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科学教育204：化学中的物质和能量...
课程结构本课程是远程同步的。我们的课程安排在MWF 2-3：50 PM。除非另有通知，否则我们将在整个计划的上课时间中开会。上课时的期望SCED 204是一个以学生为中心的，基于实验室的化学课程，主要针对对K-8教学职业感兴趣的学生，但对所有学生开放。该课程的重点是建立一个小物质模型，该模型解释了一系列现象。我们将利用并添加到SCED 201的基于能量的模型中。本课程几乎没有传统的讲座。相反，学生通过自己的工作和讨论来产生知识。讲师将充当促进者，而不是知识和答案的来源。因此，学习是通过协作和共识来指导和实现学生的。课堂气候，我们将建立并维持一个包容所有学生的教室气氛。学习包括能够表达和听取各种观点，课堂讨论对于建立知识和理解至关重要。我们将努力创造一个可以安全地分享想法的环境，即使它们可能与其他学生的想法有所不同，或者我们担心他们可能错了。我们还将通过学习和使用彼此的首选名称和个人代词来致力于尊重彼此的身份。出席和参与政策，由于该课程的协作性质，重要的是要参加所有Zoom课程会议并准时到达。您的学习取决于在场和参与。此外，您的合作伙伴还取决于您。您最多可以错过四个班级，而无需罚款。每增加一个缺席将使您的课程级成绩成绩成绩。有关更多详细信息，请参见分级合同。有很多原因为什么学生会错过课程，而您没有义务为您提供缺席的借口。，如果您认为有必要，您可以与我联系；有关错过的工作，请参见Canvas和OneNote，这些帆布和OneNote将通过课程摘要和作业截止日期更新。如果您无法定期进行同步会议，请与我联系，我们可以做出其他方式来算作出勤。宗教住宿：西方为学生提供合理的住宿，以便为了信仰或良心的原因或在宗教教派，教会或宗教组织的主持下进行的有组织的活动。寻求住宿的学生必须在课程的前两周内向教职员工提供书面通知，并引用了他们缺席的具体日期。“合理的住宿”是指教师将与学生进行安排考试或完成课程或课程所需的其他活动协调，并包括重新安排考试或活动，或提供不同的时间进行考试或活动。有关此住宿的其他信息可以在SB 5166中找到：为中学生提供宗教住宿。
扩散光学中蒙特卡洛模拟的缩放关系的应用限制。第1部分：理论
摘要：Monte Carlo（MC）是研究散射媒体中光子迁移的强大工具，但很耗时以解决反问题。为了加快MC模拟的速度，可以将缩放关系应用于现有的初始MC模拟，以生成具有不同光学属性的新数据集。我们命名了这种方法基于轨迹，因为它使用了初始MC模拟的检测到的光子轨迹的知识，这与基于较慢的光子方法相反，在这种方法中，新型MC模拟具有新的光学特性。我们研究了缩放关系的收敛性和适用性限制，这两者都与所考虑的轨迹样本也代表了新的光学特性有关。为了吸收吸收，缩放关系包含平滑收敛的兰伯特啤酒因子，而对于散射，它是两个快速分化因子的乘积，其比例很容易达到十个数量级。我们通过研究给定长度的轨迹中的散射事件数量来研究这种不稳定。我们根据记录的轨迹中的最小最大散射事件进行了散射缩放关系的收敛测试。我们还研究了MC模拟对光学性质的依赖性，这在反问题中最关键，发现散射衍生物归因于小泊松分布的散射事件分布的小偏差。本文也可以用作教程，有助于理解比例关系的物理学与其局限性的原因，并制定了应对它们的新策略。
Buehler 挑战者与科学中心现已开放，2022-23 学年
适合 5 年级及以上：2 小时模拟太空任务适合 5 年级及以上学生。实地考察是学校课堂上 5-6 周学习单元的总结。在访问我们的中心之前，必须至少学习五节 20 分钟的课程，以便学生为亲身体验做好准备。课程涵盖应用科学、数学、技术和语言艺术。此外，模拟结构提供了强大的团队建设组件。学生在八个团队中的一个工作，每个团队都有自己的数据收集、实验，是成功完成任务不可或缺的一部分。有三个不同的场景，每个场景都在一年中的特定时间飞行。选择包括：
QBIO 465生物学和医学中的人工智能
