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2024 APS/CNM用户会遇到时间表
Combined APS & CNM Plenary Session 8:30-8:35 Mingda Li, Vice-chair, APS Users' Executive Committee (Massachusetts Institute of Technology) Welcome and Launch of the 2024 APS/CNM Users Meeting 8:35-8:45 Paul K. Kearns, Laboratory Director (Argonne National Laboratory) Welcome from the Laboratory 8:45-8:50 Laurent Chapon, Associate Laboratory Director, Photon Sciences (Advanced Photon Source, Argonne National Laboratory) Introduction of DOE Speaker Linda Horton 8:50-9:15 Linda Horton (Basic Energy Sciences, Department of Energy) The DOE Perspective 9:15-9:20 Ilke Arslan, Division Director (Center for Nanoscale Materials and the Nanoscience and Technology Division, Argonne National Laboratory) Introduction of Keynote Speaker Jessica Wade 9:20-10:10 Keynote Address: Jessica Wade (Imperial College London) Chiral Materials and Changing Research Culture 10:10-10:35 Break (Atrium) 10:35-10:55 Laurent Chapon, Associate Laboratory Director, Photon Sciences (Advanced Photon Source, Argonne National Laboratory) APS Update 10:55-11:15 Ilke Arslan, Division Director (Center for Nanoscale Materials and the Nanoscience Argonne National Laboratory和技术部）CNM更新11：30-1：30在Argonne Guest House（可用班车）
在虚拟十字路口遇到自动车辆时，解释行人的头部运动
将来，自动车辆（AV）可能能够使用行人的头部运动模式来了解他们的交叉意图。AV预测行人交叉意图的这种能力将改善混合交通情况下的道路安全性，并可能增强交通流量，从而使车辆能够在产量之前逐渐降低速度，从而消除了完全且不稳定的停止。迄今为止，研究行人头部运动进行的大多数工作都是基于观察研究。为了进一步了解这一领域的理解，这项研究检查了在VR环境中开发的各种道路越过场景中与AVS互动时的行人头部运动。38名参与者参加了这项基于洞穴的行人模拟器研究。使用立体运动跟踪眼镜记录了头部运动，因为行人越过道路，以响应从右侧（英国道路）接近的AV。在一半的试验中包括了斑马穿越，以了解其如何影响交叉行为。还研究了AV的不同接近速度的影响，以及外部人机界面（EHMI）的存在对头部运动和交叉行为的影响。结果表明，在交叉开始前1 s左右，绝对的头转弯率（PE Destrians的头部转弯角变化）显着增加，在交叉开始时达到了峰值，在交叉决定之前，行人在交叉决定之前进行了“最后一秒钟的检查”。对于不可用的场景，还可以看到更高的转向率。在穿越末端（越过启动后约1.5 s）可以看到右侧的绝对转向率的另一种增加，以检查接近车辆的接近度。最后，在斑马横交的存在下，在包括EHMI的屈服条件下看到了最少的头转弯。这些结果表明，基于基础设施和车辆的线索在协助行人交叉决策方面的价值，并提供了有关AVS如何使用转弯行为来更好地预测行人在城市环境中的交叉意图的见解。
遇到气候变化的人 - 人类中的健康 -
倡议，包括在联合国气候变化会议期间启动的卫生计划，强调需要低排放和适应临床的医疗保健部门。提出了这项系统的审查，以绘制有关北欧国家的气候变化和健康的现有文献，旨在向利益相关者通报并发展有关气候变化对健康对健康影响的影响。该研究的目标和目标涉及确定现有文档，绘制有关直接和间接后果的文献，并评估该地区预期未来后果的证据。系统审查对于进行风险进行，脆弱性分析和塑造气候韧性策略以解决潜在的健康状况至关重要。计划的互动研究图将对有关气候变化如何影响指定地区人类健康的研究提供全面的概述。完整的报告将有助于对气候变化与公共卫生交集的知识越来越多。
最近遇到了不受控制的新型苯二氮卓类和相关化合物（2024 Update）
2.1。由于在英国将来检测到的苯二氮卓类药物和相关化合物大量，因此ACMD以前已经考虑过基于其化学结构的通用控制的可能性，类似于德国使用的方法[Buzer.de，2023年]。但是，这并不是可行的，因为在英国法律中，必须使用文本来描述所控制的复杂通用结构。这与德国立法形成鲜明对比，德国立法可以绘制化学结构。因此，根据MDA 1971控制的所有苯二氮卓类药物和相关化合物均按名称列出（附件A）。2.2。在英国，除2个苯二氮卓类药物以外，所有药物都放置在MDA类C类中，并在MDR的附表4第1部分中列出。最近添加的示例是Remimazolam（Byfavo®）。这两个例外是咪达唑仑和替曼西epam，它们由于其效力，滥用潜力和转移风险而被放置在MDR的附表3中。
