XiaoMi-AI文件搜索系统
World File Search System生来
土耳其人才流失：登记非...的证据
劳动力全球化导致熟练劳动力的迁移，即所谓的“人才流失”。据我们所知，本文是第一篇通过非回国本科毕业生的行政登记证据分析土耳其人才流失的研究。本文中的分析微观数据集完全基于土耳其共和国公共机构的行政登记。这些公共机构包括内政部、人口和公民事务总局（用于海外居住数据）和土耳其高等教育委员会 (CoHE)（用于高等教育数据）。结果通过描述性统计进行了分析。结果表明，2020 年本科毕业生的人才流失率为 3.23%。该比率是通过考虑 1,730,955 名毕业生中的 55,918 名非回国毕业生来计算的。土耳其人才外流最多的目的地是美国（22.4%）、德国（14.3%）和英国（11.6%）。在性别分布方面，男性人才外流率为 3.62%，女性人才外流率为 2.84%。结果表明，2011 年至 2020 年间，本科毕业生的人才外流率增长了 50% 以上。因此，未来的研究需要调查土耳其人才外流率高增长的原因。本文使用的海外居住数据基于居住在国外的土耳其本科毕业生的陈述。因此，实际数字甚至可能高于此处的数字。
lipsound2：自我监督的嘴唇到语音重建和唇读的预训练
摘要 - 这项工作的目的是通过利用视频中音频和视觉流的自然共发生来研究跨模式自我监管的预训练对语音重新构造的影响。我们提出的LIPSOUND2由编码器 - 二次结构和位置意识到的注意机制组成，以将面部图像序列映射到MEL尺度频谱图，而无需任何人类注释。提出的LIPSOUND2模型是在〜2400-h多语言（例如英语和德语）音频数据（Voxceleb2）上首次预先训练。为了验证所提出的方法的普遍性，我们随后在域特异性数据集（网格和TCD-TIMIT）上进行了预训练的模型，以进行英语语音重建，并与依赖于讲话者依赖于依赖于讲话者的依赖于讲话者的言语质量和清晰度相比，对语音质量和清晰度的改善显着提高。除了英语外，我们还对中国普通话唇读（CMLR）数据集进行了中文语音重建，以验证对可转移性的影响。最后，我们通过在预先训练的语音识别系统上培养生成的音频并在英语和中文基准数据集上实现状态性能来训练级联的唇读（视频对文本）系统。
e-guard：专家指导的鲁棒干扰复合检测
由小有机化合物引起的分析干扰继续对早期药物发现构成巨大挑战。已经开发了各种计算方法来识别可能引起测定干扰的化合物。但是，由于可用于模型开发的数据稀缺，这些方法的预测准确性和适用性受到限制。在这项工作中，我们介绍了E-Guard（专家指导的鲁棒干扰复合检测的增强），这是一个新颖的框架，试图通过整合自我介绍，积极的学习和专家指导的分子产生来解决数据稀缺和失衡。e-guard迭代地用与干扰相关的分子丰富了训练数据，从而产生了具有出色性能的定量结构交流关系（QSIR）模型。我们以四个高质量数据集，氧化还原反应性，纳米酸酯酶抑制和萤火虫荧光素酶抑制的示例，证明了电子方形的实用性。与未经e-Guard数据增强的模型相比，这些数据集的MCC值最高为0.47，其富集因子的改进有两个或更高。这些结果突出了电子保守物作为缓解早期药物发现中测定干扰的可扩展解决方案的潜力。
可用的博士开口 - 锂离子电池材料
我们正在寻找两个博士生来开发新的高能量阴极材料。第一个位置的重点是实验工作（综合和表征），第二个位置是计算材料设计。博士学位1：学生将使用水电/溶剂/热/机械化学方法进行靶向阴极材料的合成，并进行全面的表征（包括加拿大光源的操作数）和电化学分析。先前的高级表征方法经验和电化学分析方法将是一种资产。博士学位2：学生将采用计算材料设计工作，采用原子和电子结构建模方法来评估提高锂离子存储和扩散特性的先进掺杂策略。以前在计算材料研究方面的经验以及对电化学能源材料的熟悉度将是一种资产。MSC的化学，物理，化学工程或材料科学与工程领域的毕业生都鼓励采用相关背景。也可以考虑出色的BSC/Beng毕业生。如果有兴趣，请发送（下面给出电子邮件）您的简历和成绩单（非官方副本很好）向DeMopoulos教授（对于位置1）或Bevan教授（对于位置2）。电子邮件：george.demopoulos@mcgill.ca; kirk.bevan@mcgill.ca