QBIO 465 Artificial Intelligence in Biology and Medicine Units: 4 TBD Semester Lecture: Tuesdays and Thursdays 12:30-1:50 pm Discussion: Fridays 11:00-11:50 am Location: RRI 301 Instructor: Tsu-Pei Chiu, PhD Office: RRI 413J Office Hours: Fridays, 4:00-5:00 pm, or by appointment Contact Info: tsupeich@usc.edu助教：Jesse Weller办公室：RRI 413L办公时间：星期二，11：00 AM-12：00 PM或通过预约联系信息：wellerj@usc.edu简短描述AI技术，包括传统的机器学习和高级学习方法，用于基因组学，系统生物学，数据集成，结构，药物学，医学，医学，医学，以及医学，医学，和医学，并发现，以及基于项目。课程描述本课程介绍了各种各样的人工智能（AI）技术，强调各种深度学习方法。本课程将指导学生采用这些复杂技术来应对各种生物学和医疗挑战的过程。通过一种全面，直观的教学方法，学生将沉浸在动手活动中，直接与许多不同类型的生物学和医疗数据集合作。学习目标主题包括基因组学的原理和方法，系统生物学，结构生物学，多摩学数据整合，结构生物学发现，医学图像，大脑形象，道德问题等。使用AI技术，包括传统的机器学习和先进的深度学习方法以及目前的新兴研究领域。使用的主要编程语言将是Python，该语言将在针对AI和深度学习应用程序量身定制的讲座中进行审查。学生将使用该语言实施AI算法来分析生物学和医疗数据集的每周计算分配和学期末期项目。成功完成本课程后，学生将获得对AI原则的广泛了解，尤其是深度学习技能，并能够通过讲座和练习来分析和建模生物学和医学数据。建议准备：数学208x或QBIO 305G或QBIO 310（或同等学历）。数学225或数学235或数学245（或同等学历）。建议使用Python的编程经验。课程记录本课程是为字母等级的。演讲幻灯片将发布在Brightspace上。
生物学和生物技术在农业和动物科学中应用粮食安全的创新
农业提供了最大的食品供应份额，并确保了重要的生态系统服务。世界人口以前所未有的速度增长（81亿），今年印度已经超过143.3亿。为了养活这一不断增长的人群，粮食生产需要随着现有的可耕地而增加70％，在越来越严重的气候条件下，粮食产量不得进一步损害环境。此外，密集的常规农业实践对环境可持续性，粮食质量以及加剧农场生产力的结构下降产生了负面影响。许多政府机构和政策都表明，增加土壤生物健康和植物育种计划的共同尝试可以提高农场生产率约50％，而不会进一步提高投入。根据COP 28 UNCCD的说法，印度的土地退化中立性（LDN）的目标或降级土地的恢复为3000万公顷（MHA）。要进行环境可持续发展，至关重要的是要保护当前和后代享有潜在平均生活质量的环境。因此，联合国已提倡到2030年实现这一目标，例如促进可持续的农业实践，以获取涉及涉及农作物，农作物旋转，永久养殖，土壤富集，自然虫害捕食者，生物密集的综合桩养生pest pest pest pest pest的更好的农作物，
关于量子力学中的测量问题
自量子物理学诞生以来，“量子”和“经典”世界之间的界限问题就一直备受关注，但今天，这一领域仍有许多悬而未决的问题，而社会对此还没有达成共识。这里最著名的问题可能是测量问题：决定宏观（“经典”）仪器在测量微观（“量子”）系统特性时的行为的规则如何遵循量子力学方程（以及它们是否遵循）。首先，有必要说明的是，量子理论中采用的术语与一般物理术语有本质区别。通常在物理学中（以及在日常生活中），测量被理解为使用测量设备对某些物理量和参考值进行比较。在这种情况下，测量误差通常是由设备的不完善而不是由所研究系统的属性决定的，可以通过改进仪器和测量程序来减少。在量子
什么是靶向治疗？ - 临床血液学中心
● 帮助免疫系统寻找并摧毁癌细胞——靶向治疗可以标记特定的癌细胞，使免疫系统更容易识别和摧毁它们。同时，它还能增强免疫系统对抗癌症的功能和能力。 ● 阻断信号以减缓癌细胞的生长——靶向治疗阻断和扭转指示癌细胞生长和分裂的信号。 ● 阻止为癌细胞提供营养的血管的发育——癌细胞需要不断的营养和氧气供应才能生长和分裂。血管生成抑制剂等靶向治疗通过阻止新血管的形成来干扰这一生长过程。 ● 直接向癌细胞输送毒素——一些单克隆抗体附着在癌细胞表面的特定靶点上并摧毁它们。没有靶点的细胞不会受到伤害。