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2024 年 12 月 14 日星期六下午 1 点和下午 4 点
安珀·弗朗西斯·弗雷泽·麦肯齐 露西·吉恩·弗里泽尔 藤原大树 杰克·菲利普·戈登 米娅·莉莉·格兰特 奥利维亚·帕特里夏·格雷 查理·哈维·格雷 郭明轩 比利·马丁·古茨拉格 乔治亚·简·海格 克洛伊·杰恩·汉密尔顿 朱莉娅·罗斯·汉密尔顿 艾丽莎·罗斯·科琳·哈里森 艾米·妮可 凯瑟琳·哈特利 阿萨纳西亚 安妮塔·齐尔齐拉基斯·海 本杰明·乔尔·哈兹尔伍德 尼古拉斯·亚历山大·希利 露西尔·安妮 希瑟 比阿特丽斯·理查兹·赫塞尔 卡莱布·詹姆斯·希尔 贾斯汀·威廉·欣德尔 爱丽丝·罗斯·霍华德 卢埃拉·梅·豪 佩文·黄·麦肯齐 大卫·亨特 瑞安·布莱尔·约翰斯顿 泰拉·伊莎贝尔·基恩 萨曼莎·简·罗斯·基勒 加布里埃拉·耿 艾萨克·乔治·莱斯特 李月仪 林业俊 凯特琳·伊丽莎白·洛斯 杰克·贝齐安 卢俊勋爵 斯凯拉·夏洛特·安妮·卢德曼 罗比·维雷穆 彼得·麦克格雷戈 利亚姆·弗莱彻·梅特兰安妮卡 凯瑟琳·霍尔特 马里纳 杰德·弗朗西斯卡·马修斯-万登 乔治·杰森·梅弗 瑞莉·玛丽·梅 本杰明·道格拉斯·麦考尔 艾丽卡·妮可 亚历山大·麦克迪亚米德 安格斯·巴纳比 哈米什·麦克格雷戈 查理·麦基恩 锡耶纳 杰德·麦克莱恩·哈里森 布莱克·麦克米兰
星期六 上午 9 点至下午 1 点 课程描述 __________________________________________________________________________ 提供现场体验的课程
星期六 上午 9 点至下午 1 点 课程描述 ____________________________________________________________________________ 该课程提供在 TEA 认可的公立、私立或教区学校进行特殊教育的实地体验，学生在学校教育诊断专家和大学教师的监督下至少花费 160 个小时。 课程先决条件 ___________________________________________________________________________ 先决条件：EDUA 5323 和 EDUA 5306；EDUA 5306 学期期间发生的强制性实习建议。实习区的协议和文件。 技能先决条件 ____________________________________________________________________________ 您需要定期使用具有互联网连接和扬声器或耳机的计算机。学生有责任确保他们能够充分访问互联网并能访问和理解学习管理系统。学生还需要使用能够以 Microsoft Word 可读格式（即 .doc、docx）保存文件的文字处理器。您可以从学习管理系统左侧的菜单下载免费的 Office 365 副本。所有学生都需要了解课前作业中确定的所有基本要求，并培养一些新技能：
“多靶点”的定义：通过载体分析识别潜在的多靶点和选择性配体
多靶点药物的设计是药物化学领域的一个重要的研究领域，因为它们已被提议作为治疗复杂疾病的潜在疗法。然而，定义一种多靶点药物并不是一件容易的事。在这项工作中，我们提出了一种矢量分析来测量和定义“多靶点性”。我们开发了诸如配体的顺序和力等术语，最终得出两个参数：多靶点指数 1 和 2。这两个指数的组合可以区分多靶点药物。我们构建了几个训练集来测试这些指数的实用性：一个具有实际亲和力的实验训练集、一个在理论值范围内的对接训练集和一个广泛的数据库训练集。这些指数被证明是有用的，因为它们在计算机和实验数据中独立使用，在大多数训练集中识别出实际的多靶点化合物甚至选择性配体。然后，我们应用这些指标来评估与多发性硬化症相关的靶标的潜在配体虚拟库，根据其在计算机中的行为确定了 10 种可能成为多靶点药物开发先导的化合物。通过这项工作，我们在定义多靶点和药物设计方面树立了新的里程碑。
药物靶点挖掘机（DTX）用于药物发现靶点发现
• 频繁模式由与疾病或药物无直接关联的介质介导 • 疾病相关蛋白、介质蛋白和靶蛋白各自形成簇 • 靶蛋白往往位于膜内，而疾病相关蛋白位于细胞内。介质往往位于内质网、细胞核和黑素体中
2024 年 6 月 29 日星期六上午 10 点至下午 2 点
