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奥运圣火在北京缓缓熄灭,开始了走向英伦的另一段精彩旅程。身为怀着满腔热血和浓浓爱国情的中华儿女,我们每个人都有义务成为一名传承中国传统文化、促进中英两国青年交流的使者。语言是我们深入了解一个国家、一个民族文化底蕴最基本的沟通工具。本期steven专访为我们带来英国文化领事对语言学习和交流的独到见解。

关键词：专访领事馆英国文化中国传统文化文化底蕴每个人中文视线中英两国交流

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感谢宁波——外籍教师steven的感恩日记

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浙江画报 2013年第8期 25-27页

作者： steven 龚维琳

我和我的太太Malou一起度过了18年的"中国时光",我们的两个孩子都出生在中国。在广东生活了多年之后,2010年2月10日,我们把家安在了宁波,我们无比兴奋地开始了我们的宁波生活。我们有了新的工作,新的公寓,开始探索一个新的城市,结交新... 详细信息

我和我的太太Malou一起度过了18年的"中国时光",我们的两个孩子都出生在中国。在广东生活了多年之后,2010年2月10日,我们把家安在了宁波,我们无比兴奋地开始了我们的宁波生活。我们有了新的工作,新的公寓,开始探索一个新的城市,结交新的朋友。大儿子本杰明。

关键词： steven 外籍教师可真外国语学校心脏病治疗本杰明唐氏综合征妇幼医院多元文化教育心

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中国需要PCMPCL!——本刊独家专访哈佛商学院高级副院长steven Wheelwright

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经理人 2006年第6期 58-59页

作者：高崴 steven Wheelwright 哈佛商学院

《经理人》杂志（以下简称《经理人》）：针对大中华区推出PCMPCL，引进先进的教学理念，促进中国管理教育的传统思维以及管理体制的转变，哈佛商学院所做的这一切努力的最主要战略考量是什么，有哪些深远意义？

关键词：哈佛商学院中国《经理人》杂志副院长高级大中华区教学理念管理体制传统思维管理教育

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Fundamentals of machine elements / Bernard J. Hamrock, Bo O. Jacobson, steven R. Schmid.

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1999年

作者： Bernard J. Hamrock Bo O. Jacobson steven R. Schmid.

来源：畅想之星图书光盘版（南... 评论

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霍夫曼:创新从未止步我更看好中国企业专访美国·硅谷创业教父——史蒂文·霍夫曼(steven ***)

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消费电子 2018年第6期 24-27页

作者：王福山孟彦余徐孟史蒂文·霍夫曼(steven S.Hoffman) 不详

“这是最好的时代,这是最坏的时代;这是智慧的时代,这是愚昧的时代;这是光明的时代,这是黑暗的时代。”英国作家狄更斯在《双城记》中的这段话,用来形容这个时代最合适不过。在这个时代,只要有想法就可以将其变为现实,同时它的竞争又异... 详细信息

“这是最好的时代,这是最坏的时代;这是智慧的时代,这是愚昧的时代;这是光明的时代,这是黑暗的时代。”英国作家狄更斯在《双城记》中的这段话,用来形容这个时代最合适不过。在这个时代,只要有想法就可以将其变为现实,同时它的竞争又异常残酷,产品快速更新迭代,创意和想法不断推陈出新,丛林法则中的弱肉强食,被折射得如此淋漓尽致。

关键词：霍夫曼中国企业创业硅谷美国福山记者创新

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Oligodendroglial heterogeneity in health,disease,and recovery:deeper insights into myelin dynamics

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Neural Regeneration Research 2025年第11期20卷 3179-3192页

作者： Pieter-Jan Serneels Julie D.De Schutter Lies De Groef Lieve Moons steven Bergmans KU Leuven Leuven Brain InstituteDepartment of BiologyAnimal Physiology and Neurobiology DivisionNeural Circuit Development&Regeneration Research GroupLeuvenBelgium KU Leuven Leuven Brain InstituteDepartment of BiologyAnimal Physiology and Neurobiology DivisionCellular Communication&Neurodegeneration Research GroupLeuvenBelgium

Decades of research asserted that the oligodendroglial lineage comprises two cell types:oligodendrocyte precursor cells and ***,recent studies employing single-cell RNA sequencing techniques have uncovered novel cell states,prompting a revision of the existing *** forward,the oligodendroglial lineage should be delineated into five distinct cell states:oligodendrocyte precursor cells,committed oligodendrocyte precursor cells,newly formed oligodendrocytes,myelin-forming oligodendrocytes,and mature *** new classification system enables a deeper understanding of the oligodendroglia in both physiological and pathological *** this uniform terminology will facilitate comparison and integration of data across ***,including the consolidation of findings from various demyelinating models,is essential to better understand the pathogenesis of demyelinating ***,comparing injury models across species with varying regenerative capacities can provide insights that may lead to new therapeutic strategies to overcome remyelination ***,by standardizing terminology and synthesizing data from diverse studies across different animal models,we can enhance our understanding of myelin pathology in central nervous system disorders such as multiple sclerosis,Alzheimer's disease,and amyotrophic lateral sclerosis,all of which involve oligodendroglial and myelin dysfunction.

关键词： animal models demyelination fish mammals multiple sclerosis myelin neurodegeneration oligodendrocytes oligodendroglial lineage remyelination

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Applying machine learning to study fluid mechanics

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Acta Mechanica Sinica 2021年第12期37卷 1718-1726页

作者： steven L.Brunton Department of Mechanical Engineering University of WashingtonSeattleWA 98195USA

This paper provides a short overview of how to use machine learning to build data-driven models in fluid *** process of machine learning is broken down into five stages:(1)formulating a problem to model,(2)collecting and curating training data to inform the model,(3)choosing an architecture with which to represent themodel,(4)designing a loss function to assess the performance of the model,and(5)selecting and implementing an optimization algorithm to train the *** each stage,we discuss how prior physical knowledge may be embedding into the process,with specific examples from the field of fluid mechanics.

关键词： Machine learning Fluid mechanics Physics-informed machine learning Neural networks Deep learning

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