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World File Search System控制论
回顾黑色素瘤的靶向治疗和耐药机制
1 软组织/骨、肉瘤和黑色素瘤系，玛丽亚居里国家肿瘤研究所，02-781 华沙，波兰；piotr.rutkowski@coi.pl 2 实验药理学系，莫萨科夫斯基医学研究中心，波兰科学院，02-106 华沙，波兰 3 遗传学和生物技术研究所，华沙大学生物学院，02-106 华沙，波兰；ebartnik@igib.uw.edu.pl 4 生物化学和生物物理研究所，波兰科学院，02-106 华沙，波兰 5 小动物磁共振成像实验室，莫萨科夫斯基医学研究中心，波兰科学院，02-106 华沙，波兰； mfiedorowicz@imdik.pan.pl 6 波兰科学院 Nalecz 生物控制论和生物医学工程研究所 MRI 新诊断应用跨研究所实验室，02-109 华沙，波兰 * 通信地址：anna.czarnecka@gmail.com † 这些作者对这项工作做出了同等贡献。
ODA学年2024/2025组（I-IV）部门
•教师培训和教育科学； 7605•经济和管理； 6213（旅游除外）•生态和环境科学； 1610•生物技术； 2908农业和景观； 4190•木材科学技术； 3331•林业； 4219（森林生态系统服务，森林技术除外）•兽医医学； 4318•通用医学； 5141（医学生物物理学，医学，临床和药物生物化学，医学神经科学除外）•牙科，牙科医学； 5166•药房； 5214•医疗科学； 5618（牙齿卫生，生理和临床营养，物理疗法，放射学技术，牙科技术除外）•公共卫生； 5607•护理； 5602•机械工程； 2381•土木工程； 3659•控制论； 2647•电气和电子工程； 2675•化学工程和技术； 2820•食品科学； 2940•运输； 3772（运输服务，邮政服务，物流除外）•提取和处理地球资源； 2118•计算机科学； 2508（仅适用于佐治亚州）
系统生物学基础
系统生物学旨在从系统层面理解生物系统。由于多个领域的进步，它是生物学中一个不断发展的领域。最关键的因素是分子生物学的快速进步，以及对 DNA 序列、基因表达谱、蛋白质-蛋白质相互作用等进行全面测量的技术。随着生物数据流的不断增加，现在几乎可以认真尝试将生物系统理解为系统。处理这种高通量实验数据对计算机科学提出了很高的要求，包括数据库处理、建模、模拟和分析。半导体技术的显著进步带来了能够支持系统级分析的高性能计算设施。这不是第一次进行系统级分析的尝试；过去曾有过几项努力，其中最引人注目的是诺伯特·维纳在30多年前提出的控制论或生物控制论。由于当时对分子水平的生物过程的理解有限，大多数工作都是对生理过程的现象学分析。也有生化方法，如代谢控制分析，虽然仅限于稳态流，但它已成功用于探索生物代谢的系统级特性。系统生物学与所有其他新兴科学学科一样，建立在多种共享愿景的努力之上。然而，系统生物学与过去的尝试不同，因为我们第一次能够基于分子水平的理解在系统水平上理解生物学，并创建一个以分子水平为基础的一致知识体系。另外，需要注意的是，系统生物学是系统级研究的生物学，而不是试图将某些教条原则应用于生物学的物理学、系统科学或信息学。当该领域在未来几年成熟时，系统生物学将被描述为系统级生物学领域，广泛使用尖端技术和高度自动化的高通量精密测量，结合复杂的计算工具和分析。系统生物学显然包括实验和计算或分析研究。然而，系统生物学并不是分子生物学和计算科学的简单结合来逆转
302049：人工智能与机器学习
单元1 AI和ML 06小时的简介。AI的历史，AI与数据科学的比较，机械工程中的AI需要，机器学习简介。 基础：推理，解决问题，知识表示，计划，学习，感知，运动和操纵。 AI的方法：控制论和脑模拟，符号，亚符号，统计。 ML的方法：监督学习，无监督的学习，强化学习。 单元2特征提取和选择08小时。 特征提取：统计特征，主成分分析。 功能选择：排名，决策树 - 熵减少和信息增益，详尽，最佳，贪婪的前向和向后，功能提取的应用和选择算法在机械工程中。 单元3分类和回归08小时。 分类：决策树，随机森林，天真的贝叶斯，支撑向量机。 回归：逻辑回归，支持向量回归。 回归树：决策树，随机森林，K-均值，K-Nearest邻居（KNN）。 机械工程中分类和回归算法的应用。AI的历史，AI与数据科学的比较，机械工程中的AI需要，机器学习简介。基础：推理，解决问题，知识表示，计划，学习，感知，运动和操纵。AI的方法：控制论和脑模拟，符号，亚符号，统计。ML的方法：监督学习，无监督的学习，强化学习。单元2特征提取和选择08小时。特征提取：统计特征，主成分分析。功能选择：排名，决策树 - 熵减少和信息增益，详尽，最佳，贪婪的前向和向后，功能提取的应用和选择算法在机械工程中。单元3分类和回归08小时。分类：决策树，随机森林，天真的贝叶斯，支撑向量机。回归：逻辑回归，支持向量回归。回归树：决策树，随机森林，K-均值，K-Nearest邻居（KNN）。机械工程中分类和回归算法的应用。
文森斯号航空母舰案例 - CORE
