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物理科学的发展与验证...
在课程中，物理科学是 11 年级和 12 年级各年级开设的核心课程之一，每学期需要 80 学时。该课程涉及从古至今人们对物质、运动、电、磁、光和宇宙的理解演变。它包括物理和化学概念在诸如大气现象、宇宙学、天文学、视觉、医疗仪器、空间技术、药物、能源、污染和回收、健身和健康和化妆品等背景下的应用（K 至 12 年级高中课程 - 物理科学，2016 年）。教授物理科学课程的教师一直面临着 K-12 现成材料的不足。开发促进探究的学习材料是 K-12 科学课程改革的重点，因为探究在过去几十年中已成为科学教育的核心要素（Meyer 等人，2013 年；Trumbull 等人，2005 年）。
研究中的目标识别和验证
靶标识别是生物医学研究中的一个关键步骤，因为它为开发新疗法和新药奠定了基础。遗传学研究，包括全基因组关联研究 (GWAS)、基因组测序、功能基因组学和数据整合，对于了解疾病遗传学和潜在治疗靶标至关重要。转录组学和蛋白质组学提供有关基因和蛋白质表达的数据，使识别失调疾病中的靶标变得更加容易。靶标识别对于药物发现、精准医疗、降低药物损耗、提高治疗效果以及最终改变患者护理和药物开发至关重要。靶标验证是药物开发中的一个关键阶段，因为它可以验证发现的分子靶标在疾病进展中发挥重要作用，因此适合治疗。它采用了一系列方法，包括基因验证、药理学验证和动物模型验证。靶标验证确保发现的靶标具有生理相关性、可用于药物治疗，并对疾病过程产生直接影响，从而减少药物损耗、促进精准医疗并加快治疗发展。从历史上看，靶标识别依赖于有限的知识，通常是通过基于假设或先前观察的候选技术。靶标验证实验研究了基因敲除或 RNA 干扰如何影响疾病症状。近年来，基因组学、蛋白质组学和功能基因组学都取得了进展，高通量筛选和数据整合也是如此。基于 CRISPR 的技术和高通量测序有助于靶标的验证。单细胞验证、机器学习和人工智能、类器官等先进的体外模型以及患者衍生模型都将有助于使未来对靶标相关性和治疗反应的评估更加精确和个性化。这些发展有可能极大地改变研究靶标识别和验证。
验证基于AI的挑战和机会...
摘要将人工智能（AI）整合到新的方法方法（NAM）中，用于毒理学代表，对化学安全评估的范式转变。适当利用AI具有简化验证工作的巨大潜力。本评论探讨了验证基于AI的NAM的挑战，机遇和未来的方向，强调了它们的变革潜力，同时承认其实施和接受所涉及的复杂性。我们讨论了关键障碍，例如数据质量，模型解释性和监管接受，以及包括增强的预测能力和有效数据集成在内的机会。电子验证的概念是一个精简NAM验证的AI驱动框架，作为克服传统验证方法的局限性的综合策略，利用AI驱动的模块用于参考化学化学选择，研究仿真，机械验证以及模型培训和模型培训和评估。我们提出了强大的验证策略，包括分层方法，性能基准测试，不确定性量化和跨不同数据集的交叉验证。强调了实施后持续监测和精炼的重要性，以解决AI模型的动态性质。我们考虑了在AI驱动的毒理学中对人类监督的需求，并概述了趋势对AI的影响，研究优先级，以及对基于AI的NAM在毒理学实践中整合的愿景，呼吁研究人员，监管机构和行业利益相关者之间的协作。我们描述了验证后AI的愿景，以保持方法及其有效性状态。通过解决这些挑战和机遇，科学界可以利用AI的潜力增强预测毒理学，同时减少对传统动物测试的依赖，并提高人类的相关性和转化能力。
网络验证报告-Sonicwall
●确定允许的申请并阻止禁止的申请。●识别和阻止试图使用“已知好的”端口和协议的威胁。●识别并阻止尝试逃避策略的威胁，例如非标准端口或“跳跃”。 ●识别并阻止使用SSL/TLS加密的威胁。●确定用户，组和位置，并应用策略，而不论i.p.地址。●识别并阻止出站数据泄漏。●识别并阻止出站僵尸网络命令和控制通信。●启用具有高检测率和低信噪比的安全业务工作流程。●提供全球可见性和颗粒状政策管理。●根据最佳实践提供所有必要的警报和配置建议。
传感器
摘要目的：这项研究的目的是在硅QSAR-神经网络模型中开发出强大的外部预测性，用于预测药物的血浆蛋白结合。该模型旨在通过减少化学合成和广泛的实验室测试的需求来增强药物发现过程。方法：使用277种药物的数据集来开发QSAR神经网络模型。使用滤波器方法构建模型，以选择55个分子描述符。通过预测平方相关系数Q2和均方根误差（RMSE）评估了验证集的外部精度。结果：开发的QSAR神经网络模型显示出鲁棒性和良好的适用性域。验证集的外部准确性很高，预测平方相关系数Q2为0.966，均方根误差（RMSE）为0.063。相对，该模型的表现优于文献中先前发布的模型。结论：该研究成功地开发了一种高级QSAR神经网络模型，能够预测人类血浆中277种药物的血浆结合。该模型的准确性和鲁棒性使其成为药物发现中的宝贵工具，有可能减少对资源密集型化学合成和实验室测试的需求。
数字框架的验证和应用...
使用半结构化脚本对企业家和合作者进行了十项访谈。进行了访谈，允许对框架进行改进，其中包含了受访者和组织实践的看法。该研究的结果对技术对组织环境的影响提供了全面的看法，与先前的研究保持一致（Bican＆Brem，2020; Sussan＆Acs，2017年）。研究中提出的最终框架包括28个数字企业家分析要素，这些要素已从组织的实践中验证，从而使数字风险投资的方向与以前的研究区分开来。它有助于对资源进行更自信的管理，以在数字企业家精神的背景下提高。
同时的方法开发和验证...
背景：在这项工作中，使用氢化溶解剂的组合，开发并验证了使用甲列酮（PGL）（PGL）（PGL）（PGL）（PGL）（PGL）和teneligliptin（TNG）的UV-VIS光谱方法。两种药物的溶解度都显着提高；当组合2m柠檬酸钠和2M乙酸铵时，显示出最大的增长，TNG增加了18倍，PGL增加了15倍。结果：对于两种物质，该技术在啤酒法律限制（10-50 µg/ml）内表现出极好的线性性，相关系数（R²）为0.999。恢复实验证实了该方法的准确性，平均回收率接近100％。验证参数的低百分比相对标准偏差表明可重复性和精度强。结论：与标签索赔相符的结果是从成功应用到市场平板电脑配方分析的方法中获得的。这项工作开发了一种可靠且价格合理的方法，用于同时分析TNG和PGL，该方法可用于制药环境中的常规质量控制。关键字：teneligliptin，pioglitazone，UV-VIS光谱，溶解度增强，氢化剂，方法验证，药物分析，质量控制。1。简介