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World File Search System霍夫曼
德国研究、创新和技术绩效报告
阿部洋子（Yoko Abe）教授A.S. 博士鲍里斯·奥古斯基博士斯蒂芬妮·鲍尔博士Ingo Baumann、Marc Becker、教授A.S. 博士霍尔格·博宁 (Holger Bonin)、阿方斯·博托夫 (Alphonse Botthof) 博士Tanja Bratan，博士h. c. Edelgard Bulmahn，教授Theresa Cho 博士D.，教授Moon Choi 博士D.，博士安娜·克里斯特曼博士Jano Costard、Susanne Dehmel、Peter Dortans、Judith Ebel、John Elling、Gerhard Fasol 博士。 D.，教授A.S. 博士安妮特·弗兰克，教授A.S. 博士Volker Gass、Ronald Grasmann、Christoph Gross、Minoru Hanakat、Magnus Harviden、Prof. A.S. 博士Justus Haucap 博士克里斯蒂安·海德克 (Christian Heideck)、萨沙·赫尔曼 (Sascha Hermann)；亚历山大·赫希菲尔德（Alexander Hirschfeld）教授A.S. 博士凯瑟琳娜·霍茨勒 (Katharina Hölzle) 博士托拜厄斯·霍夫曼博士Stefan Rolf Huebner，教授A.S. 博士Christian Hummert，教授饭岛克也博士D.，教授井地智宏博士D.，教授梶川雄也博士D.，博士Matthias Kautt、Jonas Kellner 博士金东益教授Hannah Kim 博士D.，教授So Young Kim 博士D.，杰西卡·金； Osamu Kobayashi 博士、Martin Kölling、Azusa Kondo 博士John König、Harald Conrad、Max Kroymann、Eddy Kwon 博士D.，博士Taek-ryoun Kwon 博士D.，Jae Hong Lee，博士D.，Joohyung Lee，博士D.，博士Sunghee Lee、Yonsoo Lee、Youngmin Lee 博士D.，博士Jochen Legewie 博士、Eckart Lilienthal、Andreas Lindenthal 博士Johannes Ludewig 博士，Valeska Maul；洛塔尔·门尼肯博士乔治·梅茨格博士Susanne Meyer，教授A.S. 博士Paul P. Momtaz，教授A.S. 博士克劳迪娅·穆勒 (Claudia Muller) 教授A.S. 博士长野宏司教授长冈贞夫博士D.，教授Alice Oh，博士Kazuaki Osumi 博士，PD Anne Otto，Byeongwon Park，博士D.，博士Byeungkwan Park 教授、Jung Ho Park 教授Sangook Park 博士D. 太阳
分布晶格的拓扑二元性：理论和应用
这是关于剑桥大学出版社最近发表的有限分布晶格的拓扑二元性理论的一本关于[1]的话题[1]，作者将共同介绍。谈话的目的是概述这本书在教学和研究中的内容和潜在用途，并以我们可以在网络上投入的潜在有用的其他资源来向受众介绍。在本摘要的其余部分中，我们从书的序言中汲取了详细的概述，以便在会议介绍中介绍其内容。这本书是一门关于石头普里斯利二元理论的课程，其应用于逻辑和计算机科学的基础。我们的目标受众包括研究生和数学和计算机科学研究人员。本书的主要目的是为读者提供阅读和理解二元性研究及其应用所需的理论背景。