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B. Tech（常规全日制）学术规定（R15）
口试将由系主任和两名资深教员组成的委员会进行。综合口试旨在评估学生在 B. Tech. 学习期间对所学各个科目的理解程度。委员会将对综合口试进行 50 分评分。综合口试没有内部分数。如果学生在 50 分的总分中获得 40% 或更多的分数，则应获得综合口试的 2 个学分。如果学生未通过综合口试，他/她应在进行 IV/II 补充考试时重新参加考试。综合口试将在学期内的任何时间进行，以方便系委员会和学生。综合口试没有外部考试。
学术学生实施机器学习算法
抽象教育是改变知识的一种方式，以便人类能够发展潜力。教育鼓励每个人发展并适应不断变化的时代，例如技术领域的进步。学生的学习成绩是成功管理学习计划的关键指标。学术绩效检测可以帮助研究计划经理监视并对有可能遇到困难的学生采取积极行动。机器学习可以是通过帮助分类和检测学生学术能力来克服这一挑战的解决方案。机器学习技术已被证明非常有效地分析复杂的数据并揭示了人们难以检测的隐藏模式。本研究旨在探索在检测学生学业表现的机器学习算法的实施，尤其是在NIAS大学数学教育研究计划中。随着技术进步，机器学习已被证明在分类数据和检测传统方法无法识别的隐藏模式方面有效。本研究使用支持向量机（SVM）算法根据从学生主要数据中收集的数据集来预测学生的学习成绩。数据集包括各种因素，例如GPA值，出勤，参与和学习资源的使用。在要使用的方法中，将使用调查表收集数据，其中有许多受访者多达193人。已收集的数据将使用SVM处理，以在预测学生的学习成绩中获得结果。分析结果表明，使用的SVM模型的精度为77.59％，在学业表现良好的学生班级中的偏见更加倾向。这项研究的结果有望在开发更有效的学习方法和对三级机构的学术干预的个性化方面做出实际贡献。关键字：机器学习，学业表现和支持向量机
2025-03-05草案：学术图书馆工作者的AI能力
3 Hervieux，S。和Wheatley，A。（2024）。建立AI扫盲框架：指导图书馆员和当前信息素养工具的观点[白皮书]。选择。https://www.choice360.org/research/white-paper-building-an-ai-literacy-framework-framework-perpspectives- from-Instruction-librarians-librarians and-corrent-current-corrent-information-enformation-information-formation-literacy-literacy-torlacy-tools/https://www.choice360.org/research/white-paper-building-an-ai-literacy-framework-framework-perpspectives- from-Instruction-librarians-librarians and-corrent-current-corrent-information-enformation-information-formation-literacy-literacy-torlacy-tools/
语言对生物多样性很重要 - 肯特学术存储库
Robert D. Fish（R.Fish@imperial.ac.uk）隶属于杜勒尔保护与生态研究所，位于肯特大学，英国坎特伯雷，英国坎特伯雷和英国伦敦帝国学院的环境政策中心，在英国伦敦，英国，英国伦敦。 Gail E. Austen，Jacob W. Bentley，Jessica C. Fisher，Phoebe R. Bentley和Zoe G. Davies（Z.G.Davies@kent.ac.uk）隶属于迪尔雷尔保护与生态研究所，位于肯特大学，位于肯特大学，位于肯特大学的英国坎特伯里大学，在英国，英国，英国国王。 马丁·达利默（Martin Dallimer）隶属于可持续发展研究所，地球与环境学院，利兹大学，英国利兹大学，英国，英国和环境政策中心，伦敦帝国学院，英国伦敦伦敦帝国学院。 Katherine N. Irvine隶属于英国苏格兰阿伯丁市詹姆斯·赫顿学院的社会，经济和地理科学系。 Maximilian Nawrath隶属于肯特大学的杜雷尔保护与生态研究所，英国坎特伯雷，英国坎特伯雷，挪威奥斯陆的挪威水研究所。Robert D. Fish（R.Fish@imperial.ac.uk）隶属于杜勒尔保护与生态研究所，位于肯特大学，英国坎特伯雷，英国坎特伯雷和英国伦敦帝国学院的环境政策中心，在英国伦敦，英国，英国伦敦。Gail E. Austen，Jacob W. Bentley，Jessica C. Fisher，Phoebe R. Bentley和Zoe G. Davies（Z.G.Davies@kent.ac.uk）隶属于迪尔雷尔保护与生态研究所，位于肯特大学，位于肯特大学，位于肯特大学的英国坎特伯里大学，在英国，英国，英国国王。马丁·达利默（Martin Dallimer）隶属于可持续发展研究所，地球与环境学院，利兹大学，英国利兹大学，英国，英国和环境政策中心，伦敦帝国学院，英国伦敦伦敦帝国学院。Katherine N. Irvine隶属于英国苏格兰阿伯丁市詹姆斯·赫顿学院的社会，经济和地理科学系。Maximilian Nawrath隶属于肯特大学的杜雷尔保护与生态研究所，英国坎特伯雷，英国坎特伯雷，挪威奥斯陆的挪威水研究所。
