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Coursera 课程 - 开放选修课
6454 博士SK Hasane Ahmmad 6454 博士SK Hasane Ahmad 6365 Dr.Aravindhan Alagarsamy 6365 Dr.Aravindhan Alagarsamy 6213 Dr.Aravindhan Alagarsamy。纳伦达斯 6213 博士Naren Das 5921 Dr.Poorna Priya 5921 Dr.Poorna Priya 2213 Mr.M.Venkateswara rao 2213 Mr.M.Venkateswara rao 5884 Dr.Arjuna muduli 5884 Dr.Arjuna muduli 5675 Dr.K.Pragha 565 Dr.Pragha.
Tessera 利用可信数据集改写 DNA 业务
作为基因编写领域的先驱，Tessera Therapeutics 正在通过完善将短信息或长信息插入任何基因组的能力来改变人类治疗疾病的方式。Tessera 寻求一种解决方案，以确保超过 12 TB 的科学数据在由湿科学家和计算生物学家组成的大型跨职能团队中可查找、可访问、可互操作和可重复使用 (FAIR)。Tessera 利用 Quilt 和 Nextflow 的组合来加速其基因编辑发现的上市。
最佳基于Cosserat的变形控制线性对象的机器人操纵
摘要 - 可构造的对象操纵是一个充满挑战的研究主题，它引起了对机器人领域的日益兴趣，因为已经出现了解决此问题的新方法。到目前为止，文献中的大多数提出的方法都集中在形状控制上。被忽略了应用于物体的应变，因此排除了操纵脆弱产品的大部分工业应用，例如橡胶和塑料物体的脱胚层或食物的处理。这些应用需要在准确性和仔细操纵之间进行权衡，以保留操纵对象。在本文中，我们提出了一种方法来最佳控制线性和平面变形对象的变形，同时还最大程度地减少对象的变形能。首先，我们修改了最初为线性软机器人控制开发的框架，以使其适应可变形的物体机器人操作。为此，我们将问题重新制定为一个优化问题，其中考虑对象的整体形状，而不是仅专注于对象的位置和方向的尖端。然后，我们在成本函数中包含一个能量项，以找到在达到所需形状的同时最小化操纵物体中潜在的弹性能量的解决方案。对于高非线性问题的解决方案众所周知，很难找到对局部最小值的敏感性。我们定义了连接对象的已知初始和最终配置并顺序解决问题的中间最佳步骤，从而增强了算法的鲁棒性并确保解决方案的最佳性。然后使用中间最佳配置来定义机器人的终端效果轨迹，以使对象从初始配置变形为所需的配置。索引术语 - 可通知的对象操纵，机器人技术，形状控制，优化，轨迹生成
Kale-ab Tessera
kale-ab是爱丁堡大学自治代理研究小组的博士候选人。他的作品旨在使多机构增强学习（MARL）算法更强大和可靠，可用于开放式系统中的现实合作。博士学位之前，他获得了4。5年的机器学习经验，包括在Instadeep担任研究工程师2。5年，以及在软件工程方面的3年经验。Kale-Ab还致力于支持非洲有影响力的技术项目，并促进机器学习社区内的多样性。研究兴趣：MARL，强大的开放式系统，现实世界中的可扩展协作。
tysserand-fast and from-div>的空间网络的准确重建
摘要：网络提供了一个强大的框架来分析空间OMICS实验。但是，我们缺少集成几种方法来轻松重建网络以与专用库进行进一步分析的工具。在附加过程中，选择适当的方法和参数可能具有挑战性。我们提出了python库Tysserand，以从空间解决的OMICS实验中重建空间网络。它是一种通用工具，生物信息学界可以添加新方法来重建网络，选择适当的参数，清洁结果网络和管道数据到其他库。可用性和实现：带有Jupyter笔记本的Tysserand软件和教程，可在https://github.com/verapancaldilab/tysserand上获得。联系人：Alexis.coullomb@inserm.fr或vera.pancaldi@inserm.fr补充信息：补充数据可在Bioinformatics Online上获得。
色拉替尼对循环生物标志物的持续影响......
1 吉森大学和马尔堡肺脏中心 (UGMLC)、肺健康研究所 (ILH)；心肺研究所 (CPI)；德国肺脏研究中心 (DZL) 成员，德国吉森；2 Gossamer Bio, Inc.，美国加利福尼亚州圣地亚哥；3 范德堡大学，范德堡大学医学中心，美国田纳西州纳什维尔；4 比塞特尔医院 (AP-HP)，法国巴黎萨克雷大学，勒克里姆林-比塞特尔；5 西奈山心脏中心，西奈山伊坎医学院，西奈山医院，美国纽约州纽约市；6 加州大学洛杉矶分校，加州大学洛杉矶分校医学中心，美国加利福尼亚州洛杉矶；7 德克萨斯大学西南医学中心，美国德克萨斯州达拉斯；8 梅奥诊所，美国明尼苏达州罗彻斯特；9 帝国理工学院医疗保健 NHS 信托，英国伦敦汉默史密斯医院； 10 密歇根大学，美国密歇根州安娜堡； 11 布鲁塞尔自由大学，HUB – Hôpital Erasme，比利时布鲁塞尔； 12 斯坦福大学医学院，斯坦福医学院，斯坦福，加利福尼亚州，美国
Coursera 人工智能测验答案
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香茅油业务商业模式画布描述
摘要 本研究旨在根据商业模式画布描述北米纳哈萨摄政区 Dimembe 区 Pinilih 村香茅油业务的商业模式。这项研究于 2023 年 5 月至 7 月在北米纳哈萨摄政区 Dimembe 区 Pinilih 村的香茅油企业进行了三个月。本研究中使用的数据分析使用了商业模式画布方法。数据收集技术使用访谈和观察。收集的研究数据包括原始数据和二次数据。本研究的结果是从商业模式画布的九个要素中获得的香茅油业务的商业模式的描述，以保持产品质量，通过创建社交媒体 sarimbata 业务利用技术进步，提高服务质量，为香茅油业务开展营销活动。希望这项研究能够为增加收入来源和发展业务提供益处，以便他们能够在未来参与竞争。