作为GGSIP大学著名工程学院的创始董事提供了远见的领导力,通过计算机科学工程和人工智能,数据科学,机器学习和事物互联网的计算机科学工程和新兴领域的四个B.Tech计划推动了该机构的成长和卓越的教育,从而推动了该机构的成长和卓越的教育。简化了所有这些计划的操作,优化了资源分配,教学方法以及技术解决方案,从而显着提高了学术质量和学生成果。建立了卓越的中心,例如企业家思想与创新中心,可持续和智能未来中心,增强教学和学习中心,开发中心
* 欧洲和平基金 (EFF) 是经欧洲理事会 2021 年 3 月 22 日决定通过的一项预算外工具,其行动属于共同外交和安全政策 (CFSP) 框架之内。其目的是通过资助行动和援助措施,加强欧盟预防冲突、巩固和平和加强国际安全的能力。
北安普顿 — 在与社区行动先锋谷 (CAPV) 合作建立的坚实基础上,北安普顿市今天欣然宣布,临床与支持选项 (CSO) 将加入其新的非营利合作伙伴,继续开发北安普顿复原中心。随着项目准备筹集资金,新的合作伙伴关系代表着关注点的自然转变,这在进入建设阶段之前至关重要。CSO 在直接服务提供方面的专业知识,特别是在为无家可归者提供住房和援助方面,将成为这些努力的关键资产。
征文:教育和教育研究中的人工智能国际研讨会 (AIEER) AIEER 2024 教育和教育研究中的人工智能国际研讨会是第 27 届欧洲人工智能会议 ECAI 2024 [https://www.ecai2024.eu/] 的一部分。本次研讨会定于 2024 年 10 月 19 日至 20 日星期六和星期日举行。 研讨会范围 本次研讨会有两个不同的重点,旨在更广泛地面向教育人工智能领域。 第 1 部分。由社会科学主导的讨论,讨论人工智能应用可能有助于解决的教育中的实际问题。这包括教育和教学人工智能的研究,也包括社会科学、经济学和人文学科,包括所有学科,如教育和教学实际行动、以教育需求为重点的劳动力市场研究、教育史和相关教育文化遗产,以及决策和行为科学观点的信息预测。一方面,我们关注人工智能、教育和社会之间的联系。这包括定量和定性研究、分析教育和劳动力市场数据的数据科学方法、推荐系统的人工智能方法以及数字化学习。另一方面,我们关注如何使用人工智能来突破该领域的界限。这包括开发新方法(包括使用人工智能的方法)、寻找和提供可访问的新数据源、丰富数据等等。在这两种情况下,不同观点之间的沟通和相互理解至关重要,这也是本次研讨会的目标之一。更广泛地说,我们感兴趣的是人工智能方法如何影响教育的所有领域以及企业和劳动力市场。这包括从小学到高等教育的所有教育部门如何受到人工智能方法的影响和对其作出反应的方法。用人工智能方法设计数字化未来为教育提出了几个问题:在最广泛的层面上,立法和规范问题;在公司层面,关于投资决策以及如何保持生产力和劳动力的问题;在个人层面,关于资格以及哪些技能需要应用和可能重新学习的问题。因此,技能和资格是教育和教育研究中人工智能的核心。第 2 部分。关于可以开发哪些人工智能应用程序(以及如何开发)来解决第 1 部分提出的问题的(计算机科学主导)讨论。使用基于人工智能的系统来支持教学或学习已经发展了 40 多年,但近年来,由于 COVID-19 大流行期间电子学习工具的使用增加以及最近生成人工智能的爆炸式增长,其增长显着增加。我们正处于这一领域发展的关键时刻,人工智能专家和教育专家必须携手合作,以在教学过程中最佳地利用这项技术。本次研讨会旨在为展示新提案和反思这一具有如此社会意义的领域的最新技术创造空间。在第一部分中,我们特别关注人工智能的技术方面,重点关注用于内容创建(生成式人工智能)、学生分析(机器学习)、学习分析或教师可解释的人工智能方法的具体技术
