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本科 - 西北大学 - NWU
请注意：尽管本日历中包含的信息已尽可能准确地编制，但大学理事会和参议院对于其中可能出现的任何不准确之处不承担任何责任。特别是，每个学生在最终决定选择模块之前，有责任彻底熟悉课程时间表和可能出现的时间表冲突。如果与学生的预期选择发生冲突，则相关的模块组合是不可接受的。
Timothy Voorhees，医学博士，MSCR
Timothy Voorhees，医学博士，MSCR是一名血液学家/肿瘤学家，在淋巴恶性肿瘤（特别是B细胞淋巴瘤）中的临床重点。我的研究重点涉及针对淋巴瘤患者的早期临床试验的设计和实施。我最感兴趣的是推进新型免疫疗法，例如嵌合抗原受体（CAR）T细胞疗法，双特异性抗体疗法和其他基于B细胞淋巴瘤亚型的基于抗体的疗法。i对移植后淋巴增生性疾病（PTLD）以及爱泼斯坦 - 巴尔病毒（EBV）淋巴细胞培训具有特定的兴趣。我已经为PTLD患者设计并实施了多个早期临床试验。
mdma /// voorbij de extase
与使用各种其他方式相比，摇头丸的使用相对较小。研究表明，在短期内，MDMA的使用不会导致认知能力降低。对长期效果的研究似乎很难实施，因为频繁的MDMA用户经常也使用其他手段。但是，荷兰的普通摇头丸目前包含很多MDMA：一种使药物比必要的更有危害的数量。摇头丸的有害性每个环境和人均有很大差异。风险，例如，用户长时间跳舞或使用其他手段，在温暖的宽敞宽敞中使用。这可能导致过热，在某些情况下甚至会导致器官衰竭和死亡。这种罕见的并发症尚未得到充分研究。此外，缺少有关荷兰摇头丸死亡的确切数量的数字，因为荷兰的尸检非常罕见，荷兰死亡记录在不同的药物相关死亡之间的区别太少了。
引用（APA）VOOGD，K。L.，Allamaa，J。P.，Alonso-Mora，J。，＆Son，T。D.（2023）。从模拟到现实世界自动dri
对自动驾驶汽车（AV）的研究取得了显着的进步，而深度学习的最新进展（DL），尤其是在车辆感知堆栈上。尽管有一些令人鼓舞的结果和演示，但DL在车辆计划和控制堆栈中的应用仍然有限。深度强化学习（DRL）是一种在序列过程中生成控制策略的方法，并且能够自动从数据学习和适应数据，从而强大地应对不同的操作条件和任务。与传统的基于模型的控制方法相比，这提供了更高的性能计划或控制解决方案，该方法依赖于系统的数学模型。最近通过示例的DRL分解包括Alphastar（Arulkumaran等，2019），该模型旨在播放Starcraft II和端到端的自动驾驶汽车延续（Kendall等，2019）。
Voodoo 4 4500 PCI，DVI扩展-1.0
推荐工具： - 立体声工作显微镜或该死的好放大镜 - 预热设备 - 具有非常快速控制和仓库焊接的焊接站 - 高质量通量 - 高质量SMD焊料 - 高质量的SMD Tweezers -PCB AIDS
Voodoo PowerPoint
ESA Technology domains C3S LLC.TD 1 On-Board Data SystemsTD 2 Space System SoftwareTD 3 Spacecraft Electrical PowerTD 6 RF Payload and SystemsTD 8 System Design & VerificationTD 9 Mission Operation and Ground Data Systems TD 12 Ground Station System and NetworksTD 15 Mechanisms & TribologyTD 18 AerothermodynamicsTD 20 Structures & PyrotechnicsTD 21 Thermal TD 25 Quality, Dependability and安全C3S LLC是国际纳米卫星行业的决定参与者。我们的任务计划活动包括3…16U，高可靠性平台和子系统设计，以及预先启动的模拟软件和任务操作。Beyondthe Cubesats世界，我们参与了大型卫星项目，即功率分配系统的设计师和有效负载同步。长期的生命周期和高可用性是我们内部开发和冗余子系统的特征。
引用 Graaf, T.J. de, & Wuisman, IS (2021)。根据欧洲提案，使用人工智能系统的合同责任。 Wpnr：私法、公证职业和注册周刊，2021 年（7348），905-915。摘自https://hdl.handle.net/1887/3277190
