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PSO和GWO算法的比较分析
关键词：扩展，生物过程开发，自动化，CFD，对基于微载体的工艺进行了更新的兴趣，用于用于疫苗和细胞疗法的大规模培养细胞的大规模培养，这推动了有效的，高电平，单一使用，单利用的工艺开发工具的需求，这些工具可以成功地转化为工业规模的系统。自动化的AMBR250®平台就是这样的技术，其体积在100 - 250毫升之间运行，并且既是高通量又是一次性。AMBR250在基于悬浮液的哺乳动物细胞培养应用方面表现出了显着成功。但是，尚无研究研究基于微载体的依从性细胞培养的过程。在任何细胞培养过程中，必须充分理解生物反应器的流体动力学特征，以便成功地扩展到大规模的生物反应器。在微载体的情况下，由于流体动力学必须考虑到颗粒固相的存在，因此存在另一个挑战。微载体上细胞培养的关键方面是实现完全微载体悬架所需的最小搅拌速度，N JS。在这些条件下，附着的细胞的表面积可用于从中从中转移养分（包括氧）向细胞和代谢产物的转移，而较高的速度几乎不会增加这些传输过程，并可能导致产生的损害流体动态应力1。因此，测量N JS并将测量值与基于计算流体动力学（CFD）进行比较以验证后者是非常有益的。如果设备经过特殊修饰，可以轻松地观察生物反应器中的两相流，可以通过实验研究这种悬浮条件，在实际培养过程中，这非常困难。一旦经过验证，CFD建模是分析流动模式，混合时间，平均值和本地特异性能量耗散速率和其他对扩展重要的参数的非常有用的工具，以优化整体生物反应器的几何形状。除了上述流体动态方面外，还同时进行了细胞培养研究，以分析微臂悬浮液，N JS和结果的细胞生长和在特征良好的传统旋转瓶烧瓶生物反应器中的培养性能2。参考文献1。Nienow，A。W.，Coopman，K.，Heathman，T。R. J.，Rafiq，Q.A.和C. J. Hewitt（2016）。“干细胞制造的生物反应器工程基础知识”。in：“干细胞制造”，（编辑。J.M.S. Cabral，C.L。 div silva，L。G. Chase和M. M. Diogo），Elsevier Science，美国剑桥；第3章，第43 - 76页。 2。 Rafiq，Q。 A.，Brosnan，K。M.，Coopman，K.，Nienow，A。W.和Hewitt，C.J。 （2013）在5升搅拌坦克生物反应器中的微载体上的人间充质干细胞培养。 （使用Q. A. Rafiq，K。M. Brosnan，K。Coopman和C.J. hewitt），生物技术。 Lett。，35，（2013）：1233-1245; d;J.M.S.Cabral，C.L。div silva，L。G. Chase和M. M. Diogo），Elsevier Science，美国剑桥；第3章，第43 - 76页。 2。 Rafiq，Q。 A.，Brosnan，K。M.，Coopman，K.，Nienow，A。W.和Hewitt，C.J。 （2013）在5升搅拌坦克生物反应器中的微载体上的人间充质干细胞培养。 （使用Q. A. Rafiq，K。M. Brosnan，K。Coopman和C.J. hewitt），生物技术。 Lett。，35，（2013）：1233-1245; d;div silva，L。G. Chase和M. M. Diogo），Elsevier Science，美国剑桥；第3章，第43 - 76页。2。Rafiq，Q。A.，Brosnan，K。M.，Coopman，K.，Nienow，A。W.和Hewitt，C.J。 （2013）在5升搅拌坦克生物反应器中的微载体上的人间充质干细胞培养。 （使用Q. A. Rafiq，K。M. Brosnan，K。Coopman和C.J. hewitt），生物技术。 