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分子和晶体的光谱 - XXVI ISSSMC
教授Galyna Puchkovska（1934年6月22日至2010年9月29日）是乌克兰著名科学家，物理学家，乌克兰州奖获得者，荣誉乌克兰科学和技术工人，欧洲艺术学会，科学学院的成员，科学，科学和人类。在1973年，盖利纳·普赫科夫斯卡（Galyna Puchkovska）发起了全乌克兰的学校 - 院子“分子和晶体的光谱”，自1991年以来，这是乌克兰这类科学会议的第一个国际性的。2011年，在盖利纳·普赫科夫斯卡（Galyna Puchkovska）教授的传球之后，国际学校 - 以她的荣誉命名了国际学校研讨会“分子和晶体的光谱”。由普赫科夫斯卡教授领导的ISSSMC会议在乌克兰的不同城市中被举行了将近35年，即使在我国最严重的时期，如今仍是来自不同研究领域的Spectroscopists的全球范围内的公认的世界会议。
量子计算算法
Laura Marchetti 是比萨大学药学系的高级研究员，也是一名实验分子生物学家，他利用计算方法来定制生物分子工程并分析大数据集。Riccardo Nifosì 是 CNR-NANO 研究所 NEST 实验室的研究员。他是一名计算物理学家，致力于蛋白质和其他生物分子系统的分子建模，使用多尺度方法，包括分子动力学模拟和混合量子力学/分子力学方法。Pier Luigi Martelli 的专业知识包括使用计算方法（包括机器学习和深度学习）对生物大分子及其变体进行结构和功能表征。Eleonora Da Pozzo 是一名实验生物化学家，她利用计算方法对分子和潜在药物以及结合蛋白进行虚拟筛选，使用药效团模型。Valentina Cappello 是一名电子显微镜学家，从事生物医学表征领域的工作，并使用计算方法比较大成像数据集。 Francesco Banterle 是 ISTI-CNR（意大利比萨）的研究员，他在那里从事深度学习研究；即应用于成像、计算机图形学和计算机视觉的卷积神经网络。Maria Letizia Tricnavelli 是一位生物化学家，研究细胞在生存/死亡决策、分化过程和药物反应过程中使用的信号通路。Claudia Martini 是一位生物化学教授，在分子机制、信号转导系统、基因表达调节和神经退行性疾病的细胞分化方面拥有非常丰富的专业知识。Massimo D'Elia 是一位理论物理学家，主要通过计算方法研究量子场论和基本相互作用。收到日期：2022 年 6 月 16 日。修订日期：2022 年 8 月 15 日。接受日期：2022 年 9 月 8 日 © 作者 2022。由牛津大学出版社出版。这是一篇根据 Creative Commons 署名非商业许可条款发布的开放获取文章（http://creativecommons.org/licenses/by-nc/4.0/），允许在任何媒体上以非商业方式重新使用、发布和复制，但必须正确引用原始作品。如需商业重新使用，请联系 journals.permissions@oup.com
纳米技术在口腔医学中的作用：评论
纳米技术代表了科学的变革性飞跃，将人类带入了技术创新的新时代。术语“ nano”（源自“矮人”的希腊语单词，是指十亿米，纳米级结构范围为1至100纳米。将其视为透视，人头发厚度约100,000纳米，而原子的大小约为0.1纳米。纳米技术涉及在这个非常小的规模上直接操纵材料，从而可以精确控制物质的结构和特性。1该领域旨在在纳米级分析，制造和开发设备，从而创建具有独特的物理，化学和生物学特性的材料和系统，这些特性与大型结构不同。纳米技术的概念基础是由物理学家理查德·费曼（Richard P. Feynman）在开创性的演讲中奠定的：“底部有很多空间”，他设想在原子层面操纵物质的潜力。
科技大学课程目录
结构生物学 学分：3 先修课程：BIOL 102 和 CHEM 202（物理专业学生可以选择 PHYS 201 而不是 CHEM 202）什么是生命？1942 年，物理学家 Erwin Schrodinger 惊讶地发现，早期的分子生物学已经表明有序的生命系统依赖于相对较少数量的大分子。本课程研究这些大分子、蛋白质、核酸和脂质的物理特性，以及这些特性如何使这些生物大分子发挥特定的生物学作用。本课程涵盖定义蛋白质和核酸的结构、折叠和动力学的参数和常见基序，蛋白质、核酸、脂质、膜和小分子之间的相互作用，以及催化、基因表达调控、信号传导和大分子组装形成背后的结构基础。将特别强调可视化生物大分子以及处理和分析实验数据和数据库的计算工具。
HPS203 人类思维学习笔记
