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World File Search System和信号
ELEC2134电路和信号
课程协调员：Julien Epps教授，EE105室，j.epps@unsw.edu.au教程实验室协调员：Cameron.jones先生，Cameron.jones@unsw.edu.au咨询：您鼓励您在课程中或在课程中询问课程的材料，而不是在课程中，而不是通过电子邮件进行。 咨询时间将每周在讲座和Moodle上的建议时每周举行。 对于与教程相关的问题，最好将它们发布到讨论论坛中，但也欢迎您直接发送电子邮件。 所有电子邮件查询都应在主题行中的ELEC2134与UNSW学生的电子邮件地址进行，以确保将回答。 保持知情：可以通过电子邮件（您的学生电子邮件地址）和/或通过在线学习和教学平台在上课期间发布公告 - 在本课程中，我们将使用Moodle https://moodle.telt.unsw.edu.au/login/login/login/index.php。 请注意，您将被视为已收到以这种方式分发的所有信息，因此您应该仔细记下所有公告。课程协调员：Julien Epps教授，EE105室，j.epps@unsw.edu.au教程实验室协调员：Cameron.jones先生，Cameron.jones@unsw.edu.au咨询：您鼓励您在课程中或在课程中询问课程的材料，而不是在课程中，而不是通过电子邮件进行。咨询时间将每周在讲座和Moodle上的建议时每周举行。对于与教程相关的问题，最好将它们发布到讨论论坛中，但也欢迎您直接发送电子邮件。所有电子邮件查询都应在主题行中的ELEC2134与UNSW学生的电子邮件地址进行，以确保将回答。保持知情：可以通过电子邮件（您的学生电子邮件地址）和/或通过在线学习和教学平台在上课期间发布公告 - 在本课程中，我们将使用Moodle https://moodle.telt.unsw.edu.au/login/login/login/index.php。请注意，您将被视为已收到以这种方式分发的所有信息，因此您应该仔细记下所有公告。
TGF-β 自身诱导的调节和信号传导
图 3. 已知的 TGF-β 自诱导调节剂。在此图中，TGF-β1 同工型用作自诱导配体的示例。Smad 和 JNK 通路诱导 JUN 家族蛋白作为 AP-1 成分的表达。JUN 家族蛋白与 ERK 通路诱导的 FOS 家族蛋白一起形成 AP-1 复合物，促进 TGF-β1 转录。随后，RhoA-mTOR 通路通过磷酸化和 4E-BP1 从 eIF4E 解离实现 TGF-β1 蛋白翻译。LMO7 抑制 AP-1 转录活性并充当负反馈调节剂以防止进一步产生 TGF-β1。
ELEC2134-电路和信号学期1，2023
电路元素 - 能源存储和动力学。ohm定律，基希霍夫的定律，简化了系列/并行电路元素的网络。节点分析。thivenin和Norton等效物，叠加。操作放大器。一阶RLC电路中的瞬态响应。通过求解微分方程的解决方案。二阶RLC电路中的瞬态响应。状态方程，零输入响应，零状态响应。使用MATLAB求解状态方程。正弦信号：频率，角频，峰值，RMS值和相位。DC VS AC，平均值与RMS值。AC电路具有稳态的正弦输入。在交流电路分析中使用相量和复杂阻抗。交流功率（真实，反应性，明显），功率因数，领先/滞后。共鸣。变压器和耦合线圈。拉普拉斯的信号和电路转换。网络功能和频率响应。周期性信号和傅立叶系列。过滤器设计简介。非线性电路和小信号分析的简介。
M-Tech 生物医学仪器和信号处理
CO1 能够理解数据挖掘过程中涉及的步骤（例如预处理、分类、回归、聚类和可视化）并将其应用于医疗数据的分析。 CO2 能够描述不同的预测分析方法及其在医疗领域的应用。 CO3 能够评估来自不同来源的数据以创建有意义的演示文稿。 课程内容 使用 Python 进行数据分析：了解数据 - （a）属性、数据的统计描述、数据可视化、相似性 - 不相似性、（b）预处理 - 缺失值、噪声数据、数据缩减、数据转换 - 规范化、标准化、分箱、聚类。 使用 Python 进行应用数学：数学基础 - 线性代数 - 向量、矩阵、特征值、特征向量、奇异值分解、降维、主成分分析、线性变换。概率与统计：随机变量、概率分布、分布函数和属性、离散和连续、统计推断 - 估计和假设检验。机器学习（第 1 部分）：机器学习基础、线性回归和逻辑回归（分类）。（第 2 部分将在下学期的应用机器学习课程中继续）教材 1. Jiawei Han 和 Micheline Kamber 编写的《数据挖掘概念和技术》 2. Rohatgi 和 Saleh 编写的《概率与统计简介》。 3. Christian Albright 和 Wayne Winston 编写的商业分析：数据分析与决策
