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新闻稿 - 马来西亚通过 IGEM 2024 加强其在可持续发展中的地位，推出先锋展览和会议、亚洲清洁能源转型 (CETA) 峰会和 MOBILITYX
● 亚洲清洁能源转型峰会 (CETA)：该区域将作为讨论可再生能源发展、低碳技术、CCUS、氢能、过渡燃料和能源存储解决方案的平台。CETA 将接待太阳能和风能领域的领先公司以及氢能和碳捕获领域的新兴初创企业。● MobilityX 展览：随着全球行业转向可持续交通，Mobility X 区域将重点关注电动汽车 (EV)、城市交通、充电基础设施扩建、数字化和电动汽车零部件制造，旨在彻底改变交通方式，同时减少碳足迹
在线控制教育...
近年来，技术的快速进步、众多创新和世界数字化改变了公司和机构的工作方式。他们还调整和创造了新的方法和流程，以实现更有效、更具创新性的教育。他们试图让学生的学习过程更轻松 ([10]、[7]) 、更高效。教育的进步也为科学、技术和发展做出了贡献。理想的结果是将教育和研究活动结合起来，创造支持行业的创新 [1]。更好的教育最终可以造福每个人。通过数字化主题可以支持更有效的教育。简化设备设计、理解技术规格、促进设备原型设计，甚至降低制造过程成本，这些只是 3D 硬件数字化众多用途中的一小部分 ([19]、[3])。世界各地有许多三维环境，它们试图整合、运行和模拟来自不同领域的知识 [12]。研究表明，58% 的学生同意模拟、演示和虚拟实验室等方法让他们在实验室课堂上更加自在 [14]。如今，我们可以在几乎每个工作领域观察到数字化的趋势 [4]。它使我们能够在真实情况发生之前面对它们，从中吸取教训，从另一个角度看待问题，更快地做出反应，最终节省成本。
RASSF1A 肿瘤抑制因子 - UCD 研究资料库
摘要：RASSF1A 肿瘤抑制因子是一种参与细胞信号传导的再生蛋白。越来越多的证据表明，这种蛋白质位于复杂信号网络的交叉点，该网络包括细胞稳态的关键调节器，例如 Ras、MST2/Hippo、p53 和死亡受体通路。RASSF1A 表达的丧失是实体肿瘤中最常见的事件之一，通常是由 DNA 甲基化导致的基因沉默引起的。因此，重新表达 RASSF1A 或针对其复杂信号网络的影响模块进行治疗是治疗多种肿瘤类型的一种有希望的途径。在这里，我们回顾了 RASSF1A 信号网络的主要模块以及网络失调对不同癌症类型的影响的证据。具体来说，我们总结了介导 RASSF1A 启动子甲基化的表观遗传机制以及 Hippo 和 RAF1 信号模块。最后，我们讨论了重建 RASSF1A 功能的不同策略，以及如何通过多靶向途径方法选择此网络中的可用药节点来开发新的癌症治疗方法。
1 引言
我们称自己为智人（Homo sapiens）——智慧的人——因为我们的心智能力对我们非常重要。几千年来，我们一直试图理解我们如何思考；也就是说，如何用区区少量的物质来感知、理解、预测和操纵一个比它本身更大更复杂的世界。人工智能（AI）领域走得更远：它不仅试图理解，而且试图构建智能实体。人工智能是一门最新的科学。第二次世界大战后不久，人工智能的研究就开始了，它的名字本身也是在 1956 年创造的。与分子生物学一样，人工智能经常被其他学科的科学家称为“我最想从事的领域”。物理学系的学生可能会觉得，所有好的想法都已经被伽利略、牛顿、爱因斯坦等人采纳了。另一方面，人工智能仍然需要几位全职的爱因斯坦。目前，人工智能涵盖了各种各样的子领域，从学习和感知等通用领域到下棋、证明数学定理、写诗和诊断疾病等特定任务。人工智能使智力任务系统化和自动化，因此可能与人类智力活动的任何领域相关。从这个意义上说，它确实是一个通用领域。
下载日期 2025-01-10 02:20:22 UCD 社区已经...
出版商声明 这是已接受在《药理学与治疗学》上发表的作品的作者版本。出版过程中产生的变更（例如同行评审、编辑、更正、结构格式和其他质量控制机制）可能不会反映在本文档中。自提交出版以来，可能已对本作品进行了更改。最终版本随后发表在《药理学与治疗学》（212 (2020)）上 https://doi.org/10.1016/j.pharmthera.2020.107555
教育 关于基于梯度的脑功能理论中的度量选择
这是一篇 PLOS 计算生物学教育论文。大脑以最小化某些成本的方式运作的想法在理论神经科学中普遍存在。由于成本函数本身并不能预测大脑如何找到最小值，因此需要对优化方法做出额外假设来预测生理量的动态。在这种情况下，最速下降（也称为梯度下降）通常被认为是大脑可能实现的优化算法原理。在实践中，研究人员通常将偏导数的向量视为梯度。然而，梯度的定义和最速方向的概念取决于度量的选择。由于度量的选择涉及大量自由度，因此基于梯度下降的模型的预测能力必须受到质疑，除非对度量的选择有严格的限制。在这里，我们对梯度下降的数学进行了教学回顾，并通过文献中的例子说明了使用梯度下降作为大脑功能原理的常见缺陷，并提出了限制度量的方法。
第一年 B TECH 课程结构 2024- ...
用数值方法求解方程。• CO5：应用插值概念求解数值微分和积分问题。教学大纲：矩阵代数：基本列变换和行变换、通过基本行运算求逆矩阵、矩阵的梯形和秩、线性方程组：一致性、高斯消元法、高斯-乔丹法、雅可比法和高斯-赛德尔法求解、特征值和特征向量：基本性质、谱矩阵分解、对角化、矩阵的幂。向量空间：向量概念向高维的推广、广义向量运算、向量空间和子空间、线性独立性和跨度、基。内积空间和 Gram-Schmidt 正交化过程。线性变换。微分方程及应用：一阶和高阶线性微分方程。用逆微分算子、参数变分法和待定系数法求解齐次和非齐次线性方程。代数和超越方程的解：参数曲线的追踪：摆线和相关曲线。二分法、试位法、牛顿-拉夫森法。用牛顿-拉夫森法求解非线性方程组。插值：有限差分和除差分。牛顿-格雷戈里和拉格朗日插值公式。牛顿除差插值公式。离散数值微分、数值积分：梯形法则、辛普森 1/3 法则和辛普森 3/8 法则。常微分方程的数值解：泰勒级数法、修正欧拉法、龙格-库塔法。参考书：