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FNT740人工智能和机器学习的教学大纲
•使用数字工具和技术在金融组织中的分析应用程序。•在财务应用中利用人工智能和机器学习。•分析和区分各种AI和ML算法，包括决策树，KNN，SVM，随机森林和回归。•评估AI/ML技术在金融科技领域中的有效性，例如信用评估，欺诈检测，贷款承销，算法交易和聊天机器人。•使用Python等编程平台为金融服务量身定制的AI和ML应用程序。
带有胶片采集袋系统的航天器的动力学和 FNTSM 控制
针对空间碎片问题，本文设计了一种薄膜捕获袋系统。与空间绳网相比，薄膜捕获袋具有更高的柔性和可靠性。薄膜捕获袋系统中含有许多柔性结构，在运动过程中易发生较大的变形和振动，这些变形对服务航天器造成较大的扰动，需要建立准确的刚柔耦合动力学模型对扰动进行定量分析。首先，采用高阶绝对节点坐标公式建立薄膜动力学模型；其次，采用快速非奇异终端滑模控制器和固定时间膨胀观测器（FxESO）设计姿态跟踪控制律；最后，结合动力学和控制原理，建立了带有薄膜捕获袋系统的航天器虚拟样机。仿真结果表明，与ABAQUS有限元分析相比，高阶绝对节点坐标公式单元具有更好的收敛性；同时，该动力学模型模拟了航天器机动过程中大型柔性结构的变形和振动状态，FxESO可以估计并补偿复杂的扰动。快速非奇异终端滑模+FxESO控制律下的误差收敛速度比非奇异终端滑模+扩展观测器控制律更快，最终航天器姿态跟踪误差约为10 −4，证明了该控制器的有效性。
转运蛋白pffnt是必不可少的，可以在体内吸毒
血液阶段的抽象疟疾寄生虫表达单个跨膜转运蛋白，用于从细胞中释放糖酵解末端产物L-乳酸/H 1。该转移者是严格的微生物甲酸二硝酸盐转运蛋白（FNT）家族和新型的推定药物靶标的成员。小的，类似药物的FNT抑制剂有效地阻断乳酸转运并杀死培养基中恶性疟原虫的寄生虫。与抑制剂复合物中恶性疟原虫FNT（PFFNT）的蛋白质结构已得到解析，并确认其先前预测的结合位点及其作为基板类似物的作用方式。在这里，我们在遗传水平上研究了PFFNT靶标的突变可塑性和本质，并使用小鼠疟疾模型确定了其体内药物的性能。我们发现，除了先前鉴定的PFFNT G107S抗性突变外，在3 IC 50（50％抑制浓度）下选择寄生虫会引起两个影响抑制剂结合的新点突变：G21E和V196L。有条件的敲除和PFFNT基因的突变在血液阶段显示出重要性，而没有观察到性发育中的表型缺陷。pffnt抑制剂主要针对滋养体阶段，并在berghei和恶性疟原虫感染的小鼠中表现出很高的效力。它们的体内活性蛋白纤维与青霉酸盐相当，表现出强大的PFFNT抑制剂作为新型抗疟药的强大潜力。