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World File Search System科学论文
流行病学独立发展计划
a. 了解流行病学和生物统计学的具体原理 b. 流行病学应用技能（例如“在研究中使用流行病学方法”、“在数据分析中使用 SAS”、“调查开发”、数据管理） c. 批判性思维技能（例如发展原创研究思路、提出强有力的论据来分析流行病学问题） d. 管理和领导技能（例如管理项目的某个方面、作为项目团队成员工作、在写作团队中合作） e. 专业精神和道德（例如制定 IRB 提案、专业地开展工作、有效的人际沟通） f. 专业写作（例如撰写拨款或提案、撰写科学论文、审阅手稿） g. 研究和学术技能（例如文献检索、发展原创思路、开发方法、独立整合反馈和新信息） h. 教学技能 i. 沟通技巧（例如口头陈述、研究海报）
神经化学，药理学和行为 - 心理学
组织：在2021年秋季，本课程以仅在线格式提供。在每个学期开始时，将在课程画布页面上发布并提供二十个特定于主题的模块。通常每周都有一个模块，但有时可能有两个模块。每个模块将包含一个PowerPoint演讲，并带有预录的叙述以及其他可选的阅读材料（科学文章，博客，网站）。每个模块中的学习评估将基于每周的在线多项选择测验和书面作业（除了一些例外，请参见下面的日历）。在作业中，学生将使用科学论文，视频纪录片，电影，TED演讲或独立剖析研究/临床问题并准备书面报告。虽然所有模块都将在学期开始时发布，但要跟上材料而不淹没材料的最佳方法是遵循本周时间表：
模块目录
考试方法的描述：考试包括对英文学士学位论文的科学阐述，该论文由该计划涉及的大学的大学讲师（主题发行人）发明和监督。鉴于主题发行人的批准，该论文可以在申请审查委员会后以德语提交。学生将研究期间获得的技术和方法学知识应用于航空航天领域的科学，特别是工程学或应用科学问题。必须观察到各自主席的正式要求以及“确保托管良好科学实践的指南”。指南：https：//portal.mytum.de/ archiv/kompendium_rechtsangelegenheiten/sonstiges/wiss_fehlverh.pdf/查看处理时间为6个月。书面阐述通常应包含以下各节：引言，问题定义和目标，理论基础，方法，结果，摘要和书目附录。在提交之前，应用主题发行人阐明主题方向和结构的详细信息。提交科学论文的提交将以口头陈述来补充，不会单独分级。
释放眼睑皮肤给药的潜力
2015 年，圣卡洛斯大学讲师 See 博士率领菲律宾代表团参加了为期两周的 Sakura 科学交流项目，该项目由城西大学药物安全管理实验室（Yutaka Inoue 教授）主办。这是他第一次在日本进行学术交流。他对日本文化和学术体系的短暂接触加深了他对药学研究的兴趣，并激励他继续深造。在接下来的三年里离开舒适的家是一个艰难但富有成效的决定。第二年春天，他加入了著名皮肤科学家 Kenji Sugibayashi 教授的实验室，在那里他们开创了通过眼睑皮肤输送眼科药物的技术。经过共同努力，他们发表了 4 篇关于眼睑皮肤药物输送的科学论文、3 次国际研究报告、2 次最佳口头报告奖，并成为第一位获得该奖项的菲律宾药学科学家。
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尊敬的同事，从2025年2月13日至16日，将举行第19届HTA和RCVG国会。由葡萄牙高血压学会组织的这次国会将在阿尔加维（Algarve）的阿尔巴夫拉（Albufeira）的真正的圣埃拉利亚酒店（SantaEuláliaHotel）举行，与前几年相似。在4天内，我们打算提供科学更新的时刻，共享有关日常练习的相关主题的知识和讨论，从而使长老的经验与年轻人的活和创新之间进行互动。我们打算提供多元化的互动医学培训，以针对各种专业的不同卫生专业人员，囚犯和专家的实际需求。我们将参加外国同事在最新的欧洲HTA指南中的积极作用，以及通常的科学论文，NISPH课程和RCVG课程的介绍。组织委员会努力阐述了一个有吸引力的科学计划，其中包括各种各样的
vibe/icbg 2024摘要书
科学建立在科学的基础上。即使在同行评审和出版物之后，科学论文仍然可以包含图像或其他关注的数据。如果未解决出版后，则包含不正确甚至伪造的数据的论文可能会导致其他研究人员花费的时间和金钱试图重现这些结果。Elisabeth Bik是一位图像取证侦探，她在行业中留下了薪水，以搜索和报告包含错误或关注数据的生物医学文章。她在40个期刊上进行了20,000篇论文的系统扫描，发现其中约有4％包含不当重复的图像。在她的演讲中，她将介绍几种类型的不恰当重复的图像，如何报告此类问题以及期刊和机构如何处理此类指控。最后，她将解决“造纸厂”，营利性网络的日益增长的问题，这些网络生产和出售大量的低质量或假纸。
人工智能在可持续分离过程开发中的前景
在我们迈向碳中和社会的过程中，满足对更节能的分离技术的迫切需求对于减少能源消耗和减少环境影响至关重要。人工智能的快速发展及其在分离科学中的有希望的应用提供了新的、令人着迷的可能性。例如，人工智能算法可以预测未来新材料的性质，从而加快吸附剂材料创新的进程。通过分析与流程相关的大量数据集，数据驱动的机器学习可以增强操作以减少能源浪费并提高错误检测能力。最近兴起的生成式预训练 Transformer 模型 (GPT) 促使研究人员基于全面的科学论文、参考资料和知识库构建专门的大规模语言模型 (LLM)。这些模型是促进快速选择合适分离技术的有用工具。在本文中，我们探讨了人工智能在促进可持续分离过程中的作用，包括其实施的简明历史、潜在优势、固有局限性以及未来发展的愿景。
医学生使用人工智能工具进行研究：叙述性综述
随着数字化时代的到来，人工智能 (AI) 驱动的工具/算法的开发打开了一扇新的大门，这些工具/算法可以帮助分析上传到云端的大量数据。基于 AI 的工具/算法在研究领域创造了一个利基市场。AI 使研究人员和从业者能够更有效地访问和评估大量科学论文。这可以链接过去的类似研究并突出研究差距，从而加速文献综述、证据生成和知识发现过程。医学生可以从各种基于 AI 的文献组织和引用解决方案中获得帮助。这些工具/算法促进了多个研究中心之间的安全信息交换、协作研究和沟通。然而，AI 驱动的研究需要人类专家的指导和监督，以提高进入科学数据库的内容的准确性、连贯性和可信度。本评论的主要目标是讨论和评估各种基于人工智能的工具/算法及其可帮助医学生进行医学研究的主要功能。
管理机器学习产品的实践
摘要 - 机器学习（ML）由于能够解决复杂问题的能力而在软件行业中越来越受欢迎。开发ML系统涉及更多的不确定性和风险，因为它需要确定商机并管理源代码，数据和训练有素的模型。我们的研究旨在确定行业中用于构建ML应用程序的现有实践，并理解采用ML系统的组织复杂性。我们进行了多局文献综述，然后对实践者和研究人员讨论的ML系统生命周期的实践进行了分类。这项研究的核心来自灰色文献中的41个选定职位和37个精选的科学论文。将初始编码和重点编码技术应用于这些数据中，我们将91个实践映射为与设计，开发，测试和部署ML系统有关的六个核心类别。结果，包括实践分类法，为组织提供了宝贵的见解，以确定其当前ML流程和实践中的差距以及改进，优化和管理ML系统的路线图。