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计算机科学 - 科学硕士（MS）在线
Coursera上其他CU学位提供的最多6个研究生级学分的课程可以作为Coursera学位的MS-CS的选修学分。所有课程必须是研究生水平，通过Coursera提供，并符合所有适用的学术标准。这包括ME-EM（https://catalog.colorado.edu/ gradure/College-schools/Engineering-applied-science/program-- sustic/enkering/Engineering/Engineering-Manageing-management-managation-management-managation-managation-management-managation-management-managation-managation-managation-management-manegation-managation-managation-manageth-me--inline/line/line/line/），MS-DS（httpps） colleges-schools/interdisciplinary-programs/data-science-master- science-ms-online/), and MS-EE (https://catalog.colorado.edu/graduate/ colleges-schools/engineering-applied-science/programs-study/electrical- engineering/electrical-engineering-master-science-online-msee/) programs on Coursera that do not start除了以下课程外，还具有“ CSCA”的预科修复。这些课程的学分不能适用于Coursera要求的MS-CS：
年度报告2023
•登革热的主要感染与继发性感染一样严重（自然医学：2024年2月6日。DOI：10.1038/s41591-024-02798）•脂肪磷脂疟原虫溶血磷酸酶调节脂肪酸通量和分裂的症状 2023。 42，11225）•植物生物碱小ber碱通过Notch3/akt信号在结核病期间增强肺居民T细胞。 这表明调整免疫记忆可以用作增强宿主抵抗TB的可行方法。 (published in PLOS Pathogens 2023 doi.org/10.1371/ journal.ppat.1011165) • Light chain of a SARS-Cov-2 monoclonal antibody modulates neutralization against Omicron (published in Cell Rep. 2023 13; 42:113150. doi: 10.1016/j.celrep.2023.113150) • Gene therapy in patients with the Crigler-Najjar综合征（出版于新英格兰J. 医学2023卷。 389 doi：10.1056/nejmoa2214084）•由SARS-COV-2重新激活Kaposi肉瘤相关的疱疹病毒，对非院HIV感染的患者（发表在lancet-ebiomedicine 20224 Httpps emant of the Bospital-cov病毒）中 ebiom.2024.104986）•肺癌免疫疗法的新观点（自然通讯发表2024 https://doi.org/10.10.1038/s41467-024-024-466685--- Cell Biol 2023 10.1038/S41556-023-01096-X; 10.1128/MRA.01132-22）2023。42，11225）•植物生物碱小ber碱通过Notch3/akt信号在结核病期间增强肺居民T细胞。这表明调整免疫记忆可以用作增强宿主抵抗TB的可行方法。(published in PLOS Pathogens 2023 doi.org/10.1371/ journal.ppat.1011165) • Light chain of a SARS-Cov-2 monoclonal antibody modulates neutralization against Omicron (published in Cell Rep. 2023 13; 42:113150. doi: 10.1016/j.celrep.2023.113150) • Gene therapy in patients with the Crigler-Najjar综合征（出版于新英格兰J.医学2023卷。389 doi：10.1056/nejmoa2214084）•由SARS-COV-2重新激活Kaposi肉瘤相关的疱疹病毒，对非院HIV感染的患者（发表在lancet-ebiomedicine 20224 Httpps emant of the Bospital-cov病毒）中ebiom.2024.104986）•肺癌免疫疗法的新观点（自然通讯发表2024 https://doi.org/10.10.1038/s41467-024-024-466685---Cell Biol 2023 10.1038/S41556-023-01096-X; 10.1128/MRA.01132-22）
研发的固定任期参与度（R＆D）...
伪像，旨在任命印度政府的职位，从指定的当局明确指出候选人的种姓，种姓被公认为SC/ST/ST/OBC的行为/命令以及候选人通常是候选人的村庄/城镇。他们还必须确保应确保其种姓/社区的名称及其在其种姓/社区证书中的拼写，应完全如中央政府不时通知的清单中所述（对于OBC类别，政府认可的种姓列表。作为中央列表中的OBC种姓可以在网站上获得https://www.ncbc.nic.in.in，对于ST类别，每个州的种姓列表均可在网站上找到www.ncst.nic.in.in和sc类别的SC类别列表，每个州的种姓列表均可在httpps https https https：//socialice.cialice.ind.in/cov.in/cov.in/cov.in//将不接受包含种姓名称中任何变化的证书。此外，OBC证书还应清楚地表明，候选人不属于印度政府为申请中央政府申请职位和服务而定义的奶油层。
Andrey A. Podlesnyak在FY24机器学习中发表的论文...
