Ph.D.论文委员会成员:Luofeng Liao,Jiangze Han(不列颠哥伦比亚大学),Tianyu Wang,Aapeli Vuorinen,Madhumitha Shridharan,Jerry Anunrojwong(哥伦比亚商学院),Steven Yin(2022),Sai Ananthanarayananananananananananananananananananananananananananananananananananananananananananananananananananananananananananananananananananananananananananananaan lagzi of Turrontanaan lagzi(202222222) Yuan Gao(2022),Jingtong Zhao(2021),Fengpei Li(2021),Kumar Goutam(2020),Shuoguang Yang(2020),Min-Hwan OH(2020),Randy Jia(2020),Randy Jia(2020),Vladlena Powers(2020),vladlena Powers(2020),Zhe liuia liuia liuia(2019年),2019年,2019年(2019年)贝鲁特美国大学),Suraj Keshri(2019),Shuangyu Wang(2018),Francois Fagan(2018),Xinshang Wang(2017)Ph.D.论文委员会成员:Luofeng Liao,Jiangze Han(不列颠哥伦比亚大学),Tianyu Wang,Aapeli Vuorinen,Madhumitha Shridharan,Jerry Anunrojwong(哥伦比亚商学院),Steven Yin(2022),Sai Ananthanarayananananananananananananananananananananananananananananananananananananananananananananananananananananananananananananananananananananananananananananaan lagzi of Turrontanaan lagzi(202222222) Yuan Gao(2022),Jingtong Zhao(2021),Fengpei Li(2021),Kumar Goutam(2020),Shuoguang Yang(2020),Min-Hwan OH(2020),Randy Jia(2020),Randy Jia(2020),Vladlena Powers(2020),vladlena Powers(2020),Zhe liuia liuia liuia(2019年),2019年,2019年(2019年)贝鲁特美国大学),Suraj Keshri(2019),Shuangyu Wang(2018),Francois Fagan(2018),Xinshang Wang(2017)
A.在2024年的固定薪酬和可变赔偿方面,根据我们对首席执行官的赔偿政策,我们的股东在2024年4月30日的年度股东大会上批准,保罗·哈德森(Paul Hudson)对2024年的年度赔偿为2024年的年度赔偿(i)年度固定薪酬薪酬为1,400,000欧元和(ii)年度赔偿的年度赔偿,并在每年150%的范围内赔偿范围为250%,该范围为250%。遵守定量和定性标准。根据财务指标,这些目标为60%,基于特定个人目标的40%(请参见下表)。在2025年2月12日会议的董事会会议上,根据薪酬委员会的建议,审查了对每个标准和子标准的实现,并将保罗·哈德森(Paul Hudson)的2024年可变薪酬定为2,566,200欧元,总计为他的固定补偿的183.25%。他的可变薪酬支付取决于
DNA 梳理和 DNA 扩散是研究全基因组 DNA 复制叉动态的两种主要方法,它们将标记的基因组 DNA 分布在盖玻片或载玻片上进行免疫检测。DNA 复制叉动态的扰动会对前导链或滞后链的合成产生不同的影响,例如,在复制被两条链中的一条上的病变或障碍物阻断的情况下。因此,我们试图研究 DNA 梳理和/或扩散方法是否适合在 DNA 复制过程中分辨相邻的姐妹染色单体,从而能够检测单个新生链内的 DNA 复制动态。为此,我们开发了一种胸苷标记方案来区分这两种可能性。我们的数据表明,DNA 梳理可以分辨姐妹染色单体,从而可以检测链特异性改变,而 DNA 扩散通常不能。这些发现在从这两种常用技术获得的数据解释 DNA 复制动态时具有重要意义。
推理 11:30 – 12:10 Daniel Brandell 教授(乌普萨拉大学) 使用 AI 发现氧化还原稳定的有机电池电极 12:10 – 13:30 午餐 全体会议 2(主席:Masahiro Yoshizawa-Fujita) 13:30 – 14:10 Teppei Yamada 教授(东京大学) 相变在电化学热电转换中的应用 14:10 – 14:50 Takahiro Ichikawa 教授(东京农工大学) 基于陀螺仪设计先进质子导电电解质
也: / iChem / pchme / cmme ** Medilem-Medilem-Medilem-Medials for Med-Soderator) * extudsory Place * CMM
5。学习目的:该模块的目的是向学生介绍先进的遗传学主题和概念。确保学生可以了解不同生活王国中遗传过程的共同点和差异,我们将讨论包括细菌,植物和动物在内的各种生物的例子。除了引入新的遗传学基本概念外,该模块还将为学生提供对应用遗传学的某些方面的理解。具体来说,我们将讨论动植物育种的遗传基础,这对于农业至关重要,并确保农民可以利用改善的作物品种或生命种。在模块中将讨论的主题中是微生物遗传学的各个方面,包括例如自适应免疫的CRISPR/CAS系统;植物发育和植物育种的遗传学;家畜起源和改进的基因组学;和分子进化的晚期方面。6。模块内容:
6。学习的目的是对基因组的研究,主要是人类基因组的研究,目前正在从根本上改变医疗保健,甚至将来会在更大程度上做到这一点。该模块旨在概述分子医学/精密医学的新兴领域以及基于该领域的遗传信息,并结合了医学遗传学的基本和应用方面。该模块的重点是阐明当前在医学中使用基因组信息。所涵盖的主题将包括使用遗传学方法和信息,遗传信息的解释以及在临床环境中向患者提供信息的当前疾病诊断。临床试验过程和药物基因组学也将简要介绍。基因组信息是一系列疾病的新型治疗发育的驱动力,将在诊所或临床前发育中有强大的例子概述。将概述基因组医学的多价方面,包括开发孟德尔和多因素疾病的疗法。将审查疾病靶标的疾病靶标和开发从基因替代疗法到基因编辑疗法的靶向疗法的发展。将讨论有关遗传信息的道德辩论,以及诸如躯体与种系疗法等问题。将为学生提供这个真正强大且迅速扩展的领域的全面概述。
摘要。扩散概率模型(DPM)已成为生成建模的一种有前途的技术。DPM的成功取决于两种成分:扩散过程的时间逆转和分数匹配。大多数现有的作品隐含地假设分数匹配接近完美,而此假设值得怀疑。鉴于可能无法保证的得分匹配,我们提出了一个新标准 - DPM设计中向后抽样的收缩,从而导致了一种新型的承包DPMS(CDPMS)。关键见解是向后过程中的收缩可以缩小分数匹配错误和离散错误。因此,我们提出的CDPM对两个误差源都是可靠的。为了实际使用,我们表明CDPM可以通过简单的转换来利用经过验证的DPM,并且不需要重新训练。我们通过对合成1-DIM示例,瑞士卷,MNIST,CIFAR-10 32×32和AFHQ 64×64数据集的实验来证实我们的方法。值得注意的是,CDPM在所有已知的基于SDE的DPM中显示出最佳性能。