阿托伐他汀是一种用于治疗高脂血症的一线药物,该专利于2011年用完。目前,在印尼流通的阿托伐他汀片剂有原创药、多个品牌药和仿制药。本研究通过性能测试、重量均匀度、硬度、易碎性、崩解时间、使用紫外可见分光光度计测定含量和溶出度试验等物理质量测试来确定印尼流通的阿托伐他汀制剂的质量。溶出度试验使用 pH 值为 1.2、4.5 和 6.8 的 aquades 介质和缓冲溶液,体积为 900 ml,搅拌速度为 100 rpm,温度为 37°C ± 0.5,测试时间为 45 分钟。对三个样品进行了测试,即原创药、品牌药和仿制药阿托伐他汀片剂样品。三个药片样品均符合所有物理标准,包括重量均匀性、硬度、易碎性和崩解时间。原研药、品牌药和仿制药的阿托伐他汀含量测定结果均符合含量要求,即不低于标签标示量的 90.0%,不超过标签标示量的 110.0%。品牌药阿托伐他汀片的溶出曲线与原研药相似,而仿制药阿托伐他汀片的溶出曲线与原研药不同。关键词:阿托伐他汀,物理质量测试,溶出曲线
Genomic and bioinformatic profiling of mutational neoepitopes reveals new rules to predict anticancer immunogenicity Fei Duan 1 , Jorge Duitama 2 , Sahar Al Seesi 2 , Cory M. Ayres 3 , Steven A. Corcelli 3 , Arpita P. Pawashe 1 , Tatiana Blanchard 1 , David McMahon 1 , John Sidney 4 , Alessandro Sette 4 , Brian M. Baker 3,I. Mandoiu 2和Pramod K. Srivastava 1 1 1 1免疫学和Carole和Ray Neag Neag Neag综合癌症中心,康涅狄格大学医学院,法明顿大学,CT 06030 2计算机科学与工程系,康涅狄格大学,康涅狄格大学,CT 06269 306269 3.巴黎圣母院(Notre Dame),在46556 46556 4 Lajolla过敏和免疫学研究所,La Jolla,CA 92037癌症的突变曲目创造了使癌症免疫原性的新皮特。在这里,我们介绍了两个新型工具,这些工具以相对较高的精度识别了一小部分的新皮特(在数百种潜在的新皮上)通过抗肿瘤T细胞响应保护宿主。这两个工具由(a)突变序列与未分离的对应物之间的NetMHC得分的数值差异称为差分激光指数(DAI),以及(b)MHC I肽相互作用的构象稳定性。从机械上讲,这些工具识别出突变以创建用于MHC结合的新的锚固残基的新皮特,并使整体肽更加刚性。这些结果大大扩展了目标癌抗原的宇宙,并确定了人类癌症免疫疗法的新工具。我们将方法应用于mutliple独立肿瘤。令人惊讶的是,此处鉴定出的保护性新皮肤引起了CD8依赖性免疫力,尽管它们对KD的亲和力是比500 nm的阈值低的数量级,但被认为合理的这种相互作用。实际上,包括DAI算法在内的管道首先是在肿瘤细胞系的甲基甲基细胞系中进行经验得出的,然后在CMS5细胞系上进行了测试。通过DAI算法预测的抗肿瘤活性在CMS5中明显强大。这种变化很可能是甲基甲基甲基甲基甲基甲基甲基甲基甲基甲基苯甲酸酯特有的免疫抑制机制的反映,因此与DAI算法本身的优点无关。此后,DAI算法在另一种小鼠肿瘤B16黑色素瘤和该系中T细胞反应的数据中进行了测试,与仅NETMHC的显着优越性一致。尽管本研究的重点是鉴定CD8 T细胞的MHC I限制表位,但该分析也可以扩展到CD4 T细胞的MHC II限制表位。
方法:从UCSC Xena和基因表达综合(GEO)数据库中提取了与CC和其他常见妇科癌有关的转录组数据和临床信息。在这项研究中,获得了CC(靶基因)的差异表达的CRRG,并通过“ clusterproFiller”进行了这些靶基因的功能富集分析。然后,将CC的生物标志物筛选为构建生存风险模型(风险评分)。此外,在不同风险组中进行了不同风险组的功能和肿瘤微环境(TME)分析,以进一步研究CC的潜在机制。此外,还进行了三种常见的妇科癌症中生物标志物的预后价值和功能分析,以揭示潜在的一致性或异质性法规。
该计划得到了美国能源部的国家和社区能源计划(SCEP)的支持,该计划在美国的非营利计划和2022年的2022年资助机会公告(FOA)方面提供了非营利双党双方基础设施法(BIL)奖励编号DE-SE-SE-SE-0001003的能源改进。
