Andrea De Marcellis 分别于 2005 年和 2009 年获得拉奎拉大学(意大利)电子工程学位和微电子博士学位。目前,他是拉奎拉大学(意大利)信息工程、计算机科学和数学系的电子学副教授。他是自动锁定放大器专利(编号 RM2008-A000194,意大利,2008 年)的共同发明人,也是一本书、两本书章节和 170 多篇国际期刊出版物(超过 60 篇论文)和会议论文集的合著者,引用次数为 1507 次,H 指数为 23。
我们的结果表明,NEIL1 作用于 8-氧代-7,8-二氢鸟嘌呤(8-羟基鸟嘌呤),导致多个尿嘧啶损伤,从而诱导远处位点的突变。这意味着 NEIL1 具有双重作用,既可以防止氧化鸟嘌呤形成位点发生突变,同时又可以通过诱导远处位点损伤的产生来促进突变。 OGG1 具有类似的功能,表明它并不是一个例外的实体。 [未来发展] 未来我们将阐明 NEIL1 和 OGG1 之间的关系以及远距离位点发生突变的机制。预计该研究结果将有助于更好地了解致癌机制并开发抑制致癌的方法。 [参考资料] 论文标题:NEIL1:参与 8-氧代-7,8-二氢鸟嘌呤诱导的远距离作用突变的第二个 DNA 糖基化酶 作者:Yoshihiro Fujikawa、Tetsuya Suzuki、Hidehiko Kawai、Hiroyuki Kamiya* (*通讯作者) 期刊:Free Radical Biology and Medicine 于 1 月 21 日在线发表。以下是该论文的链接。 https://www.sciencedirect.com/science/article/pii/S0891584925000516
首席研究员 Williams Kwasi Peprah,电子邮件:peprah@andrews.edu 美国安德鲁斯大学,工商管理学院,会计、经济和金融系 合著者 Lucile Sabas,电子邮件:sabas@andrews.edu 美国安德鲁斯大学,工商管理学院,会计、经济和金融系 Carmelita Troy,电子邮件:troyc@andrews.edu 美国安德鲁斯大学,工商管理学院,会计、经济和金融系 Quentin Sahly,电子邮件:sahly@andrews.edu 美国安德鲁斯大学,工商管理学院,会计、经济和金融系 Delynne Shepard,电子邮件:delynne@andrews.edu 美国安德鲁斯大学,工商管理学院,会计、经济和金融系
本书是我们两年来第二本有关生成式人工智能 (GenAI) 的书,它源于我们逐渐意识到教师需要人工智能工具的持续支持。您的合著者在中佛罗里达大学 ( http://fctl.ucf.edu ) 的教学中心工作,我们亲眼看到教师们对学习人工智能的渴望是无止境的。仅仅提供入门指导和基本培训是不够的。随着教师们熟悉一种或多种 GenAI 工具,他们的熟练程度也会提高,他们已经准备好甚至渴望迎接新的挑战。更重要的是,人工智能工具不断涌现,新的工具不断进入市场,即使是熟悉的工具也会随着时间的推移而更新,既增加功能,也改变工具的使用方式。
裴毅于2004年获得北京大学电子工程学士学位,2005年和2009年分别获得美国圣巴巴拉大学电子工程硕士和博士学位。他目前是技术副总裁,负责GaN产品设计、前沿GaN技术开发和知识产权战略。他是西交利物浦大学、北京大学和苏州大学的客座教授。他也是IEEE/CIE的高级会员和电源协会的TPC成员。他的研究兴趣包括微波和毫米波GaN电子设计和建模、GaN电力电子设计和应用以及Ⅲ-N半导体加工技术开发。他是100多篇期刊和会议论文的作者或合著者。他还拥有150多项授权专利和专利申请。
圣经用有意识的规划和宏伟战略来描述人类的起源。达尔文提出的相反理论认为,并不存在这种宏伟的设计,而是环境力量逐渐塑造了人类的进化。圣经理论家和达尔文理论家之间的分歧在战略制定研究中更为平凡的层面上是相似的。有些人设想了公司实体的宏伟计算设计,有些人引用当前的做法来论证组织战略的发展,其影响更多的是环境,而不是人。(1967:71)我附上了一个关于合著者的柱状图,以反映其中可能反映的内容。总的来说,我是一个独立作家。
Klaus Pressel Klaus 于 2001 年加入位于雷根斯堡的英飞凌科技公司,目前专注于组装和封装技术的创新。他的特殊兴趣包括系统级封装解决方案、毫米波应用以及芯片封装板/系统协同设计。Klaus 代表英飞凌参加各种国际技术委员会,例如 SEMI 先进封装会议、ESTC、Eureka EURIPIDES 计划、ECSEL JU,并支持异构集成路线图。Klaus 是 200 多篇半导体物理和技术、电路设计、组装和互连技术出版物的作者/合著者,拥有/共同拥有 15 项专利。
∗ 通讯地址:jesusfv@econ.upenn.edu。首先,我要感谢我在几个项目中使用机器学习解决经济问题的合著者:Pat Bajari、Sara Casella、Stephen Hansen、Samuel Hurtado、Galo Nu˜no 和 Charlie Manzanares。我从他们那里学到了关于这个领域的所有知识。其次,我要感谢 Fernando Arteaga、Tyler Cowen、Alex Raskovich、Peter Rupert、Don Sillers、Rakesh Vohra 以及几次研讨会的参与者的评论。最后,但并非最不重要的是,我还必须感谢宾夕法尼亚大学、普林斯顿大学、哈佛大学、斯坦福大学和牛津大学的几代经济学研究生,我在那里教授的课程涵盖了本文讨论的大部分内容。如果没有他们尖锐的问题,我对这个话题的思考会比现在更加混乱。