Lett。，35，（2013）：1233-1245; d;A.，Brosnan，K。M.，Coopman，K.，Nienow，A。W.和Hewitt，C.J。（2013）在5升搅拌坦克生物反应器中的微载体上的人间充质干细胞培养。（使用Q.A. Rafiq，K。M. Brosnan，K。Coopman和C.J. hewitt），生物技术。 Lett。，35，（2013）：1233-1245; d;A. Rafiq，K。M. Brosnan，K。Coopman和C.J.hewitt），生物技术。Lett。，35，（2013）：1233-1245; d;
红色胆汁葡萄糖（VRBG）琼脂
紫罗兰色红胆葡萄糖（VRBG）琼脂脱水且现成的培养基1-在食物，动物饲料和环境样品中检测和列举肠杆菌科的使用和枚举。2 – C OMPOSITION - TYPICAL FORMULA * ( AFTER RECONSTITUTION WITH 1 L OF WATER ) DEHYDRATED AND READY - TO - USE MEDIUM Peptone 7.0 g Yeast extract 3.0 g Sodium chloride 5.0 g Bile salts No.3 1.5 g Glucose 10.0 g Neutral red 30.0 mg Crystal violet 2.0 mg Agar 15.0 g *The formula may be adjusted and/or supplemented to meet the required performances 标准。3-方法的含量和解释肠杆菌科的解释通常被食品制造商视为卫生指标，因此用于监测采取的预防措施的有效性。这也反映在肠杆菌科作为卫生指标的几种国家和国际标准或标准中。紫罗兰色胆汁葡萄糖（VRBG）琼脂是由摩森植物1设计的，用于枚举肠杆菌科，通过将葡萄糖添加到紫罗兰红胆汁乳糖琼脂中。Mossel等人后来的作品。2,3证明可以省略乳糖，从而导致称为VRBG琼脂的配方。紫罗兰色红胆葡萄糖琼脂，以进行探测和枚举，并采用富集前的步骤，并采用肠杆菌科的MPN技术，当期望寻求的微生物预计需要复苏，并且预计需要的数量低于100次以下或每米级测试。葡萄糖的同化会导致培养基的酸化，因此胆汁盐和中性红摄取的沉淀。ISO 21528-2 5推荐使用倒板技术枚举肠杆菌科，而预计所需的菌落数量为每毫升100毫升或测试样品的每克。肽为细菌生长提供了重要的生长因子；酵母提取物是用于生长刺激的B-VITAMINS复合物的来源。氯化钠保持渗透平衡。培养基依赖于选择性抑制性成分晶体紫和胆汁盐，这些含量抑制了革兰氏阳性细菌的生长以及指标系统葡萄糖和中性红色的生长。肠杆菌科以红色粉红色至红色紫色菌落的生长，周围是红色降水带。非葡萄糖发酵罐（例如，假单胞菌，阿科杆菌，阿尔卡吉尼等）表现出透明的无色菌落。除肠杆菌科以外的一些革兰氏阴性细菌可能会生长，但可能受到覆盖程序的限制。4a -d介质制剂（脱水培养基）悬浮41.5 g在1000毫升冷纯净的水中。热量频繁搅动以完全溶解。不要自压盐，也不要过热。冷却至47-50°C，混合并分布成无菌培养皿。4B- d的介于培养基（准备就绪 - 使用烧瓶 /试管）的液体液化液在100±2°C或温度控制的水浴（100°C）中的高压釜中烧瓶 /管的含量。或者，可以将瓶子或管子放入装有水的罐子中，该水放在热板上并煮沸。在加热之前稍微松开盖，以允许压力交换。冷却至47-50°C，然后将培养基倒入无菌条件下的无菌培养皿中。5-疗程特征脱水的培养基外观绿色紫色，细，均匀，自由流动的粉末溶液和准备好的中等外观紫罗兰，在20-25°C时清除最终pH 7.4±0.2 6- M M M原始物质 - 包装
配方，开发，表征和体内抗...
