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Kansai医科大学概述2024Kansai医科大学概述2024
成立于1928年，Kansai医科大学（KMU）的历史悠久，并庆祝今年成立96周年。kmu基于其Jijinshinkyo的创始精神，即“仁慈，同情和同情心”，培养了具有丰富人性意识的优秀医生。随着与医疗保健相关的条件的迅速变化，社会越来越期望大学对大学的期望更多。kmu正在回应社会作为一所综合医科大学的期望，包括三个学院：医学学院和广阔的吉拉卡塔校园的护理学院，该校园充满了绿色植物，位于Yodogawa和Amanogawa Rivers，Amanogawa Rivers，以及Makino Campus of Hirtplace of Hirteplace kmu的Hablialitation。最近在KMU举行的活动是2022年2月的KMU塔的完成。塔楼是全球参与中心，KMU的全球化基地，国际学生的住房和医院酒店。这座塔楼是广场市中心最高的建筑结构之一，是KMU的象征和城市地标的象征。此外，2022年4月开设了近红外照片免疫疗法研究所的KMU。这是日本唯一的摄影疗法研究所，它具有第五次主要的癌症疗法。我们希望这将进一步推进KMU的教育，研究和医疗服务。KMU医院是一家指定的高级治疗医院，保持创新并且能力很高。其他后设施的设施是KMU医疗中心，第一家KMU分支机构，设有医院花园，
lai_cv.pdf - lucy lai 赖璐西
邀请会谈新加坡国立大学认知科学，心理学和AI研讨会系列系列2025年2月2025年赖斯大学，欧米茄PSI荣誉学会，2024年10月5日，《神经科学数学国际公约和AI国际公约》 2024年5月，5月5日1223年6月2023年6月2023年6月2022年2022年11月222日在增强地图上学习的RLDM研讨会，2022年6月2022年6月，斯坦福大学，心理学系，2022年5月，弗里塞姆弗里斯姆，哈佛大学，认知，大脑，大脑和行为SEMINAR，脑和行为SEMINAR，2022年2022年2月202日，麦克格尔大学，玛丽·麦克格尔大学。 Shenhav实验室2021年10月
卡利是指凯西博士
环境，饮食和生活方式因素是凯西（Casey）的健康问题的根源：“我在斯坦福医学院（Stanford Medical School）几乎什么都没学到有关成千上万的科学论文，这些论文阐明了美国健康为何暴跌的根本原因。”我没有得知，对于我们吃的超级加工食物的每份额外食用，早期死亡率增加了18％。现在，这占我们孩子正在吃的食物的67％。我在医学院学习了零营养课程。我没有得知82％的独立资金研究表明加工食品受到伤害，而93％的行业赞助研究没有任何危害。我没有得知有95％的美国最近为美国使用美国农业部食品指南的人与食品行业有重大的利益冲突。我没有得知每年都会在我们的食物上喷洒10亿磅的合成农药。99% of the farmland in the United States is sprayed with synthetic pesticides, many from China and Germany, and these invisible, tasteless chemicals are strongly linked to autism, ADHD, sex hormone disruption, thyroid disease, sperm dysfunction, Alzheimer's, dementia, birth defects, cancer, obesity, liver dysfunction, female infertility and more.我没有得知在过去100年中生产的八亿吨塑料……被分解成微塑料中，这些微塑料现在已经充满了我们的食物，水，我们现在甚至还在空中吸入它们，并且最近的研究……告诉我们，现在大约0.5％的大脑按重量按塑料塑料。i我没有得知有80,000多种毒素通过行业进入了我们的食物，水，空气和家庭，其中许多毒素在欧洲被禁止，并且众所周知，它们会改变我们的基因表达，改变我们的微生物组组成和肠道的衬里，并破坏我们的激素。我没有得知我们的食物，婴儿配方奶粉，个人护理产品，我们的土壤以及许多强制性药物（如疫苗）等重金属存在于我们的食物中，并且这些金属具有神经毒性和炎症性。我没有得知美国人平均每天走了3500步，尽管我们根据科学和顶级期刊知道，每天只行走7,000步，我们对阿尔茨海默氏症，痴呆症，2型糖尿病，癌症，癌症和肥胖的风险削减了40-60％。
凯文·西克（Kevin Sieck） -
Filippo Giorgi，Erika Coppola，Daniela Jacob，Teichmann，Sabina Abba Omar，Ashtasim，Nicholina Ban，Katharina Bunsed，Rost Blessed，Rost Das，St.John，Jason P. Evans。 Raffaele，Michelle Reboit，Rechid，Thomas Remedy，Thomas Remere，Sawadogo和Jose'Abraham。支持和分析。气象学会，第1 - 52，2021页。URL https://journals.ametsoc.org/gournals。 1/BAMS-21-0119.1.xml。URL https://journals.ametsoc.org/gournals。1/BAMS-21-0119.1.xml。1/BAMS-21-0119.1.xml。
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格雷戈里·W·凯罗
我是耶鲁大学化学系的博士生，也是美国国家科学基金会的研究员。我的研究涉及机器学习方法在药物发现中的开发和应用。我创建了 HAC-Net，这是目前最先进的预测蛋白质-配体结合亲和力的机器学习模型。我开源了所有代码，创建了一个 Python 包和笔记本以及相应的演示视频，并发表了一篇论文，以便更广泛的科学界可以轻松使用此工具。尽管该模型是最近才开发的，但据报道，它有助于识别一种用于治疗耐药性葡萄球菌感染的潜在抗毒力药物。不久之后，我创建了 ChemSpaceAL，这是第一种针对特定蛋白质靶标微调分子生成模型的主动学习方法，特别适用于创建蛋白质靶标特异性分子库以用于药物发现中的虚拟筛选。最近，我创建了 CardioGenAI，这是一个基于机器学习的框架，用于重新设计开发中和上市的药物，以降低心脏毒性，同时保留其药理活性。该框架结合了新颖的最先进的判别模型，用于预测 hERG、Na V 1.5 和 Ca V 1.2 通道活性，这些模型也可以独立作为早期虚拟筛选流程的有效组成部分。此外，我还开发了一种描述蛋白质内信息传递的方法，即静电耦合在基于二级结构元素的网络中传播，这种方法为了解 CRISPR-Cas9、咪唑甘油磷酸合酶和 D-多巴色素互变异构酶等多种重要生物系统的变构机制提供了宝贵的见解。此外，我还为基于量子计算的小分子研究方法的开发做出了贡献，并在一家世界知名的科学软件公司开发了用于 PROTAC 筛选的软件。我在顶级学术期刊上发表了多篇论文，在多个会议上展示了我的工作，创建了多个 Python 包，与世界各地的实验室建立了各种合作关系，并在耶鲁大学成立了生物物理学会分会。出于这些原因，我获得了多个极负盛名的奖项，并多次出现在耶鲁新闻中。教育