料的固有特性促进了高度敏感和选择性的生物传感器的发展，从而可以准确，快速检测与健康状况相关的生物标志物，从而对医疗保健诊断和监测产生了重大贡献。在为医疗保健应用提出的一系列技术中，电化学感知成为最有希望的，这主要是由于其成本效果，易于操作，高灵敏度，高灵敏度以及与服务点（POC）设备的兼容性。2这项技术已熟练地集成到可穿戴，便携式和可植入系统中。3，例如，基于单壁碳纳米管屏幕打印电极的电化学设备已成功用于单步监测SARS-COV-2 SPIKE蛋白。4
注册护理LPN到RN过渡计划
LPN到RN过渡计划是一个为期12个月的计划，该计划于1月开始，每年12月结束。它将课堂教学与临床经验相结合，并通过直播视频通过非传统的护理理论提供了一种新的创新方法。理论（护理讲座）将于周二和周四晚上3:30 - 8:30 pm安排，大多数临床时间将在周末举行。该程序旨在满足农村LPN/LVN的需求。参加的学院包括：阿肯色大学科萨托特·纳什维尔大学和德皇后，南阿肯色州社区学院 - 埃尔·多拉多，阿肯色大学社区学院 - 霍普和德克萨卡纳大学，以及阿肯色大学富有的山地山。所有课程均以英语教授。学生必须能够熟练地阅读，讲话，写作和理解英语。所有说英语作为第二语言的学生都必须通过英语作为外语的考验（TOEFL）。研究过程符合阿肯色州护理委员会的要求。该计划的毕业生获得了应用科学学位的副学士，该学位使他们准备参加注册护士许可考试NCLEX-RN。
重新定义游戏：MVAE-DFDPnet 的低维嵌入可实现卓越的药物-蛋白质相互作用预测
摘要 — 准确预测药物-蛋白质相互作用 (DPI) 对于药物发现和推进精准医疗至关重要。该领域的一个重大挑战是表征药物和蛋白质属性及其复杂相互作用的高维和异构数据。在我们的研究中，我们引入了一种新颖的深度学习架构：嵌入级联深度森林 (MVAE-DFDPnet) 的多视图变分自动编码器。该框架熟练地学习药物和蛋白质的超低维嵌入。值得注意的是，我们的 t-SNE 分析表明，二维嵌入可以清楚地定义与不同药物类别和蛋白质家族相对应的聚类。这些超低维嵌入可能有助于增强我们的 MVAE-DFDPnet 的稳健性和通用性。令人印象深刻的是，我们的模型在基准数据集上超越了当前领先的方法，在显着降低的维数空间中发挥作用。该模型的弹性进一步体现在它在预测涉及新型药物、蛋白质和药物类别的相互作用方面的持续准确性。此外，我们还用科学文献中的实验证据证实了几种新发现的 DPI。用于生成和分析这些结果的代码可以从 https://github.com/Macau-LYXia/MVAE-DFDPnet-V2 访问。
Causal-HRI：人类机器人相互作用的因果学习
现实世界中的人类机器人相互作用（HRI）要求机器人熟练地感知并了解其操作的动态以人为中心的环境。近几十年来，已经看到了出色的广告，这些杂志具有出色的感知能力。关于“因果关系：人类机器人互动的因果学习”的第一个研讨会旨在将研究观察者从因果发现，推理和因果学习到现实世界中的HRI应用程序中汇集在一起。本研讨会的目的是探索策略，这些策略不仅将嵌入具有能力的机器人，从观察结果中发现因果关系，从而使它们能够概括地看不见的间隔设置，还可以使用户能够理解机器人行为，超越这些机器人使用的“黑色盒子”模型。本研讨会旨在通过受邀的主题演讲，贡献会谈，小组讨论和海报会议来促进观点，鼓励各种社区的合作。HRI 2024的主题“现实世界中的HRI”将为该研讨会的总体主题提供信息，鼓励讨论HRI理论，方法，设计和研究，重点是利用因果学习来增强现实世界中的HRI。
开始计划MSA计划2024
大约三年前，您承诺加入MCW的《麻醉计划》中的MCW科学硕士，作为我们2024年毕业的班级 - 将您的旅程成为一名经过认证的麻醉师助理。这肯定是您永远不会忘记的时刻，您的许多CAA仍然经常考虑自己的训练时间。学习我们的工艺所涉及的机会和经验具有变革性。与我们的患者不同，您在整个过程中都保持意识。旅程，具有深厚影响力的学习经历，可能揭示了您没有意识到的才能。反思您违反了似乎无法克服的个人界限和限制的时代。在进入这个充满挑战的领域时，请记住他们，并知道您准备处理患者在提供警惕的护理时可能会遇到的最坏情况。考虑一下您如何通过意识和感觉的过渡来熟练地指导数百名患者。您已经以精确和审慎的态度管理了数千种药物。您已经听了（甚至看到）跳动的心。您已经微调了您的感官，以弥补手术过程中身体可能发生的微妙变化。这些只是用于描述CAA含义的丰富经验的简单例子。只有您的个人旅程才能提供有影响力的背景。