摘要本研究的目的是开发hesperidin植物体的配方，表征和体内抗糖尿病评估。使用卵磷脂45毫克制备制剂，精确称重的胆固醇15 mg，将其溶解在10 mL氯仿中，在圆底烧瓶（RBF）中，并进行10分钟的浴室超声处理。使用旋转蒸发器将有机溶剂除去45-50摄氏度。完全去除溶剂后形成的磷脂混合物薄层。Hesperidine旋转蒸发器用于在37-40°C下进行一小时的水合。透射电子显微镜用于检查植物体的形态。被应用于400个网状碳涂层的铜网格后，使用1％W/V磷酸烟酸对植物体分散剂进行负染色。使用Malvern Mastersizer S Laser衍射尺寸分析仪（Malvern Instruments Ltd.，UK）检查植物体的尺寸分布。使用文献中先前描述的方法，评估了体内抗糖尿病活性。Wistar大鼠，并将其保存在动物屋设施中，并带有12小时的浅色和黑暗周期。使用自动异性腔中的诊断试剂盒（ERBA诊断曼海姆，德国）用于估计生化参数。选择F1和F2批次作为最佳配方，然后根据形态（数字照片和TEM），粒径和封装效率进行进一步评估。囊泡范围从100 nm到500 nm不等。F1和F2植物体的平均大小分别为109.71和133.24 nm。在某些地区，胰岛和腺泡细胞（外分泌组织）之间的外围扩大较小。现在，两个单元都彼此接近，表明恢复正常。总而言之，基于植物体的公式可能是提高治疗功效，较低剂量和增强剂量方案的有用策略。为了要求其抗糖尿病特性，必须确认更多涉及人类受试者的研究。关键字：配方，表征，体内，抗糖尿病评估，hesperidin，植物体如何引用本文：Borkar S，Swapnil Goyal。配方，发育，表征和体内抗糖尿病植物体的抗糖尿病评估。国际药物输送技术杂志。2024; 14（4）：2244-48 doi：10.25258/ijddt.14.4.41支持来源：nil。利益冲突：无引入，而“有些”是指类似细胞的，“ phyto”是指植物。1植物体是囊泡药物输送系统，可改善低溶剂的药物吸收和生物可利用性。1,2植物提取物和磷脂酰胆碱（或任何亲水极性头组）对形成植物体反应，它们是磷脂的复合物，并且天然存在的活性植物化学物质结合在其结构中。3,4与常见制剂相比，这些配方显示出更好的药理和药代动力学特征。亲水性植物核酶 - 胆碱络合物完全被脂溶性磷脂酰基部分覆盖。），例如多酚。高药物封装，更好的稳定性（在两亲分子的植物构成和极性头部之间形成化学键，5和改善的生物利用度6只是植物体的令人印象深刻的优势。唯一可以掺入植物体结构的植物化学物质是包含活性氢原子（-COOH，-OH，-NH2，-NH等）的植物化学物体。两亲分子的亲水部分和草药衍生物可以建立与
利用八角茴香绿色合成氧化锰纳米粒子及其光催化活性
化学系 波普学院（自治学院），Sawyerpuram 628 251，泰米尔纳德邦 附属于 MS 大学，Tirunelveli - 627 012，泰米尔纳德邦，印度 摘要 - 使用八角茴香提取物通过绿色合成方法合成了一种有效的氧化锰纳米粒子。 通过紫外可见光、傅立叶变换红外光谱、原子力显微镜和扫描电镜研究对制备的纳米粒子进行了表征。 氧化锰纳米粒子的紫外可见光光谱显示最大吸收在 250 nm 和 300 nm 左右。 这是因为 n → π* 和 π → π* 跃迁。 氧化锰的 FT-IR 光谱显示 Mn–O 振动峰以 580 cm -1 为中心，而另一个以 1627 cm -1 为中心的明显峰是 Mn 原子上的 O–H 伸缩振动。利用AFM和SEM表征表面形貌。以亚甲蓝作为有机污染物，评价了氧化锰纳米粒子对染料降解的光催化活性。关键词：氧化锰，紫外-可见光，SEM，光催化活性，亚甲蓝1.引言绿色合成是一种环境友好的方法，它代表了化学领域的一种不同思维方式，旨在消除有毒废物，降低能耗，使用水、乙醇、乙酸乙酯等生态溶剂。