我们的目的是说是教学的，而不是详尽的，而我们确实在了解该领域的内容时确实提供了技术细节。本书的一个独特特征是，除了为分布晶格开发一般双重性理论外，我们还展示了它如何应用于计算机科学基础中的许多领域，即模态和直觉逻辑，域理论和自动机理论。在这些领域的二元理论的使用使他们的基本数学理论有多少共同点。在本书的第一章中，我们将类别理论的使用降至最低。它还促使我们通过各种增强功能来升级对二元理论的处理，这些增强功能现在通常用于该领域的最新研究中。大多数这些增强功能都在分布晶格上使用运算符：仅保留一部分晶格结构的晶格之间的地图。，我们通过操作员对格子理论进行了教科书的讲述，并为他们提供了二元性，就像20世纪下半叶开发的那样。我们对该理论的解释还可以通过现在的经典应用来对待其几个，例如免费的分布晶格，商和子空间，含义类型的操作员，Heyting代数和布尔信封。然后，我们将结果设置为类别理论的更抽象和一般框架。这一发展还使我们能够展示普里斯特利的二元性在更一般的拓扑与秩序相互作用的框架中如何适合，而纳克宾（Nachbin）不久前就已经开发了。我们展示了由Stone，Priestley和其他人引入的各种具有和没有顺序的拓扑空间如何相互关联，以及它们与分布式晶格及其无限型框架的双重性。本书以二元理论对理论计算机科学的两种现代应用的扩展说明，即域理论和自动机理论结束。我们开发的领域理论是围绕三个单独的结果组织的：霍夫曼法律二元性；那些DCPO和域的表征分别属于石头双重性。以及艾布拉姆斯基（Abramsky）著名的1991年域理论，逻辑形式论文。我们在书中开发的二元性理论方法是由于Grigorieff和Pin的第一作者而在工作中起源于工作。它是围绕许多相关结果组织的，即：
图像处理：是什么、如何处理以及未来
退化现象。使用去噪技术去除图像中的噪声和使用去模糊技术去除图像中的模糊都属于图像恢复。 • 彩色图像处理：这基本上有两种类型——全彩色和伪彩色处理。在前一种情况下，图像是通过全彩色传感器（如彩色扫描仪）捕获的。全彩色处理进一步分为两类：在第一类中，每个组件被单独处理，然后形成复合处理后的彩色图像；在第二类中，我们直接操作彩色像素。伪彩色或假彩色处理涉及根据规定的标准将颜色分配给特定的灰度值或值范围。强度切片和颜色编码是伪彩色处理的技术。颜色用于图像处理是因为人类能够区分不同色调和强度与不同灰度。此外，图像中的颜色使得从场景中提取和识别物体变得容易。 • 图像压缩：这意味着通过消除重复数据来减少表达数字图像所需的信息量。压缩是为了减少图像的存储要求或减少传输期间的带宽要求。压缩是在存储或传输图像之前完成的。压缩有两种类型——有损和无损。在无损压缩中，图像的压缩方式不会丢失任何信息。但是在有损压缩中，为了实现高水平的压缩，可以接受一定量的信息丢失。前者适用于图像存档，例如存储医疗或法律记录，而后者适用于视频会议、传真传输和广播电视。无损压缩技术包括可变长度编码、算术编码、霍夫曼编码、位平面编码、LZW 编码、游程编码和无损预测编码。有损压缩技术包括有损预测编码、小波编码和变换编码。• 形态图像处理：它是一种绘制图像中可用于表示和描述图像形态、大小和形状的部分的技术。常见的形态学算子有膨胀、腐蚀、闭运算和开运算。形态学图像处理的主要应用包括边界提取、区域填充、凸包、骨架、细化、连通分量提取、加厚和剪枝。• 图像分割：这是使用自动和半自动方法从图像中提取所需区域的过程。分割方法大致分为边缘检测方法、基于区域的方法（包括阈值和区域增长方法）、分类方法（包括 K 近邻、最大似然法）、聚类方法（K 均值、模糊 C 均值、期望最大化方法）和分水岭分割 [3]。• 表示和描述：分割过程的结果是像素形式的原始数据，需要进一步压缩才能表示和描述，以便进行额外的计算机处理。区域可以用其外部特征（如边界）来表示
当DNA触发警报
