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World File Search System基本特征
管理与创业（MENT）
MENT 2240. 掌握创造力和创新。（3 学分）（也提供 BADM 2240。）学生提高创造性解决问题和领导能力，从而培养他人的创造力和创新能力——这是不断变化的商业世界中不可或缺的技能。参与各种体验式活动，旨在帮助亲身了解在处理复杂和/或定义松散的开放式问题时最有可能增加创造性价值的情况。主题包括创造力和创新过程的基本特征，以及如何在工作环境中促进、管理和评估创意和创新的实际应用。仅对商科学生开放。入学要求：仅对商科学生开放。探究主题：TOI1：创造力：设计、表达式、因式 查看课程 (https://catalog.uconn.edu/course-search/?details&code=MENT%202240)
近二十年批准的环肽药物（2001&...
通过环化增强的肽链的效力、特异性和安全性范围已经证明了环肽的基本特征。在 4 60 种 FDA 和 EMA 批准的肽中，2 三分之二为环状形式，在现代制药行业中发挥着重要作用。3 环化引入的约束使肽链在构象上更稳定，这提高了靶蛋白结合亲和力，并由于替代构象较少而减少了非特异性结合。4 构象灵活性降低降低了分子适合蛋白酶催化位点的机会，蛋白质组学抗性得到改善。5 环化还通过形成更大的相互作用表面来增加肽链的功效，以介入蛋白质-蛋白质相互作用。6 总体而言，肽链环化导致环肽与线性肽本质上不同。7,8
人工智能在SEO中的作用
自动驾驶汽车模拟的基本特征是其模仿虚拟世界中各种驾驶情况和条件的能力。神经网络可以训练以解释传感器数据，识别对象，预测轨迹并使用机器学习技术进行适当的操作[3,5] [3,5]。研究人员和工程师可以通过使用仿真平台来实现现实情况下的自主行为迭代的算法，而不必运行现实情况下的自主行为迭代算法。此外，通过启用可扩展测试，这些模拟有助于评估车辆在各种情况下的性能，例如恶劣的天气，不稳定的行人行为和复杂的交通模式。最后，自动驾驶汽车模拟有望加快可信赖和安全的自动驾驶技术的进步和实施，从而为汽车将在道路上无缝而聪明地导航的一天打开大门。[9]
教义智能手册 - 中央陆军登记处
《条令智能书》是一份简明的陆军条令摘要汇编，反映了当前已获批准的条令，由位于堪萨斯州利文沃斯堡的联合兵种中心编写。《条令智能书》第一部分以视觉形式呈现了陆军的顶石和基石条令层级。第一部分还列出了所有当前的 ADP、FM 和 ATP。《条令智能书》第二部分包括每份当前已获批准的陆军条令出版物 (ADP) 和野战手册 (FM) 的一页摘要。每份摘要均包含每份出版物中讨论的基本特征、原理、术语和思想。《条令智能书》第三部分包含条令联系点、条令资源和视觉参考的列表。
BSC物理4年计划（02131008）
在这个模块中，学生将踏上了解生物学的性质和范围的旅程，并深入研究其在揭开生命之谜方面的重要性。他们将探索活生物体的基本特征，包括细胞结构，代谢过程，生长，繁殖和适应性。将研究科学方法，作为查询，假设制定，实验和基于证据的结论的结构化框架。将研究生命的分子基础，包括碳水化合物，脂质，蛋白质和核酸，及其在细胞结构和功能中的重要性。将引入细胞和细胞器的复杂工作，以及DNA结构和复制。此外，他们将探索细胞周期的复杂性，包括有丝分裂和减数分裂及其在生长，发育和遗传遗传中的重要作用。动手实验室活动将包括显微镜操作，标本制备以及用于计算放大倍率的技术。
现代宏观经济学的高级主题（Econ-ub。...
凯恩斯（Keynes）著名地将股票市场与美容竞赛进行了比较。使用现代经济学的语言，可以将凯恩斯的选美比赛概念视为一种协调游戏：代理商的Payo Q是经济的基本特征以及其他代理商所采取的行动的函数。换句话说，在决定其最佳策略时，代理人不仅要预测基本面，还要预测他人的行为。事实证明，这是考虑一系列经济问题的一种非常有用的方式：从货币攻击到银行运行到投资和招聘。我们将分析协调游戏的抽象数学模型，该模型将构成以下课程中更具体的经济应用的基础。建议阅读：Morris and Shin（2002），Edmonds（2013），Hellwig（2002），Morris and Shin（1998），Angeletos and Werning（2006），Bolton等。al。（2012）。
BSCAGRIC植物病理学5年计划（02131012）
在这个模块中，学生将踏上了解生物学的性质和范围的旅程，并深入研究其在揭开生命之谜方面的重要性。他们将探索活生物体的基本特征，包括细胞结构，代谢过程，生长，繁殖和适应性。将研究科学方法，作为查询，假设制定，实验和基于证据的结论的结构化框架。将研究生命的分子基础，包括碳水化合物，脂质，蛋白质和核酸，及其在细胞结构和功能中的重要性。将引入细胞和细胞器的复杂工作，以及DNA结构和复制。此外，他们将探索细胞周期的复杂性，包括有丝分裂和减数分裂及其在生长，发育和遗传遗传中的重要作用。动手实验室活动将包括显微镜操作，标本制备以及用于计算放大倍率的技术。
基于蛋白质的Josephson Junction
大气和海洋模型基于计算流体动力学。在以下内容中，我们将解释什么是气候模型及其建立方式。本文试图强调这些模型的假设和固有局限性。第一个气候模型是根据天气预报模型开发的。开创性研究中提出的最初的问题[1]是“如果我们在几天内将大气模型整合到时间长的时间内会发生什么？”数值气氛是否达到平衡？，如果是，这个平衡看起来像现实？这些称为通用循环模型（GCM）的大气模型基于Navier -Stokes方程，并在1950年代初开发了[2]，这要归功于计算机的开发。这些模型能够模拟大气气候的大规模循环和基本特征，然后由Manabe和Wetherald [3]用作数字实验室，以评估气候上二氧化碳大气浓度加倍的EFF。值得注意的是，由于
在独立聚合物膜的玻璃过渡中的桥梁假设上
抽象的带有高分子量的薄薄聚合物膜在玻璃转变温度下显示出异常降低，膜厚度。特别是在这样的材料中，测得的玻璃过渡温度以膜厚度的方式演变，其斜率弱取决于分子量。de gennes提出了一种滑动机制，作为这些系统中假设的主要放松过程，在这些系统中，压力扭结可以通过所谓的桥梁以类似仓库的方式传播，即从一个自由界面到另一个界面，沿聚合物大分子的骨干。在这里，通过考虑有限大小的随机步行的确切统计数据，我们将详细研究桥梁假设。我们表明，滑动机制无法重现实验中出现的基本特征，并且我们表现出了这一事实背后的基本原因。
使用神经网络的图像压缩和减压
下一步涉及神经网络模型开发。自动编码器和卷积神经网络（CNN）都是深度学习体系结构，但具有不同的目的，并且是为不同类型的任务而设计的。我们使用了自动编码器和CNN。设计了一个基于自动编码器的体系结构，包括编码器和解码器。编码器通过提取基本特征将输入图像压缩为紧凑的潜在表示，而解码器从压缩图像中重新构造了输入图像。CNN体系结构由多个卷积层组成，然后是合并，完全连接的层，有时是标准化层。cnn是一种监督的学习模型，专为涉及数据中的空间层次结构（例如图像）而设计。提取空间和分层特征（边缘，纹理等）用于分类，细分和对象检测等任务。