国家火灾报警和信号规范 - NFPA
重要提示：本 NFPA 文件可供使用，但须遵守重要通知和法律免责声明。这些通知和免责声明出现在包含本文件的所有出版物中，可在“有关 NFPA 文件的重要通知和免责声明”标题下找到。它们也可以从 NFPA 索取或在 www.nfpa.org/disclaimers 上查看。注意：在指定段落的数字或字母后面的星号 (*) 表示可以在附录 A 中找到有关该段落的解释材料。除了编辑之外的更改，在发生更改的段落、表格或图形旁边用垂直规则表示。包含这些规则是为了帮助用户识别与上一版的更改。如果删除了一个或多个完整段落，则在保留的段落之间用项目符号 (•) 表示删除。章节或段落后面的括号 [ ] 中的引用表示已从另一个 NFPA 文件中提取的材料。为了帮助用户，第 2 章给出了文档强制章节摘录的源文件的完整标题和版本，附录 H 给出了信息章节摘录的源文件的完整标题和版本。摘录的文本可能会进行编辑以保持一致性和风格，并且可能包括内部段落引用和其他参考的修订（视情况而定）。对摘录文本的解释或修订请求应发送给负责源文件的技术委员会。段落后面的括号 ( ) 中的引用表示该章节或段落的委员会责任。委员会缩写与文件前面的委员会名单中显示的缩写一致。有关参考出版物的信息可在第 2 章和附件 H 中找到。
回顾分子靶点和信号通路...
背景：胆管癌 (CCA) 是仅次于肝细胞癌的第二大常见肝胆管癌，预后差且治疗选择有限。本研究旨在回顾有关 CCA 遗传基础、发病机制、疾病进展和预后的分子靶点/信号通路的现有知识，包括 CCA 靶向治疗的潜在靶点。方法：系统评价按照 PRISMA 指南进行。使用以下关键词在 PubMed 和 Science Direct 数据库中进行系统搜索：“胆管癌”和“分子靶点”和/或“信号通路”和/或“靶向治疗”和/或“癌症化疗”。资格标准包括：i) 以英文发表的全文文章，ii) 包含与 CCA 发病机制/疾病进展/预后和/或靶向治疗相关的分子靶点/信号通路的体外和/或体内和/或临床研究的文章。最终，符合资格标准的 73 项研究被纳入最终数据综合。结果：截至 2022 年 4 月，共确定了 833 篇相关文章，最终将符合资格标准的 73 项研究纳入分析。报告了针对信号通路的分子生物标志物和药物。最近的研究集中在针对凋亡和细胞增殖途径，以及血管生成和转移途径。更多的努力集中在测试联合疗法对癌细胞和特别是 CCA 的疗效上。PI3K（磷酸肌醇 3-激酶）/ERK/Akt（AKT 丝氨酸/苏氨酸激酶 1）/mTOR（雷帕霉素的哺乳动物靶点）信号通路和 HER2（人类表皮生长因子受体 2）和 EGFR（表皮生长因子受体）通路是 CCA 治疗最有潜力的靶点。结论：所获得的信息可用于进一步开发 CCA 早期诊断的诊断工具以及有效的 CCA 靶向治疗方法。
基于 AI/ML 的医学图像和信号处理应用
关于 FDP：这个关于医学成像和信号处理应用的人工智能 (AI) 教师发展计划 (FDP) 将帮助教育工作者和研究人员了解 AI 基础知识以及它如何应用于具有多种安全应用的医学成像和信号处理技术。参与者将探索机器学习和深度学习概念，重点是将 AI 用于医学成像和信号处理技术，这有助于诊断、医疗保健、农业、零售和监控系统。AI 在图像/信号处理中发挥着关键作用，它基于面部识别、虹膜识别、指纹分析和语音识别实现准确有效的身份验证方法。通过实践活动和现实世界的例子，与会者将获得在教学和研究中使用不同算法有效使用 AI 的实用技能。在课程结束时，参与者将准备好将 AI 工具集成到他们的工作中，提高他们使用现代技术进行教学和解决安全挑战的能力。这将使参与者受益，提高他们在这些关键领域的专业知识和教学能力。主要课程内容：
