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基于DNA的诊断方法
分子诊断的样品收集，传输和存储从各种临床样品中提取和纯化基因组DNA/RNA的试剂和解决方案特定引物和分子诊断的设计基因组DNA/RNA核酸及其变体型核酸型 cloning, transformation and selection of recombinant clones Plasmid isolation and profiling DNA sequencing platforms- Sanger's sequencing and Next-Gen sequencing Data mining from NCBI and sequence processing Offline and Online Bioinformatics tools and sequence analysis for disease diagnosis Diagnosis and therapeutic applications of peptides Cell culture technique for virus cultivation
信息和通信技术工具和方法的博士学位论文，用于分布式和大规模培训的深度神经网络
深度神经网络（DNN）一直处于机器学习（ML）和深度学习（DL）（DL）的最新突破的最前沿。dnns越来越多地用于各种任务，从对卫星图像的地球观察和分析到医学诊断和智能聊天机器人。在这些进步方面的主要贡献是培训数据，计算资源和框架的丰富性，可以在范式中有效地培训越来越多，更复杂的DNN，该范式被称为分布式DL，尤其是分布式培训，这是该博士学位的重点。在分布式培训中，数据和计算分布在几个工人中，而不是单主培训，其中数据和计算都驻留在单个工人上。在这种设置中，分布式培训可以帮助克服单主训练的局限性，例如内存限制，计算瓶颈和数据可用性。但是，分布式培训带来了许多需要仔细解决的挑战，以便具有有效利用它的系统。这些挑战包括但不限于工人中计算和数据的有效分布，Straggler工人在集群中的统计（与其他工人相比，在计算步骤中大大落后于工人），尤其是在同步执行的工作，以及工人之间的交流和同步。这意味着系统应在计算和数据维度上提供可伸缩性。另一方面，从编程和可用性的角度来看，使用分布式培训范式通常需要了解分布式计算原理和具有分布式和数据密集型计算框架的经验以及对单霍斯特培训使用的代码进行重大更改。此外，随着训练A DNN涉及几个步骤和阶段（例如，数据准备，超参数调整，模型培训等。），希望可以重复使用彼此不同步骤的计算结果（例如，在高参数调谐试验中学习的权重，以便改善训练时间，以便在高参数调整试验中学习的权重）。最后，当开发更大，更复杂的DNN时，我们还需要了解每个设计选择的贡献。本博士学位论文的贡献解决了上述挑战，并共同优化了大规模的DNN培训，使其更易于访问，高效和计算可持续性，同时又可以在ML/DL工作流中延长冗余，并为进行消水研究提供了有用的工具。
统计入侵检测和与耦合的量子通道中的窃听：多重准备和单准备方法
抽象经典，即非量词，通信包括具有多输入多输出（MIMO）通道的配置。一些相关的信号处理任务以对称方式考虑这些通道，即通过将相同的角色分配给所有通道输入，并且与所有通道输出类似。这些任务特别包括通道识别/估计和通道均衡，并与源分离紧密连接。他们最具挑战性的版本是盲人，即当接收器几乎没有关于发射信号的事先知识时。其他信号处理任务以不对称的方式考虑经典的通信通道。这尤其包括当发射器1通过主唱机向接收器1发送数据时的情况，而“入侵者”（包括接收器2）会干扰该通道以提取信息，从而执行所谓的窃听，而重新CEN-CETER 1可以瞄准检测该侵入率。上述处理的一部分
关于初学者的课程机器学习方法
印地语中的机器学习方法课程，在本课程中，我们将了解用于分析和从数据中分析和提取模式的机器学习方法。主题包括有监督的学习技术，例如回归和分类，无监督的学习方法，例如群集和降低维度，以及合奏学习方法。此外，我们将探索深度学习模型，例如神经网络和卷积网络。实用的应用和动手练习将巩固对这些方法在现实环境中的理解。
河流两亲脚下气候变暖的热死亡率的长期预测
fi gu u r e 1来自瓦尔河的两亲脚的耐热性。（a）我们研究了Amphipods D. Villosus和E. trichiatus，这都是目前在西欧河流中发现的入侵物种，包括荷兰的瓦尔（Waal），包括荷兰（图；照片来源：弗兰克·柯拉斯（Frank Collas））。收集位点距离该位置为0.98 km（N51°51'22''，E5°52'55''）。（b，c）热死亡时间曲线，显示了来自跨因素实验的不同温度下的绒毛乳杆菌的存活时间。经验测量以灰色的24种不同组合和灰色的测量条件组合的个人回归显示，分别为蓝色和红色的冷和温暖的动物的平均存活率，以及（b）Normoxia（pO 2 = 20 kpa）和（c）和（c）低氧（PO 2 po 2 unomogia（po 2 = 20 kpa））。请注意，生存时间是log 10转化。
