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临床科学与转化医学理学硕士
CTM 7103 研究项目（6 个学分）所有参加基于研究项目的硕士课程的学生都必须参加。理学硕士候选人将在一名教员的指导下参加为期 8 个月的实验室研究项目，涵盖研究问题开发、实验设计、数据采集和科学写作。这个体验式项目促进了基本技能的发展，最终以简短期刊文章的形式形成一份项目报告/所有参加基于研究项目的硕士课程的学生都必须参加。理学硕士候选人将在教职员工的指导下参加为期 8 个月的实验室研究项目，涵盖研究问题开发、实验设计、数据处理和科学写作。这个体验式项目促进核心技能的发展，最终以简短期刊文章的形式形成项目报告。课程内容：研究
dial2MSA验证：用于神经机器的多宗教划分的阿拉伯社交媒体数据集转化为现代标准阿拉伯语
社交媒体由于其广泛使用和独特的语言特征而成为自然语言处理（NLP）研究的重要重点。正常的社交媒体有限，特别是对于像阿拉伯语这样的形态丰富的语言，由于平行语料库有限，这仍然是一项复杂的任务。阿拉伯语通过现代标准阿拉伯语（MSA）和各种区域方言，共同称为方言阿拉伯语（DA），这使NLP的非正式性质和可变性变得复杂。本文介绍了Dial2MSA验证，这是DIAL2MSA数据集的扩展，其中包括验证的墨西哥湾，埃及人，列万坦和Maghrebi方言的翻译。我们评估了该数据集上SEQ2SEQ模型的性能，突出了状态模型在翻译阿拉伯语方言中的有效性。我们还通过错误分析提供见解，并概述将来的SEQ2SEQ模型和数据集开发的未来方向。DIAL2MSA验证的数据集可公开用于支持进一步的研究1。
头目 - 通过部分查询翻译的虚拟数据模型组成
大多数应用程序都有理想的数据模型，应通过以下方式通过：通过关系，社交网络，通过图表进行社交网络，通过文档进行消息应用程序和向量的机器学习。不幸的是，需要针对“不那么理想的”（我们使用“强加”一词）的数据模型来实施许多应用程序：业务数据存储在文档中，学习的模型必须嵌入在向量中。该问题的教科书解决方案是物理集成：从施加的数据模型中提取，转换和加载数据。虽然有效，但此ETL过程却很昂贵，并导致稳定性。虚拟集成（通过查询重写）避免了这些问题，但会导致理想到型模型映射的组合爆炸。我们建议通过开发一个“桥式表示”来解决此问题，该“桥梁表示”可在可能的情况下通过查询翻译实现虚拟集成，并在必要时通过数据转换来实现虚拟集成。在本文中，我们概述了这个想法，研究了许多指导用例，并将研究议程制定针对这种桥梁表示和实现该方法的系统。我们还提供了一些初步结果，表明即使是非基础数据模型集成，也可以在物理整合成本的一小部分中支持矢量嵌入。
分子和转化医学
1。PD1信号在免疫反应中针对实体肿瘤1位置的重要性的重要性，以全日制研究形式和1个兼职形式的研究主管的位置：教授。 Juan Bautista de Sanctis博士2。实验和临床肿瘤学中的液体活检以全职形式的研究主管：Mudr。Josef Srovnal博士3。 固体癌症中的新型预后和预测标记2位全日制研究主管的位置：Mudr。 Josef Srovnal博士4。 具有抗癌活性的天然产物2以全职形式的研究主管的位置：Doc。 rndr。 米兰·乌尔班（Milan Urban）博士5。 人类病理生理学中的DNA复制1在全日制研究主管中以全职形式的位置：ING。 PavelMoudrý博士6。 在神经退行性中的轴突运输1以全职研究形式的位置，在兼职形式的研究主管中以1个位置：Gorazd Bernard Stokin，博士学位。Josef Srovnal博士3。固体癌症中的新型预后和预测标记2位全日制研究主管的位置：Mudr。Josef Srovnal博士4。 具有抗癌活性的天然产物2以全职形式的研究主管的位置：Doc。 rndr。 米兰·乌尔班（Milan Urban）博士5。 人类病理生理学中的DNA复制1在全日制研究主管中以全职形式的位置：ING。 PavelMoudrý博士6。 在神经退行性中的轴突运输1以全职研究形式的位置，在兼职形式的研究主管中以1个位置：Gorazd Bernard Stokin，博士学位。Josef Srovnal博士4。具有抗癌活性的天然产物2以全职形式的研究主管的位置：Doc。rndr。米兰·乌尔班（Milan Urban）博士5。 人类病理生理学中的DNA复制1在全日制研究主管中以全职形式的位置：ING。 PavelMoudrý博士6。 