XiaoMi-AI文件搜索系统
World File Search System实验区
PHM4003 生物技术制药与实验.pdf
本课程让学生了解药学研究中的当前生物制药的关键知识和技 术。它涵盖了生物技术制药过程中涉及的药物设计、合成与生 产、筛选与评价及应用，并且包括新兴生物制药技术合理药物递 送方式、部分生物技术制药相关实验等。本课程将介绍不同生物 技术与实验用于制药的案例，学生将在其中了解生物技术制药研 究现状及相关技术操作。 Learning Outcomes By the end of this course, each student should be able to describe and discuss: • Historical background, current development and future trends of biotech-based pharmaceuticals • Major engineering techniques, applications and differences between biopharmaceuticals and traditional chemical pharmaceuticals • Classification, characteristics and general rules of emerging biotech-based drug development • Basic principles, applications and cases of emerging biotech-based pharmaceuticals • The latest development trends and technological advances in biotech-based drug development • Biotech-based drug development process, including design, synthesis, screening and evaluation, and rational drug delivery methods and technologies • Typical biopharmaceutical experimental steps, operations, precautions and data analysis
μSR 实验进展与缪子源发展趋势*
（c）浸入量子自旋液体中的磁液滴[15]； （d）磁电材料表面上方的单个电荷，Cr 2 O 3，诱导表面下方的图像单极，然后图像单子在表面上方产生理想的单极磁场[20]。
脑电图（EEG）中言语回忆和非回忆间隔的分类
脑机接口 (BCI) 研究已开始用于从脑电图 (EEG) 中识别语音想象过程中的回忆音节。目前，很难从 EEG 数据中识别出真实的回忆持续时间。因此，通常使用不准确的回忆数据（包括非回忆持续时间或通过视觉确定频谱轮廓标记的回忆部分）来识别回忆的音节。由于视觉音节标记耗时费力，因此希望区分正确的语音想象片段的过程能够自动化。在本文中，我们构建了由语音想象片段和非回忆片段组成的每个模型以获得真正的音节片段。我们通过视觉判断从带有音节标记的语音想象/非回忆数据中提取复倒谱，并使用这些特征识别语音想象/非回忆片段。最后，我们报告了通过 10 倍交叉验证的分类结果。
镍基超导体中电荷序的实验研究进展 - 物理学报
图1。ndnio 2中的电荷顺序[24]：（a）从钙钛矿Ndnio 3（灰色）到Infinite-Layer ndnio 2（红色）的还原途径的示意图，具有各种中间状态（蓝色）； （b） - （d）样品J的茎结果，可以在面板（d）中区分根尖氧空位，从而导致Q//≈（1/3，0）在傅立叶变换图像（b）中的超晶格峰； （e）在Q //≈（1/3，0）围绕Ni L 3边缘处的弹性RXS测量，实体和虚线分别是具有σ和π偏振入射X射线的数据； （f）在ND M 5边的RXS测量； （g），（h）带有样品C和D的固定波形的RXS信号的能量依赖性，阴影区域表示标称电荷顺序贡献。黑色和红色箭头突出显示了Ni 3D-RE 5D杂交峰和Ni L 3主共振，样品C的中间状态比样品D较大，从而导致超晶格峰更强。
高压下二元富氢超导体的实验研究进展
lah 10（T C = 250 K），Drozdov和Al。（2019）LAH 10（T C = 260 K），Somayazalu和Al。（2019）YH 9（T C = 243 K），Kong和Al。（2019）YH 6（T C = 224 K），Troyan和Al。（2019）CAH 6（T C = 215 K），但等。（2021）CAH 6（T C = 210 K），Li和Al。（2022）SH 3（T C = 203 K），Drozdov和Al。（2015）THH 10（T C = 161 K），Semenoch和Al。（2019）CEH 10（T C = 115 K），Chen和Al。（2021）CEH 9（T C = 100K），Chen和Al。（2021）YH 4（T C = 88 K），Shao和Al。（2021）BAH 12（T C = 20 K），Chhen和Al。（2021）SNH X（T C = 70K），Hong和Al。（2022）
《光纤通讯》教学中采用“仿真实验”的探索
为了提高学生的学习兴趣，加深学生对理论知识的理解，培养学生的实践能力，将仿真实验融入光纤通信课程的理论教学中，采用理论与实践相结合的教学方式，有效提高教学质量和效率。
语音回忆过程中脑电图回忆间隔的估计
图4显示了使用20倍交叉验证估计每个受试者的回忆间隔的结果。在图 4 中，横轴是时间，纵轴是来自 5 个受试者的 200 个样本（总共 1000 个样本）的准确率。红框内是语音回忆部分。前文研究 [2] 中的方法（图 4 中的蓝线）的准确率在语音回忆片段之间下降到 0.2，而本文提出的方法（图 4 中的橙线）则达到了 0.8 的稳定准确率。 从这些结果可以看出，可以说所提出的方法对于估计回忆间隔是有效的。然而，当我们观察所提出的方法在语音回忆部分之外的准确度时，我们发现与以前的研究相比，该方法将语音回忆部分之外的部分估计为回忆率的情况更为常见。这被认为是由于大脑中噪音的影响。因此，我们旨在通过将增加的 10 个样本应用于所提出的方法来减少这种噪音。结果就是图4中的绿线。在保持回忆部分的准确度的同时，非回忆部分的准确度得到了提高。基于这些结果，我们研究了所提出方法的最佳添加次数。结果如图5所示。图 5 显示了所有受试者对每个加法数字的准确率。蓝线表示整个时间内的平均准确率，橙线表示回忆期间的最大准确率。横轴是添加的样本数量，纵轴是准确率。通过添加 sigma，回忆部分的准确率得到了提高，达到了约 90%。另外，10 次添加等于 1 个样本。
