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4D打印和优化生物相容性的多乳酸...
这项研究介绍了一种新的方法，用于使用人工神经网络（ANN）和响应表面方法（RSM）进行生物相容性聚乳酸（PLA）/聚甲基甲基丙烯酸酯（PMMA）混合。目标是优化PMMA含量，喷嘴温度，栅格角度和打印速度，以增强形状记忆力和机械强度。材料，PLA和PMMA是融化的，并使用基于颗粒的3D打印机打印4D。差异扫描量热法（DSC）和动态机械热分析（DMTA）评估混合物的热行为和兼容性。ANN模型与RSM模型相比，ANN模型表现出了出色的预测准确性和概括能力。实验结果显示，形状回收率为100％，最终拉伸强度为65.2 MPa，明显高于纯PLA。用优化参数打印的生物螺旋螺旋体展示了出色的机械性能和形状的记忆行为，适用于生物医学应用，例如骨科和牙科植入物。本研究提出了一种用于4D打印PLA/PMMA混合物的创新方法，强调了它们在创造先进的高性能生物相容性材料方面的潜力。
模块指南 应用人工智能进行数字化生产管理
网络（DNN）由多层相互连接的节点组成，每层都建立在前一层的基础上，以细化和优化预测或分类。在本课程中，学生将了解不同的 ML 模型和 DL 模型。他们能够理解问题、选择模型、评估模型并确定生产和物流领域特定应用的最佳解决方案/方法。完成本模块后，学生将实现以下学习目标：专业能力：- 理解机器学习和深度学习- 理解 ML 中的不同算法- 理解建模概念并将深度学习应用于各个应用领域方法能力：- 应用不同的数据收集和预处理方法- 应用各种机器学习技术，如回归- 建立深度学习模型，包括不同数量的层和超参数个人能力：- 生产和物流中的机器学习和深度学习（MLDL-PL）模块教导和指导学生解决复杂的任务和问题。- 学生学习概念构建、建模、分析和评估工业问题的哲学以及如何应用 MLDL 技术来解决这些问题。社会能力： - 学生能够反思智能系统领域的需求，并将其转移到相关的应用场景中。
颗粒化生物炭在循环经济中的作用
生物炭研究的最新进展强调了其作为缓释肥料的潜力。虽然生物炭本质上具有肥料所需的养分有限，但最近的研究集中在养分中的养分中。这项创新旨在提高基于生物炭的肥料的营养供应和效率。生物炭颗粒在农业土壤中的应用可以显着改善土壤结构，保留水和养分的保留，从而提高农作物产量并减少对合成肥料的依赖。基于生物炭的缓慢释放肥料提供的延长营养物可用性解决了与常规化肥相关的营养损失和环境浸出的挑战。这种可持续的方法促进了土壤健康，并与循环经济原则保持一致。
螯肢动物的进化生物学
螯肢动物门是一类古老、生物多样性丰富且生态意义重大的节肢动物。过去十年，螯肢动物进化研究经历了一次复兴，使我们对高级系统发育和生物目内部关系的理解发生了重大变化。这些概念上的进步包括在螯肢动物目子集中发现多个全基因组复制事件，例如马蹄蟹、蜘蛛和蝎子。因此，螯肢动物进化的长期假设和教科书场景，例如蛛形纲的单系性和蛛形纲共同祖先的一次陆地殖民，引起了争议。该谱系中古老的重复基因的保留也为研究基因复制在螯肢动物宏观进化中的作用提供了沃土。这一新的研究前沿与第一种针对蛛形纲动物模型的基因编辑协议的及时建立相同步，促进了新一代实验方法的出现。
生物催化生成三氟甲基 - 丁基 -
摘要：三氟甲基（–CF 3）组代表药物中高度普遍的功能。在过去的几十年中，在三氟甲基化的合成方法的发展中取得了重大进展。相比之下，目前尚无已知的金属酶可以催化C（SP 3）–CF 3键。在这项工作中，我们证明了一种非血红素铁酶，羟基苯甲酸酯合成酶来自杏仁核东方（aohms），能够从高度碘（III）试剂中产生CF 3的自由基，并指导它们以辅助性烯烃丙烯酸烷烯三氟甲酰胺甲氮化酶。建立了基于Staudinger Liga的高通量筛选（HTS）平台（HTS）平台，从而实现了对这种物质转化的AOHMS变体的快速评估。最终优化的变体接受一系列烯烃底物，产生三氟甲基氮化产物的产物，产量高达73％和96：4对映体比率（E.R.）。生物催化平台可以通过改变碘（III）试剂来进一步扩展到烯烃五氟乙基氮化氮化和重氮化。另外，阴离子竞争实验为这种生物学转变提供了对根本反弹过程的见解。这项研究不仅扩大了金属酶的催化库，以进行根本转化，而且还为有机氟的合成创造了新的酶促空间。