24-25 LHS HIDOE 学术计划
4B. 误解 MTSS 的含义，不愿意付出额外的努力来支持课堂上的 1 至 3 级学生。4C. 没有足够的系统来解决学习差距或没有遵循既定的系统：没有对学生数据进行充分分析以确定学生的需求。4D. 学校规则和后果的执行与学校实践不一致。4E. 缺乏承诺/不愿意制定和实施有效的 RtI 计划。4F. 在分析数据时，很少根据学生的需求进行区分教学。4G. 对数据循环过程的误解仍然存在。数据循环没有规划，大多是为了合规而进行的。很少根据学生数据调整教学。
s13046-021-02093-4.pdf - 肯特学术资料库
背景：SAMHD1 通过切割三磷酸化形式介导对抗癌核苷类似物的耐药性，包括常用于治疗白血病的阿糖胞苷、地西他滨和奈拉滨。因此，SAMHD1 抑制剂是使白血病细胞对基于核苷类似物的疗法敏感的有希望的候选药物。在这里，我们在 SAMHD1 的背景下研究了胞嘧啶类似物 CNDAC 的影响，该物质已被提议作为 SAMHD1 抑制剂。方法：在 13 种急性髓系白血病 (AML) 细胞系、26 种急性淋巴细胞白血病 (ALL) 细胞系、10 种适应各种抗白血病药物的 AML 亚系、24 种单细胞衍生的克隆 AML 亚系和来自 24 名 AML 患者的原发性白血病母细胞中测试了 CNDAC。此外，还建立了 24 个 AML 细胞系 HL-60 和 PL-21 的 CNDAC 抗性亚系。使用 CRISPR/Cas9 破坏 SAMHD1 基因，使用 RNAi 和病毒 Vpx 蛋白耗尽 SAMHD1。通过慢病毒转导实现强制 DCK 表达。用甲基化敏感的 HpaII 内切酶处理基因组 DNA 后，通过 PCR 确定 SAMHD1 启动子甲基化。通过 LC-MS/MS 测定核苷（类似物）三磷酸盐水平。通过酶促测定和结晶分析了 CNDAC 与 SAMHD1 的相互作用。结果：尽管胞嘧啶类似物 CNDAC 预计会抑制 SAMHD1，但 SAMHD1 介导白血病细胞中的内在 CNDAC 抗性。因此，SAMHD1 耗竭会增加 CNDAC 三磷酸盐 (CNDAC-TP) 水平和 CNDAC 毒性。酶促分析和结晶研究证实，CNDAC-TP 是 SAMHD1 底物。在 24 个适应 CNDAC 的急性髓系白血病 (AML) 亚系中，抗药性是由 DCK（催化初始核苷磷酸化）损失引起的。适应 CNDAC 的亚系仅对其他 DCK 底物（例如阿糖胞苷、地西他滨）表现出交叉抗药性。适应不受 DCK 或 SAMHD1 影响的药物的细胞系仍然对 CNDA C 敏感。在适应阿糖胞苷的 AML 细胞中，SAMHD1 增加和 DCK 水平降低导致阿糖胞苷和 CNDAC 抗药性。
肯特学术资料库
对长期意识障碍 (pDOC) 患者提供准确的预后仍然是一个临床挑战。大型横断面研究已经证明了使用高密度脑电图 (hdEEG) 测量的功能性大脑网络的诊断和预后价值。尽管如此，这些神经测量的预后价值尚未通过纵向随访进行评估。我们通过评估 hdEEG 预测长期行为结果的效用来解决这一差距，采用从一组患者中收集的纵向数据，这些患者在两年的时间内通过床边的静息 hdEEG 和昏迷恢复量表修订版 (CRS-R) 进行系统评估。我们使用典型相关分析将临床（包括 CRS-R 评分与人口统计变量相结合）和 hdEEG 变量相互关联。该分析显示，患者的年龄、hdEEG θ 波段功率和 alpha 波段连接对 hdEEG 与临床变量之间的关系贡献最为显著。此外，我们发现，评估时记录的 hdEEG 测量结果增强了临床测量结果，有助于预测下次评估时的 CRS-R 分数。此外，hdEEG 变化率不仅可以预测 CRS-R 分数的后续变化，而且在预测能力方面也优于临床测量结果。总之，这些发现表明，功能性大脑网络的改善先于 pDOC 的行为意识变化。我们在此证明，在专科护理院进行的床边 hdEEG 评估是可行的，具有临床实用性，并且可以补充临床知识和系统性行为评估，以指导预后和护理。
fpls-15-1376061 (1).pdf - 肯特学术资料库
白粉病是草莓生产中最严重的疾病之一。迄今为止，很少有商业草莓品种被认为具有完全抗性，因此必须实施广泛的喷药计划来控制病原体。在这里，我们进行了一项大规模田间试验，以确定不同草莓基因型的叶片和果实组织的白粉病抗性状况。这些表型数据用于识别与组织特异性白粉病抗性相关的数量性状核苷酸 (QTN)。总共发现六个稳定的 QTN 与叶面抗性有关，其中一个位于 7D 染色体上的 QTN 与抗性增加 61% 相关。与叶片结果相反，没有与果实抗病性相关的 QTN，在草莓果实上观察到高水平的抗性，果实和叶片症状之间没有观察到遗传相关性，表明组织特异性反应。除了识别基因位点之外，我们还证明了基因组选择可以快速提高基因型的叶面抗性，并有可能捕获种群中存在的 50% 以上的遗传叶面抗性。迄今为止，草莓中强抗白粉病的育种一直受到天然抗性的定量性质以及缺乏有关该性状的遗传控制知识的阻碍。这些结果解决了这一不足，为社区提供了可用于基因组知情育种的大量信息，实施该育种可以提供对抗白粉病的天然抗性策略。