软件包提供了简化的接口，以应用神经普通微分方程（节点）和神经控制的微分方程（NCDES）到多变量时间序列。模型对具有不规则样本间隔的数据是可靠的。与传统的LSTM或RNN相比，节点和NCDE是连续的时间模型。此外，此软件包还提供了构建和适合潜在vae-ncdes的界面，这是一种新技术，利用过去在潜在神经的常规微分方程上进行工作，以实现稳定的时间序列预测，并预测噪声测量。vae-ncde是一种生成时间序列模型，可概率多元时间序列预测。github：https：//code.ornl.gov/aires/aires-node doe代码：https：//doi.org/10.11578/dc.20240124.2 Minnervva linter httpps https https：//github.com/github.com/github.com/minnervva/minnervva/torrions in nontions in nontimations in nontimity in n ins prostion intery nistorts pytins pyertors 代码。它与测试工具（仍处于最终确定步骤中）相结合，该工具使用一系列参数测试Pytorch函数，以确定任何非确定性函数对特定输入的灵敏度，并验证Pytorch重复性文档是否正确，以适用于软件堆栈版本的任何组合以及各种硬件资源的任何组合。测试工具首先在其Alpha版本中使用，该论文最近提交给SC24正确性研讨会：https：//arxiv.org/abs/2408.05148。可以在此处找到包含所有复制SC24纸所需的代码和数据的存储库：
系统发育学：一种用于处理和分析系统基因组数据
动机：生物学过程中的各种学科并分析了多个序列比对（MSA）和系统基因树，以评估其信息含量，推断进化事件和过程并预测基因功能。但是，由于缺乏统一的工具包，MSA和树木的自动处理仍然是一个挑战。为了填补这一差距，我们介绍了Phykit，这是一种使用30个处理MSA和树木的函数的工具包，包括但不限于估计突变率，序列组成偏见的评估，计算分子时钟的违规程度以及与下属的分子抗体（内部分支）（较低的支撑）。结果：为了证明Phykit的实用性，我们详细介绍了三种用例：（1）总结MSA和系统发育树中的信息内容，以诊断出序列或树数据的潜在偏见； （2）评估基因 - 基因的共同变异，以鉴定基因之间的功能关系，包括新颖的关系，以及（3）标志性的系统发育树中缺乏分辨率事件或多构象，这些事件暗示了快速辐射事件或缺乏数据。我们预计，植物会对处理，检查和得出生物学意义有用。可用性和实施：phykit在GitHub（https://github.com/jlsteenwyk/phykit），pypi（https：//pypi.org/project/phykit/）和Anaconda Cloud（https：//pro）云（https：//p：org/project/phykit/）和Anaconda Cloud（https：httpps：htttps：/带有广泛文档和用户教程的Cense（https://jlsteenwyk.com/phykit）。联系人：jacob.steenwyk@vanderbilt.edu或antonis.rokas@vanderbilt.edu补充信息：补充数据可从Bioinformatics Online获得。
HRD 5343：人力资源开发基础（81486）
_____________________________________________________________________________________ Instructor: Dr. Yonjoo Cho ( ycho@uttyler.edu ), Professor (Tel: 903-566-7260) Class Time: 8/22 – 12/10 (Thanksgiving holidays: Week 14) Orientation: 8/22 (Mon) at 8:00pm CT via Zoom Bi-Weekly Meetings: 9/12、9/26、10/10、10/24＆11/7 pm（其他时间均由约会）草案演示：第15周沟通：帆布，电子邮件和Zoom课程访问：https：//uttyler.instrusture.com/courses/courses/31496 zoom zoom zoom zoom zool zoom zoom zoom zoom zoom zoom zoom zoom zoom zoom zoom：https：https：httpps：htttps：/ _____________________________________________________________________________________ COURSE DESCRIPTION Human resource development (HRD) is defined as the process of increasing the capacity of human resources in an organization through learning and development.