XiaoMi-AI文件搜索系统
World File Search System学中
联邦圣玛丽亚科学中心...联邦圣玛丽亚科学中心...
作者：Gessica Hollweg。顾问：Paulo Cezar Bastianello Campagnol研究教授研究项目，到2050年，世界人口可以达到90亿人口。在这种情况下，全球粮食产量得到加强至关重要。粮食生产需要增加30％才能为不断增长的人口服务。这一增加是由饮食偏爱减少或防止动物起源产物的偏爱，这是由环境，道德和健康原因所激发的。用蔬菜成分组合制成的蔬菜汉堡包试图再现肉类产品的味道和质地，重点关注营养和感官体验以吸引消费者。这项研究旨在开发植物汉堡包，部分替代大豆纹理蛋白（PTS），其比例为5％，10％，15％和20％的Aguicus Bisporus蘑菇。替代对其对汉堡包的化学成分，纹理，颜色，烹饪性能和感觉特性的影响进行了评估。化学分析显示，水分含量从10％的替代水平显着增加，导致了更好的多汁性。蛋白质含量仍然与对照到15％的替代水平相似，而脂肪含量在治疗之间没有显着差异。纹理曲线表明汉堡浓缩剂（尤其是5％和10％）的硬度降低，导致产品较软。颜色分析表明，在每种蘑菇中5％PTs代替的处理中，亮度（L*）和红色（A*）的强度降低。感官分析表明，汉堡包最多可替换15％的汉堡与对照相当，具有“柔软”，“宜人的色彩”和“良好外观”等属性与消费者的偏好呈正相关。的发现表明，蘑菇agricus bisporus可以有效地用作基于植物的汉堡包中PTS的部分替代品，从而改善了不损害质量的感觉特性。此替代品提供了一种有希望的方法，可以在基于植物的产品上多样化成分，从而为消费者提供了理想的特征。关键字：基于植物的替代方案；感官评估；纹理分析；水分含量；烹饪产量；消费者接受；
社会科学中的定量应用
作者描述了多属性实用技术，这是多标准决策的一种方法。没有任何其他M.C.D.M.的参考。技术。尽管清楚地编写了它，但大多数JORS读者都会发现不必要的说明很长，只要该方法非常简单，只需要几页即可充分描述它。该方法的基础是针对参与项目的人，以确定最相关的标准并衡量获得这些属性的程度，因此可以为所考虑的每个替代方案获得总体“得分”。专着讨论了谁应该参与评估，ho \ i标准可以加权和测量以及如何计算总体“得分”。有一些关于敏感性分析的讨论。用于评估药物咨询中心的新地点的方法，洛杉矶的学校种族隔离计划以及解决房东/房客纠纷的计划。
Buehler 挑战者与科学中心现已开放，2022-23 学年
适合 5 年级及以上：2 小时模拟太空任务适合 5 年级及以上学生。实地考察是学校课堂上 5-6 周学习单元的总结。在访问我们的中心之前，必须至少学习五节 20 分钟的课程，以便学生为亲身体验做好准备。课程涵盖应用科学、数学、技术和语言艺术。此外，模拟结构提供了强大的团队建设组件。学生在八个团队中的一个工作，每个团队都有自己的数据收集、实验，是成功完成任务不可或缺的一部分。有三个不同的场景，每个场景都在一年中的特定时间飞行。选择包括：
生物学和生物技术在农业和动物科学中应用粮食安全的创新
农业提供了最大的食品供应份额，并确保了重要的生态系统服务。世界人口以前所未有的速度增长（81亿），今年印度已经超过143.3亿。为了养活这一不断增长的人群，粮食生产需要随着现有的可耕地而增加70％，在越来越严重的气候条件下，粮食产量不得进一步损害环境。此外，密集的常规农业实践对环境可持续性，粮食质量以及加剧农场生产力的结构下降产生了负面影响。许多政府机构和政策都表明，增加土壤生物健康和植物育种计划的共同尝试可以提高农场生产率约50％，而不会进一步提高投入。根据COP 28 UNCCD的说法，印度的土地退化中立性（LDN）的目标或降级土地的恢复为3000万公顷（MHA）。要进行环境可持续发展，至关重要的是要保护当前和后代享有潜在平均生活质量的环境。因此，联合国已提倡到2030年实现这一目标，例如促进可持续的农业实践，以获取涉及涉及农作物，农作物旋转，永久养殖，土壤富集，自然虫害捕食者，生物密集的综合桩养生pest pest pest pest pest的更好的农作物，
