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利用云计算组织专业人才培养的教育空间
Andrii Shuliak 1 、Andrii Hedzyk 2 、Nina Tverezovska 3 、Lyubov Fenchak 4 、Natalia Lalak 5 、Anatolii Ratsul 6 、Oleksandr Kuchai 7 1 教育学博士，乌克兰帕夫洛·特奇纳乌曼国立师范大学信息学、信息和通信技术系教师 2 乌克兰德拉戈马诺夫国立师范大学研究生（博士） 3 教育学博士，教授，乌克兰国立生命与环境科学大学社会工作与康复系教授 4 教育学候选人，副教授，乌克兰穆卡切沃国立大学 5 教育学候选人，副教授，乌克兰穆卡切沃国立大学 6 教育学博士，教授，沃洛基米尔教育与特殊教育系主任维尼琴科乌克兰中央国立师范大学，乌克兰 7 教育学博士，副教授，乌克兰国立生命与环境科学大学教育学系教授，乌克兰
使用深度学习的鸟类鉴定
4 md.devendran@gmail.com摘要：鸟类鉴定在生物多样性保护和生态学研究中起着至关重要的作用，为栖息地健康和物种分布提供了见解。识别鸟类物种的传统方法是时间密集型，容易出现人为错误，因此需要自动解决方案。这个项目是使用深度学习的鸟类识别，提出了一个先进的系统，以利用深度学习的力量准确地从图像中识别鸟类。该系统利用卷积神经网络（CNN），以其在图像分类任务方面的熟练程度而闻名。一个包含多种鸟类图像的数据集进行了预处理并增强，以增强模型的鲁棒性和泛化。模型架构旨在提取复杂的特征，即使在诸如不同的照明条件，遮挡或类似物种的外观等挑战性的情况下，也可以准确识别。使用准确性，精度，召回和F1得分等指标评估模型的性能，以确保全面验证。结果表明，对传统机器学习方法的准确性改善了，这表明了物种识别中深度学习的潜力。该项目对野生动植物监测，生态研究和教育工具的应用有望，从而促进了意识和保护工作。未来的工作可能包括将系统集成到移动应用中，或将其部署在现场条件下的实时鸟类识别。
m3t：使用多平面和多板变压器
在这项研究中，我们提出了使用多平面和多层跨前（M3T）网络的三维医学图像分类器，以在3D MRI图像中对阿尔茨海默氏病（AD）进行分类。提出的网络协同委托3D CNN，2D CNN和变压器用于准确的AD分类。3D CNN用于执行本机3D表示学习，而2D CNN用于利用大型2D数据库和2D代表学习的预训练权重。使用具有感应性偏置的CNN网络有效地提取局部大脑中与AD相关的异常的信息信息。跨前网络还用于获得CNN后多平面（轴向，冠状和矢状）和多切片图像之间的注意力关系。也可以使用不感应偏置的变压器学习分布在大脑中较大区域的差异。在此期间，我们使用了来自阿尔茨海默氏病神经影像学计划（ADNI）的训练数据集，该计划总共包含4,786 3D T1加权MRI图像。对于有效数据，我们使用了来自三个不同机构的数据集：澳大利亚成像，生物标志物和生活方式旗舰研究（AIBL）（AIBL），开放访问Imaging研究（OASIS）的开放访问系列（OASIS）以及来自培训数据集中的一些ADNI数据。我们提出的M3T基于曲线（AUC）下的区域（AUC）和AD分类的分类精度，与常规的3D分类网络相结合。这项研究表示，所构成的网络M3T在多机构验证数据库中实现了最高的性能，并证明了该方法有效地将CNN和Transformer用于3D医学图像的可行性。
使用脑机接口技术在 Blender 软件中建模 3D 对象
1. 简介 3D 建模是使用专门的计算机程序创建和修改三维对象的过程，该程序为用户提供了一组必要的工具。 3D 建模通常从基本形状（基元）开始，例如立方体、球体、圆环等。然后通过软件提供的不同功能修改这些形状。用户通常通过按下键盘上的组合键或从用户界面中选择它们来激活这些功能。如今，有许多功能强大的 3D 建模软件，可以创建 3D 资源、动画、特效和渲染图像。最受欢迎的付费应用程序是 Autodesk Maya、Autodesk 3ds Max 和 Cinema 4D。也有许多免费应用程序可用，但最受欢迎的应用程序是 Blender。Blender 是一个免费的开源 3D 计算机图形软件工具集。它用 C、C++ 和 Python 编程语言编写。Blender 基金会是一个负责 Blender 开发的非营利组织。 Blender 也是由社区开发的，社区创建了用 Python 编写的附加插件（称为附加组件）。附加组件为 Blender 添加了新功能或改进功能。由于 Blender 发展基金的成立，Blender 最近获得了 Epic Games、Nvidia 或 Intel 的大量资金支持。它使 Blender 基金会能够招募新的团队成员，从而更快地开发 Blender。