纳米材料作为新型抗菌剂出现，具有高表面积与体积比和独特的物理化学性质[1]。氧化锰纳米粒子广泛用于污染物传感、药物输送、数据存储、催化和生物医学成像。随着人们对环境污染的关注度日益提高，纳米粒子的绿色合成变得非常重要。基于绿色化学的纳米粒子合成由于其生态友好的性质而受到青睐。氧化锰纳米粒子在催化、离子筛、充电电池、化学传感装置、微电子和光电子等多个领域有着广泛的应用，引起了人们的广泛关注。[2-9] 本研究采用绿色方法制备了氧化锰纳米粒子，并通过紫外-可见光、傅里叶变换红外和扫描电子显微镜分析方法进行了表征。合成的氧化锰纳米粒子在可见光区对染料降解表现出光催化活性。 2.实验 2.1 氧化锰纳米粒子的制备 在典型的反应过程中，将 3.2 g 硫酸锰和 1.0 g 聚乙二醇溶解在 50 mL 水中。然后加热溶液直至溶解。加入6.56g乙酸钠和50mL新鲜制备的八角茴香提取物（Illicium verum）溶液，室温下剧烈搅拌3小时，过滤所得溶液，洗涤、分离纳米颗粒，在90℃真空干燥箱中干燥12小时，保存待进一步研究。2.2.八角茴香提取物的制备 取约10g新鲜八角茴香，用蒸馏水彻底清洗以除去灰尘颗粒。将洗净的八角茴香切成小块，放入带水冷凝器的圆底烧瓶中，在100mL蒸馏水中煮沸1小时。用Whatman No.41过滤提取物，得到纯提取物。 2.3. 光催化活性 ` 在本研究中，使用著名染料亚甲蓝作为探针分子来评估合成纳米粒子在直射阳光下的光催化活性。选择亚甲蓝在665nm处的特征光吸收峰来监测光催化降解过程。实验按照以下步骤进行。 2.4. 步骤 ` 每次测量时，将0.05g样品加入100mL浓度为0.0031g/L的亚甲蓝水溶液中。将悬浮液在黑暗中搅拌约一小时，以确保亚甲蓝在纳米颗粒表面的吸附和解吸平衡建立。然后将溶液暴露在阳光下。在平衡后以10分钟的恒定时间间隔提取3毫升悬浮液，然后离心以将纳米颗粒与上清液分离。用JASCO V650 UV-Vis分光光度计测量上清液的紫外-可见吸收光谱。使用以下公式计算染料降解的百分比：降解百分比=
鉴定人类细胞中复制应力反应的关键因素Louise M.E. Janssen 1，Empar Baltasar Perez 1，Chantal Vaartin
方法在补充了10％FCS，1％谷歌补充剂（Gibco），100 U/ml青霉素和100μg/ml链霉菌素的IMDM（Gibco）中培养了衍生成近单倍型HAP1细胞的细胞培养。siRNA转染是根据制造商的指南使用Rnaimax（Invitrogen）进行的。在这项研究中使用了以下siRNA：Sinon-targetable（Dharmacon），Sipolg2（地平线，TargetPlus，SmartPool），SIMRPL23（Horizon，Targetplus，TargetPlus，Smartpool）。将所有药物（Aphidicolin，Hu，Olaparib，Rad51i（B02），DNA-PKI（NU74441）和寡霉素A）溶解在DMSO中，并以指示浓度使用。细胞使用具有137CS源的γ提取器（最佳疗法）进行γ辐射。生长测定HAP1细胞以1500个细胞/孔的密度将HAP1细胞铺在96孔板中，并被视为5天。5天后，使用100％甲醇固定细胞，并在室温下使用Crystal Violet染色2H。随后，将晶体紫溶解在10％乙酸中，并使用Biotek Epoch Epoch分光光度计在595 nm处测量强度。使用非线性拟合，sigmoidal，4pl，x是log（浓度），将这些测量值用于棱镜中的IC50计算。在9mm玻璃盖上生长免疫荧光细胞，并在室温下以4％甲醛和0.2％Triton X-100固定10分钟。