背景信息 - 背景信息 - 背景信息背景信息有关Paul Ehrlich和Ludwig Darmstaedter奖2025年授予的授予Andrea Ablasser教授，Glen Barber博士和Zhijian J. Chen教授的DNA时，DNA触发的牢房将使我们的身体的细胞暴露给许多不同的植物植物，包括病毒感染和癌症，癌症的牢房都暴露于我们的身体上，并将其触发。所有这些威胁的共同点是，它们会导致DNA双链（DsDNA）出现在细胞的血浆中 - 它们不属于它们，并且它们作为外国遗传信息的存在标志着最大的危险。即使我们自己的dsDNA也不应在细胞核和线粒体之外存在。我们先天的免疫系统如何承认和抵御错误位置的DNA危险，这是长期以来一直是一个谜。这三名获奖者在2008年至2013年之间解决了这一问题，此后越来越全面地澄清了它。他们发现了一种从酶传感器开始的信号通路，该传感器一旦在细胞质中检测到它，该传感器就会抓住DSDNA。酶传感器在过程中改变了其形状，从而使其能够催化分子信使的形成。此使者又触发了一个细胞内受体，该受体通过将自己的通信发送给细胞核中的某些基因，要求它们立即产生干扰素，从而接收和翻译使者的调度。这些干扰素扩散到周围的组织并寻求帮助。确实为医学提供了双重机会，可以在此信号通路中进行治疗。这种所谓的CGAS刺道途径的区别是它的普遍性：其传感器没有区分外源性DSDNA和内源性DSDNA。这违反了我们的免疫系统必须明确区分“外国”和“自我”的规则，这种违规行为更具风险，因为它具有无意的自我毁灭的可能性。我们每天都会受到数千种细菌和病毒的攻击。在大多数情况下，我们的身体成功地抵御了这些攻击。这要归功于其先天的免疫系统，它使入侵者保持远处，直到其信号激活了人体获得的免疫系统，后者的抗体和T细胞消除了攻击者，这可能需要几天的时间。没有天生的免疫力，如今我们几乎无法生存。尽管如此，对这种免疫力的研究长期以来一直带来了阴暗的存在。虽然在20世纪，详细阐明了获得的免疫力的基本特征，但长期以来一直尚不清楚先天免疫系统如何感知微生物攻击。这仅在1990年代中期发生了变化，这些发现是由朱尔斯·霍夫曼（Jules Hoffmann）独立进行的，这些发现没有获得免疫系统，而布鲁斯·贝特勒（Bruce Beutler）则在
春季 - 圣安娜学院
学术计算中心 .....................Michael T. Nguyen ..................SAC，Cesar Chavez 大厦，A-106 .......。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。.........714‑564‑6731 获得性脑损伤计划 ............。。。。蕾妮·米勒。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。SAC，天文馆，M-105 。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。714-564-6280 ACT 中心。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。露丝·科西奥·穆尼兹。。。。。。。。。。。。。。。。。。RSCCD, 2323 N. 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以人为本的可解释人工智能过程模型
