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更新日期：2024 年 10 月 18 日 2025 年春季 - 生物化学专业高级生物学课程 单击此处查看指南中的完整选项列表（打开“选项
更新于 2024 年 10 月 18 日 2025 年春季 - 生物化学专业高级生物学课程 单击此处查看指南中的完整选项列表（打开“选项 A（入门和高级生物学）”）。
NROTC 奖学金申请说明和清单申请登录帐户说明
少数族裔服务机构奖学金预留 (MSISR) OPT IN 注意：个人数学和口语成绩达到最低标准但综合成绩未达到要求的申请人，如果对申请表中的 MSISR 兴趣问题做出肯定回答，则有资格申请，并将被纳入 MSISR 选拔委员会的考虑范围（仅限海军选项）。医学预科 OPT IN 注意：如果您不满足 GPA 或 SAT/ACT 分数的最低要求，则医学预科 OPT IN 选择将不可见。对医学预科 OPT IN 感兴趣且符合最低要求的申请人必须填写申请表中的医学预科 OPT IN 部分。将出现一个项目授权弹出窗口（如果您满足最低要求），其中概述了所有要求，包括最低 SAT 或 GPA 分数以及如果您未进入列出的医学项目之一的义务信息。如果您对医学预科课程感兴趣，请在选择之前仔细阅读在线申请表中的所有信息。您必须
TALON MC 无固定钩 STC SR00713SE
220-040-00 缓冲环 * 1 1 1 1 1 1 1 1 1 290-210-01 小垫片 * 4 4 4 4 4 4 4 4 510-104-00 螺母 * 2 2 2 2 2 2 2 2 2 510-314-00 内六角螺栓 * 2 2 2 2 2 2 2 2 2 2 2 210-180-24 模拟仪表 - - - opt opt opt opt - - 232-010-00^ U 形夹组件 * 1 1 1 1 1 1 1 1 1 232-011-00^ 负载螺栓组件 * 2 2 2 2 2 2 2 2 2 2 2 232-009-01^ 负载连杆组件 * 1 1 1 - - - - - - 210-088-01^ 称重传感器组件 * - - - - - - - - - 210-088-02^ 称重传感器组件 * - - - 1 1 1 1 1 1 510-097-00^ 垫圈 * 2 2 2 2 2 2 2 2 2 510-096-00^ 螺母 * 2 2 2 2 2 2 2 2 2 2 510-098-00^ 开口销 * 2 2 2 2 2 2 2 2 2 2 2 2 215-290-00 数据标签 * 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 215-417-00 负载称重标牌 - - - 2 2 2 2 1 1 215-012-00 标牌 - - - 1 1 1 1 - - 215-343-00 驾驶舱贴花 - 1 - - - 1 1 - 1 270-059-00 Y 型线束 - - - 选择 选择 选择 选择 - - 512-001-00 Ty-Wrap - - - 10 10 10 10 10 10 512-002-00 Ty-Wrap - - - 10 10 10 10 10 10 510-028-00 螺钉 - - - 4 4 4 4 4 4 继续
现场安置应用程序手册
咨询心理学系的OPT团队：Frances McClain，博士，LCPC，NCC“ Dr.Mac”临床培训总监fmcclain@thechicagoschool.edu 312-379-1676 Merchandise Mart，4楼，＃4107 ZOOM：https：//tcsedsedsedsem-hipaa.zoom.us.us.us.us.us.us.us/my/my/dr.francesmcclainsmcclain michelle kalnasy powell，psyd pssyd”kp”临床培训副总监mpowell@thechicagoschool.edu 312-488-6044商品集市，4楼，＃4095 Zoom：https：//tcsedsedstem.zoom.zoom.zoom.zoom.zoom.us.us.us/my/my/dr.kp Office，在整个星期和下午，如果您可以在Macking和Mack.选择教师您可以始终通过通过电子邮件将您的请求发送给OPT教师来请求个人会议。当您发送电子邮件时，请确保包括董事和副主任以及您在校园内的日期/时间，并可以亲自见面。也可以通过Zoom开会。与OPT咨询心理学团队联系的最佳方法是将电子邮件发送至：optcounselingpsych@thechicagoschool.edu。KP博士和Mac博士全天检查该电子邮件。芝加哥校园中央选项办公室：Reema Obaid Ross，PSY.D校园主任opt chicago robaid@thechicagoschool.edu 312-467-2308