使用了以下抗体：人类抗克雷斯特（Cortex Biochem，CS1058），兔抗PH3SER10（Campro，＃07-081），小鼠抗ERCC6L（PICH）（ABNOVA，ABNOVA，000548421-B01P）。所有初级抗体在4°C的夜间孵育。使用固定缓冲液I（BD生物科学）固定细胞。细胞。二级抗体（分子探针，Invitrogen）和DAPI在室温下孵育2小时。使用延长金（Invitrogen）安装盖玻片。使用具有60倍1.40 Na油目标的Deltavision Deonvolution显微镜（Applied Precision）获取图像。SoftWorx（应用精度），ImageJ，Adobe Photoshop和Illustrator CS6用于处理获得的图像。单倍体插入诱变筛选基因对用APH或HU处理的HAP1细胞的存活至关重要，如先前所述35，使用单倍体插入诱变筛查鉴定。诱变的HAP1细胞是从Brummelkamp实验室获得的。简短地，获得HAP1细胞的诱变如下：在HEK293T细胞中产生了基因陷阱逆转录病毒。每天两次收获逆转录病毒至少三天，并通过离心（使用SW28转子进行2小时，21,000 rpm，4°C，4°C）进行沉淀。在8μg/ml硫酸素硫酸素的存在下，在T175烧瓶中至少连续两天，在8μg/ml硫酸素的存在下，将大约4000万个HAP1细胞通过浓缩基因陷阱病毒的转导而被诱变。在包含10％DMSO和10％FCS的IMDM培养基中冷冻诱变细胞。解冻后，在存在27.5 nm adphidicolin或100μmHu的情况下，将诱变的HAP1细胞转移了10天。传递后，通过胰蛋白酶-EDTA收集细胞，然后进行沉淀。为了最大程度地减少潜在地含有杂合突变的二倍体细胞的混杂，用DAPI染色固定的细胞，以允许使用Astrios Moflo对G1单倍体DNA含量进行分类。将3000万个排序的细胞在56°C下裂解过夜，以使使用DNA迷你试剂盒（QIAGEN）进行基因组DNA分离。插入位点映射基因陷阱插入位点通过LAM-PCR放大，然后进行捕获，ssDNA接头连接和指数放大，并在测序之前使用含有Illumina适配器的引物，如前所述，如前所述35。映射和插入位点的分析以前描述了78。简短地，在对HISEQ 2000或HISEQ 2500（Illumina）进行测序之后，将插入位点映射到人类基因组（H19），允许一个不匹配，并与RefSeq坐标相交，以将插入位点分配给基因。基因区域在相对链上重叠的基因区域没有考虑进行分析，而对于在相同链基因名称上重叠的基因是串联的。对于每种复制和两种药物治疗（APH或HU）基因的必要性都是通过二项式检验确定的。合成致死性。一个基因通过所有Fisher的测试，其p值截止为0.05，效应大小至少为0.12（减法比率wt sense比率 - 复制应力条件感官比率）。
深度学习所需的技能
深度学习作为无人驾驶汽车的支柱，越来越受欢迎，本文旨在为有抱负的开发人员揭开该领域的神秘面纱。作为数据科学博客马拉松的一部分，我们将探索这项技术背后的原因，并提供成为应用深度学习工程师的途径。本文不会过于技术性或正式，所以欢迎在评论部分提问。仅在印度，每年就有超过 70 万名学生毕业，其中许多人渴望从事计算机科学开发工作。深度学习是新兴领域之一，由于其在各个领域的应用，它引起了人们的极大兴趣。然而，许多学生不确定从哪里开始或如何将精力集中在这个领域。深度学习从业者经常担心被自动化取代，但请放心，人类专业知识在一段时间内仍将是必不可少的。如果你擅长数字并对尖端技术感到兴奋，那么深度学习非常适合你。本文将深入探讨深度学习的基础知识，它主要涉及模仿人类大脑行为的神经网络 (NN)。我们还将解决常见的误解，例如需要硕士学位或就读一级大学才能在该领域取得成功。