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课程规格一般信息
土壤，水和空气微生物学简介1-埃德孔：土壤微生物的特征2-埃德芬：土壤微生物的数量和分布3- edaphic因素：水，渗透压，氧化还原潜力，土壤pH，…。4 - Activity of microorganisms 5 - Soil bioremediation 6 - Water and water organisms 7 - Polluted water organisms and Water health standard 8 - Waste water treatment 9 - The air as an environment of microorganisms 10 - Adaptation of microorganisms to the air environment, Biological aerosols 11 - Mechanisms protecting lungs against bioaerosol penetration 12 - Survival and spread of bioaerosols,生物气溶胶作为人类的危险来源13-
一般均衡经济中的转移悖论
摘要：转移悖论是一般均衡理论中的经典悖论，即影响均衡价格的资源转移使捐赠者受益而损害接受者。本文使用预测会出现这种悖论的三主体纯交换经济的理论框架对转移悖论进行了实验研究。进行了两种处理。在第一种处理中，实验经济中每个主体角色都有一个受试者。在另一种处理中，实验经济中每个主体角色有五个受试者（总共 15 个受试者）。实验结果表明，主体之间的禀赋转移影响了市场清算价格，因此捐赠者从这种转移中受益，这与竞争均衡理论一致。在群体规模较大的处理中，均衡效应最强，这与拥有更多市场参与者会鼓励他们表现出竞争性的想法相呼应。此外，当有转移的选择时，大多数捐赠主体会内生地决定调整禀赋分布。详细分析发现，受试者的转学决定主要受到价格均衡效应的驱动，他们的决定基本不受其测量的认知能力水平的影响。
评论CRISPR的生物伦理问题：基因组编辑技术Ashima Bhan，Satish Sasikumar，Arvind Goja，Rajendra TK Genetics和Molecu
评论CRISPR的生物伦理问题：一种基因组编辑技术Ashima Bhan，Satish Sasikumar，Arvind Goja，Rajendra TK Genetics and Molecular Biologary Lim，D。Y. Patil Biotechnologicy and BiioInformatics D. Y. Patil Vidyapeeth博士，D。通讯作者：Ashima Bhan。电子邮件 - ashimabhan@gmail.com摘要生物技术领域的最新和重大科学成就是CRISPR的发现（聚集了定期散布的短篇小说重复序列）。crispr已成为最现代，最受欢迎的工具之一，这主要是由于其低成本和效率，可用于编辑基因组。因此，这项技术几乎是生物医学和农业科学的每个维度的关键，并且在治疗病毒感染，血友病，癌症和遗传遗传异常方面具有潜在的应用。但是，当这种用于编辑基因的技术不公平地用于改善生物学特征时，道德问题可能会出现，这仅仅是出于美学的目的或比人群中其他人的优势。这不仅会导致社会歧视和动荡，而且有可能改变生物的进化进化。在这方面，应制定对CRISPR技术，风险评估，政策和程序的监管实施，以防止严重滥用这项技术。关键词：生物伦理学，生物技术，CRISPR，进化，优生学，基因编辑
基于图的蛋白质设计的生成模型
工程蛋白质有可能解决生物医学、能源和材料科学中的许多问题，但在实践中创造出成功的设计却很困难。这一挑战的一个重要方面是蛋白质序列和三维结构之间的复杂耦合，而找到一种可行设计的任务通常被称为逆蛋白质折叠问题。在这项工作中，我们引入了一种基于图形表示的给定三维结构的蛋白质序列条件生成模型。我们的方法通过关注那些在序列中是长距离但在三维空间中是局部的蛋白质，有效地捕捉蛋白质中复杂的依赖关系。这种基于图的方法在速度和可靠性方面都比传统和其他基于神经网络的方法有所提高，并借助深度生成模型向快速和有针对性的生物分子设计迈出了一步。
通过准确率和召回率评估生成模型
生成模型的最新进展引起了人们对统计差异作为模型比较手段的研究兴趣。常用的评估方法，例如 Fréchet 初始距离 (FID)，与样本的感知质量有很好的相关性，并且对模式下降很敏感。然而，这些指标无法区分不同的失败案例，因为它们只产生一维分数。我们提出了一种新的分布精度和召回率定义，将差异分解为两个独立的维度。所提出的概念直观，保留了理想的属性，并自然而然地产生了一种可用于评估生成模型的有效算法。我们将这个概念与总变异以及最近的评估指标（如初始分数和 FID）联系起来。为了证明所提出方法的实用性，我们对生成对抗网络和变分自动编码器的几种变体进行了实证研究。在大量实验中，我们表明所提出的指标能够将生成样本的质量与目标分布的覆盖范围区分开来。