在本课程中，学生将学习麦克拉根（McLagan）（1989年）1人力资源开发培训和发展（T＆D），职业发展（CD）和组织发展（OD）的经典定义。HRD作为一个领域与其他领域（例如人力资源管理（HRM），组织发展（OD），人类绩效技术（HPT）和教学技术（IT）（CHO，2017）2。HRD作为一种实践具有很大的潜力，因为它要求我们以多方面的方式查看人力资源领域，就像新兴主题（如多样性和HRD在Covid-19大流行中）一样。在本课程中，学生应通过批判性地审查所需的读数并创建HRD上的促销作品（例如Brochure，网站）来理解由McLagan（1989）定义的HRD的三个领域（T＆D，CD和OD）。学生将阅读所需的读数并讨论HRD的每个域的含义。一个由三个学生组成的团队将合作创建一个代表人力资源领域的促销作品，因为您在您的上下文中向人们解释。课程目标/学习成果在课程完成后，学生将能够：
突触周围基质的焦点簇有助于活动 -
Gabriele Chelini, 1,2,3,15 Hadi Mirzapourdelavar, 4,15 Peter Durning, 1 David Baidoe-Ansah, 4 Manveen K. Sethi, 5 Sinead M. O'Donovan, 6 Torsten Klengel, 2,7,8 Luigi Balasco, 3 Cristina Berciu, 1 Anne Boyer-Boiteau, 1 Robert McCullumsmith, 6 Kerry J. Ressler, 2,9,10 Joseph Zaia, 5,11 Yuri Bozzi, 3,12,16 Alexander Dityatev, 4,13,14,16 and Sabina Berretta 1,2,9,16,17, * 1 Translational Neuroscience Laboratory, McLean Hospital, Belmont, MA 02478, USA 2 Department of Psychiatry,哈佛医学院，马萨诸塞州波士顿，马萨诸塞州02215，美国3思维/脑科学中心，特伦托大学，罗韦雷托大学38068意大利特伦托4分子神经塑性小组，德国神经退行性疾病中心，玛格德堡39120萨克萨尼 - 阿纳尔特的Magdeburg 39120 saxony-anhalt for Bilesy and Boiloligy and Specterriesity sepsectrial sepsectrial sepsectrialsion，波士顿大学医学院，马萨诸塞州波士顿，美国02118，美国6认知失调研究实验室，托莱多大学，托莱多，俄亥俄州托莱多，俄亥俄州43606，美国7转化分子基因组学实验室，麦克莱恩医院，马萨诸塞州贝尔蒙特，马萨诸塞州02478美国，马萨诸塞州波士顿，美国102215，美国10恐惧实验室神经生物学，麦克莱恩医院，马萨诸塞州贝尔蒙特，马萨诸塞州02478，美国11生物信息学计划，波士顿大学，波士顿，马萨诸塞州，马萨诸塞州02215，美国12 CNR神经科学学院PISA PISA，PISA，56124 PISA，56124 PISA，56124 PISA，ITALY 13 MADICLY FIRECRING 3.911德国萨克森 - 安哈尔特（Saxony-Anhalt）14行为脑科学中心，奥托·冯·格里克大学（Otto von Guericke University），玛格德堡（Magdeburg）39106德国萨克森 - 安哈尔特（Saxony-Anhalt），德国15这些作者同样贡献了16个高级作者17高级作者17铅接触 *信函 *s.berretta@mclearemclean.harvard.harvard.harvard.harvard.ulhttps:/ed.uh httpps://do./goi.erg/10.10.10.10.10.16.16.16.16.16.16.16.166
混合活力：基于美国学校的二级农业教育教室的工作满意度的定量分析Jason D. McKibben
摘要工作与个人生活之间的平衡已经在19日大流行以来的几年中重新开始了重点。在2020年停止工作的几年中，正在汇集了越来越多的文献，即像许多美国人口一样，农业教师在个人和工作生活之间缺乏平衡。这项研究试图研究农业教师度过的时间，如何看待自己的工作满意度以及之间存在任何关系的方式。进行了全国农业教师样本（n = 570），当结果解释时，发现农业教师是多数女性（51.9％），几乎所有的都是高中（89.3％）的农业课程（89.3％），在高中（81.9％）（81.9％）（81.9％）和许多成员（44.9％）（44.9％）都活跃于FFA（81.9％）。大多数老师都花了一些时间在上课时间内准备上课，SAE监督和其他学校的活动，但是他们的大部分时间都花在FFA活动上。老师报告说，在工作以外的家庭，公民/宗教和娱乐时间花费了一些时间。老师对积极的工作满意度有很大的倾向，（M = 1.86，SD = .788）以一到五个比例的比例，其中一个非常好，五个是非常糟糕的。