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•了解物质与电磁辐射的相互作用及其在药物分析中的应用•了解药物的色谱分离和分析。•使用各种分析工具对药物进行定量和定性分析。单位 - I 10小时1。紫外线可见光谱电子过渡,发色团,副色素,光谱移位,对吸收光谱,啤酒和兰伯特定律的溶剂效应,推导和偏差。仪器 - 辐射,波长选择器,样品细胞,检测器 - 光管,光电倍增管,光电伏电池,硅光电二极管的来源。应用 - 分光光度滴定,单个组件和多组件分析2。荧光学理论,单线,双线和三重态电子状态的概念,内部和外部转换,影响荧光,淬火,仪器和应用的因素 - II 10小时1.红外光谱
神经网络与深度学习 B.Tech. IV 第一年 学期 LTPC 3 0 0 3 课程目标: 介绍人工神经网络的基础知识 获取有关深度学习概念的知识 学习各种类型的人工神经网络 获取应用优化策略的知识 课程成果: 能够理解神经网络的概念 能够选择学习网络来建模现实世界系统 能够使用有效的深度模型算法 能够将优化策略应用于大规模应用 UNIT-I 人工神经网络简介、ANN 的基本模型、重要术语、监督学习网络、感知器网络、自适应线性神经元、反向传播网络。联想记忆网络。模式关联的训练算法、BAM 和 Hopfield 网络。 UNIT-II 无监督学习网络-简介,固定权重竞争网络,Maxnet,Hamming 网络,Kohonen 自组织特征映射,学习矢量量化,反向传播网络,自适应共振理论网络。特殊网络-各种网络的介绍。 UNIT - III 深度学习简介、深度学习的历史趋势、深度前馈网络、基于梯度的学习、隐藏单元、架构设计、反向传播和其他微分算法 UNIT - IV 深度学习的正则化:参数范数惩罚、范数惩罚作为约束优化、正则化和欠约束问题、数据集增强、噪声鲁棒性、半监督学习、多任务学习、早期停止、参数类型化和参数共享、稀疏表示、Bagging 和其他集成方法、Dropout、对抗性训练、切线距离、切线 Prop 和流形、切线分类器 UNIT - V 训练深度模型的优化:神经网络优化中的挑战、基本算法、参数初始化策略、具有自适应学习率的算法、近似二阶方法、优化策略和元算法应用:大规模深度学习、计算机视觉、语音识别、自然语言处理教科书:1. 深度学习:麻省理工学院出版社出版的书籍,作者:Ian Goodfellow、Yoshua Bengio 和 Aaron Courville 2. 神经网络和学习机器,Simon Haykin,第 3 版,Pearson Prentice Hall。
A所有数据均通过三式三份样本确定,并与使用不等方差的两尾t检验获得的未处理细胞获得的值进行了比较。* p <0.05,** p <0.01,*** p <0.005。
范德堡方法:• 此方法涉及使用厚度均匀的任意形状的扁平样品圆周上的四个小触点施加电流并测量电压。• 制作欧姆接触:通过热蒸发导电材料(如金、银或铝)来制作接触。• 应在样品表面的外围制作四个非常小的触点。
回顾新冠疫情爆发前的时期,东盟经济结构发生了明显变化。第一产业的作用下降,而第三产业或服务业则呈现上升趋势。具体而言,农业和采矿业和采石业的合计贡献从 2015 年的 15.7% 下降到 2019 年的 14.1%。相比之下,服务业的份额从 2015 年的 50.9% 增加到 2019 年的 52.3%,而第二产业的贡献在此期间保持相对稳定。然而,新冠疫情的爆发带来了暂时的变化。此前呈上升趋势的服务业略有下降,其份额在 2021 年下降到 50.9%,并在 2022 年进一步下降到 50.5%。
- Omvoh 是一种白细胞介素 (IL)-23 拮抗剂,可选择性结合 IL-23 的 p19 亚基,用于治疗成人中度至重度活动性溃疡性结肠炎 (UC)。 - UC 和克罗恩病 (CD) 是两种最常见的炎症性肠病 (IBD)。UC 和 CD 都是胃肠道 (GI) 的慢性、复发性、缓解性炎症疾病。UC 仅影响大肠,而 CD 可影响从口腔到肛门的胃肠道任何部分。CD 还可以影响整个肠壁厚度,而 UC 仅影响大肠的最内层。UC 可能表现为腹部不适或排便稀软(包括带血)的症状。UC 或 CD 的病因尚不完全清楚;然而,研究表明,环境因素、遗传和肠道菌群之间的相互作用可能导致 UC 或 CD 的发展。UC 的发病率为每年每 100,000 人 9 至 20 例。其患病率为每年每 100,000 人 156 至 291 例。 - 2019 年美国胃肠病学会指南和 2020 年美国胃肠病学协会指南指出,UC 的治疗管理应以具体诊断、疾病活动评估和疾病预后为指导。治疗选择不仅应基于炎症活动,还应基于疾病预后。可以使用多种药物诱导缓解,包括口服 5-氨基水杨酸 (5-ASA)、皮质类固醇或生物制剂。硫嘌呤,如硫唑嘌呤和巯嘌呤,可用于维持缓解。肿瘤坏死因子 (TNF) 抑制剂英夫利昔单抗、阿达木单抗和戈利木单抗可有效治疗 UC 患者。治疗指南不建议使用一种药物而不是另一种药物,因为没有进行过对这些药物进行头对头比较的试验。维多珠单抗是指南推荐的另一个选择,用于中度至重度活动性 UC 患者的诱导缓解,以及用于先前抗 TNF 治疗失败的中度至重度活动性 UC 患者的诱导缓解。鞘氨醇 1-磷酸 (S1P) 受体调节剂未包含在这些指南中。- Omvoh 的疗效基于 LUCENT 计划的结果,该计划包括两项随机、双盲、安慰剂对照的 III 期临床试验,包括一项 12 周诱导研究 (UC-1) 和一项 40 周维持研究 (UC-2),持续治疗 52 周。 LUCENT 项目中的所有患者均需对一种或多种用于治疗 UC 的糖皮质激素或免疫调节剂反应不足、失去反应或无法服用(即常规治疗失败),或对用于治疗 UC 的生物疗法或 Janus 激酶 (JAK) 抑制剂反应不足、失去反应或无法服用(即生物制剂或托法替尼治疗失败)。在整个试验过程中,患者可以接受稳定剂量的口服 5-ASA、口服糖皮质激素、硫唑嘌呤、6-巯基嘌呤或甲氨蝶呤。