历史事件，通过使用组织和背景因素作为确定美国文森斯号击落伊朗航空 655 航班时“发生了什么”的手段，提供了另一种视角。从海军少将威廉·福格蒂的非机密调查报告中提取的数据以及参议院军事委员会听证会的记录进行了定量分析，通过回归和相关分析以及图形分析和解释，努力解决系统和证人回忆数据之间缺乏协调的问题。还对这些档案数据来源和文森斯号前指挥官威尔·罗杰斯上尉的采访数据进行了比较分析。此外，为了确定导致结果的“因果因素”，使用事件路径模型、动态系统模型和相互因果关系的控制论模型进行了进一步分析。研究结果
利用广义锁相分析揭示神经回路的组织
1 德国图宾根马克斯普朗克生物控制论研究所认知过程生理学系，2 德国图宾根大学认知和系统神经科学 IMPRS，3 法国图宾根大学、法国原子能委员会、法国国家科学研究院、巴黎萨克雷大学、NeuroSpin 中心认知神经影像学部，91191 Gif/Yvette，4 中国科学院脑科学与智能技术卓越中心 (CEBSIT) 国际灵长类脑研究中心 (ICPBR)，上海 201602，5 奥地利科学技术研究所 (IST Austria)，奥地利克洛斯特新堡，6 英国曼彻斯特大学生物医学成像研究所成像科学中心，7 德国图宾根马克斯普朗克智能系统研究所和 MPI-ETH 学习系统中心经验推理系
功能源分离识别癫痫网络
1 波兰科学院 Nalecz 生物控制论和生物医学工程研究所，02-109 华沙，波兰 2 神经科学、成像和临床科学系、先进生物医学技术研究所，'G. d'Annunzio' 大学，66100 基耶蒂，意大利 3 罗马生物医学大学医学系神经病学、神经生理学、神经生物学系，00128 罗马，意大利 4 国家研究委员会“Mauro Picone”应用数学研究所 (IAC)，00185 罗马，意大利 5 IRCCS San Camillo 医院，30126 威尼斯，意大利 6 国家研究委员会认知科学与技术研究所转化神经科学电生理实验室，00185 罗马，意大利 7 UTIU Uninettuno 大学心理学学院，00186 罗马，意大利 * 通讯地址：eolejarczyk@ibib.waw.pl (EO)；g.assenza@unicampus.it (GA)；franca.tecchio@cnr.it (FT)
cs@k-state-2022.pdf - 计算机科学
旅途中，学生们游览了布拉格，并参观了捷克理工大学和当地公司。亮点包括参观布拉格城堡、圣维特大教堂、圣乔治大教堂、带天文钟的旧市政厅、泰恩教堂以及斯特拉霍夫修道院和图书馆。在捷克理工大学，学生们参观了校园，并详细参观了计算机科学系和捷克信息学、机器人学和控制论研究所（CIIRK）。这次参观包括参加 FIT 讲座和与 CIIRK 教职员工在校园共进午餐。主要演讲来自 G2OAT，这是一个专注于离散优化研究的研究小组。该小组的重点是计算和组合问题，这些问题主要出现在图论、博弈机制、合作和非合作博弈以及计算社会选择理论中。
反身控制理论 - 多利亚
本研究的目的是确定反身控制的含义、如何应用反身控制以及应用反身控制的方法。本研究将反身控制与更广泛的系统理论概念相结合，作者还从西方原始资料中很少讨论的角度研究了问题。同时，作者还通过大量使用公开的俄罗斯和西方文件，试图减少围绕该主题的神秘气氛，这种神秘气氛往往是西方辩论的特征，而且很可能是毫无根据的。为了了解反身控制背后的原因，作者讨论了控制论与系统理论之间的接口。本研究重点关注反身系统，这是这些概念的一种表现形式，其中系统试图根据对手使用的类似系统调整其运行。换句话说，它试图在自己的活动中反映对方的系统。本研究回顾了苏联时期这一概念的发展，并总结了苏联解体后俄罗斯该领域的发展。作者回顾了反身控制的历史，并结合俄罗斯关于战争性质及其对军事决策影响的辩论，讨论了其概念和应用。本研究利用这些原则提出了一个反身控制的综合模型。在研究结束时，作者将本研究的结果置于更广泛的背景下。结论证实了俄罗斯正在分析对手所有作战层面的指挥和控制系统的假设。因此，这些活动完全基于机会主义的可能性极小。相反，正如本研究表明的那样，俄罗斯试图隐瞒更高层次的战略是一个更可能的解释。在结论中，作者还指出，俄罗斯信息作战方法中的假设（源于客观世界观）是，当特定信息通过特定信息渠道输入时，可以预期反应。这与西方的想法不同。这种差异也可能解释了西方研究人员在研究俄罗斯信息作战时面临的一些挑战。关键词：指挥与控制、控制论、决策、信息战、反身控制、反身性、俄罗斯、苏联、系统、系统理论
人工智能在...领域的未开发潜力
兽医学是一门广泛且不断发展的学科，包括伴侣动物健康、人口医学和人畜共患疾病以及农业等主题。同样，人工智能 (AI) 涉及许多科学领域，包括哲学、数学、神经科学、控制理论和控制论、计算机工程和数据科学。这两个广泛且不断发展的领域的交集有可能使一个领域对另一个领域产生巨大的影响：AI 在兽医学中的应用几乎是无限的，反过来，兽医学 AI 的进步可以影响和促进 AI 在相邻领域的进步。在 JAVMA 5 月刊的配套文章中，我们简要介绍了 AI 的定义和概念。在本文中，我们将更深入地了解 AI 的基础以及它目前在兽医学中的应用，并讨论了兽医学中的机遇。更具体地说，我们对人工智能和兽医学的新兴趋势以及本出版物读者感兴趣的其他主题提供了一些见解。