学分 先决条件/共同条件 ECSE 307 线性系统与控制 4 P - ECSE 206、ECSE 210 ECSE 335 微电子学 4 P - ECSE 331 ECSE 403 控制 4 P - ECSE 307 ECSE 408 通信系统 4 P - ECSE 205、ECSE 308 ECSE 412 离散时间信号处理 3 P - ECSE 206 ECSE 415 计算机视觉简介 3 P - ECSE 205、(ECSE 206 或 ECSE 316) ECSE 416 电信。网络 4 P - (ECSE 250 或 COMP 250)和 ECSE 205 和(ECSE 308 或 ECSE 316)ECSE 420 并行计算 3 P - ECSE 427 ECSE 422 容错计算 3 P - ECSE 324 和(ECSE 250 或 COMP 250)ECSE 428 软件工程实践 3 P - (ECSE 321 或 COMP 335)ECSE 435 混合信号测试技术 3 P - ECSE 206,ECSE 335 ECSE 439 软件语言工程 3 P - (ECSE 321 或 COMP 303)ECSE 508 多智能体系统 3 P - ECSE 205 或同等学历 ECSE 510 随机系统的过滤和预测 3 P - ECSE 500,ECSE 509 或同等学历ECSE 544 计算摄影 4 P - ECSE 205,ECSE 206
学分 先决条件/共同条件 ECSE 307 线性系统与控制 4 P - ECSE 206、ECSE 210 ECSE 335 微电子学 4 P - ECSE 331 ECSE 403 控制 4 P - ECSE 307 ECSE 408 通信系统 4 P - ECSE 205、ECSE 308 ECSE 412 离散时间信号处理 3 P - ECSE 206 ECSE 415 计算机视觉简介 3 P - ECSE 205、(ECSE 206 或 ECSE 316) ECSE 416 电信。网络 4 P - (ECSE 250 或 COMP 250)和 ECSE 205 和(ECSE 308 或 ECSE 316)ECSE 420 并行计算 3 P - ECSE 427 ECSE 422 容错计算 3 P - ECSE 324 和(ECSE 250 或 COMP 250)ECSE 428 软件工程实践 3 P - (ECSE 321 或 COMP 335)ECSE 435 混合信号测试技术 3 P - ECSE 206,ECSE 335 ECSE 439 软件语言工程 3 P - (ECSE 321 或 COMP 303)ECSE 508 多智能体系统 3 P - ECSE 205 或同等学历 ECSE 510 随机系统的过滤和预测 3 P - ECSE 500,ECSE 509 或同等学历ECSE 544 计算摄影 4 P - ECSE 205,ECSE 206
PSYC 2100WQ。心理学研究原则。(4个学分)心理学研究的设计,分析和报告。实验和准实验设计,实验室和相关技术,研究伦理。注册要求:PSYC 1100; PSYC 1101或1103; STAT 1000Q或1100Q或Stat Q 1000级; Engl 1007或1010或1011。通过PSYC 3250、3251、3450、3550W、3551W或3552。技能代码:comp:量化能力,comp:写作能力视图类(https://catalog.uconn.edu/course-search/?详细信息和代码= PSYC%202100WQ)
Comp Apps/Web Technologies CAWT Sherie Guess sherie.guess15@pcc.edu (至 2021 年春季) Andrew Roessler
法国国防总局和法国行动的共同努力有助于国防企业面对招募和组建困难的恢复力,并在某些特定的背景链中加快节奏,从而将候选人插入法国BITD 企业的就业建议的工作。
背景:神经胶质瘤是最常见的原发性恶性脑肿瘤,具有可怕的总体生存和高死亡率。临床治疗中最困难的挑战之一是,大多数药物几乎不会穿过血脑屏障(BBB)并在肿瘤部位实现有效的积累。因此,为了避免这一障碍,开发有效穿越BBB药物递送纳米壳的临床重要性非常重要。狂犬病病毒糖蛋白(RVG)是一种衍生肽,可以特异性结合与烟碱乙酰胆碱受体(NACHR)在BBB和胶质瘤细胞上广泛表达,以使狂犬病病毒入侵大脑。受到这一点的启发,RVG已被证明可以增强整个BBB的药物,促进渗透性,并进一步增强药物肿瘤的选择性和穿透性。方法:在这里,我们使用了从众所周知的RVG29进行重新分组的RVG15,以开发针对脑靶向的脂质体(RVG15-LIPO),以增强BBB的透气性和paclitaxel(PTX)的肿瘤特异性递送。制备紫杉醇 - 胆固醇复合物(PTX-CHO),然后积极地加载到脂质体中以获得高夹层效率(EE)和良好的稳定性。同时,对物理化学特性,体外和体内递送效率和治疗效应进行了彻底研究。结果:PTX-CHO-RVG15-LIPO的粒径和ZETA电位分别为128.15±1.63 nm和-15.55±0.78 mV。与游离PTX相比,PTX-CHO-RVG15-LIPO在HBMEC和C6细胞中表现出极好的靶向效率和安全性,并且在BBB的体外模型中的运输效率更好。此外,PTX-CHO-RVG15-LIPO可以明显改善PTX在大脑中的积累,然后根据基于体内成像分析的C6 Luc Orthotopic Glioma中的化学治疗药物渗透。体内抗肿瘤结果表明,PTX-CHO-RVG15-LIPO显着抑制了神经胶质瘤的生长和Metabasis,因此提高了具有不利影响的肿瘤小鼠的存活率。结论:我们的研究表明,由于BBB渗透和肿瘤靶向能力,RVG15是一种有前途的脑靶向特定配体。基于体外和体内出色的治疗效果,PTX-CHO-RVG15-LIPO被证明是PTX治疗临床上神经胶质瘤的潜在输送系统。关键字:神经胶质瘤,血液 - 脑屏障,RVG15,脂质体,紫杉醇
人工智能扩展专业可与科学专业(数学、海洋科学与技术、物理学理学士课程)、任何工程专业或商业专业(专业会计、经济学、金融、全球商业、信息系统、市场营销、管理、运营管理、经济学和金融以及量化金融的工商管理学士/理学士课程)相结合。它专为具有微积分基础知识的学生设计(例如MATH 1014/MATH 1020/MATH 1024)、统计学(ISOM 2500/MATH 2411)和编程(COMP 1021/COMP 1022P/ISOM 3230),但也向其他学生开放,因为他们可能需要选修一两门额外的课程来获得相关的基础。
联系信息。讲师:Paulo Shakarian,pshak02@asu.edu ta:盛大的课程学生,仅通过Canvas Catalog Description与教学团队进行交流。机器学习技术包括数据准备,模型评估,监督学习,基于功能的学习,深度神经网络,其他机器学习技术,机器学习操作和道德问题。先决条件。将对以下先决条件要求不例外。w/min C:Comp Sci BS,Comp sys Engs bse,Data Sci BS或Informatics BS Maj或Se BS Maj; CSE 310或SER 222; DAT 300或IEE 380或EGR 280; MAT 342或343或Comp Sci或软件工程级STDT;仅CSE 475或494(介绍机学习)或访问大学生调试。作为先决条件,所有学生都可以在基本编程和IT技能方面知识渊博,以包括(但不限于)安装软件和库,编写Python程序,调试代码,阅读文本文件等。教学团队的任何成员都不会调试学生代码。参考材料。