2021 年 6 月 = 2021 年 8 月:Pablo Labbate,查普曼软件工程专业,IQS 暑期研究奖学金。项目:使用 IBM 量子计算机对量子状态现实进行实验界限 2020 年 9 月 – 2021 年 8 月:Jacob Anabi,查普曼物理学专业,PHYS 491 师生研究/创作活动和 Schmid 暑期研究奖学金。项目:量子通道的兼容性、IBM 量子计算机的理论独立基准测试 2019 年 9 月 – 2019 年 5 月:Tucker Arrants,查普曼物理学专业,PHYS 491 师生研究/创作活动。项目:量子条件状态的应用 2019 年 1 月 – 2019 年 12 月 Conner Carnahan,查普曼物理学专业,PHYS 491项目:量子达尔文主义中可观测量的兼容性 2018 年 6 月 - 2018 年 8 月:查普曼大学物理学专业的 Aaron Grisez 与我一起访问了圆周研究所,并在 2018 年秋季获得了查普曼大学的 2 个研究学分。项目:逆向可区分理论
国立卫生研究院院长新创新者奖.......................................................................................................................................................................................................2019 年国家科学基金会 CAREER 奖.............................................................................................................................................................................................................................................................2019 年约翰霍普金斯大学卫生安全中心新兴生物安全倡议领袖研究员 2015 年西蒙斯基金会西蒙斯全球脑合作项目西蒙斯研究员....... 2014 年美国物理学会,生物物理学论文奖:优异证书......2013 年普林斯顿大学 Lewis-Sigler 奖学金......2012-2016 年哈佛大学 Derek C. Bok 教学杰出证书......2008 年美国国家科学基金会研究生研究奖学金...... . . . . . . . . . . . . . . . . . 2007–2011 年 Leonard Rieser 科学技术与全球安全奖学金,《原子科学家公报》2006 年 SPIE 国际光学工程学会奖学金。 . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 2005-2006 年美国科学促进会科学技术与安全政策中心年度实习生奖.................................................................................. 2006 年斯坦福大学 Harry Press 新闻奖.................................................................................................. 2006 年斯坦福大学 Boothe 优秀写作奖.................................................................................................. 2004 年 Robert C. Byrd 学术优异奖学金.................................................................. ........................................................................................................................................................................................................................ ....................................................................................................................................................... ....................................................................................................................................................... ....................................................................................................................................................... 2003 年 Dofflemyer 鹰级童子军奖学金 ....................................................................................................................................................................................................... ....................................................................................................................................................................... ....................................................................................................................................................................... ....................................................................................................................................................... ....................................................................................................................................................................... 2003 因作者独立研究“分形、幂律和威布尔分布:揉皱纸张的数学建模”而获奖。 ... 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 .2000年
上下文。ratoon发育疾病(RSD),由xyli xyli subsp引起。Xyli(LXX),对甘蔗(Saccharum Hybrid)构成了重要的经济威胁。RSD由于其难以捉摸的可见症状,品种的疾病等级是主观的。目标。我们旨在开发一种敏感,快速和定量的LXX诊断方法,能够将甘蔗品种的LXX滴度和抗病性等级相关联。方法。使用基于热裂解的无试剂DNA从木质部SAP中分离出来的LXX诊断方法,然后是在单个微型中心管内的Loop介导的等热放大(LAMP)的比色和荧光定量。细菌滴度与关键甘蔗品种的行业抗病性等级相关。关键结果。诊断高度敏感(1个细胞/μL)和可重现(%S.D。 div>= <5%,对于n = 3),并显示出极好的线性动态范围(即10 pm - 1 am或10 7 - 10 0拷贝/μL,r = 0.99)用于定量LXX检测。灯泡定量与来自相同样品的定量聚合酶链反应定量完全一致。此外,在检测到的定量细菌滴度和已知的疾病耐药性等级(r = 0.82,n = 10,p <0.001)之间确定了强相关性。结论。基于灯的新型LXX诊断已被验证为一种快速,简单且相对成本效益的RSD抗性等级方法,使其对RSD管理做出了可靠的贡献。含义。这种诊断工具的开发提供了一种实用的解决方案,可以准确测量LXX滴度并评估甘蔗植物中的疾病耐药性,有助于有效地对RSD扩散进行风险管理,并减轻其对全球甘蔗作物的经济影响。
摘要 随着人工智能 (AI) 的最新进展,机器学习 (ML) 被认为对于寻求从数据中创造价值的组织特别有用。然而,由于 ML 通常与计算机科学和工程等技术专业相关,因此将 ML 使用培训纳入非技术教育课程(例如社会科学课程)具有挑战性。在这里,我们提出了一种应对这一挑战的方法,即在面向具有不同教育背景的大学生的课程中使用无代码 AI。这种方法在基于案例的实证教育环境中进行了测试,其中学生参与数据收集并使用无代码 AI 平台训练 ML 模型。此外,还应用了一个由五项教学原则(以问题为中心的学习、激活、演示、应用和集成)组成的框架。本文为 IS 教育文献做出了贡献,为教师提供了如何在课程中融入无代码 AI 的信息,并深入了解了在教育环境中使用无代码 AI 工具支持 ML 工作流程的好处和挑战。关键词:人工智能、机器学习、IS 教育研究、信息系统教育