使用数字技术和在线工具来支持学生和教育工作者已经成为高等教育学习转型的代名词,特别是在研究生课程中。可以说,最近推动高等教育转型的潮流与这样的观念相一致,即研究生需要更灵活的学习机会,同时仍然保留获得高质量、引人入胜和协作的教学方法的机会。本文报告了一个探索性案例研究,该研究重点关注北欧背景下跨校园/大学合作以及为攻读音乐、通信和技术 (MCT) 领域硕士学位的学生提供的灵活学习机会。指导研究的研究问题是“在跨校园混合学习环境中,教育工作者认为哪些因素对于为学生提供支持性学习体验至关重要?”教学法、空间和技术 (PST) 框架支撑着这个项目的发展,并构成了其发展的基础。我们的研究结果确定了在尝试为学习基本同步的混合音乐、通信和技术课程的学生设计和实施高质量学习机会时需要考虑的三个主题。这些主题是灵活性、信任和人为因素以及所有权。研究结果还强调需要重新关注可以调整和不断修订的教学方法,以满足同步混合学习空间中学生不断变化的需求。
在用T细胞重定向免疫疗法治疗的多发性骨髓瘤中抗原逃逸。Marios Papadimitriou 1#,Sungwoo Ahn 2#,Benjamin Diamond 1#,Holly Lee 2#,John McIntyre 3,Marietta Truger 4,Michael Durante 1,Bachisio Ziccheddu 1,Ola landgren 1,Ola Landgren 1,Leo Rasche 5 *,Nizar 2 *,bahla ini frinasy J.Bahla 2 * *,Pa raila 2 *, 1骨髓瘤分部,迈阿密大学,西尔维斯特综合癌症中心,美国佛罗里达州迈阿密。2 Arnie Charbonneau癌症研究所,加拿大艾伯塔省卡尔加里大学卡尔加里大学。 3 Precision肿瘤学枢纽实验室,汤姆·贝克癌症中心,加拿大艾伯塔省卡尔加里,4 mll慕尼黑白血病实验室,慕尼黑,德国5号慕尼黑5号内科,德国吴伦斯堡大学医院,德国,德国,德国。 #这些作者同样贡献 *这些作者同样贡献了相同的作者:骨髓瘤医学院医学院弗朗切斯科·毛拉(Francesco Maura电子邮件:fxm557@med.miami.edu Nizar J Bahlis,MD Arnie Charbonneau癌症研究所遗产医学研究大楼,328 3330 Hospital Drive N.W. Calgary, AB, Canada T2N 4N1 Email: nbahlis@ucalgary.ca Office: 403-220-2801 RUNNING TITLE: Timing multiple myeloma immune-resistance KEY WORDS: multiple myeloma, genomics, immunotherapy, chimeric antigen receptor T-cell, bispecific T cell engager, BCMA, GPRC5D. '2 Arnie Charbonneau癌症研究所,加拿大艾伯塔省卡尔加里大学卡尔加里大学。3 Precision肿瘤学枢纽实验室,汤姆·贝克癌症中心,加拿大艾伯塔省卡尔加里,4 mll慕尼黑白血病实验室,慕尼黑,德国5号慕尼黑5号内科,德国吴伦斯堡大学医院,德国,德国,德国。#这些作者同样贡献 *这些作者同样贡献了相同的作者:骨髓瘤医学院医学院弗朗切斯科·毛拉(Francesco Maura电子邮件:fxm557@med.miami.edu Nizar J Bahlis,MD Arnie Charbonneau癌症研究所遗产医学研究大楼,328 3330 Hospital Drive N.W.Calgary, AB, Canada T2N 4N1 Email: nbahlis@ucalgary.ca Office: 403-220-2801 RUNNING TITLE: Timing multiple myeloma immune-resistance KEY WORDS: multiple myeloma, genomics, immunotherapy, chimeric antigen receptor T-cell, bispecific T cell engager, BCMA, GPRC5D. '
介绍了一种稳健且快速的软件,用于求解广义 Sylvester 方程 (AR – LB = C, DR – LE = F),其中未知数为 R 和 L。这种特殊的线性方程组及其转置可用于计算广义特征值问题 S – AT 的计算特征值和特征空间的误差界限、计算同一问题的缩小子空间以及计算控制理论中出现的某些传递矩阵分解。我们的贡献有两方面。首先,我们重新组织了此问题的标准算法,在其内部循环中使用 3 级 BLAS 运算(如矩阵乘法)。这使得 IBM RS6000 上的算法速度提高了 9 倍。其次,我们开发并比较了几种条件估计算法,这些算法可以廉价但准确地估计该线性系统解的灵敏度。
