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个性化护理中基因组学的生化基础：临床意义和实践
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人工智能和机器学习基础
符号人工智能 基于符号人工智能的方法 16 可以追溯到 20 世纪 60 年代中期，因此通常被称为“老式人工智能 (GO-FAI)”。 17 这也是因为它们依赖经典逻辑。 18 符号人工智能的自我描述源自这些系统所依赖的符号的明确操作。 19 符号人工智能基于这样的假设：在人类通过符号进行交流的基础上，有可能开发智能系统。该领域最突出的例子是专家系统，它将一组预定义的 if-then 规则应用于给定案例。其中，元素和关系使用符号明确表示。例如，如果人工智能系统必须学习动物的特定属性，则符号表示模型将由相互连接的节点网络组成。节点代表动物、它们的属性或能力，然后将它们关联起来
第5课：生物伦理学的概念基础
最后，很容易构建有效推理导致结论与我们的道德直觉冲突的情况。例如，考虑在一家大型城市医院中的移植中心。在任何给定时间，都可能有一个需要肾脏，心脏，肺以及其他器官和组织的人的等待名单。假设一名年轻的事故受害者因股骨严重的骨折带入急诊室。常规手术和一段时间的牵引力应导致完全恢复。事实证明，腿骨折的男人对于几位移植患者来说是一个很好的匹配，他们的生命只能通过替换器官挽救。是否应该“恢复”男人的器官，以便其他三个或四个可以生存？似乎是功利主义的决定
计算机科学基础专题
IEICE 信息与系统学报宣布将于 2026 年 3 月出版一个特别版块，题为“计算机科学基础特别版块 - 计算理论的基础和新趋势 -”。计算机科学基础自十九世纪中叶以来一直是信息与系统领域的热门研究领域，最近对更实用理论的研究也越来越多。作为解决信息通信系统发展所引起的困难和复杂问题的关键，计算机科学基础的重要性现在得到了重新认识。本特别版块系列是 LA 研讨会系列（〜2003 年）的继承者，并作为发表计算机科学基础最新成果的场合而广受欢迎。因此，这是它的第 23 个特别版块计划。在题为“计算理论的基础和新趋势”的子主题上，正在计划这个特别版块（计划于 2026 年 3 月发行），以促进计算机科学基础领域的最新进展。1. 范围
2024 年基金会影响报告
战略方针 我们为人们的整个生命旅程提供支持，从幼儿期到成年期，让他们能够接受重要的教育、领导力发展和就业机会。我们专注于这些领域，因为我们相信它们是摆脱劣势的有力途径，提供一种目标感和为社区做贡献的机会。鉴于澳大利亚各地许多人面临教育和就业障碍，我们旨在与正在加紧应对这一挑战的个人和组织合作。虽然每种模式都不同，但基金会着眼于长期影响，提供的不仅仅是资金。全方位支持也是我们工作的关键，无论是指导、研讨会、推荐、合作还是领导能力建设。我们希望通过利用西太平洋银行集团内的资源来发展我们支持的人员和组织的能力，以便我们的合作伙伴能够扩大他们的影响力。
在增强的岩石风化部署中的二氧化碳去除定量
请注意，本文档并非旨在阐明可量化ERW部署的NETCDR的可推广标准要求。是级联团队的评估，即ERW途径处于标准化阶段，在围绕固定的部署惯例固定要求之前，需要更多的实际部署。这项评估的关键基本原理是部署环境的异质性要求采用定量方法，这些方法是针对特定部署的特定地点环境而定制的，并且在途径的此阶段，透明地报告现场表征，测量方法和量化量可能会使围绕单个方法汇总的较高影响。在我们可以更可靠地表征不同部署设置中定量的最佳实现之前，需要从各个环境中部署和农艺设置进行其他数据。我们认为，提出标准可以在过度狭窄的一组测量方法上创建过早的锁定。在此阶段，我们认为，从业者最好在不同的农作物系统，土壤系统，地形和操作限制中保留多样性和灵活性，以最大程度地提高学习。
西尼罗河病毒在欧洲传播的生物气候建模，特别关注乌克兰
药物发现AI数据集和基准传统上不包括单细胞分析生物标志物。虽然单细胞分析中的基准努力最近发布了单细胞任务的集合，但他们尚未全面释放数据集，模型和基准测试，这些数据集，模型和基准分析以细胞类型的特异性生物标志物进行整体的各种治疗性发现任务。Therapeutics Commons（TDC-2）介绍了将特定于细胞类型的上下文特征与跨治疗剂的ML任务相结合的数据集，工具，模型和基准。我们介绍了单细胞分辨率的上下文学习的四个任务：药物目标提名，遗传扰动反应预测，化学扰动响应预测和蛋白质肽相互作用预测。我们为这四个任务介绍数据集，模型和台上标记。最后，我们详细介绍了驱动TDC-2实施的机器学习和生物学的进步和挑战，以及如何在其体系结构，数据集和基准和基础模型工具中反映它们。
CS 6451 - 计算机图形的基础-OMSCS
Jeff Wilson博士 创建者和讲师概述本课程探讨了计算机图形背后的数学，物理和感知原理，重点关注用于创建，表示和显示三维形状及其属性的技术。 专为具有不同背景的学生而设计的课程包括对计算机图形中基本概念的简要审查。 课程涵盖图像合成和建模。 课程的前半部分侧重于图像综合，重点是射线追踪的原理和实施。 下半部分向3D建模中的各种技术过渡。 本课程将基础概念与高级主题之间进行了平衡，并在研究生层面提供了计算机图形领域的全面介绍。 样本主题（特定主题和演示时间表可能会更改）Jeff Wilson博士创建者和讲师概述本课程探讨了计算机图形背后的数学，物理和感知原理，重点关注用于创建，表示和显示三维形状及其属性的技术。专为具有不同背景的学生而设计的课程包括对计算机图形中基本概念的简要审查。课程涵盖图像合成和建模。课程的前半部分侧重于图像综合，重点是射线追踪的原理和实施。下半部分向3D建模中的各种技术过渡。本课程将基础概念与高级主题之间进行了平衡，并在研究生层面提供了计算机图形领域的全面介绍。样本主题（特定主题和演示时间表可能会更改）