在神经退行性中的轴突运输1以全职研究形式的位置，在兼职形式的研究主管中以1个位置：Gorazd Bernard Stokin，博士学位。米兰·乌尔班（Milan Urban）博士5。人类病理生理学中的DNA复制1在全日制研究主管中以全职形式的位置：ING。PavelMoudrý博士6。 在神经退行性中的轴突运输1以全职研究形式的位置，在兼职形式的研究主管中以1个位置：Gorazd Bernard Stokin，博士学位。PavelMoudrý博士6。在神经退行性中的轴突运输1以全职研究形式的位置，在兼职形式的研究主管中以1个位置：Gorazd Bernard Stokin，博士学位。
转化脑图的六个基石
转化脑图的六大基石 为人类大脑的生命周期发展制定一个规范参考，以精确量化个体差异，具有重大的科学和转化前景。通过汇总全球超过 120,000 次脑成像扫描，生命周期脑图联盟 (LBCC) 最近在《自然》杂志上发表了人类生命周期的脑图。这些图表揭示了以前未记录的神经发育里程碑，标志着神经影像学界朝着群体神经科学迈进的团队合作研究模式。LBCC 团队表明，经过数十年的技术、方法和资源的进步和积累，我们现在有切实的机会实现脑健康的转化科学。因此，世界卫生组织在其最近的立场文件中阐述了生命周期脑图对临床和公共卫生的重大意义。尽管取得了令人瞩目的进展，但这一脑图基础研究的开创性范式与其转化应用之间仍然存在不可忽视的差距，需要社区做出巨大努力来解决转化障碍。为了指导转化脑图 (TBC) 的填补空白研究，我们在此概述了 6E（利用、评估、探索、消除、估计和建立）工作，我们将其视为 TBC 研究的“基石”。在多学科努力中，前三个基石剖析了需要深入评估的方面。接下来的两个基石指出需要使用获取的数据进行仔细建模，最后一个基石建议与开放平台进行广泛合作（以促进跨学科研究）。
使用RL -IJRPR
语言障碍已经挑战了人类的交流数百年来，推动了对有效翻译解决方案桥梁语言鸿沟的持久追求。随着时间的流逝，已经出现了各种方法来解决语言差异的复杂性，从而使跨文化的流体相互作用更多。在当今相互联系的世界中，关键信息和信息通常以各种官方语言传达，具体取决于国家。这种多样性在丰富的同时，可能会阻碍旅行者和专业人士，他们可能很难理解和行动重要的信息，而无需熟练当地语言。传统工具，例如口袋字典和在线翻译服务，提供了一些支持，但通常缺乏实时响应能力和上下文敏感精度所需的细微理解。随着全球化的增长，对高质量，实时翻译的需求变得更加紧迫。这个项目，具有自适应增强学习的实时语言翻译器，介绍了一个突破性解决方案：一个基于Web的应用程序，将实时翻译功能与增强学习结合在一起，以根据用户反馈来提高翻译质量。使用简洁的交互式界面构建，该应用程序利用Google翻译API进行准确的语言翻译，同时实现了Q学习算法，该算法会随着时间的推移适应并增强其性能。通过此系统，用户可以选择源和目标语言，输入文本进行翻译，并接收即时，高质量的翻译输出。机器翻译（MT）是将文本从一种语言转换为另一种语言的过程，随着深度学习模型（例如sequence-tosequence（SEQ2SEQ）和Transformer模型）的进步，已经显着发展。及其编码器模型的Seq2Seq模型将输入句子转换为生成目标语言翻译的上下文向量。与此同时，在“注意就是您需要的全部”中引入的变压器模型（Vaswani等，2017），使用自我注意的机制来指出相关的句子组件，从而大大提高了翻译质量。在此项目中，增强学习（RL）用于通过创建一个自适应反馈循环来增强MT过程，该反馈环将转换为用户需求量。转换模型在此设置中充当“代理”，根据用户评分做出翻译决策并接收反馈或“奖励”。通过QLearning算法处理的此反馈使该模型能够更新其策略，并完善未来翻译以最大程度地提高用户满意度。随着用户的审查和评估翻译，系统将学习输出的输出最佳的用户满意度，个性化体验并随着时间的推移提高整体准确性。这种高级机器翻译和自适应学习的独特混合物不仅增强了翻译质量，而且还创建了一个以用户为中心的工具，该工具对个人偏好有反应，提供了一种无缝，直观的体验。通过MT和RL的这种创新融合，该项目旨在重新定义跨语言交流，创建智能的自适应翻译系统，从而弥合语言差距并增强全球互动。
转化生物医学中的生物医学研究
生物医学研究是转化生物医学的基石，推动着新疗法和诊断工具的开发，从而改善患者护理。尽管存在挑战，但不断努力加强合作、整合先进技术并采用以患者为中心的方法，为更有效、更高效地将研究发现转化为临床实践铺平了道路。随着该领域的不断发展，尖端科学与实际医疗应用的结合有望为医疗保健带来重大进步，并改善全球患者的治疗效果。
