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综合科学 1001X (2019−20)
• 批判性地思考、解释、整合和应用科学原理、定律和理论。 • 解决各种新问题，无论是定性、定量还是数学问题。 • 从实验结果或数据中得出科学结论。 • 检查、整合和评估任何提供或收集的科学数据。 • 以书面形式交流科学思想和观点。 • 获取、评估和整合来自各种来源的信息，并确定其相关性。 • 分析和批判性地评估问题，并采取系统的方法解决问题。 • 使用各种实验室设备和仪器。 • 安全地执行各种实验程序并解释其背后的理论。 • 与其他人建立富有成效的协作工作关系。 • 确定一组任务的优先顺序并管理他们的时间使用。
2024 ICN年度会议全体会议，BOS和特别会议摘要
working g of cormentions a groutsives w of g group g group（aewg）全体：监视和评估在2016年AEWG报告中对机构行动的有效性进行的，对AEWG评估的有效性，全体会议将对2024年的调查和讨论范围进行趋势，包括对2024年的调查和讨论的趋势，并涵盖了他们的趋势，并涵盖了趋势，并涵盖了如何有效性地进行有效性，有效性地有效性地有效性地进行了有效性，消费者补偿）以及倡导干预措施，以探索潜在的共识实践或工具。会议还将研究如何使用监视活动的发现和见解来改善未来的决策和建议，并使它们更有效。BOS 1：代理绩效：最佳实践和见解本届会议将讨论代理绩效的几个方面，以识别和共享最佳实践。一些预计将涵盖的主题是机构使用的绩效指标，员工保留计划和案件管理等。BOS 2：有效而友好的沟通：了解和吸引您的受众。本届会议将着重于交流有关如何有效地与观众互动和沟通的经验，持有竞争执行者是高度专业化和技术机构，他们有时很难吸引共同的受众。的例子和经验将不仅关注倡导努力，而是在更一般的沟通中，例如传达执法决策或有效的公共关系策略以与公众互动。BOS 3：组建下一代竞争官员：机构内部的有效培训和能力发展。本届会议将探讨员工培训中的最佳实践，以及竞争机构如何实施有效的行动，以确保其员工的大量能力建设。
综合科学 1001X (2020−21)
• 批判性地思考、解释、整合和应用科学原理、定律和理论。 • 解决各种新问题，无论是定性、定量还是数学问题。 • 从实验结果或数据中得出科学结论。 • 检查、整合和评估任何提供或收集的科学数据。 • 以书面形式交流科学思想和观点。 • 获取、评估和整合来自各种来源的信息，并确定其相关性。 • 分析和批判性地评估问题，并采取系统的方法解决问题。 • 使用各种实验室设备和仪器。 • 安全地执行各种实验程序并解释其背后的理论。 • 与其他人建立富有成效的协作工作关系。 • 确定一组任务的优先顺序并管理他们的时间使用。
s11658-022-00332-w.pdf
背景选择性地将化疗药物输送到癌细胞以确保治疗效果，同时尽量减少对健康组织的损害，是癌症治疗的最重要方面之一[1-3]。细胞表面特定蛋白质或受体的表达或过表达是肿瘤细胞的生物学特征之一[4-6]。这些受体的激活会导致信号失调、细胞凋亡减少和细胞增殖增加。此外，这些致癌改变可能会促进肿瘤细胞侵袭周围组织。选择性地靶向这些肿瘤特异性受体可实现靶向药物输送[7,8]。单克隆抗体、抗体片段、多肽、小分子化合物和各种类型的配体已被用于治疗癌症。
录用稿件，非最终出版稿 - 工程科学学报
因此，跨个体、跨场景的脑电分析方法逐渐成为研究热点。越来越多的研究人员将广泛应用脑 电信号分析的特征于跨个体、跨场景的脑电信号分析研究中。 Touryan 等人采用经典的独立成分分 析的特征分析方法描述特征空间，计算功率谱密度（ Power Spectral Density ， PSD ），并采用顺序 前向浮动选择方法识别频谱特征中的独立成分集，结果表明该方法可以识别出跨场景脑电信号中的 共同成分 [88] 。 Kakkos 等人采用了特征融合的方法，将 PSD 与功能连接特征相结合，提高了跨场景 分类的性能，并证明了脑特征融合在跨场景中的应用更为有效 [89] 。 Xing 等人将模糊熵特征用于跨 场景脑电信号分析，发现模糊熵特征相对于其他特征更能适合跨场景 [90] 。卷积神经网络 （ Convolutional Neural Networks ， CNN ）和递归神经网络（ Recurrent Neural Networks ， RNN ）等基 于深度学习的新型跨任务模型在跨场景脑电分析中展现了巨大潜力。这些模型能够自动提取特征和 学习复杂的脑电特征，从而有效地缩小不同任务和场景之间的差距，提高模型的泛化能力 [91][92][93] 。 近年来，一些跨学科的方法被创新性地应用于跨场景研究， Zhao 等人提出了一种跨学科的对齐多 源域自适应方法，用于跨个体的 EEG 疲劳状态评估，显著提高了模型的泛化能力 [94] ， Zhou 等人在 此基础上进行改进，提出了一种跨任务域自适应方法，有效提升了跨场景认知诊断的性能 [95] 。