心脏基因治疗
摘要：尽管临床基因治疗取得了初步成功，已有几种产品获批用于临床，数百种产品正处于临床审批的最后阶段，但尚无一种基因治疗方法对心脏有效。本文，我们回顾了过去在几项心脏基因治疗临床试验中获得的经验，这些试验的目的是诱导缺血性心脏的治疗性血管生成，并尝试调节心力衰竭患者的心脏功能。对迄今为止取得的结果进行严格评估表明，心脏基因传递的效率仍然是阻碍成功的一大障碍，但也需要在建立更可靠的大型动物模型、选择更有效的治疗基因、更好地设计临床试验和更深入地了解心脏生物学方面寻求改进。我们还强调了心脏基因治疗发展中未来前景广阔的几个领域。特别是，从使用蛋白质编码 cDNA 进行基因添加研究到使用小 RNA 疗法调节基因表达的转变，以及精准基因编辑的改进，为心肌梗死后的心脏再生和遗传性心肌病的基因校正等应用铺平了道路，而这些应用直到十年前还无法实现。
总体项目规划 - Empire State Development
I. 项目背景和摘要 纽约州城市发展公司 (UDC) 以 Empire State Development 的名义 (ESD) 正在根据纽约州城市发展公司法案 (UDC 法案) 为 Empire Station Complex 市政和土地使用改进项目 (项目) 采纳此总体项目规划 (GPP)。该项目是一项综合重建计划，旨在以曼哈顿经过极大改进的纽约宾夕法尼亚车站 (宾州车站) 为中心创建一个复兴区。它将解决不达标和不卫生的条件，并为项目区域 (定义如下) 的重大市政改进提供建设。项目的主要组成部分将导致创建一个繁荣和可持续的交通导向区，并配备急需的公共交通改进和公共领域设施，详见下文。该项目促进了宾州车站重建和潜在扩建的相关计划。 1 该项目将通过一项全面的重建计划解决项目区域内不达标和不卫生的状况，该计划将创建一个有凝聚力的、以交通为导向的区域，并增加急需的混合用途开发和市政改善。具体而言，该项目将在项目区域的八个开发地点（“项目地点”或“地点”）上开发十栋新建筑。该项目的开发将包括新的现场入口和通往宾夕法尼亚车站和公共交通的通道。其公共领域的改善将改善周围的街景，并解决开放空间和行人、自行车和车辆流通问题。该项目旨在支持宾夕法尼亚车站的重建和潜在的向南扩建，这将通过独立但相关的项目完成，这些项目将由一个或多个参与的公共铁路运输实体承担，即纽约州大都会运输署（“MTA”）、国家铁路客运公司（“Amtrak”）和新泽西州交通局（“NJT”）。美铁大部分运营业务迁至莫伊尼汉火车站为重建宾夕法尼亚车站提供了机会。此外，美铁和在宾夕法尼亚车站运营的公共铁路运输实体正在规划宾夕法尼亚车站向南扩建至 780 号区块和 754 号区块和 806 号区块的部分区域，以容纳额外的轨道和站台。
使用基于能量的模型进行隐式生成和建模
基于能量的模型 (EBM) 因其在似然建模中的通用性和简单性而具有吸引力，但传统上很难训练。我们介绍了在连续神经网络上扩展基于 MCMC 的 EBM 训练的技术，并展示了它在 ImageNet32x32、ImageNet128x128、CIFAR-10 和机器人手轨迹的高维数据域上的成功，获得了比其他似然模型更好的样本，接近当代 GAN 方法的性能，同时覆盖了数据的所有模式。我们重点介绍了隐式生成的一些独特功能，例如组合性和损坏图像重建和修复。最后，我们表明 EBM 是适用于各种任务的有用模型，实现了最先进的分布外分类、对抗鲁棒分类、最先进的持续在线类学习和连贯的长期预测轨迹推出。
一般微生物学bisc 300L
学术诚信：南加州大学是一个学习社区，致力于发展成功的学者和研究人员，致力于追求知识和思想传播。学术不当行为包括在学术工作的生产或提交中的任何不诚实行为，都损害了犯下该行为的人的完整性，并可能破坏整个大学社区的完整性。它与大学的使命是对我们的社区和世界有效地研究，教育和贡献的使命。所有学生均应提交代表自己原始工作的作业，并专门为提交的课程或部分准备。您不得提交其他人写的工作或为其他课程准备的“回收”工作，而无需获得教师的书面许可。其他违反学术诚信的行为包括但不限于作弊，窃，捏造（例如，伪造数据），勾结，有意协助其他人实现学术不诚实行为，以及任何旨在获得不公平学术优势的行为。学术不诚实的影响是深远的，被认为是对大学的严重罪行。所有学术不当行为的事件都将报告给学术完整性办公室，并可能导致诸如分配失败，课程失败，停学，甚至被大学驱逐出境等结果。使用AI发电机的策略。学生可能没有另一个人或实体完成任务的任何实质性部分。有关学术诚信的更多信息，请参见“学生手册”或“学术诚信”网站的办公室以及有关研究和奖学金不当行为的大学政策。由于创建，分析和批判性思维能力是本课程学习成果的一部分，因此所有作业都应由分别或小组工作的学生准备。在这些领域发展强大的能力将为您准备竞争性工作场所。因此，在本课程中禁止使用AI生成的工具，将被确定为窃，并将报告给学术完整性办公室。