引言人工智能 (AI) 的发展已展现出令人瞩目的性能，特别是在图像处理或游戏等明确定义的领域。然而，所部署的技术对于人类用户来说可能是不透明的，这引发了一个问题：人工智能系统如何提供解释 (Neerincx 等人，2018 年；Rosenfeld 和 Richardson，2019 年)，并且监管框架对可解释人工智能 (XAI) 的需求日益增长。话虽如此，2017 年，谷歌的研究主管 Peter Norvig 指出，在人类可能不擅长提供“解释”的情况下期望计算机提供“解释”是具有讽刺意味的。可解释人工智能 (XAI) 的大部分工作都严重依赖于以计算机为中心的视角 (Springer，2019 年)。例如，Holzinger 等人 (2020) 假设人类和人工智能系统可以平等地访问“基本事实”。由此可见，可解释性“……突出了机器表示中与决策相关的部分……，即有助于模型在训练中的准确性或特定预测的部分。”与许多 XAI 文献一样，这并没有为人类提供任何角色，只能作为被动接受者。这意味着人工智能系统能够反省自己的过程来生成解释。然后将得到的解释呈现给用户，并描述人工智能系统的流程或它使用过的特征（“决策相关部分”）。这样，解释就只是一个建议（来自人工智能系统）加上与此相关的特征。正如 Miller (2017) 所指出的那样，这种态度的一个问题在于，它是基于设计师对什么是“好的”解释的直觉，而不是基于对人类如何响应和利用解释的合理理解。这并不能说明为什么选择某些特征，也不能说明为什么建议适合用户的关注点。它也没有将解释置于更广泛的组织中；分析师的解释可能与数据收集管理人员或接受分析师简报的经理的解释不同。对于 Holzinger 等人 (2020) 来说，情况的各个方面（定义为基本事实）被组合成一个陈述；也就是说，解释只是这个陈述的一种表达。这意味着从特征到解释存在线性插值。这类似于 Hempel 和 Oppenheim (1948) 的“覆盖定律模型”，该模型关注的是历史学家如何根据先前的原因来解释事件。然而，“基本事实”（由 Holzinger 的过程模型和覆盖定律模型假设）很少得到完全定义（导致在选择相关特征时产生歧义）。这意味着，仅仅陈述情况方面而不说明为什么选择这些方面（而不是其他方面）可能不会产生有用或可用的解释。霍夫曼等人（2018）对与解释相关的文献进行了全面的回顾。从这篇评论来看，解释涉及人类的理解（将人工智能系统的输出置于特定情境中），我们同意，考虑这一点的适当框架是数据框架的理解模型（Klein 等人，2007）。此外，理解（及其与解释的关系）依赖于认识到过程（提供和接收解释）必须是相互的、迭代的和协商的。这个过程依赖于“解释者”和“被解释者”达成一致。换句话说，解释涉及“共同点”（Clark，1991），其中理解上有足够的一致性以使对话继续进行。对话的性质将取决于提供解释的情况和被解释者的目标。例如，被解释者可能是“受训者”，他试图理解解释以学习决策标准，也可能是“分析师”，使用人工智能系统的建议作为政策。
重新利用全身麻醉的脑电图监测来建立大脑老化的生物标志物：一项探索性研究
重新利用全身麻醉的脑电图监测来建立大脑老化的生物标志物：一项探索性研究 David Sabbagh* a,b 、Jérôme Cartailler a,c 、Cyril Touchard c 、Jona Joachim c 、Alexandre Mebazaa a,c 、Fabrice Vallée a,b,c 、Étienne Gayat a,c 、Alexandre Gramfort b 、Denis A. Engemann* b,d,ea 巴黎大学，INSERM，U942 MASCOT，F-75006，法国巴黎 b 巴黎萨克雷大学，因里亚，CEA，帕莱索，法国 c 麻醉和重症监护医学系，AP-HP，Hôpital Lariboisière，F-75010，法国巴黎 d 马克斯·普朗克人类认知和脑科学研究所，系神经病学， D-04103，德国莱比锡和罗氏制药研究与早期开发、神经科学和罕见疾病、罗氏巴塞尔创新中心、F.霍夫曼 - 罗氏有限公司，瑞士巴塞尔 通讯：* david.sabbagh@inria.fr，denis.engemann@roche.com 背景：EEG 是监测麻醉深度的常用工具，但很少在生物医学研究中重新使用。