使用NLP的文本到图像和图像到文本翻译。 -ijrpr
文本对图像和图像到文本翻译是在自然语言处理（NLP）和计算机视觉的交集中迅速发展的域。文本对图像生成涉及基于描述性文本输入的图像的综合。此过程利用高级机器学习模型，例如生成对抗网络（GAN）和扩散模型，创建与提供文本相匹配的连贯性和上下文相关的视觉效果。这些模型学习了文本描述和视觉特征之间的复杂关系，从而可以生产从现实的照片到艺术渲染的各种图像。相反，图像到文本翻译的重点是从视觉输入中生成文本描述。此任务利用卷积神经网络（CNN）与复发性神经网络（RNN）或变形金刚结合进行分析和解释图像的技术。目标是提取相关信息，捕获诸如对象，动作和上下文之类的细节，并将其转换为自然语言描述。这两个过程都在各个领域都有重要的应用程序，包括创建内容，视障人士的可访问性以及增强技术中的用户互动。
假肢技术的进步：发展和临床转化的伦理考量视角
近年来，触觉反馈、主动电源和用于假肢控制的机器学习等假肢技术进步为改善功能、满意度和整体生活质量打开了新的大门。然而，人们很少关注假肢技术开发和转化为临床实践所涉及的伦理问题。本文基于现有文献，从作者作为假肢专家 (HG、AM、CLM、MGF) 的多学科视角以及直接与假肢使用者 (AM、CLM、MGF)、可穿戴康复技术 (MGF、BN)、机器学习和人工智能 (BN、KKQ) 和先进技术伦理 (KKQ) 合作的综合研究经验，介绍了有关伦理问题的观点。本文的目标读者包括假肢和相关技术的开发者、制造商和研究人员。我们提出了针对当前假肢技术进步的几项伦理考虑以及未来研究的主题，这些可能会为产品和政策决策提供信息，并对那些可以从假肢技术进步中受益的人们的生活产生积极影响。
来自鲁道夫·菲尔绍综合和转化生物成像中心
2.2.1 质粒在感受态细胞中的转化 ...................................................................................... 14 2.2.2 taXPD 的蛋白质纯化 ................................................................................................ 14 2.2.3 体外 ATP 测定 ............................................................................................................. 15 2.2.4 体外解旋酶测定 ............................................................................................................. 15 2.2.5 化学类似物的合成、纯化和验证 ............................................................................. 16 2.2.6 抑制剂研究 ............................................................................................................. 16 2.2.7 米氏动力学 ............................................................................................................. 17 2.2.8 结晶筛选 ............................................................................................................. 17 2.2.9 统计分析 ............................................................................................................. 17