目前用5-氟尿嘧啶(5FU)及其生物调节剂白细胞的治疗仍然是实体瘤患者许多有效化学疗法方案的基本成分。但是,这两种药物不能一次一起施用。因此,据估计,5FU和Leucovorin的综合益处仅在整个治疗期的大约<10%中发生。这意味着患者的结果远非最佳 - Deflexifol™解决了这种未满足的需求。
•本演示的目的是解释一些环形基因中的基本成分。对您需要阅读的背景已经做出了某些假设。在大多数情况下,这是严格的描述性材料,您不需要科学背景就可以从中获得一些东西。但是,对物理学有所了解,并且至少在基础层面上对微分方程有所了解。了解基本的静电和磁静态学也将很有用。•随着您的进步并对发现的内容感兴趣,在文献和IAEA出版物中可以找到其他材料,以基于放射性核素生产的原理和实践。可以通过遵循箭头找到该书。
在过去的几年中,深度神经网络(DNN)从根本上改变了人们对机器学习和处理实际问题的看法。DNN的成功范围从传统的AI领域,例如计算机视觉,自然语言处理,互动游戏,医疗保健和物理科学,到理论和应用领域的每个角落。另一方面,DNN仍然在很大程度上充当黑匣子,我们对它们何时以及为什么工作的理解只有非常有限的理解。本课程介绍了DNN,样本重要应用的基本成分,并围绕开放问题。重点是从第一原则和基本构建基础进行思考,因为该领域仍在迅速发展,没有什么不能改变的。
机器学习 (ML) 和人工智能 (AI) 是化学未来的核心,将增强我们设计和合成影响未来社会的功能分子的能力。这些分子包括我们用来治疗疾病的药物、提供粮食安全所需的农用化学品、推动技术发展的先进材料的基本成分以及支持我们习以为常的日常生活的商品化学品。虽然传统方法已被证明能够为社会提供这些必需分子,但当前的分子发现和开发过程面临着巨大的压力。特别是,分子复杂性的不断增加、我们制造分子的环境限制以及业务驱动的交付时间表越来越紧迫,这意味着我们经常错过未来需要的基本产品。
PE1_1 Logic and foundations PE1_2 Algebra PE1_3 Number theory PE1_4 Algebraic and complex geometry PE1_5 Lie groups, Lie algebras PE1_6 Geometry and global analysis PE1_7 Topology PE1_8 Analysis PE1_9 Operator algebras and functional analysis PE1_10 ODE and dynamical systems PE1_11 Theoretical aspects of partial differential equations PE1_12数学物理PE1_13概率PE1_14数学统计PE1_15通用统计方法和建模PE1_16离散数学和组合学PE1_17计算机科学PE1_1_1_1_1_1_18数值分析PE1_19科学计算和数据处理PE1_20 PE1_21_2 PE1_22数学在工业和社会中的应用PE2物质粒子,核,等离子体,原子,分子,气和光学物理学的基本成分