本研究旨在探索在麻醉期间重新利用 EEG 来了解在失去意识的情况下大脑衰老的生物标志物。 方法：我们以大脑年龄估计为例。使用机器学习，我们重新分析了 323 名接受丙泊酚和七氟醚治疗的患者的 4 电极 EEG。我们应用最近发表的参考方法，将稳定麻醉的空间光谱特征纳入基于 EEG 的年龄预测中。当 95% 的总功率低于 8Hz 至 13Hz 之间的频率时，认为麻醉稳定。结果：我们考虑使用丙泊酚麻醉的中度风险患者（ASA <= 2）来探索预测性 EEG 特征。平均 alpha 波段功率（8-13Hz）可以提供年龄信息。然而，通过分析所有电极的整个功率谱（MAE = 8.2y，R2 = 0.65），可以实现最先进的预测性能。临床探索表明，大脑年龄与术中爆发抑制系统相关——通常与与年龄相关的术后认知问题有关。令人惊讶的是，高危患者（ASA = 3）的大脑年龄与爆发抑制呈负相关，这表明存在未知的混杂效应。二次分析显示，大脑年龄 EEG 特征是丙泊酚麻醉所特有的，这反映在七氟醚下的预测性能有限和跨药物泛化能力差。结论：全身麻醉中的脑电图可能实现最先进的脑年龄预测。然而，麻醉药物之间的差异会影响麻醉中脑电图再利用的有效性。为了释放脑电图监测在缺乏意识的情况下用于临床和健康研究的潜在潜力，收集具有精确记录的药物剂量的更大数据集将是关键的促成因素。关键词：全身麻醉、脑电图 (EEG)、脑老化、机器学习、爆发抑制、丙泊酚、七氟醚
问题的严谨性和心脏：通过基于社区的参与研究来改变健康
[播音员]该计划由疾病控制与预防中心提出。[简介]卡住了吗？希望您知道更多吗？好吧，听着。信息格局正在迅速发生变化，今天的沟通者希望以他们的触手可及的最新见解。听！是CDC通信办公室带给您的播客系列。在本系列中，我们重点介绍了思想领袖，创新者，从业者等的热门话题。因此，在我们共享信息时倾听并倾斜，以帮助您发展知识库并改善实践。，不要忘记告诉您的同事。[Betsy Mitchell]嗨，我是Betsy Mitchell博士。欢迎来到这一集的聆听！社区参与是公共卫生实践的核心，对于实现健康目标尤为重要。对健康干预的设计和实施的参与性和包容性方法有很多事情。他们促进了信任并增加社区之间的参与度，它们可以建立关系可持续性，重要的是，当社区声音有助于塑造优先事项时，它可以使健康与人们更加相关。让社区成员坐在桌子上很重要，但是今天我们要谈论要使社区成为桌子的头。在这里与我讨论社区的领导和研究是塔比亚·阿金托比（Tabia Akintobi）博士，他是莫尔豪斯医学院社区健康与预防医学系主任，社区参与副院长。欢迎大家。她是全球寻求社会行为科学家和公共卫生从业人员，是领先的社区驱动的转化研究和计划，有助于消除健康差异，并推动社区和人口健康。她被广泛出版，是文本的共同作者，包括莫尔豪斯（Morehouse）模型：医学院如何彻底改变社区参与和卫生平等以及全球认可的社区参与原则的第2和第3版。我们也与Hoffman＆Associates的执行合伙人Lashawn Hoffman一起加入，该合伙人是一家咨询公司，专注于智能社区发展，战略社区规划，社区建设，公民参与和非营利组织管理。霍夫曼先生是一位公共卫生领袖，主张安全，健康且经济上可行的社区，2010年，他当选为莫尔豪斯（Morehouse）预防研究中心社区联盟委员会主席。最后，欢迎莫尔豪斯医学院的社区健康与预防医学，精神病学和行为科学系教授Rhonda Holliday博士。霍利迪博士在南非和斯威士兰进行了研究，并专注于预防艾滋病毒和药物使用，少数民族健康和社区的参与性研究。她曾担任Morehouse医学院预防研究中心，核心研究项目已有十多年的主要研究员，并且是转化研究和健康差异中心的社区参与核心主任。感谢您今天加入我。