卓越遇到同情心的地方
>大曼彻斯特人的整体健康状况比该国其他地区>健康和最糟糕的人之间的差距也比英格兰其他地区更广泛，并且近年来一直在恶化。暴露于健康和更广泛的社会的不平等现象>人们预计将寿命更长，健康状况不佳，患有多种疾病，对我们服务的需求增加了，预计居住在大曼彻斯特的服务的需求将在下一个十年中显着增加。更广泛的公共服务，例如通用实践（GPS）和社会护理，也处于压力下>我们在大流行期间必须暂停许多服务，以便我们可以对待Covid的人。尽管过去几年中有很多艰苦的工作，但我们的等待名单上仍然有更多的人，而等待时间的时间比我们想要的>等公共服务（例如社会护理）正在经历增加的需求和资金压力。这预计将在未来几年继续进行。
基因型依赖性菌群和叶片代谢在遇到干旱胁迫的橄榄幼苗中的反应
摘要：在压力或最佳条件下，植物培养了一个特定的共生微生物行会，以增强包括代谢调节在内的关键功能。尽管植物基因型在微生物选择中的作用有充分的文献证明，但该基因型特异性微生物组装在维持宿主稳态方面的潜力仍未得到充分研究。在这项研究中，我们旨在评估与植物增长促进根瘤菌（PGPR）的橄榄基因型对微生物接种对微生物接种的特异性（PGPR），以查看先前与本地或质量微生物的抗压植物是否会在叶子中表现出任何变化。在受控和压力条件下测试了两个突尼斯精英品种，Chetoui（干旱敏感）和Chemleli（耐旱）。叶片样品，以鉴定未靶向的代谢产物。根和土壤样品用于提取使用16S rRNA扩增子测序的细菌群落分析的微生物基因组DNA。分别将分数分析，聚类分析，热图，Venn图和Krona图表应用于代谢和微生物数据。结果表明，在应力和接种条件下，Chetoui品种的叶子代谢组的动态变化。在最佳状态下，PGPR财团引起了敏感变化的代谢模式的明显变化，与在耐旱的品种中观察到的植物化学相一致。这些变化涉及脂肪酸，生育酚，苯酚，甲氧基诺酚，硬霉素，三萜和糖。另一方面，表现出可比代谢谱的化学品种似乎不受应力和接种的影响，可能是由于其耐受能力。微生物在治疗中的分布明显不均匀。测试的幼苗遵循各种特定于选择有益的土壤细菌以减轻压力的策略。仅在两个品种的最佳条件下才检测到一种高度丰富的湿型接种物，这使得植物基因型的水分历史成为塑造微生物群落的选择性驱动器，从而预测大型生态系统中微生物活性的有用工具。
强大的领导力遇到了一颗善良的心。
“董事会很高兴地宣布，我们的首席财务官Mike Quamma已被选为Sesloc Credit Union的新首席执行官。Mike自2020年2月以来一直在Sesloc工作，并在大流行及其后果充满挑战的时期内有助于确保我们信用合作社的财务稳定性和韧性。Mike带来了他的新职位，将近30年的信用合作社经验，包括西雅图信用合作社和波音员工信用合作社（BECU）的高级职位。Mike也是制定和实施我们的长期增长计划和战略计划的有远见的领导者，重点是增强我们的成员的产品，服务和数字能力。” Sesloc董事会主席Tom Lebens说。
PQC遇到ML或AI：探索机器学习和Quantum加密后的协同作用
Achine Learning（ML），一个人工智能（AI）的子集（AI），在没有明确编程的情况下执行任务并从数据集中学习。鉴于大量可用的数据，ML算法耗时的任务，允许机器学习，理解和响应。这导致了ML的范围进入众多现实世界应用，跨越自然语言处理（例如ChatGpt），医疗保健系统，金融服务，推荐系统等。值得注意的是，Compainies还可以利用ML将任务的成本效益外包给基于云的基础架构，从而产生称为ML-AS-AS-A-Service（MLAAS）的范式。ml解决了将问题广泛分为四个类别的问题：分类（例如，电子邮件垃圾邮件检测），集群（例如电子商务），预测/回归（例如股票市场预测）和决策（例如，自动驾驶汽车）。学习发生在集中式，分布式或协作的举止中，联合学习（FL）属于分布式学习[1]。
验证田园基因缩写测定法以检测融合并遇到非小细胞肺癌中的外显子孔
idylla™平台在欧洲符合2017/746年欧盟IVD规定的CE标记，该法规在美国出售，并在许多其他国家进行了注册。idylla™基因输入测定法仅用于研究用途（RUO），而不是用于诊断程序。该产品包含superscript™III逆转录酶，并根据由Life Technologies Corporation拥有或许可的专利或专利申请提供了许可，该公司的许可仅限于人类诊断领域和研究领域，并专门排除在法医学（包括人类认同测试）中的应用。SuperScript™III商标归Life Technologies Corporation拥有。专利美国7,700,339，8,168,383，8,481,279，8,486,645，8,232,060，8,288,102，8,3777,642，9,988,688，9,523,688，9,523,130,130,9,66,130,9,96,85555 9,364,477、9,539,254、10,551,383，并在US申请及其所有各自的外国等价物中获得了Cell Signaling Technology，Inc.。该外部出版物中提供的数据和结论是由第三方在外部得出的，在开发idylla™GeneFusion测定法中尚未得到验证，也没有由Biocartis NV的当前标记中包含。Biocartis NV产品设计为使用特定于产品的使用（IFU）中所述。idylla™可在欧洲，美国和许多其他国家 /地区出售。请与Biocartis代表一起检查可用性。Biocartis和Idylla™是欧洲，美国和许多其他国家的注册商标。Biocartis拥有的Biocartis和Idylla™商标和徽标是使用的。保留所有权利©2024年1月，Biocartis NV。