通过任务创造力和人类验证最大化生成的AI益处
关于生成AI应用程序的许多现有文献都是矛盾的，发现对AI进行投资将带来更好的组织成果，但也指出，不利的AI甚至可能是一个浪费的适得其反的倡议。我们开发了一种概念框架，以根据生成AI在管理中使用的任务类型来表征生成的AI益处。我们的工作表明，任务创造力在成功的Generative AI结果中起着关键作用，但是人类验证（人类从事监督角色的程度）才能获得收益。我们的概念框架集中在白领工作上，并暗示生成AI的管理是具有重要管理信息的战略选择。
MEVO-GAN：用于水下图像增强的多尺度进化生成对抗网络
摘要：在水下成像中，实现高质量的成像是必不可少的，但由于诸如波长依赖性吸收和复杂的照明动力学之类的因素而具有挑战性。本文介绍了MEVO-GAN，这是一种新颖的方法，旨在通过将生成性对抗网络与遗传算法相结合来解决这些挑战。关键创新在于将遗传算法原理与生成对抗网络（GAN）中的多尺度发生器和鉴别器结构的整合。这种方法增强了图像细节和结构完整性，同时显着提高了训练稳定性。这种组合可以对溶液空间进行更有效的探索和优化，从而减少振荡，减轻模式崩溃以及对高质量生成结果的平滑收敛。通过以定量和定性的方式分析各种公共数据集，结果证实了Mevo-GAN在改善水下图像的清晰度，颜色保真度和细节准确性方面的有效性。在UIEB数据集上的实验结果非常明显，Mevo-GAN的峰值信噪比（PSNR）为21.2758，结构相似性指数（SSIM）为0.8662，为0.6597。
géographie定量II-生态与进化生物学
课程讲师Marie-JoséeFortin（电话：416-946-7886;电子邮件：mariejosee.fortin@utoronto.ca）的位置和时间从星期二9:30（夏普）到12:30； ESC 2144课程描述生物学家需要使用统计方法来检验其假设。鉴于生物学家进行的实验的复杂性越来越复杂，但是他们需要了解这些统计数据的局限性以及如何为其需求选择适当的统计数据，以及如何在统计学上和生物学上正确解释它们。统计学中该高级课程的目标是教生物学家如何选择和使用统计数据，以便他们可以解决相关的生物学问题并使用适当的方法进行测试。具体来说，将介绍有关回归分析和ANOVA的高级概念的概述。该课程是基于讲座的，其作业旨在提高人们对统计数据的认识。课程目标结束时，研究生应该能够：•了解统计数据的实用性和陷阱及其在生物学问题上的适当应用； •使用适当的统计数据分析他们的数据，并充分解释结果； •阅读，理解和批判性评估论文及其使用统计信息。主题和时间表
BSC3307C：气候变化生物学
可选教科书本课程不需要教科书。讲座和分配的读数是内容的主要来源。这里列出的两本书是严格可选的。一个是从2021年（版权所有2022）由领先当局（Hannah）具有适当的组成部分。您可能会发现它可以作为基础有用，但已过时。气候变化生物学第三版。汉娜。2022。学术出版社。ISBN：9780081029756气候变化生物学。 Newman等。 2011。 CABI国际。 ISBN：978845936709（如果需要的话，用于气候变化生物学的基本主题回顾）课程描述该课程涵盖了气候变化及其对生物社区的影响，从生物圈到气候系统的反馈以及人类对碳周期的影响。 审查了气候变化对人类健康的影响。 的读数和讨论将强调动植物对气候变化和大气CO 2浓度的反应，以及陆地和海洋生态系统在通过碳循环调节气候中的作用。ISBN：9780081029756气候变化生物学。Newman等。2011。CABI国际。ISBN：978845936709（如果需要的话，用于气候变化生物学的基本主题回顾）课程描述该课程涵盖了气候变化及其对生物社区的影响，从生物圈到气候系统的反馈以及人类对碳周期的影响。 审查了气候变化对人类健康的影响。 的读数和讨论将强调动植物对气候变化和大气CO 2浓度的反应，以及陆地和海洋生态系统在通过碳循环调节气候中的作用。ISBN：978845936709（如果需要的话，用于气候变化生物学的基本主题回顾）课程描述该课程涵盖了气候变化及其对生物社区的影响，从生物圈到气候系统的反馈以及人类对碳周期的影响。审查了气候变化对人类健康的影响。的读数和讨论将强调动植物对气候变化和大气CO 2浓度的反应，以及陆地和海洋生态系统在通过碳循环调节气候中的作用。