社论：癌症代谢和基于T细胞的肿瘤免疫的当前见解
癌症代谢是阐明肿瘤细胞与免疫细胞之间通信的关键因素。例如，在肿瘤细胞增殖过程中，糖酵解增加导致肿瘤细胞产生大量的L乳酸和TGF-β，从而通过促进肿瘤微环境中的调节性T细胞（TREG）的产生来阻止肿瘤免疫（1）。用2-脱氧葡萄糖（一种糖酵解的抑制剂）治疗可通过减少TREG产生来增强抗肿瘤免疫力。值得注意的是，抗PD-1治疗已被证明可以激活T细胞，同时还促进了肿瘤微环境中的糖酵解。在某些患者中，抗PD-1抗体治疗可能导致肿瘤微环境中Treg的增殖增加，从而限制免疫检查点抑制剂的有效性。Xuekai等。建议，抗PD-1和抗TGF-β疗法的结合可能会提供一种新的解决方案来克服对抗PD-1疗法的抗性。Wang等。 进一步阐明了肿瘤微环境中的TGF-beta如何有助于抵抗抗PD-1治疗。 例如，PD-1在食管癌细胞逃避的免疫中起着至关重要的作用，该细胞表达高水平的TGF-β。 食管癌细胞产生的 TGF-β在与肿瘤相关的巨噬细胞中诱导M2-型，从而减少了通过PD-1/PD-L1途径参与特定抗肿瘤反应的CD8+ T细胞的种群。 此外，TGF-beta间接通过激活肿瘤微环境中的Treg来促进免疫抑制。 ）。 Shen等。Wang等。进一步阐明了肿瘤微环境中的TGF-beta如何有助于抵抗抗PD-1治疗。例如，PD-1在食管癌细胞逃避的免疫中起着至关重要的作用，该细胞表达高水平的TGF-β。TGF-β在与肿瘤相关的巨噬细胞中诱导M2-型，从而减少了通过PD-1/PD-L1途径参与特定抗肿瘤反应的CD8+ T细胞的种群。此外，TGF-beta间接通过激活肿瘤微环境中的Treg来促进免疫抑制。）。Shen等。此外，脂质过氧化显着影响肿瘤微环境的调节（Xiao等人。富含脂质的肿瘤微环境可以通过CD36（一种脂肪酸转运蛋白）的上调在肿瘤相关的巨噬细胞中诱导M2型表型。Treg也表达了CD36，使其非常适合富含脂质的环境。在雌激素受体阳性（ER+BR）乳腺癌患者的低风险生存群体和高危生存群体之间的免疫活性，脂质生物合成和药物代谢方面存在差异。分析表明，高危患者表达高水平的ALOX15，一种相关的基因
Belgacem 教授新闻
Beghdadi 博士在斯坦福大学见到了他并进行了这次采访。 Baghdadi 博士：欢迎 Haba 教授，您的童年是怎样的？ Haba 博士：我出生在 El-Oued。我生长在一个小村庄，那里的大多数家庭都很贫困。那时候没有电。我常常在烛光下学习。 Baghdadi 博士：您是如何克服生活中的所有这些障碍的？ Haba 博士：我从不放弃。我有耐心、雄心、自信而且勤奋。我为实现梦想而努力工作。 Baghdadi 博士：什么事件改变了您的整个人生轨迹？ Haba 博士：我儿子出生的那一刻改变了我的生活。他生来就有残疾。这件事教会了我很多东西。 Beghdadi 博士：您的职业生涯呢？您获得了哪些不同的学位？ Haba 博士：我在胡阿里布迈丁大学获得了物理学博士学位 (DES)，在斯坦福大学获得了应用物理学硕士学位 (ME) 以及该领域的博士学位 (PhD)。现在我在纽约的 IBM 研究实验室。 Beghdadi 博士：您给学生们的建议一般是什么？ Haba 博士：您必须有一个目标，并为之更加努力，相信自己，每次评估自己，并根据您遇到的不足之处调整计划。 Beghdadi 博士：非常感谢 Haba 博士。 Haba 博士：不客气。也感谢您。
脚手架跳脚手架学习