1. 简介人工智能（AI）1已经成为我们生活中不可或缺的一部分，并有望在社会中占据越来越重要的地位。 2 粗略地讲，人工智能与企业决策活动的结合有两种形式。第一种形式是利用人工智能系统支持组织内部人员的决策和活动的执行。在这种情况下，技术充当知识或信息的来源，自然人据此采取行动，而人工智能则用于支持自然人自身的行为。例如，考虑一家公司根据人工智能生成的关于产品和服务的营业额和购买价格等方面的预期来决定是否增加产量。此外，人工智能还可以在特定情况下自主行动，即无需人工干预。例如，这可以通过人工智能控制的有形外壳（例如机器人）来实现。不过，人工智能本身也可以在没有“硬件”的情况下进行交易，比如通过算法在闪电市场上买卖证券，以及通过算法电网运营商购买能源。 3 在这两种形式中，AI系统通常通过被用户训练或通过自我训练来进行学习。
DTI-Voodoo：通过交互网络和基于本体的背景知识进行机器学习，预测药物-靶标相互作用
动机：计算机模拟药物-靶标相互作用 (DTI) 预测对于药物发现和药物再利用非常重要。预测 DTI 的方法可以间接地自上而下进行，使用药物的表型效应来识别潜在的药物靶标，也可以直接自下而上地使用分子信息直接预测结合潜力。这两种方法都可以与有关相互作用网络的信息相结合。结果：我们开发了 DTI-Voodoo 作为一种计算方法，将分子特征和本体编码的药物表型效应与蛋白质-蛋白质相互作用网络相结合，并使用图卷积神经网络来预测 DTI。我们证明药物效应特征可以利用相互作用网络中的信息，而分子特征则不能。DTI-Voodoo 旨在预测给定蛋白质的候选药物；我们使用这种公式来表明常见的 DTI 数据集包含内在偏差，对 DTI 预测方法的性能评估和比较有重大影响。使用经过修改的评估方案，我们证明 DTI-Voodoo 比最先进的 DTI 预测方法有显著改进。可用性：DTI-Voodoo 源代码和重现结果所需的数据可在 https://github.com/THinnerichs/DTI-VOODOO 免费获取。联系方式：tilman.hinnerichs@kaust.edu.sa 补充信息：补充数据可在 https://github.com/THinnerichs/DTI-VOODOO 获得。
引用本文：Paus C、van der Voort R、Cambi A。纳米医学在癌症治疗中的应用：聚合物纳米粒子的前景和障碍。Explor Med。2021
当前癌症治疗的局限性刺激了纳米技术的应用，以开发更有效、更安全的癌症疗法。纳米药物的开发取得了显著进展，克服了传统癌症治疗相关的问题，包括药物溶解度低、靶向性不足和耐药性。纳米粒子的调节可以改善药物的药代动力学，从而提高靶向性并减少副作用。此外，纳米粒子可以与专门针对癌细胞的配体结合。此外，利用肿瘤特性局部触发药物释放的策略已被证明可以增加靶向药物的输送。然而，尽管取得了一些临床成功，但大多数纳米药物未能进入临床。阻碍临床转化的因素包括设计的复杂性、对生物机制的不完全理解以及制造过程中的高要求。通过结合细胞生物学、化学和肿瘤病理生理学等不同学科的知识，可以改善临床转化。增加对纳米粒子修饰如何影响生物系统的理解对于改进设计至关重要，最终有助于开发更有效的纳米药物。本综述总结了纳米医学取得的关键成就，包括通过聚合物纳米颗粒改善药物输送和释放以及引入克服耐药性的策略。此外，还讨论了纳米医学在免疫疗法中的应用，并解决了几个剩余的挑战。
DTI-Voodoo：通过交互网络和基于本体的背景知识进行机器学习，预测药物-靶标相互作用
动机：计算机模拟药物-靶标相互作用 (DTI) 预测对于药物发现和药物再利用非常重要。预测 DTI 的方法可以间接地自上而下进行，使用药物的表型效应来识别潜在的药物靶标，也可以直接自下而上地使用分子信息直接预测结合潜力。这两种方法都可以与有关相互作用网络的信息相结合。结果：我们开发了 DTI-Voodoo 作为一种计算方法，将分子特征和本体编码的药物表型效应与蛋白质-蛋白质相互作用网络相结合，并使用图卷积神经网络来预测 DTI。我们证明药物效应特征可以利用相互作用网络中的信息，而分子特征则不能。DTI-Voodoo 旨在预测给定蛋白质的候选药物；我们使用这种公式来表明常见的 DTI 数据集包含内在偏差，对 DTI 预测方法的性能评估和比较有重大影响。使用经过修改的评估方案，我们证明 DTI-Voodoo 比最先进的 DTI 预测方法有显著改进。可用性：DTI-Voodoo 源代码和重现结果所需的数据可在 https://github.com/THinnerichs/DTI-VOODOO 免费获取。联系方式：tilman.hinnerichs@kaust.edu.sa 补充信息：补充数据可在 https://github.com/THinnerichs/DTI-VOODOO 获得。