▪研究用于综合多组分析的机器学习方法,并在小儿髓母细胞瘤中应用,主要由Bo Wang博士监督,并由Michael D. Taylor博士和Kieran R Campbell博士共同监督。▪在各种期刊上发表了论文和邻近的工作,包括自然方法,自然生物技术,细胞免疫力和柳叶刀数字健康。▪监督了与计算生物学中机器学习有关的各种项目的3名本科学员。▪完成的机器学习中的研究生级课程(CS 2506),机器学习统计方法(STA2104)和计算生物学的主题:医学人工智能(CSC2431)。▪授予加拿大自然科学与工程研究委员会(NSERC)CGS-D博士学位2022-2025(申请人的最高1%)(105,000美元)。▪接受并参加了牛津机器学习(OXML)2021年暑期学校。
与其他允许对市政当局进行无限追偿的司法管辖区相比,威斯康星州的损害限制功能就变得显而易见。例如,1984 年 8 月,俄亥俄州伊利县法院判给一名 25 岁的司机 1020 万美元,这名司机被一名警官意外射杀。5 一名警官持枪走近原告的汽车时滑倒,导致枪击中原告后背,导致原告腰部以下瘫痪。事件发生时,伊利县的责任保险范围仅限于 230 万美元,而其整个普通基金预算据报道只有 700 万美元。由于俄亥俄州不限制可从市政当局追偿的侵权责任损害赔偿额,因此市政纳税人必须弥补差额。6
最初计划在 13 T 电池托盘中安装 40-50 个电池,这些电池可以做得很小,由于 Mg-C 电池具有高电流容量,现在足以提供动力。电池供电鱼雷中的第二个托盘的空间需要用于放置所需的硝酸和铬酸以及循环泵。铝板电池壳每个用于容纳两个碳电极和三个镁电极。然而,由于外壳盖中的电流引出困难,导致 1941 年 10 月初放弃了这种电池结构。决定根据伏打电堆原理制造 Mg-C 电池。TVA 制造了这种电池,其中直径为 400 毫米的圆盘堆叠在一个 pertinax 管上,该管同时用于承载电解质。均匀的
要使用Pytorch中的数据增强,您将需要定义一组可以应用于培训数据的转换功能。您还需要确保将转换功能始终应用于输入图像和相应的注释。然后,您可以使用Torchvision.datasets.ObjectDetectionDataSet类使用批次的方式,将这些转换应用于培训数据。
抽象背景微生物必须对其环境变化做出反应。分析函数的鲁棒性(即性能稳定性)这种动态扰动在实验室和工业环境中都引起了极大的兴趣。最近,一种能够评估各种功能的鲁棒性的定量方法,例如在不同条件,时间范围和种群中为在96孔板中生长的微型ISM开发了各种功能的鲁棒性。在微静电板中,环境变化缓慢且未定义。动态微型单细胞培养(DMSCC)实现了微环境的精确维护和操纵,同时使用活细胞成像随着时间的推移跟踪单细胞。在这里,我们将DMSCC和鲁棒性量化方法结合在一起,以评估在几秒钟或几分钟内发生变化的性能稳定性。结果,酿酒酵母CEN.PK113-7D,具有用于细胞内ATP水平的生物传感器,暴露于葡萄糖盛宴饥饿周期,每种状况在20小时内持续1.5至48分钟。开发并应用了半自动图像和数据分析管道,以评估种群,亚种群和单细胞分辨率的各种功能的性能和鲁棒性。我们观察到特定生长速率的降低,但振荡间隔更长的细胞内ATP水平增加。持续48分钟振荡的细胞表现出最高的平均ATP含量,但随着时间的流逝,稳定性最低,在人群中的异质性最高。结论所提出的管道使随着时间的时间和种群内的动态环境中的功能稳定性进行了研究。该策略允许并行化和自动化,并且很容易适应新的生物,生物传感器,培养条件和振荡频率。对微生物对不断变化环境的反应的见解将指导应变开发和生物处理优化。关键词酿酒酵母,种群异质性,动态环境,尺度降低,生物传感器,活细胞成像,微流体单细胞培养,营养振荡
摘要 人类在感知方面表现出重力优势:我们能更精确地判断向下移动物体的速度,而不是向上移动物体的速度,这表明重力加速度是一种内在化的先验。然而,尚不清楚这种重力先验是完全基于感知线索,还是可以结合语义知识。先前的研究仅使用了已知服从重力的物体,可能混淆了语义和感知线索。在这里,我们通过要求参与者判断通常与重力(球)或逆重力(火箭)相干移动的物体的速度来解决这个问题。我们的结果显示,无论物体身份如何,下落刺激都具有感知优势,这表明重力先验是基于感知线索的。
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