实际上，主要有两个角色：深度学习研究人员和应用深度学习工程师。前者专注于开发新算法和技术，而后者则应用现有解决方案来减少人力。本文旨在为成为一名成功的应用深度学习工程师提供全面的指南，包括必要技能和技术的概述。学习机器学习不仅仅是将算法应用于数据；它是一个从识别问题并理解其要求开始的过程。一个关键步骤是分析问题并确定是否可以将传统算法用作解决方案，从而节省能源和资源。谈到深度学习，选择合适的编程语言至关重要。Python 和 R 是流行的选择，每种语言都有自己的优势和专长。先掌握一种语言将使学习另一种语言变得更容易。学习一门新编程语言的一个常见障碍是获取有助于学习过程的优质资源。建议的方法是一次专注于一种语言，掌握其库后再学习其他语言。此外，计算机科学基础知识和数据结构的知识对于使用机器学习/深度学习算法也是必要的。这包括了解软件工程技能，例如数据结构、软件开发生命周期、Github、算法（排序、搜索和优化）。虽然仅通过视频讲座学习以获得证书很诱人，但获得有助于您成为更好的开发人员的知识至关重要。此外，在处理实际项目时，客户通常需要以服务或应用程序的形式提供解决方案，而不仅仅是机器学习模型。大多数数据科学爱好者都低估了数据结构和软件工程概念的重要性，认为它们对于 AI/ML/DL 工作不那么重要。然而，这些概念对于优化代码和满足项目期限至关重要。要成功使用 SDLC，彻底理解其概念至关重要，这是我通过大学学习和 POC（概念验证）的实践经验学到的。虽然我最初在实际项目中并没有掌握这些概念，但参与几个项目有助于澄清它们。如果您熟悉这些概念但难以在实践中应用它们，请不要担心；当您成为实际项目的一部分时，您会学到东西。对于过渡到机器学习的软件工程师来说，对数学和统计概念有扎实的理解至关重要。这些概念使分析算法并根据特定需求对其进行微调成为可能。基本知识包括梯度下降、距离度量、平均值、中位数和众数，可用于训练和推理。常见挑战：大多数人都忽视了在深入学习深度学习之前学习数学概念的重要性，认为预先实现的算法可以直接应用而无需调整。然而，我发现这些概念在使用深度学习算法时至关重要（95% 的时间）；它们对于根据特定用例调整模型是必不可少的。一旦开发出机器学习解决方案，有效地呈现它就至关重要。这涉及创建非技术人员可以理解的可视化或图表，通常需要了解 Django、Flask 和 JavaScript 等 UI 技术。这些工具通过将机器学习代码与用户友好的前端集成在一起来增强开发过程。开发解决方案后，部署它需要了解 Apache 和 Wamp 等技术。鉴于项目的复杂性日益增加，尤其是在没有专门的前端和后端开发人员的小型团队或组织中，掌握这些技能是必不可少的。云计算的重要性：随着数据继续呈指数级增长，本地服务器已不再足以进行管理。据 Forbes.com 报道，采用云计算平台不仅可以简化从数据准备到模型开发的操作，还可以获得最先进的基于深度学习的解决方案。AWS 和 Azure 是专业人士的首选，Google Cloud 也值得探索。作为一名深度学习工程师，掌握这些技术至关重要 - 尽管学习其他技术也会有好处。从事云计算工作时，一个显著的挑战是同时处理多种技术。然而，对于那些有兴趣扩展技能的人来说，这绝对与深度学习工程有关。要开始使用这些技术，请使用提供的资源： - 编程语言： - 数据结构： - 机器学习数学： - 前端技术： - 云技术：本文讨论了深度学习所需的核心技能，这是机器学习的一个重要方面，涉及像人脑一样运作的复杂神经网络。深度学习使人工智能系统能够从大数据中学习和适应，做出预测并随着时间的推移改善结果。深度学习在语言处理、视觉识别、医疗保健甚至儿童发育迟缓检测方面都有广泛的应用。它对人类未来的影响是巨大的，尤其是考虑到计算能力的进步。