临床心理学（PSYD）计划
简介芝加哥专业心理学学院（TCSPP）安置和培训办公室（OPT）很高兴欢迎您成为当前学年的培训伙伴之一。我们感谢愿意邀请临床PSYD计划的学生进入您的组织，这使他们能够获得基本的技能和经验来为其专业发展。我们完全认识到高质量培训需要的投资并感谢您的合作。OPT创建了本手册，为网站提供有关我们学生培训的重要信息。本手册将作为培训的指南，为常见问题提供答案并概述网站，学生和TCSPP的责任。培训过程是一项统一的努力，我们努力为开放的沟通和各方之间的理解增强。TCSPP欢迎有关此手册的任何反馈，有关临床培训的问题以及有关学生表现的担忧。在TCSPP上，OPT使用在线数据库Tevera来帮助网站和学生浏览各种培训经验。tevera包含与所有实践/实习经验有关的相关文书工作。该系统使我们能够简化跨学科的沟通和评估过程，从而使培训的过程更加有效和成本效益。
定向进化 Methanomethylophilus alvus 吡咯氨酰-tRNA 合成酶可产生高活性和高选择性变体
吡咯赖氨酸-tRNA 合成酶（PylRS）通常用于将非规范氨基酸（ncAA）位点特异性掺入蛋白质中。最近，Methanomethylophilus alvus PylRS（Ma PylRS）的活性位点经过合理设计，以扩大其底物兼容性，从而能够掺入难以结合的 ncAA。然而，尚未报道活性位点以外的可增强 Ma PylRS 酶特性的突变。我们利用噬菌体辅助非连续进化（PANCE）来进化 Ma PylRS，以有效掺入 N ε -Boc- L -赖氨酸（BocK）。定向进化产生了活性位点外的几种突变，这些突变大大提高了酶的活性。我们结合最有效的突变来生成一种新的 PylRS 变体（PylRS opt），它对几种赖氨酸和苯丙氨酸衍生物具有高活性和选择性。 PylRS opt 中的突变可用于增强先前设计的 PylRS 构建体，例如 Ma PylRS N166S，并且 PylRS opt 适用于需要双 ncAA 掺入的应用，并可显著提高这些目标蛋白的产量。
分析精酿啤酒偏好和市场细分...
三维（3D）特定细胞种群，蛋白质表达模式或整个大脑水平的病理标记物的可视化代表了神经科学中的宝贵工具。光学投影断层扫描（OPT）和光板荧光显微镜（LSFM）是高分辨率的光学3D成像技术，可以在介质尺寸（MM-CM范围）透明标本中特异性标记的目标可视化（Sharpe等，2002; Dodt et al。，2007年）。因此，这些光学技术非常适合于体内整个啮齿动物脑成像，从而在完整大脑的细胞分辨率下提供信息（Alanentalo等，2007； Hansen等，2020）。与其他功能成像方式一致，OPT和LSFM对其目标表现出很高的灵敏度和特异性，但仅提供非常有限的解剖信息。考虑到大脑的高度分室解剖结构以及这些区域履行的特定作用，至关重要的是能够将OPT或LSFM获得的荧光信号映射到注释的大脑区域。在解剖学上绘制蛋白质表达谱并在这些图像上执行3D定量和统计的可能性将极大地使光学中学成像在神经科学中的应用有益。
2024-2025 学生健康保险计划
谁可以投保？持有 F1 或 J1 签证的国际学生在注册时将自动以硬性豁免的方式加入此保险计划。参加选择性实习培训 (OPT) 的学生、英语为第二语言的学生和其他某些获批准课程的学生只要持有有效的学生签证，就有资格自愿购买此计划。OPT 学生可以自愿加入此计划，前提是该学生在获得 OPT 身份之前的学期已经加入此计划，并且可以再加入一年。符合条件的学生还可以为其家属投保。符合条件的家属是学生的合法配偶（包括民事结合伴侣）和 26 岁以下的受抚养子女。学生（证书中定义的指定被保险人）必须在购买保险之日起至少前 31 天内积极上课。家庭学习、函授和在线课程不符合学生积极上课的资格要求。公司保留调查资格或学生身份和出勤记录的权利，以核实是否符合保单资格要求。如果公司发现保单资格要求未得到满足，其唯一义务是退还保费。被保险人家属的资格日期应按照以下规定确定：
基于加强学习的算法，用于优化问题和对反问题的应用
我们设计了一种称为“增强”的新迭代算法，用于解决一般的优化问题。此算法参数化解决方案搜索规则，并使用强化学习（RL）算法类似于增强算法来更新参数。为了更深入地了解基于RL的方法，我们表明，增强OPT基本上解决了给定优化问题的随机版本，并且在标准假设下，搜索规则参数几乎可以肯定地收敛到本地最佳值。实验表明，增强-OPT优先于其他优化方法，例如梯度下降，遗传算法和粒子群优化，它可以从局部最佳溶液中逃脱到其鲁棒性到对初始值的选择。有了严格的推导，我们正式介绍了使用强化学习来处理反问题的使用。通过为动作选择规则选择特定的概率模型，我们还可以将我们的方法连接到Tikhonov正则化和迭代正则化的常规方法。我们在部分微分方程中采用非线性积分方程和参数识别问题作为示例，以说明如何将强化学习应用于求解非线性逆问题。数值实验强调了增强-OPT的强劲性能，以及其量化错误估计不确定性并确定缺乏解决方案稳定性和唯一性的逆问题的多个解决方案的能力。