XiaoMi-AI文件搜索系统
World File Search SystemBiol
11年级生物学课程大纲2024-2025.docx
加勒比考试委员会（编辑）。（2017）。CSEC生物学教学大纲，标本纸标记方案，主题报告。Macmillan教育。Morrison，K.，Kirby，P.-G。和Madhosingh，L。（2014年）。 CSEC的生物学。 纳尔逊·索恩斯（Nelson Thornes）。 Tindale，A。 （2015）。 Collins生物学工作簿。 柯林斯。 Tindale，A。 （2016）。 CSEC生物学：简洁的修订课程。 柯林斯。Morrison，K.，Kirby，P.-G。和Madhosingh，L。（2014年）。CSEC的生物学。纳尔逊·索恩斯（Nelson Thornes）。Tindale，A。（2015）。Collins生物学工作簿。柯林斯。Tindale，A。（2016）。CSEC生物学：简洁的修订课程。柯林斯。
CBSE类12生物学注释第11章生物技术
1。复制的起源（ORI）：从中开始复制的序列。当DNA链接到该序列时，它可以在宿主细胞中复制，从而控制链接的DNA的拷贝数。2。可选标记：这有助于通过编码对抗生素（例如氨苄西林或四环素）的抗性来识别和选择转化的细胞。这些标记被用来区分非转化剂和转化剂，从而确保只有重组DNA的细胞存活。3。克隆位点：插入异物DNA需要限制酶的单个识别位点。多个限制位点可以生成使克隆过程复杂化的片段。外源DNA的插入通常会破坏一种抗生素抗性基因之一，有助于鉴定成功的重组剂。4。插入灭活：该技术用于识别重组质粒。当插入异物DNA片段时，它会破坏基因的编码顺序，例如蓝白选择过程中的Lac Z基因。重组菌落由于lac z基因的失活而显得白色，而非重组剂显得蓝色。5。植物和动物的载体：在植物中，细菌农杆菌tumefaciens提供T-DNA，转化植物细胞并将其修改为肿瘤细胞。ti
IEEE医学与生物学协会的工程
我们预计，包括生物医学工程师，包括创新的学术医学中心，工程和科学领域的生物医学研究人员，包括生物医学工程师的临床医生，生物医学工程及相关领域的教授，医疗保健和社会制造商的医疗保健和工业发展学生以及生物医学工程学领域的生物医学和政策学生。此外，我们的目标是通过促进网络机会，科学谈判和职业道路讨论
显微镜的掩盖自动编码器是细胞生物学的可扩展学习者
为生物搜索中使用的显微镜图像仍然是一个重要的挑战，尤其是对于跨越数百万图像的大规模实验。这项工作探讨了经过越来越较大的模型骨架和显微镜数据集训练时，弱监督的clasifirers和自我监管的蒙版自动编码器（MAE）的缩放属性。我们的结果表明，基于VIT的MAE在一系列任务上的表现优于弱监督的分类器，在召回从公共数据库中策划的已知生物学关系时，相对实现的相对效果高达11.5％。此外，我们开发了一种新的通道敏捷的MAE架构（CA-MAE），该体系结构允许在推理时输入不同数字和通道的图像。我们证明，在不同的实验条件下，在不同的实验条件下，CA-MAE通过推断和评估在显微镜图像数据集（Jump-CP）上有效地概括了，与我们的训练数据（RPI-93M）相比，通道结构不同。我们的发现促使人们继续研究对显微镜数据进行自我监督学习，以创建强大的细胞生物学基础模型，这些模型有可能促进药物发现及其他方面的进步。与此工作发布的相关代码和选择模型可以在以下网址找到：https：//github.com/ recursionpharma/maes_microscopy。
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。
生物学101生物学原理i
BIO 101为学生提供了生物学基本原理的介绍。本课程涵盖了生命的基础：细胞，大分子，能量流，遗传学和遗传，进化和生物多样性以及生态学。（先决条件：Biol 101L）
对抗样本的生物免疫建模
作者：E Kim · 2020 · 被引用 29 次 — 或者，防御可以通过预处理、量化或压缩来处理模型的输入 [47, 11, 17, 19, 28]。我们的工作是独特的，不...