最重要的是，我认为Akintobi博士，如果您愿意分享有关Morehouse医学院预防研究中心的工作：您专注于什么？ [Tabia Henry Akintobi]非常感谢您拥有我们。 因此，莫尔豪斯（Morehouse）医学院预防研究中心在佐治亚州进行了跨学科驱动的预防研究。 我们还可以培训少数民族社区的研究人员和公共卫生从业人员。Akintobi博士，如果您愿意分享有关Morehouse医学院预防研究中心的工作：您专注于什么？[Tabia Henry Akintobi]非常感谢您拥有我们。因此，莫尔豪斯（Morehouse）医学院预防研究中心在佐治亚州进行了跨学科驱动的预防研究。我们还可以培训少数民族社区的研究人员和公共卫生从业人员。
FY26（2024 年 12 月）CDR 指挥委员会
ALLISON ASHLEY E CONNERS 马修 ROBERT GUAGLIARDO IAN M ANTONIO FRANCISCHE N COSTELLO ANNA ELIZABETH HADDAD 约翰 HUSSAM ASABAN CHRISTIAN R CRAWFORD 迈克尔 ANTHO HAMMOND 阿比盖尔 RORAP BALISTRERI 迈克尔 ANDRW N CUMPSTON KAINOA HANACECK 约瑟夫 EMIL BANKS LATOYA L DANAI 克里斯蒂娜 ANN HEILMAN 玛德琳 PAULI BANKUS 亚伦 BRADLEY DANIELS 布列塔尼 J HEIN 马修 BRAINARD BARNER SEAN J DANLEY BRIAN J HILL 乔纳森 迈克尔 巴里 米切尔 ALAN DARLING 杰伊 查尔斯 HIRNER 乔治 LLOYD JR BELLOMY 克里斯托弗 李威廉·P·霍夫曼 凯文·M·本森 希瑟·乔·戴汉 约瑟夫 蒂莫西·霍斯特 约翰·M·布莱克蒙 马特·艾伦·登赫德 马修·C·豪威尔 伊丽莎白·德博尔·布洛克顿 布赖恩·M·迪松 克里斯托弗·D·哈伯德 查尔斯顿·C·博尔顿 凯尔·W·德莱顿 扎卡里 约翰·休斯 梅根·艾丽丝·博尼韦尔 克里斯托弗·凯恩·艾希 多尔夫·E·JR·英格索尔 本杰明·何塞·博纳齐安 查尔斯·黑格·艾瑟 伊丽莎白·A·贾米森 梅根·伊丽莎白·鲍尔斯 唐纳德·纳撒尼尔三世 埃尔泽夫塔维 安娜·杰汉·贾诺维奇 考特尼·尼科·布兰特纳 马丁·E·费根 伊恩·C·约翰逊 安德鲁·斯塔夫布雷 伊莎贝尔 拉莫娜·费尔 约翰纳森·罗伯特·琼斯 杰里米·达拉斯·布罗特曼 亚伦·R·福尔 卡森 詹姆斯·琼斯 尚特·安吉丽卡·布朗 迈克尔·D·弗拉纳根 约书亚·亚历山大·卡明斯基 克里斯托弗·L 布鲁斯·特蕾西 林恩·弗莱克 迈克尔·帕特里克·肯尼迪 迪伦·F 巴克 托马斯·盖奈特 弗莱明 奥斯汀·加利亚·肯特 布莱恩·M·布什 雅各布 蒂莫西·富勒 杰里特·拉塞尔·金 帕特里克 尤金·伯德 尼古拉斯·维克斯·加巴茨 本杰明·D·克莱因 亚历山大·W 凯西·马修 约瑟夫·乔治 凯特琳·玛丽·科兹洛夫斯基 本杰明·W·塞巴洛斯 罗纳德·E·吉尔德迈耶·斯科特詹姆斯·拉斯基 迈克尔·瑞恩·张 史蒂芬·宇进·格里森 詹妮弗·艾琳·拉佐特 雷蒙德·T 查尔顿 特拉维斯·马修 金约翰·罗伯特·金腿 玛丽莎·凯·奇尔曼 斯科特·大卫·冈萨雷斯 莫伊塞斯·维拉巴·利法 杰德·塞鲁·克拉维兰 马蒂·艾格尼丝·格拉纳塔马里奥·安东尼·洛佩兹 大卫·亚伦·克莱门特 杰森·弗雷德里克·格雷戈里 哈里·埃尔默三世 卢多维奇 文森特·多明·克伦登宁 詹姆斯·D·格林 安德鲁·杜兰特·林奇 安德里亚·米歇尔·柯林斯 杰弗里·戴尔二世 格林姆斯·马克斯 布莱恩·麦考利 惠特尼 T
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