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高等教育远程教育实施详细战略规划流程模型的验证
2. 文献综述 ................................................................................................................ 19 远程教育 ................................................................................................................ 20 背景 ................................................................................................................ 20 理论基础 ............................................................................................................ 24 远程学习者 ............................................................................................................ 29 战略规划 ............................................................................................................ 30 背景 ................................................................................................................ 32 概念 ................................................................................................................ 35 规划连续体 ................................................................................................ 37 长期规划与战略规划 ................................................................................ 40 理论 ................................................................................................................ 41 战略规划模型 ................................................................................................ 50 商业模型 ........................................................................................................ 51 教育模型 ........................................................................................................ 52 军事模型 ........................................................................................................ 56 战略规划流程稻草模型 .................................. 62 规划启动 ...................................................................................... 65 规划指导和时间安排 ...................................................................... 68 任务 ...................................................................................................... 70 分析 ...................................................................................................... 72 假设 ...................................................................................................... 74 战略制定和行动方针 ...................................................................... 75 功能分析 ...................................................................................... 78 实施 ...................................................................................................... 83
David Kolb 模型背景下的体验式学习技能
摘要 – 本文涉及在文字处理自我训练的背景下学习成功或失败的认知功能分析。作者以 Kolb（1984）的体验式学习模型作为参考框架。认知功能的五种模式（探索性、反思性、抽象性、可验证性和管理性）分别根据三个维度（态度、认知行为、管理行为）定义了体验式知识学习。对两个学习案例（一个成功，另一个不成功）的行为协议的分析，强调了区分五种操作模式的可能性和相关性、它们对学习成功的相对重要性以及了解何时以及如何进行学习的重要性。实施它们。
2024-弹药 - 瓦斯特瓦特 - 塞 - nextseq-zymo-poster.pdf
