使学生了解新兴的趋势和创新:向学生介绍生物技术的最先进进步,例如单克隆抗体的药物发现,合成生物学和人工智能,从而促进了其在解决全球挑战中的作用。促进批判性思维和分析:鼓励学生批判性评估生物技术研究,评估其对社会的影响并了解其道德,经济和环境的影响。将理论与实践联系起来:通过案例研究和专家主导的讨论,突出了生物技术的现实应用,从对抗抗菌耐药性到提高农作物的可持续性。促进了协作和跨学科的见解:为学生创造机会,使学生与不同的观点互动,弥合微生物学,肿瘤学,工程和合成生物学等领域之间的差距。为学生做好生物技术职业的准备:为学生提供导航和为快速发展的生物技术领域的知识和工具,无论是在学术界,工业或政策制定中。课程学习成果:•学习最先进的生物技术工具和应用。•了解生物技术如何应对健康,农业和环境挑战。•探索诸如AI,单克隆抗体和合成生物学等创新。•分析生物学过程,例如噬菌体疗法和微生物组相互作用。•对生物技术在社会中的作用进行批判性思考。课程时间表:黄色突出显示的讲座是非同步记录的讲座(需要NetID登录)。周1月27日,2025年1月27日,约克·尤克(Jae-hyuk Yu)教授,西澳大学麦迪逊分校细菌学,“课程介绍,组织,生物技术概述”,第2周2月2日,2025年,Zhiqiang An教授,Univ。麦戈文医学院的德克萨斯州健康学校“目前的单克隆抗体药物发现的景观”,第3周,第10周,第1025卷,第2025卷,萨宾·佩莱特教授,细菌学,乌维 - 麦迪逊山脉,“肉毒杆菌和肉毒杆菌神经毒素。药房“用于生物医学应用的工程细胞”。,2025年2月24日,第5周,布兰代斯大学的亚历山大·比森教授。“一千个剪裁的生活:削减和挤压古细菌作为机械感应的模型”
本综合课程将全面阐述衰老的主要原因和衰老研究的历史。衰老理论将应用于大脑和认知衰退,涵盖从生物化学到衰老生理学的生物标志物,以及导致海马依赖性记忆和前额叶皮质依赖性执行功能的结构变化。将以最近研究细胞和分子机制的动物和人类研究为例。此外,还将讨论由于弹性、补偿、认知储备和衰老在疾病中的作用而导致的衰老速度差异。将探讨与年龄相关的炎症标志物、氧化还原调节和衰老的表观遗传学。将解释与年龄相关的突触可塑性变化,包括长期增强 (LTP) 和长期抑郁 (LTD),及其对认知功能的影响。最后,将讨论线粒体功能障碍和治疗意义,包括膳食补充剂和运动以及相关主题。
模块-5应用程序:大规模深度学习,计算机视觉,语音识别,自然语言处理,其他应用程序。RBT级别:L3,L4评估细节(CIE和SEE)连续内部评估(CIE)的权重为50%,对于学期结束考试(请参阅)为50%。CIE的最小传递标记是最大标记的50%。SEE中的最小传递标记是SEE的最大值的40%。如果学生在CIE的总和(持续的内部评估)中获得不少于50%(100分中的50分),则认为学生满足了学术要求,并获得了分配给每个学科/课程的学分,并参见(学期结束考试)。连续内部评估:1。两个单位测试25分2。25分的两个分配或一个50分的技能开发活动中的两个分配,以达到两个测试的总和,两项分配 /技能开发活动的总和将缩减为50分,CIE方法 /问题文件旨在根据定义的结果来达到不同级别的BLOOM分类法的水平。学期考试:1。请参阅试卷将设置为100分,而评分的分数将比例减少到50。2。试卷将有十个完整的问题,上面有相等的分数。3。每个完整的问题都是20分。每个模块将有两个完整的问题(最多有四个子问题)。
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本课程的总体目标是将量子力学知识从早期课程 FYSB22 扩展到球对称系统。这种新的理解应用于原子和分子物理学,学生有机会学习这些系统结构的基础。了解光谱方法及其在实验研究中的应用是本课程的核心。本课程还提供了通过分析和数值方法练习解决问题以及撰写科学报告的机会。本课程基于以下课程大纲中描述的知识:FYSA12、FYSA13、FYSA14、MATA21、MATA22、NUMA01、MATB21、FYSB21、FYSB22,对所有内容的良好了解有助于学生完成本课程。
“并非所有有心理健康问题的儿童都会有特殊教育需求。但持续或严重的心理健康问题通常符合特殊教育需求的定义,因为它们会导致学生在学习方面比大多数同龄学生遇到更大的困难。如上所述,《特殊教育需求行为准则》中规定的分级响应流程为决定提供哪些支持提供了一个框架,无论学生是否有特殊教育需求,这都是一个好的做法。”(DfE 2018:19,20)
•问题集:每周都会有问题集,其中总值的40%是您的整体成绩的40% - 因此,完成它们对您的成功至关重要。要获得全额信贷,必须在提交截止日期之前在画布中提交问题集。在此截止日期后可能会提交较晚的问题集,但每天将获得20%的扣除。当您考虑作业时,欢迎您与同学有关问题,在办公时间提出问题,搜索互联网,甚至咨询人工智能。但是,当需要写下答案时,您必须独立这样做。换句话说,当您编写自己的答案时,您不应该同时查看其他任何人写的文字。作为答案的一部分,如果您想从另一个来源(例如,从网站或AI之类的AI)粘贴文本,那么您必须清楚地表明您已经这样做了,并让我们知道文本的来源。如果您在没有归因的情况下提交了不是您自己的文本,则将不接受您的整个提交(即,您将获得分配的零信用)。
