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系 生物医学科学 学位 哲学博士 在提交本论文以部分满足北达科他大学研究生学位的要求时,我同意本大学图书馆应免费提供本论文供查阅。我还同意,指导我论文的教授(如果教授不在,则由系主任或研究生院院长)允许我出于学术目的进行大量复制。双方了解,未经我的书面许可,不得为获取经济利益而复制、出版或以其他方式使用本论文或其中的任何部分。双方了解,在对我论文中的任何材料进行任何学术使用时,应给予我和北达科他大学应有的认可。
机器学习(ML)是一组技术,可让计算机从数据和过去的经验中学习,而不是要求人手工指定所需的行为。ML在统计学中作为一门学科和数据科学行业的统计数据越来越核心。本课程对常用的ML方法以及ML基础的关键统计概念提供了广泛的介绍。它是更高级课程的基础,例如STA414(用于机器学习的统计方法II)。
blcl = b淋巴细胞细胞系; Bli =生物发光成像; CAR =嵌合抗原受体; EBV =爱泼斯坦 - 巴尔病毒; HLA =人白细胞抗原; IFN-γ=干扰素伽马; IL-4 =白介素4; IL-5 =白介素5; IL-6 =白介素6; ITAM =基于免疫受体酪氨酸的活化基序; ln =狼疮肾炎; MS =多发性硬化症; ntd =未转导的; PBMC =外周血单核细胞; PHAB,PHA爆炸; SCFV =单链变量片段; SLE =全身性红斑狼疮; TCR = T细胞受体; th2 = t助手2; tm-ic =跨膜构成细胞; TNF-α=肿瘤坏死因子α; VCN =矢量复制号。
表 1. 引脚描述. . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 11 表 2. 热数据. . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . ...
预测武器系统的性能很难用数学方程来估计,因为需要考虑的变量很多。建模和仿真技术已经提出了可以评估武器系统开发和部署的最佳解决方案。模拟目的是设计模拟系统的决定性因素,但为每一个目的开发一个模拟器成本高、速度慢、灵活性差。分布式模拟系统通过将现有模拟器与系统连接起来,允许以经济的投入资源进行大规模模拟,并且可以灵活、快速地重新设计系统用于其他目的。本研究使用 Delta3D 模拟游戏引擎(最初为军事模拟而设计)在分布式系统中实现水下战争模拟,由于水下作战受环境情况影响最大,因此模拟系统交换环境数据。本研究采用 SEDRIS 处理环境数据,采用 HLA/RTI 处理分布式系统。
