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爱德华·佐瓦拉
技能 技术：具有丰富的 Adobe Creative Cloud 使用经验。HTML/CSS、CMS（WordPress、Joomla）、VR/AR、WebXR（React360、A-Frame）、Brackets、Netlify、CodePen。Mailchimp/Constant Contact。学习管理系统（Canvas、D2L、Blackboard、Moodle）、Microsoft 365（Word、PowerPoint、Excel、Sway、Teams）。了解 Blender、Sketch、Unity 和摄影测量（RealityCapture）。熟悉视觉效果的投影映射。使用 Raspberry Pi 和/或 Arduino 的微电子学和气动学。熟悉制造方法、技术和工具，包括 3D 打印机和乙烯基绘图仪。平面设计教育：具有构建课程和讲授各种主题的经验，包括艺术/设计史、创作过程、企业/广告设计、创造性思维、排版、字体设计、软件指导、基于网格的设计和使用多模式学习技术的凸版印刷。我对将新的 AR/VR/MR 技术应用于学习特别感兴趣。研究/创作：具有学术研究和写作经验，包括文案、网络或社交媒体内容。对历史、艺术、博物馆、科学、技术和教育感兴趣，或对新研究领域感兴趣。行政/项目管理：通过设计思维解决问题，应用设计方法通过战略思维和规划解决组织挑战或问题。
关于超椅子中子气体中玻色 - 符合体形成的可能性
建议从中子陷阱中超冷的中子的异常泄漏可能与其中的多核子形成有关。表明，即使在没有二氧化酮作为游离稳定颗粒的情况下，温度t小于10 -3 k的超低中子的气体也应形成培养基bose冷凝物。考虑了中子星中葡萄球子的稳定性的假设而产生的后果。讨论了在其中和沉重的核中形成bose冷凝物的条件。
利用量子粒子动力学的物理要求改进玻恩规则的证明
玻恩规则是量子力学的一个公设，它提供了量子系统概率论的结构，因此，它在量子系统的理论和实验研究中都起着关键作用。多年来，人们进行了多次尝试来证明或至少追踪玻恩规则背后的机制 [ 1 – 7 ]。尽管我们没有回顾证明玻恩规则方向的最新成果，但我们可以指出，Vaidman 在 [ 2 ] 中发表了一篇回顾这一主题的最新论文。在 [ 1 ] 中，玻恩规则的证明遵循了关于系统对小扰动的稳定性的假设，该假设只对可能的结果成立，对不可能的结果不成立，比如系统中 N >> 1 个解耦粒子的振幅之间存在大的相干干涉效应的情况。所提出的证明改进了 [ 1 ] 中给出的证明，通过施加一个动态物理要求，该要求适用于每个量子系统以及可能和不可能的结果。我们首先使用数学参数证明 Born 规则，然后说明如何将证明过程中的假设重新表述为关于量子系统动力学的物理要求。设 | ψ ⟩= jbjaj 为粒子的预备态，形式为某个 Hermitian 算子 A 的非简并本征态的叠加。取 N 个相同预备的非纠缠粒子样本，状态为 | ψ ⟩ ，该样本的状态由乘积状态给出
执行副总裁里贝拉（Ribera）和专员瓦赫利（Várhelyi）关于《关键药品法》的新闻言论
我们放在桌子上的另一个大工具又是，也许不是那么新，而是新的，因为它能够创建市场。很明显，您认为缺乏药物或无法获得药物的问题是市场失败。市场失败通常不是通过监管手段来解决的，而是通过市场手段来解决的，这就是为什么我们想利用关键药品联盟的经验，并以更具战略意义的方式使用共同采购来创造必要的需求，以便在那里也有必要的供应。将恢复生产和市场创造的结合结合在一起，将具有更高的供应安全性，这是我们对此提案的计算。我们可以将市场结合起来，我们可以使市场在经济上可行的市场当前不可行。
国际干细胞科学学会（ISSCR）“关于人类干细胞的使用...
附录1关于干细胞标准表征附录2命名标准的建议2附录3细胞培养物中卫生任务的标准标准，用于鉴定未分化的人类多能干细胞的标记4标记，并监视多发性系统差异的监测多种系统差异化附录附录5基因分析方法的研究<人工分析方法是在人类的分析方法中披露的词组<人类的分析<人类词组<
使用复合的深钢筋学习来优化投资比率
摘要：在这项研究中，使用复合深度强化学习优化了投资比率，并学习了使用过去汇率的财务交易策略。当前，关于机器学习到财务的应用的研究正在如火如荼地进行。复杂的兴趣加强学习是一种旨在学习最大化利润率的复杂利益影响的增强学习的框架。在复合利息增强学习中，存在称为投资比率的新参数，并且可以通过将投资比率设置为最佳价值来最大化，从而最大程度地提高了利率的复合效果。先前的研究提出了一种在复合深度强化学习和复合深度强化学习中优化投资比率的方法。在这项研究中，使用复合兴趣的财务交易策略深入了解，以学习一种方法来优化投资比率，并以涉及行动的方式使用美元汇率的实际汇率。
Saxenda 利拉鲁肽与奥利司他对比
目的：评估 FDA 批准的两种药物在减肥方面的效果，这些药物用于 Al Dhafra 家庭医学中心 (DFMC) 的完美体重诊所 (PWC) 的肥胖患者，同时评估所用药物的安全性和成本。方法：我们进行了一项单中心队列观察性 16 周监测研究，研究对象为 DFMC PWC 中注射 Saxenda® 利拉鲁肽的患者和开放标签口服奥利司他 3 个月或更长时间的患者。研究对象为体重指数 (BMI) 为 27 kg/m2 或更高且至少患有一种体重相关合并症的参与者，以了解减肥药物的效果。利拉鲁肽患者每次就诊后都会监测体重变化，并从健康信息系统 (HIS) 中提取回顾性数据，用于监测服用奥利司他处方药的患者的体重。使用配对样本 t 检验和双样本 t 检验对连续变量的均值进行比较。结果：两组均包括来自埃马拉蒂（当地人口）的 170 名患者。监测了 Saxenda® 利拉鲁肽组的 94 名患者（平均年龄 34.8±10.27 岁），并审查了奥利司他组的 76 名患者的数据（平均年龄 46.91±10.78 岁）。使用 Saxenda® 利拉鲁肽的患者的平均体重减轻（WL）为 7.14±2.38 千克，显著高于使用奥利司他的患者（1.89±4.47 千克）。只有 14 名（15%）使用 Saxenda® 利拉鲁肽的患者出现暴露体重减轻反应，并继续进行 16 周的治疗方案（平均 WL - 7 千克），达到从基线开始 WL > 4% 的目标。在服用奥利司他并维持每日三次治疗方案 3-7 个月的 11 名患者（14.47%）中，未见明显的暴露体重减轻，因此未达到基线 5% 的目标 WL。结果显示，26.6% 的 Saxenda® 利拉鲁肽和 36.6% 的奥利司他从成本角度来看得到了适当的利用。安全性资料显示，只有 3 名患者（3.2%）因 Saxenda® 利拉鲁肽已知的胃肠道副作用而停止治疗。结论：该分析支持使用利拉鲁肽 3.0mg 进行体重管理，患者需遵守药物治疗以及饮食、运动和行为改变，因为除了先前已知的胃肠道副作用外，没有同时出现安全性/耐受性恶化。奥利司他没有显著的体重减轻，两种药物的依从性都较差。