标题 肿瘤学中的靶向联合疗法：挑战针对欧洲单一疗法设计的监管框架
药品价值链（包括临床试验、定价、获取途径和报销）是为传统单一疗法设计的。尽管已经发生了范式转变，增加了靶向联合疗法 (TCT) 的相关性，但法规和常规做法的适应速度很慢。我们探索了 9 个欧洲国家 17 家领先癌症机构的 19 位专家报告的 23 种晚期黑色素瘤和肺癌 TCT 的获取途径。我们发现，各国患者获取 TCT 的途径存在差异，各国特定法规存在差异，黑色素瘤和肺癌的临床实践也存在差异。更适合联合疗法背景的法规可以提高整个欧洲获取的公平性，并促进基于证据和授权使用联合疗法。
细胞和分子生物学中的社会隐喻
与概念隐喻理论 (CMT) 一致，生物学中的隐喻使用具有三个总体隐喻主题：符号隐喻、目的论和涌现/随附性。这些主题用于分析细胞系统研究中的隐喻使用。来自社会领域的隐喻的使用是广泛而系统的。在科学教学中，应注意科学家如何获取和评估新知识，以及如何传达新发现。溯因推理作为得出最佳解释的一种手段具有重要的教学价值。溯因推理依赖于基于具体和社会概念框架的隐喻。明确承认科学教学中的隐喻使用照亮了从科学观察到稳健理论的道路。
QBIO 465生物学和医学中的人工智能
QBIO 465 Artificial Intelligence in Biology and Medicine Units: 4 TBD Semester Lecture: Tuesdays and Thursdays 12:30-1:50 pm Discussion: Fridays 11:00-11:50 am Location: RRI 301 Instructor: Tsu-Pei Chiu, PhD Office: RRI 413J Office Hours: Fridays, 4:00-5:00 pm, or by appointment Contact Info: tsupeich@usc.edu助教：Jesse Weller办公室：RRI 413L办公时间：星期二，11：00 AM-12：00 PM或通过预约联系信息：wellerj@usc.edu简短描述AI技术，包括传统的机器学习和高级学习方法，用于基因组学，系统生物学，数据集成，结构，药物学，医学，医学，医学，以及医学，医学，和医学，并发现，以及基于项目。课程描述本课程介绍了各种各样的人工智能（AI）技术，强调各种深度学习方法。本课程将指导学生采用这些复杂技术来应对各种生物学和医疗挑战的过程。通过一种全面，直观的教学方法，学生将沉浸在动手活动中，直接与许多不同类型的生物学和医疗数据集合作。学习目标主题包括基因组学的原理和方法，系统生物学，结构生物学，多摩学数据整合，结构生物学发现，医学图像，大脑形象，道德问题等。使用AI技术，包括传统的机器学习和先进的深度学习方法以及目前的新兴研究领域。使用的主要编程语言将是Python，该语言将在针对AI和深度学习应用程序量身定制的讲座中进行审查。学生将使用该语言实施AI算法来分析生物学和医疗数据集的每周计算分配和学期末期项目。成功完成本课程后，学生将获得对AI原则的广泛了解，尤其是深度学习技能，并能够通过讲座和练习来分析和建模生物学和医学数据。建议准备：数学208x或QBIO 305G或QBIO 310（或同等学历）。数学225或数学235或数学245（或同等学历）。建议使用Python的编程经验。课程记录本课程是为字母等级的。演讲幻灯片将发布在Brightspace上。
在应用科学大学的芬兰大学中执行策略的能力模型
高等教育机构的CIO需要适当的IT管理工具来获得数字化转型。企业体系结构是管理数字转换的合适方法。但是，EA框架是复杂的使用工具，它们需要建筑专业知识和时间来适应它们以实现其全部利益。此比较案例研究描述了应用科学的芬兰大学CIO论坛如何利用选定的高等教育参考模型（HERM）和商业技术（BT）标准及其能力模型。一种民族志方法丰富了这项研究 - 作者使用BT标准作为CIO论坛的IT秘书长使用了他的经验。与几个EA方法和框架研究相反，关于BT标准或HERM对IT管理的影响的信息要少得多。这项研究包括一些主张，供从业人员使用HEI领域信息和知识管理中的能力模型，并确认研究差距以供未来的研究。