更多信息请访问：运河游客中心 508.833.9678 samantha.a.gray@usace.army.mil www.capecodcanal.us www.facebook.com/CapeCodCanalVisitorCenter
政府承包商®
在过去的五年中，联邦政府在解决联邦采购中的供应链漏洞时一直是一个非常挑剔的人。在其盘子上是一系列政治优先事项和热门屁股的侧面，并以政治言论加香料，并用流行文化调味品完成。似乎缺乏真正的营养。几乎没有证据表明，立法者打算面对美国面临的威胁的现实，例如，政府禁止涵盖的应用程序涵盖的申请（“ Tiktok Ban”）清楚地反映了美国公众对Tiktok的持怀疑态度，这带来了很大的文化缓存。但是，对于任何熟悉中国软件应用程序以及IT软件和硬件的人来说，例如一盘干鸡肉填充物，野性禁令反映出，与对网络威胁的知情评估相比，人们对流行文化所了解的更狭窄的理解。它会捏合在捏中，但永远不会令人满意。
指向有关人类（同源）细胞材料供应的指南
FDA建议公司为人类细胞材料的收集，存储和运输实施标准程序，尤其是如果在多个地点发生收集的情况下，FDA建议公司实施公司来收集，存储和运输人类细胞材料的标准程序，尤其是在多个地点发生的情况下，在多个地点在符合GMP标准的情况下，没有得出结论。
语义增强图像-文本预训练模型的零样本三维模型分类
Cheraghian 等人 [ 21 – 23 ] 在零样本 3 维模型分类方 面提出了 3 维点云的零样本学习方法、缓解 3 维零样 本学习中枢纽点问题的方法和基于直推式零样本学 习的 3 维点云分类方法，并将它们封装进一个全新 的零样本 3 维点云方法 [ 24 ] 中。以上方法均是利用已 知类样本的点云表征及其词向量对未知类别进行分 类，开创了零样本 3 维模型分类方法。近年来， CLIP 在零样本图像分类上取得了良好的效果，因此有研 究者将 CLIP 应用到零样本 3 维模型分类方法中， Zhang 等人 [ 25 ] 提出了基于 CLIP 的 3 维点云理解 (Point cloud understanding by CLIP, PointCLIP) 模型， PointCLIP 首先将 3 维点云投影成多个深度图，然 后利用 CLIP 的预训练图像编码器提取深度图特 征，同时将类别名称通过 CLIP 预先训练的文本编 码器提取文本特征。但是 PointCLIP 的性能受到深 度图和图像之间的域差异以及深度分布的多样性限 制。为了解决这一问题，基于图像 - 深度图预训练 CLIP 的点云分类方法 (transfer CLIP to Point cloud classification with image-depth pre-training, CLIP2Point) [ 26 ] 将跨模态学习与模态内学习相结合 训练了一个深度图编码器。在分类时，冻结 CLIP 的图像编码器，使用深度图编码器提取深度图特 征，该方法缓解了深度图和图像间的模型差异。用 于 3 维理解的图像 - 文本 - 点云一致性表征学习方法 (learning Unified representation of Language, Im- age and Point cloud for 3D understanding, ULIP) [ 27 ] 构建了一个图像、文本和点云 3 种模态的 统一嵌入空间，该方法利用大规模图像 - 文本对预 训练的视觉语言模型，并将 3 维点云编码器的特征 空间与预先对齐的视觉 - 文本特征空间对齐，大幅 提高了 3 维模型的识别能力。与之相似的是，基于 提示文本微调的 3 维识别方法 (CLIP Goes 3D, CG3D) [ 28 ] 同样使用 3 元组形式确保同一类别的 3 维模 型特征和图像特征之间以及 3 维模型特征和文本特 征之间存在相似性，从而使点云编码器获得零样本 识别的能力。另外， PointCLIP V2 [ 29 ] 在 Point- CLIP 的基础之上，通过利用更先进的投影算法和 更详细的 3 维模型描述，显着提高了零样本 3 维模型 分类准确率。本文采用语义增强 CLIP 解决图像和文 本的语义鸿沟问题，通过在语义层面为图像和文本 提供更多相似的语义信息，使图像和文本对齐更具有 一致性，从而有效提高 3 维模型的零样本分类性能。 2.2 提示工程