XiaoMi-AI文件搜索系统
World File Search SystemBiomed
2024 年 8 月 – 至今 – 马拉贝 CINEC 校区生物医学科学示范员。
作为示范者的责任和义务，为理学学士本科生举办实践课程。生物医学科学（分子生物学、生命科学分子技术、医学信息学、生物化学、微生物学和临床微生物学）专业。出版物摘要出版物 Bookoladeniya, DR, Perera, RH, Senarathna, KA 2021. 超重和肥胖人群的生活方式观点和体验：对选定的斯里兰卡人群体进行的定性研究。摘要出版物，斯里兰卡拉贾拉塔大学国际研究研讨会。– 2021 http://repository.rjt.ac.lk/handle/123456789/3570
动物生物医学废物管理咨询
药物废物，如抗生素、细胞毒性药物，包括所有被细胞毒性药物污染的物品以及玻璃或塑料安瓿瓶、小瓶等。iii. 化学废物：用于生产生物的化学品和用过的或丢弃的消毒剂iv. 化学液体废物：因使用生物化学品生产而产生的液体废物和用过的或丢弃的消毒剂、银 X 射线胶片显影液、废弃的福尔马林、感染的分泌物、抽吸的体液、实验室和地板清洗液、清洁、家政和消毒活动等产生的液体。v. 丢弃的亚麻布、床垫、被血液或体液污染的寝具、常规口罩和长袍。vi. 微生物学、生物技术和其他临床实验室废物（预处理）微生物学、生物技术和其他临床实验室废物：血袋、实验室培养物、微生物储藏物或样本、活疫苗或减毒疫苗、研究中使用的动物细胞培养物、工业实验室、生物生产、残留毒素、培养所用的培养皿和设备。
可持续工业和生物医学应用的可生物降解聚合物的开发和优化
引用：perpetua ifeoma chinedu Isaac。（2025）。为可持续工业和生物医学应用的可生物降解聚合物的开发和优化。聚合物科学技术杂志（JPST），3（1），1-7。摘要链接：https：//iaeme.com/home/article_id/jpst_03_01_001文章链接：https：//iaeme.com/masteradmin/masteradmin/journal_uploads/jpst/jpst/volume_issue_1/jpst_03_03_03_01_001.pdf
NASA开放科学数据存储库（OSDR）启用具有灵感4和模型有机体数据，标准，管道和Visua的空间生物医学研究
开放的科学数据存储库（OSDR）使从实验和任务中访问与空间相关的数据，这些数据研究了陆地对太空飞行的生物学反应。
ISCED-编码波恩大学
我们在DFG资助的合作研究中心中有开放的职位1454“元炎和cel-colular编程”（https：//www.sfb1454-metaflammation.de），旨在理解低年级的慢性炎症和疾病的重要作用。 5775“巨噬细胞利基网络动力学”（https：//mac- rophagenetwork.com），旨在理解巨噬细胞在免疫或炎症过程之外的巨噬细胞功能，例如器官发育或组织再生期间。您的任务：•通过广泛的实验技术生成的实验性分析，基于生物信息，统计和机器学习分析，•用于这些分析的方法，软件工具和管道的开发，•在会议和期刊上发表科学成果，•对单身汉和大师的监督和学生的监督。
课程：理学硕士，生物医学科学
在系统发育分析中，分支图用于表示由共同祖先发展而来的不同物种、生物或生物特征（基因、蛋白质、器官等）之间的进化历史或关系。该图称为系统发育树。系统发育分析对于收集有关生物多样性、遗传分类的信息以及了解进化过程中发生的发育事件非常重要。
生物医学工程，博士 - 学术目录
每位学生将选择 3 门课程参加资格考试（书面和口头形式），其中至少一个选定的主题必须来自基础 BME 课程列表。进行资格考试的教师将由选定课程的讲师组成。如果课程讲师发生变化，学生可以选择提名现任或前任课程讲师来提供考试（需经 BME 研究生课程协调员批准）。每场资格考试必须选择三名考官 - 每个课程主题一名。对于研究写作考试形式，如果选择同一位讲师教授的两门课程进行考试，则这些课程的讲师必须提名（需经 BME 研究生课程协调员批准）替代讲师来提供其中一门课程的考试。如果学生的研究生导师不是任何选定课程的讲师，则导师可以出席口试，但不能担任评估员。
生物医学工程，理学学士 - 学术目录
圣路易斯大学的每个生物医学工程专业学生都要完成一个高年级的顶点设计项目，这是一个实践经验。这个为期一年的项目可以作为个人进行探索，但这些项目通常涉及来自生物医学工程、其他工程或计算机科学系、生物或医学系的学生或来自公司的工程师。顶点课程让学生完全融入一个项目，这将挑战即使是优秀的学生也要整合他们之前的培训并发展他们作为工程师的能力。
用方向性增强生物医学关系提取
摘要生物关系网络包含丰富的信息，以了解基因，蛋白质，疾病和化学物质等实体关系背后的生物学机制。生物医学文献的广泛增长提出了更新网络知识的重大挑战。最近的生物医学关系提取数据集（Biored）提供了有价值的手动注释，从而促进了机器学习和预训练的语言模型方法的发展，以自动识别新颖的文档级别（阶段上下文）关系。尽管如此，其注释缺乏实体角色的方向性（主题/对象），这对于研究复杂的生物网络至关重要。在这里，我们注释了关系中关系的实体角色，随后提出了一种具有软提交学习的新型多任务语言模型，以共同识别关系，新发现和实体角色。我们的结果包括具有10,864个方向性注释的富集生物库。此外，我们提出的方法超过了现有的大型语言模型，例如最先进的GPT-4和Llama-3在两个基准测试任务上。我们的源代码和数据集可在https://github.com/ncbi-nlp/bioredirect上找到。联系人：zhiyong.lu@nih.gov