废水监视已成为公共卫生流行病学中的关键工具。特别是由19009年大流行的催化，现代文化独立的测序方法由于能够提供全面的观点而变得必不可少。在这项研究中，我们提出了一种创新的，综合的方法，用于同时病原体检测，抗菌耐药性（AMR）监测以及废水系统中的功能分析。通过利用Zymo Research提供的先进样品制备技术并利用PACBIO ONO SO-READ-READ测序，我们的目标是提高我们对废水环境中微生物动力学的理解。
Externe Stellenausschreibung reg.-nr. 5-1520/25-D
工作任务：在复合项目“价值植物 - 基于植物的价值材料和作物生产力的优化”中，正在开发创新的科学方法，以获得基于植物的价值物质并提高农作物的压力耐受性。通过将基础植物科学研究与应用生物技术结合起来，为供应领域，农业和生物经济的可持续解决方案提供了可持续性解决方案。蔬菜基因工程和植物转化在这种亲杰克中是迫切需要的，因为它们能够开发新的遗传模型，基于记者的研究，精确的基因修饰，遗传功能分析和新的生物技术方法。
无细胞蛋白质合成
摘要 蛋白质是药物靶标的主要来源，其中一些蛋白质本身就具有治疗潜力。其中，膜蛋白约占主要药物靶标的 50%。在药物发现过程中，以简单的方式高质量地快速生产不同类别的蛋白质的方法对于结构和功能分析非常重要。无细胞系统因其灵活性而不受任何细胞膜限制，正在成为生产蛋白质的一种有吸引力的替代方案。在生物生产环境中，基于来自不同来源的细胞裂解物且批次间一致的开放系统已成为无细胞合成目标蛋白质的催化剂。最重要的是，蛋白质可以加工用于下游应用，如纯化和功能分析，而无需转染、选择和扩增克隆。在过去的 5 年里，来自多种生物体的新型无细胞裂解物的可用性不断增加，它们用于合成多种蛋白质。尽管取得了这些进展，但在可扩展性、成本效益、蛋白质折叠和功能性方面仍然存在重大挑战。在本综述中，我们概述了来自不同来源的不同无细胞系统及其在生产各种蛋白质中的应用。此外，本文还讨论了中国仓鼠卵巢和 Sf 21 裂解物中含有内源性易位活性微粒体的无细胞系统在膜蛋白合成方面的一些最新进展。我们特别强调了内部核糖体进入位点序列在更有效地生产蛋白质方面的应用，以及位点特异性掺入非规范氨基酸对标记应用和使用无细胞系统创建抗体药物偶联物的重要性。我们还讨论了克服从实验室层面将无细胞平台商业化以用于未来药物开发的主要挑战的策略。
计划时间表
(16:00-17:15), Location: G204-A • Paper #20 - A hybrid approach to Parkinson's disease detection using deep learning • Paper #22 - Predictive Analysis of Mental Health Using Machine Learning for Depression Prediction • Paper #32 - One-Class SVM for Anomaly Detection in WBANs: A Path to Energy-Efficient and Sustainable Digital Health • Paper #8 - Accident Detection and Prevention system using IoT and VANET • Paper #48 - 使用Pointpillars网络在LiDar Point云中的有效对象检测•纸质＃42-智能货币识别系统，具有集成的面部功能分析，使用机器学习
夏季研究计划2025 - 项目
该项目解决了癌症疗法的关键挑战；鉴定高度肿瘤特异性的靶标在癌症标志中起着至关重要的作用，包括持续增殖，对细胞死亡的抵抗力，侵袭和逃避免疫破坏。使用CRISPR/CAS9基因编辑技术，我们将操纵新型候选肿瘤靶标的表达，并评估潜在的治疗作用对癌细胞的存活和进展。表型变化将通过功能分析来评估，例如增殖，细胞毒性和凋亡测定法，以及癌细胞干和免疫细胞表征。导师：高级科学家Julie DeCock博士。电子邮件：jdecock@hbku.edu.qa
Sharan Saahu
∗ Statistics: Mathematical Statistics (STAT 210A), High Dimensional Statistics (STAT 210B), Statistical Learning Theory (STAT 241B / CS 281B), Mean Field Asymptotics in Statistical Learning (STAT 260) ∗ Computer Science / Electrical Engineering: Parallel Computing (CS 267), Graduate Algorithms (CS 270), Deep Reinforcement Learning (CS 285), Convex Optimization和近似（EE 227C）∗数学：测量理论与拓扑（数学202A），功能分析（数学202B），测量理论概率理论（MATH 218A / STAT 205A），差异拓扑（MATH 214）< / div>
教师和专业领域
微生物参与环境清理toru kyomen tkyomen@ ・固态化学和功能氧化物的设计kiichi sato kiichi.sato@ sato@ ・开发微生物分析系统Soshi shiraishi shiraishi shiraishi soshishiraishi soshishiraishi3 y-sumiyoshi@ ・ Studies on molecular structures of transient species and complexes consisting of radicals Masashi Sonoyama sonoyama@ ・ Biomolecular science, Biophysical chemistry of proteins, Biospectroscopy, Bioinformatics Hiroshi Takahashi hirotakahashi@ ・ Structural analysis and thermal study of model biomembranes Shigeki Takeda stakeda@・受体的功能分析，蛋白质自组装的表征和应用Nakamura Nakamura@@新型π共轭系统的结构和特性，包括
PDP：巴西分会对政策草案的贡献...
我们很高兴为这项咨询做出贡献，并看到我们提出的一些趋势和挑战已纳入了最终文件，尤其是在与内容相关的问题上。政策框架通过根据其功能分析中介来分析中介，而不是按实体类型对其进行分类，从而提供了宝贵的见解。这种功能性方法更准确地捕获了当前的互联网生态系统的复杂性，中介机构扮演多个角色，并以各种方式与第三方生成的内容进行交互。该框架还强调了保护中介机构免受第三方内容的责任的必要性，为决策者提供了关键资源，以了解不当设计的法规如何破坏互联网的功能。