使用以 Morgan 指纹为特征的深度神经网络模型预测 ErbB 抑制剂的结合亲和力
ErbB 受体家族（包括 EGFR 和 HER2）在细胞生长和存活中起着至关重要的作用，并与乳腺癌和肺癌等各种癌症的进展有关。在本研究中，我们开发了一个深度学习模型，使用基于 SMILES 表示的分子指纹来预测 ErbB 抑制剂的结合亲和力。每种 ErbB 抑制剂的 SMILES 表示均来自 ChEMBL 数据库。我们首先从 SMILES 字符串生成 Morgan 指纹，并应用 AutoDock Vina 对接来计算结合亲和力值。根据结合亲和力过滤数据集后，我们训练了一个深度神经网络 (DNN) 模型来根据分子指纹预测结合亲和力值。该模型取得了显著的性能，训练集上的均方误差 (MSE) 为 0.2591，平均绝对误差 (MAE) 为 0.3658，R 平方 (R²) 值为 0.9389。尽管在测试集上性能略有下降（R² = 0.7731），但该模型仍然表现出强大的泛化能力。这些结果表明深度学习方法对于预测 ErbB 抑制剂的结合亲和力非常有效，为虚拟筛选和药物发现提供了宝贵的工具。
使用仪表板使用草图套件：机器人代码断路器
●4D：表现出对歧义，毅力和开放式问题工作能力的容忍度。●5A：制定适合技术辅助方法的问题定义，例如数据分析，摘要模型和算法思维，以探索和查找解决方案。●5C：将问题分解为组件部分，提取关键信息，并开发描述性模型以了解复杂的系统或促进解决问题。●6C：通过创建或使用各种数字对象（例如可视化，模型或仿真）来清晰有效地传达复杂的想法。●7C：为项目团队做出建设性的贡献，承担各种角色和责任，以有效朝着共同的目标努力。
利用“全内”技术在肝细胞中进行离体/体内基因编辑...
肝脏是细胞和基因治疗以及基因编辑的首选器官，因为遗传性疾病众多且常常危及生命。已证明酪氨酸血症小鼠作为模型生物的 HDR 可以纠正该疾病，尽管不诱导 DSB 的同源重组效率非常低（Paulk 等人，2010 年；Junge 等人，2018 年）。在类似的小鼠模型中，通过流体动力学 DNA 注射（Yin 等人，2014 年）和非病毒 Cas9 mRNA 与腺相关病毒 (AAV) 载体介导的 HDR 模板递送相结合（Yin 等人，2016 年）证明了 CRISPR/Cas9 介导的表型拯救。AAV 载体已成为肝脏的基因递送载体，据报道在人体临床试验中具有令人印象深刻的治疗效果（Nathwani 等人，2014 年）。最近，在一个载体上编码化脓性链球菌 Cas9 (SpCas9) 表达盒，在另一个载体上编码引导 RNA (gRNA) 和修复模板的双 AAV 载体系统的应用，逆转了新生小鼠鸟氨酸转氨甲酰酶基因的突变 ( Yang et al., 2016 )。这种体内基因编辑工具在两个载体上的分段归因于 AAV 的拟议包装尺寸限制，即 4.9 kb ( Grieger and Samulski, 2005 ) 至 5 kb ( Wu et al., 2010 )。两种不同的 AAV 载体共同递送是可行的，每种载体编码所需成分的一部分，这些成分在细胞内通过转剪、同源重组或内含肽重新结合（ Truong 等人， 2015 ），但在体内发生率较低（ Xu 等人， 2004 ）。
使用代金券实现经济私有化
1992 年捷克斯洛伐克的国有资产私有化被广泛誉为前共产主义经济体经济转型中最令人印象深刻的成就之一。在 1993 年 1 月 1 日分裂为两个国家之前，捷克斯洛伐克迅速大规模地进行了国有企业私有化。这一过程的一个关键要素是代金券私有化——几乎免费向公民发放代金券，公民则用代金券竞购国有企业的股份。捷克斯洛伐克代金券方案的设计和实施引发了许多国家学者和政策制定者的激烈辩论。一小部分俄罗斯企业已经通过代金券方案进行了私有化，其他转型经济体也可能引入类似的制度。
使用卷积进行泌尿科图像的深度学习...
机器学习 (ML) 算法已应用于医学成像，其在医学领域的使用日益增多。尤其是深度学习 (DL)，已证明在图像评估和处理方面更为有效。深度学习算法可能有助于并简化其在泌尿科成像中的使用。本文介绍了如何创建用于泌尿科图像分析的卷积神经网络 (CNN) 算法。深度学习是 ML 的一个分支，包括多层神经网络。卷积神经网络已广泛应用于图像分类和数据处理。1 它首先由 Krizhevsky 等人应用于图像分类。2 他们在 2012 年 ImageNet 大规模视觉识别挑战赛 (ILSVRC) 中凭借名为 AlexNet 的深度 CNN 赢得了比赛，该比赛由 120 万张日常彩色图像组成。3 在另一个 CNN 模型中，Lakhani 等人 4 证明他们