研究证明了充满野生动植物的树林为您的福祉做奇迹
90％的代表性样本中有10,000多人的代表性样本同意，林地生物多样性对他们的幸福感产生了积极的影响 (40.4%) Natural processes and behaviors (26.5%), like spring flowers emerging, triggered the second most well-being responses, followed by colors (23.7%), textures (7.3%) and smells (2.1%) Silver birch topped a list of favorite trees, ahead of horse chestnut and oak The blue tit had the most well-being benefits of woodland birds, with blackbird and chaffinch following closely behind.热点反映了林地覆盖范围很高的区域，尤其是珍贵的古老和长期建立的林地覆盖物
对声音，图像和文本中识别多模式情绪方法的审查
收到：2023年9月18日；接受：2023年12月25日摘要通过听觉，视觉和文本提示识别多方面情绪的研究是一个快速发展的跨学科领域，涵盖了心理学，计算机科学和人工智能领域。本文研究了用于隔离和识别这些模式中复杂情绪状态的方法的范围，目的是描述进步并确定未来研究的领域。在声音领域中，我们探索了信号处理和机器学习技术的进展，从而有助于从人声弯曲和音乐安排中提取细微的情感指标。视觉情绪识别是通过面部识别算法，肢体语言分析以及上下文环境信息整合的有效性来评估的。使用自然语言处理技术检查基于文本的情感识别，以感知书面语言的情感和情感内涵。此外，本文考虑了这些不同情绪数据来源的融合，考虑了构建能够解释多模式输入的连贯模型时所面临的挑战。我们的方法涵盖了最近研究的荟萃分析，评估了各种方法的有效性和精度，并确定了常见的指标进行评估。结果表明，偏爱深度学习和混合模型，以利用多种分析技术的优势来提高识别率。然而，诸如情感的主观性质，表达中的文化差异以及广泛的注释数据集的必要性持续存在的挑战，这是重大障碍。总而言之，这篇综述倡导了更多细微的数据集，增强的跨学科合作以及一个道德框架来管理情绪识别技术的实施。这些技术的潜在应用是广泛的，从医疗保健到娱乐，并且需要一致的努力来完善和道德将情感识别纳入我们的数字互动中。关键字：多模式情绪，融合，机器学习，深度学习，回归，CNN，RNN。
共同的机构所有权和公司碳排放
©韩国组织工程和再生医学协会2020年。这是在组织工程和再生医学上发表的文章的电子版本，2020，17（3），pp。253-269。Acta Mechanica Sinia可在线获得：http：//link.springer.com/带有文章的开放网址。
混合方法
简而言之：混合方法是指在评估或研究项目中定性和定量方法的整合。该方法涉及在项目的各个阶段考虑这种整合，从研究问题的提出到文献综述和数据分析。混合方法可以比单独采用的定性或定量方法具有更大的描述性，解释性或预测性贡献。关键字：混合方法，集成，顺序探索设计，顺序解释设计，收敛设计，混合方法文献评论I.这些方法包括什么？可以通过将单词（声音和图像）的力量与数字的力量相结合（Pluye and Hong 2014）来评估任何程序。例如，您可以从利益相关者和用户那里收集故事，以说明可以吸引实用课程（基于利益相关者的经验）的成功或失败以改善干预措施；此外，您可以收集有关该干预措施的可用统计信息，或计划以横截面方式（例如，调查）或纵向收集它们（例如，将常规数据收集插入到日常活动中）。故事和统计数据的整合是解决复杂政策挑战和问题的有力方法。在以下各节中，沿研究的不同阶段介绍了混合方法方法。
RTU课程“材料研究方法”
代码DA4112课程标题材料研究方法研究方法在计划强制性/有限选择课程中；自由选择负责任的讲师Sergejs gaidukovs的课程学术人员gundarsMežinskis课程的卷：零件和学分点1零件，6.0学分，教学语言LV语言，在研究课程中注释，学生在深入了解材料识别，分析和测试以及实验数据处理和评估的深入了解。学生学会为聚合物材料，复合材料，金属，无机材料和纳米材料选择正确的分析方法。通过分析和测试各种变形状态，物理状态以及温度范围内的材料，学生学会了认真评估所获得的实验信息，分析实验数据并对材料结构进行假设。学生了解研究方法的优势和缺点，设备的校准，用于研究的样品的准备，分析结果的解释。就能力和技能而言的课程目标和目标