当深度学习工程师在开发系统的平台上工作时，他们的目标是创建利用人工智能服务中类似大脑功能的程序。我们列出了 15 门最好的在线深度学习课程，供那些希望从事这一领域的人选择。学习从事深度学习职业需要奉献精神和正确的心态。许多深度学习工程师都具有共同的特质，例如团队合作能力和分析能力，这使得来自不同背景的人都能取得成功。深度学习的基本先决条件包括编程专业知识，尤其是 Python 或 R 等语言，因为它们具有灵活性和功能。统计学能力也至关重要，尤其是在数据科学和人工智能应用中，专注于数据可视化和理解数据之间的复杂关系。此外，扎实的微积分理解对于掌握机器学习算法是必要的，从而能够创建准确表示数据的模型。概率在微调深度学习模型进行预测和分析方面起着重要作用，使其成为一项必备技能。数据科学也至关重要，涉及数据分析和操作以创建深度学习模型和算法。从历史上看，获取深度学习的教育资源是一项挑战，尤其是对于那些无法使用图书馆或传统交通工具的人来说。然而，互联网已经发生了重大发展，为个人提供了从世界任何地方学习深度学习的机会，而行业本身在创造这些机会方面发挥了重要作用。通过实践项目和研究学习深度学习- 机器学习的数学： - 前端技术： - 云技术： 本文讨论了深度学习所需的核心技能，深度学习是机器学习的一个重要方面，涉及像人脑一样运作的复杂神经网络。深度学习使人工智能系统能够从大数据中学习和适应，做出预测并随着时间的推移改善结果。深度学习在语言处理、视觉识别、医疗保健甚至儿童发育迟缓检测方面都有广泛的应用。它对人类未来的影响是巨大的，尤其是考虑到计算能力的进步。当深度学习工程师在开发系统的平台上工作时，他们的目标是创建利用人工智能服务中类似大脑功能的程序。我们列出了 15 门最好的在线深度学习课程，供那些想要从事这一领域的人选择。学习从事深度学习职业需要奉献精神和正确的心态。许多深度学习工程师都具有共同的特质，例如团队合作技能和分析能力，这使得来自不同背景的个人都能取得成功。深度学习的基本先决条件包括编程专业知识，尤其是 Python 或 R 等语言，因为它们具有灵活性和功能。熟练掌握统计学也很重要，尤其是在数据科学和人工智能应用中，专注于数据可视化和理解数据之间的复杂关系。此外，扎实的微积分理解对于掌握机器学习算法也是必要的，从而能够创建准确表示数据的模型。概率在微调深度学习模型进行预测和分析方面起着重要作用，因此它是一项必备技能。数据科学也至关重要，它涉及数据分析和操作以创建深度学习模型和算法。从历史上看，获取深度学习的教育资源是一项挑战，尤其是对于那些无法使用图书馆或传统交通工具的人来说。然而，互联网已经发生了巨大的发展，为个人提供了从世界任何地方学习深度学习的机会，而行业本身在创造这些机会方面发挥了重要作用。通过实践项目和研究学习深度学习- 机器学习的数学： - 前端技术： - 云技术： 本文讨论了深度学习所需的核心技能，深度学习是机器学习的一个重要方面，涉及像人脑一样运作的复杂神经网络。深度学习使人工智能系统能够从大数据中学习和适应，做出预测并随着时间的推移改善结果。深度学习在语言处理、视觉识别、医疗保健甚至儿童发育迟缓检测方面都有广泛的应用。它对人类未来的影响是巨大的，尤其是考虑到计算能力的进步。当深度学习工程师在开发系统的平台上工作时，他们的目标是创建利用人工智能服务中类似大脑功能的程序。我们列出了 15 门最好的在线深度学习课程，供那些想要从事这一领域的人选择。学习从事深度学习职业需要奉献精神和正确的心态。许多深度学习工程师都具有共同的特质，例如团队合作技能和分析能力，这使得来自不同背景的个人都能取得成功。深度学习的基本先决条件包括编程专业知识，尤其是 Python 或 R 等语言，因为它们具有灵活性和功能。