在SAE的时间，娱乐时间和工作满意度之间的时间，娱乐时间和工资范围之间发现了较小的相关性（Cohen，2013）。用薪水，SAE的时间，娱乐时间花费的时间计算出明显的线性（P <0.05）回归。在娱乐中度过的时间提供了最佳的契合度。关键词：工作满意度，工作生活平衡，SAE，个人娱乐，动机作者注意：有关本文的信件应介绍给AL 36849 AL 36849的ABRISCIENCE教育助理教授Agriscience教育助理教授；电子邮件：jdm@auburn.edu _____________________ 1 Jason D. McKibben是Al 36849 Haley Center，Haley Center，AL 36849，JDM0184@AUBURN.EDUU，HTTPPS：5 histrcid.rcid.rcid.rcid.org/g00的AUBURN CENTER课程和教学系农业知识教育的助理教授。 Clemons是Al 36849的Haley Center，Haley Center，Al 36849，cac0132@auburn.edu，https://orcid.org/0000-0000-0000-0000-0001-9879-0888 3 Makeda nurr ins Agrric of Maked and Arric of Makerrium Programing at Arric of Makerrium，在AL 36849的Auburn Haley Center，Mzn0061@auburn.edu，https://orcid.org/0000-0000-0001-9879-0888
一组练习
练习1（i）本练习的目的是研究处理生物信息学问题的各种软件工具。更具体地说，您应该调查（不求解）页面上列出的软件工具的示例https://rosalind.info/problems/list-view/？location = biioinformatics-rosalind（https：//rosalind..info/problems/locations/）和小报告的bioinformatics-markory（（ii）有许多可自由访问的工具用于多个序列对齐。在本报告中，您将比较NCBI和EBI数据库中的工具。访问NCBI和EBI网站，并报告其多分配工具的关键功能。对于NCBI，关键工具在链接中：https：//www.ncbi.nlm.nih.gov/project/project/projects/msaviewer/，httpps://wwwwwwwwwww.ncbi.ncbi.nlm.nih.gov/tools/cobalt/cobalt/cobalt/cobalt/cobalt/re_cobalt.cgi and yan manip on manip in yebience in hanip in yebience https://www.ebi.ac.uk/jdispatcher/msa/确保访问大量工具。提示：因此，简单地使用各种工具，而不是解决上述问题是足够的。也就是说，该练习的目的是与一些现成的工具保持联系，而不是经验丰富的工具。练习2 1（i）访问NCBI数据库，以链接https://www.ncbi.nlm.nih.gov/sars-cov-2/研究SARS-COV-2冠状病毒。使用SARS-COV-2序列数据的记录https://www.ncbi.nlm.nih.gov/nuccore/nc_045512下载冠状病毒尖峰蛋白序列。报告最终结果。然后使用http://ekhidna.biocenter.helsinki.fi/dali/的DALI工具比较两种蛋白质的结构。Then from the link https://www.uniprot.org/uniprotkb/A0A6B9WHD3/entry download the Bat-RaTG13 coronavirus spike protein sequence (https://en.wikipedia.org/wiki/RaTG13) and implement the classic dynamic programming global alignment algorithm with appropriate weights to identify their最长的常见子序列。(ii) View the structure of the two proteins of the previous query using the ab-initio swiss- modeller tool ( https://swissmodel.expasy.org/interactive ) and download the .pdb files (a textual file format describing the three-dimensional structures of molecules held in the Protein Data Bank (textual file of three-dimensional structures of in Protein Data Bank)).