脚手架跳动 - 现有铅候选人的新型脚手架的设计 - 是一项多方面且非平凡的任务，用于药物化学家和计算方法。生成的增强学习可以迭代地优化从头设计的理想特性，从而提供了加速脚手架跳跃的机会。当前方法将一代限制在预定义的分子下结构中（例如，链接器或脚手架）脚手架跳。这种受限的一代可能会限制化学空间的探索，并需要复杂的分子（DIS）装配规则。在这项工作中，我们旨在通过允许“不受约束的”，全部分子的产生来推动脚手架跳跃的增强学习。这是通过匆忙（用于限制的s caffold H反对）方法来实现的。RUSH将一代推向设计，其具有与参考分子相似的三维和药效团相似的完整分子的设计，但脚手架相似性低。在第一项研究中，我们显示了急速探索已知脚手架类似物的灵活性和有效性，并设计了与已知结合机制相匹配的脚手架跳跃的候选者。最后，Rush和两种已建立的方法之间的比较突出了其无约束分子生成的好处，以系统地实现脚手架多样性，同时保留最佳的三维特性。
灯光校正灯使用非线性光学
摘要。结构化的光，在所有自由度下都量身定制复杂的光场，后来已成为高度主题，由一个复杂的工具包提出，包括线性和非线性光学元件。从光中删除不希望的结构的发达远不足以发达，主要利用了扭矩，例如，使用自适应光学器件或复杂通道的逆透射矩阵，都要求通过适当测量来完全表征失真。我们表明，空间结构的光中的扭曲可以通过非线性晶体中的差异产生来纠正，而无需已知的失真。我们使用多种畸变和结构化光模式（包括高阶轨道角动量（OAM）束）证明了方法的多功能性，显示出了原始未发生的磁场的出色恢复。为了突出此过程的功效，我们将系统部署到与OAM的准备和衡量通信链接中，即使传输通道高度差，也显示出最小的互动交谈，并概述如何将方法扩展到替代性实验方式和非线性过程。我们对光校正光的演示无需进行测量，开辟了一种对经典和量子结构光的无需测量误差校正方法，并在成像，传感和通信中直接应用。
梦想如何组织神经元表示
较高感觉皮层中的语义表示构成了强大而灵活的行为的基础。这些代表的不满是在开发过程中以无监督的方式获得的，并且在有机体的寿命中不断地成为主要的主要主导。预测处理理论表明，这些表示从预测或重建感觉输入中出现。然而，众所周知，大脑会产生虚拟体验，例如在想象力和梦中，超越了以前经验丰富的投入。在这里，我们建议虚拟体验可能与塑造皮质表示的实际感觉输入一样重要。特别是，我们讨论了两种互补学习原则，它们通过虚拟经验的产生来组织表示形式。首先，“对抗性梦”提出，创意梦支持对抗性学习的皮质实现，在这种学习中，反馈和前进途径参与了试图互相愚弄的富有成效的游戏。第二，“对比性的梦”提出，通过尝试通过对比度学习过程将神经元表示与无关因素的不相关因素的不变性与变异因素相关。这些原理与已知的皮质结构和动力学以及睡眠现象学兼容，因此提供了有希望的方向，可以解释超出经典预测性处理范式的皮质学习。
大学助理（博士前）
等级：博士生 就业水平：每周 30 小时 工作时长：4 年 申请截止日期：2025 年 1 月 31 日 开始日期：2025 年 3 月 参考编号：2024/0241 说明 在 Vetmeduni 生物科学中心，我们正在寻找一位热情的博士生来开发一个关于肠道肿瘤发展中细胞间串扰领域的项目。该项目将使用类器官、单细胞 RNA 测序和 ATAC 测序、CRISPR/Cas9 介导的基因组工程和高分辨率成像探索上皮-成纤维细胞串扰。我们的目标是使用多学科方法表征上皮转化后肿瘤邻近成纤维细胞的改变。该实验室位于生物科学和病理生物学系。该部门的研究小组研究了广泛的主题，包括感染、免疫和癌症。为此目的，我们提供优秀的现代化研究和教学设施。德语不是必需的。相关出版物：Manieri 等人。Nature Communications 2023；McCarthy 等人。Cell Stem Cell 2020 职责 • 作为博士论文的一部分进行独立研究活动 • 独立承担研究项目 • 按照惯例开展科学实验，包括保持