人与人之间保持一致。谁是最杰出的行为主义者？约翰·B·沃森 行为主义者研究什么类型的数据？刺激和行为反应（客观、可观察的数据） 使用行为主义方法研究心理过程的主要问题是什么？不考虑心理事件，不考虑个人如何理解和解释客观情况。解释康德的先验方法并举例说明。先验方法涉及获取可观察的信息并推断原因。例如，物理学家可以在检查电子在云室中离开的路径后推断出电子的属性。解释为什么计算机的发展对认知革命很重要。它为理解人类认知提供了一个有用的比喻。唐纳德·布罗德本特是最早以这种方式使用计算机术语的研究人员之一。谁被认为是“认知心理学之父”？乌尔里克·奈瑟
量子计算算法
Laura Marchetti 是比萨大学药学系的高级研究员，也是一名实验分子生物学家，他利用计算方法来定制生物分子工程并分析大数据集。Riccardo Nifosì 是 CNR-NANO 研究所 NEST 实验室的研究员。他是一名计算物理学家，致力于蛋白质和其他生物分子系统的分子建模，使用多尺度方法，包括分子动力学模拟和混合量子力学/分子力学方法。Pier Luigi Martelli 的专业知识包括使用计算方法（包括机器学习和深度学习）对生物大分子及其变体进行结构和功能表征。Eleonora Da Pozzo 是一名实验生物化学家，她利用计算方法对分子和潜在药物以及结合蛋白进行虚拟筛选，使用药效团模型。Valentina Cappello 是一名电子显微镜学家，从事生物医学表征领域的工作，并使用计算方法比较大成像数据集。 Francesco Banterle 是 ISTI-CNR（意大利比萨）的研究员，他在那里从事深度学习研究；即应用于成像、计算机图形学和计算机视觉的卷积神经网络。Maria Letizia Tricnavelli 是一位生物化学家，研究细胞在生存/死亡决策、分化过程和药物反应过程中使用的信号通路。Claudia Martini 是一位生物化学教授，在分子机制、信号转导系统、基因表达调节和神经退行性疾病的细胞分化方面拥有非常丰富的专业知识。Massimo D'Elia 是一位理论物理学家，主要通过计算方法研究量子场论和基本相互作用。收到日期：2022 年 6 月 16 日。修订日期：2022 年 8 月 15 日。接受日期：2022 年 9 月 8 日 © 作者 2022。由牛津大学出版社出版。这是一篇根据 Creative Commons 署名非商业许可条款发布的开放获取文章（http://creativecommons.org/licenses/by-nc/4.0/），允许在任何媒体上以非商业方式重新使用、发布和复制，但必须正确引用原始作品。如需商业重新使用，请联系 journals.permissions@oup.com
人工智能（AI）在放射治疗中的作用
在癌症治疗中，放射治疗在消除癌症和缓解疼痛等症状方面起着至关重要的作用。然而，随着放射治疗方式的精确度不断提高，人力和时间成本也不断上升，导致包括医生在内的参与放射治疗的临床工作人员的负担加重。人工智能（AI）有可能有效解决这一问题，人们对AI在临床实践中的应用期望也越来越高。鉴于放射治疗涉及处理大量数据的性质，它与AI具有很高的亲和力。例如，它在制定治疗计划和勾勒肿瘤和正常器官的轮廓方面非常有用，而这些过程在实际临床实践中特别耗时。目前，AI的临床引入正在全球范围内不断推进，预计未来将继续引入新的算法和系统。在本文中，我们将从参与放射治疗的医学物理学家的角度，讨论机器学习的概述以及机器学习在放射治疗中的作用。
Galactica 天文学杂志_2024 年 3 月
2024 年 2 月 24 日至 25 日，不同年龄段的 iAstronomers 齐聚 iAstronomer 俱乐部全国科学日活动，庆祝全国科学日。全国科学日是为了纪念印度物理学家 CV 拉曼爵士于 1928 年 2 月 28 日发现拉曼效应。这一重大发现标志着科学史上的关键时刻，并为印度科学研究带来了国际认可。拉曼效应是指光被分子散射的现象，导致光线偏离其原始路径。CV 拉曼爵士在这一领域的开创性工作不仅为光的行为提供了宝贵的见解，而且为光谱学领域奠定了基础，光谱学在化学、物理、生物和材料科学等各个科学学科中都有广泛的应用。从天文美食秀到模型制作和科学独白，iAstronomers 参与了众多充满乐趣的活动，展示了他们对天文学和科学的热情。
人工智能可显著降低剂量并提高图像质量
* 在临床实践中，使用 Precise Image 可能会根据临床任务、患者体型和解剖位置减少 CT 患者的剂量。应咨询放射科医生和物理学家，以确定获得特定临床任务诊断图像质量的适当剂量。使用 Precise Image 的“更平滑”设置，使用 1.0 毫米切片的参考身体协议执行剂量减少评估，并在 MITA CT IQ Phantom（CCT189，Phantom 实验室）上进行测试，评估 10 毫米针头并与滤波投影进行比较。使用通道化 Hoteling 观察工具可以看到四个针头的范围，包括降低 85% 的图像噪声和在剂量减少 50% 至 80% 时从 0% 到 60% 的低对比度可检测性改进。 NPS 曲线偏移用于评估图像外观，在中心 50 毫米 x 50 毫米感兴趣区域内的 20 厘米水模上进行测量，平均偏移为 6% 或更低。