熟练掌握统计学也很重要，尤其是在数据科学和人工智能应用中，专注于数据可视化和理解数据之间的复杂关系。此外，扎实的微积分理解对于掌握机器学习算法也是必要的，从而能够创建准确表示数据的模型。概率在微调深度学习模型进行预测和分析方面起着重要作用，因此它是一项必备技能。数据科学也至关重要，它涉及数据分析和操作以创建深度学习模型和算法。从历史上看，获取深度学习的教育资源是一项挑战，尤其是对于那些无法使用图书馆或传统交通工具的人来说。然而，互联网已经发生了巨大的发展，为个人提供了从世界任何地方学习深度学习的机会，而行业本身在创造这些机会方面发挥了重要作用。通过实践项目和研究学习深度学习尤其是考虑到计算能力的进步。当深度学习工程师在开发系统的平台上工作时，他们的目标是创建利用人工智能服务中类似大脑功能的程序。我们列出了 15 门最好的在线深度学习课程，供那些希望从事这一领域的人学习。学习从事深度学习职业需要奉献精神和正确的心态。许多深度学习工程师都具有共同的特质，例如团队合作能力和分析能力，这使得来自不同背景的个人都能取得成功。深度学习的基本先决条件包括编程专业知识，特别是 Python 或 R 等语言，因为它们具有灵活性和功能。统计学的熟练程度也很重要，特别是在数据科学和人工智能应用中，专注于数据可视化和理解数据之间的复杂关系。此外，对微积分的扎实理解对于掌握机器学习算法是必要的，从而能够创建准确表示数据的模型。概率在微调深度学习模型进行预测和分析方面起着重要作用，使其成为一项必备技能。数据科学也至关重要，涉及数据分析和操作以创建深度学习模型和算法。从历史上看，获取深度学习的教育资源是一项挑战，尤其是对于那些无法使用图书馆或传统交通工具的人来说。然而，互联网已经发生了巨大的发展，为个人提供了在世界任何地方学习深度学习的机会，而行业本身在创造这些机会方面发挥了重要作用。通过实践项目和研究学习深度学习尤其是考虑到计算能力的进步。当深度学习工程师在开发系统的平台上工作时，他们的目标是创建利用人工智能服务中类似大脑功能的程序。我们列出了 15 门最好的在线深度学习课程，供那些希望从事这一领域的人学习。学习从事深度学习职业需要奉献精神和正确的心态。许多深度学习工程师都具有共同的特质，例如团队合作能力和分析能力，这使得来自不同背景的个人都能取得成功。深度学习的基本先决条件包括编程专业知识，特别是 Python 或 R 等语言，因为它们具有灵活性和功能。统计学的熟练程度也很重要，特别是在数据科学和人工智能应用中，专注于数据可视化和理解数据之间的复杂关系。此外，对微积分的扎实理解对于掌握机器学习算法是必要的，从而能够创建准确表示数据的模型。概率在微调深度学习模型进行预测和分析方面起着重要作用，使其成为一项必备技能。数据科学也至关重要，涉及数据分析和操作以创建深度学习模型和算法。从历史上看，获取深度学习的教育资源是一项挑战，尤其是对于那些无法使用图书馆或传统交通工具的人来说。然而，互联网已经发生了巨大的发展，为个人提供了在世界任何地方学习深度学习的机会，而行业本身在创造这些机会方面发挥了重要作用。通过实践项目和研究学习深度学习涉及数据分析和操作以创建深度学习模型和算法。从历史上看，获取深度学习的教育资源是一项挑战，尤其是对于那些无法使用图书馆或传统交通工具的人来说。然而，互联网已经发生了巨大的发展，为个人提供了从世界任何地方学习深度学习的机会，而行业本身在创造这些机会方面发挥了重要作用。通过实践项目和研究学习深度学习涉及数据分析和操作以创建深度学习模型和算法。从历史上看，获取深度学习的教育资源是一项挑战，尤其是对于那些无法使用图书馆或传统交通工具的人来说。然而，互联网已经发生了巨大的发展，为个人提供了从世界任何地方学习深度学习的机会，而行业本身在创造这些机会方面发挥了重要作用。通过实践项目和研究学习深度学习