使您观察到序列和结构的相关性。子问题（iii）（无评分贡献的子问题）：如果某人想深入研究，他们可以访问https://biologicalmodeling.org/coronavirus/home网站，带有类似（但不完全相同）的问题。子问题（IV）（无评分贡献的子问题）：尝试通过各种新机器学习（https://www.nature.com/articles/s41592-023-01790-6）算法来解决蛋白质结构预测问题。 https://www.ebi.ac.uk/tools/sss/fasta/，https://colab.research.google.com/github/github/deepmind/alphafold/alphafold/blob/main/notebooks/notebooks/alphafold.i pynb（Esmfold.i pynb）和esmfold（ https://www.science.org/doi/10.1126/science.ade2574，https://esmatlas.com/resources?action=fold）。
执行摘要 - 供应路线AI
产品供应路线AI是一个物流和供应链优化平台，旨在通过先进的人工智能和数据科学彻底改变供应链的效率。该平台专注于冷藏物流和食品供应链空间内的路线优化。通过使用AI驱动的解决方案，供应路线AI可帮助公司优化旅行推销员问题（TSP），车辆路由问题（VRP）和背包问题，包括所有运输方式，包括空中，公路，海上和铁路。平台为供应链，预测维护，需求预测，冷链监控和可持续性见解提供实时可见性。最初的重点将放在冷藏物流以及食品和农业供应链上。这是一个可腐烂的商品需要优化的路由和有效温度管理以减少浪费并确保及时交付的领域。业务模型供应路线AI将以软件即服务（SaaS）模型运行。根据公司供应链的规模和性质，该软件的定价将为分层。这些竞争对手包括传统的物流软件和较新的AI驱动平台。使用实时GIS数据和预测性见解的使用比大多数竞争对手提供了更深的知名度。市场分析供应路线AI的市场机会在于物流，供应链优化和基于AI的解决方案在冷链物流，食品和农业供应链领域中。-ai：到2030年，该地区预计将达到138亿美元，生长期为37.3％。Revenue will be generated through: -Subscription fees: Based on the number of vehicles, warehouses, and routes managed -Custom consulting services: For larger clients requiring tailored solutions, Supply Route AI will provide data science, optimization services, and AI models -API integration: Charging for real-time data integration with existing ERPs (Enterprise Resource Planning Systems), inventory management, and IoT (Internet of Things) sensors for temperature monitoring竞争供应路线AI将参与非常竞争的景观，它必须与其他公司区分开来。-SAP整合业务计划：供应链管理的传统但高度集成的解决方案（https：//www.sap.com/products/scm/scm/scm/integrated-business-planning.html） - tive：竞争对手：冷链物流领域的竞争对手，为基于IOT的基于IoT的求解服务，以提供IOT的基于IOT的求解解决方案（httpps ementing netrovering forethering netterning forethering netroge foreftering netroge foreftering netroge forey.com a a a a a）。和卡车运输的供应链可见性（https://convoy.com/）-Project 44：一个带有高级可见性和运输跟踪解决方案的实时物流数据平台（https://www.project444.com/）供应路由AI通过整合多个优化问题（TSP，vrp，vrp，knapsact），与型号和食物群体和食物群体和餐厅和餐厅及其冷藏群通过整合了自身来区分本身。更多的公司将投资于自动化，预测分析和基于AI的决策。- 食品和农业供应链：食品物流市场预计目前将从2027年增长到1660亿美元增加到1600亿美元。将越来越关注减少食物浪费并采用基于AI的策略。- 冷存储物流市场：几年前，全球冷链市场的价值为2340亿美元，预计将以17.1％的复合年增长率增长，这是对易腐商品和临时敏感货物的需求驱动的。鉴于这些趋势，通过满足冷链物流部门的需求并利用AI进行路线优化和供应链的可见性来供应路线AI捕获市场份额。