神经符号递归机
当前的学习模型通常难以实现像人类一样的系统泛化，特别是在从有限的数据中学习组合规则并将它们推断为新的组合时。我们引入了神经符号递归机（NSR），其核心是根基符号系统（GSS），允许直接从训练数据中产生组合语法和语义。NSR采用模块化设计，集成了神经感知、句法分析和语义推理。这些组件通过一种新颖的演绎-溯因算法进行协同训练。我们的研究结果表明，NSR的设计充满了等变性和组合性的归纳偏差，使其具有良好的表现力，可以熟练地处理各种序列到序列任务并实现无与伦比的系统泛化。我们在四个旨在探测系统泛化能力的具有挑战性的基准上评估了NSR的有效性：用于语义分析的SCAN、用于字符串操作的PCFG、用于算术推理的HINT和组合机器翻译任务。结果证实了 NSR 在泛化和可转移性方面优于当代神经和混合模型。
scsemiprofiler：通过半生成模型和主动学习
单细胞测序是剖析复杂疾病的细胞复杂性的关键工具。其过于良好的成本会阻碍其在广泛的生物医学研究中的应用。传统的细胞反卷积方法可以从更负担得起的散装测序数据中推断出细胞类型比例，但它们在提供单细胞级分析所需的详细分辨率方面却缺乏。为了克服这一挑战，我们介绍了“ SCSemiprofiler”，这是一个创新的计算框架，将深层生成模型与主动学习策略结合。这种方法通过将批量测序数据与来自一些严格选择的代表的靶向单细胞测序融合，从而在大型队列中熟练地侵入单细胞轮廓。跨越异质数据集的广泛阀门验证了我们的半封装方法的精度，与真实的单细胞分析数据紧密一致并赋予精致的细胞分析。最初是为广泛的疾病队列开发的，“ scsemiprofiler”适用于广泛的应用。它为单细胞分析提供了可扩展的，具有成本效益的解决方案，促进了各种生物领域的深入细胞研究。
为常驻人员安排深空雷达运行计划...
随着太空变得越来越拥挤和竞争激烈，竞争对手威胁重要资产和利用该地区获取军事优势的新能力使得美国比以往任何时候都更需要熟练地跟踪和监控太空交通和碎片。然而，目前国防部用于跟踪深空物体的雷达系统的运行方式是劳动密集型、不协调和低效的。在本文中，我们通过自动化和协调雷达调度过程来解决这些问题。我们考虑了几个在异步分布式环境中运行的复杂雷达系统，它们以不同的优先级、时间窗口、到达频率和任务要求为目标空间物体。我们开发了一个混合整数程序，能够智能地分配任务请求并以符合用户目标和系统特征的方式构建雷达转向计划。我们随着时间的推移反复解决优化问题，同时在整个规划过程中接收和整合更新的信息、新任务请求和可用反馈。我们在各种战术军事场景中测试了我们的方法，并表明与基线贪婪算法相比，基于优化的方法使我们能够保管更多空间物体，更好地优先考虑高价值物体，并降低运营成本。我们得出结论，自动、集中的调度方式对于空间态势感知 (SSA) 任务来说是可行且有益的。
定向能武器：剖析对无人机核心系统和体外细胞动力学的影响
最近，无人机在商业用途上的可用性和使用量显著增加。这种趋势是由这些设备的灵活性和高速能力推动的，它们的速度可以达到 150 公里/小时。这种现象的迅速增加对世界范围内的安全和防御提出了根本性的挑战，正如正在进行的俄乌冲突所证明的那样。无人机中使用塑料、环氧树脂和玻璃纤维等建筑材料会导致雷达横截面积较小。这就需要实施光电技术以实现可靠的检测和识别。尤其是当涉及到速度可达 200 公里/小时的商用竞速无人机，或者速度可达 600 公里/小时的新型喷气式 Shahed-238 时，迫切需要快速反应对策。这是因为这些无人机飞行高度较低，有效雷达截面（RCS）相对较小，检测通常需要透射频谱特征分析、速度和运动分析或光学识别。此外，熟练的操作员使用第一人称视角（FPV）护目镜可以熟练地控制快速无人机，这对物理拦截策略构成了重大挑战，而俄乌战争的经验表明，物理拦截策略无效、容易因数量过多而不知所措且成本高昂。