K-State Engineer는 마닐라 카지노 개발에서 동물 검사를 줄이는 방법을 탐색하기 위해 NSF 보조금을받습니다

2024 년 2 월 19 일 월요일

맨해튼 - 캔자스 주립 대학 공학 조교수는 동물 검사와 같은 전통적인 방법보다 마닐라 카지노 상호 작용으로 인한 질병 진행과 합병증을 더 잘 예측하는 프레임 워크를 개발하기 위해 노력하고 있습니다.

Davood B. Pourkargar, 화학 공학 조교수Carl R. Ice College of Engineering, 국립 과학 재단 (National Science Foundation)으로부터 245,000 달러의 보조금을 받았으며, 칩-칩 실험과 기계 학습을 사용하는 멀티 스케일 모델링 프레임 워크를 통해 마닐라 카지노 전달 역학에 대한 이해를 향상 시켰습니다..

2 년 프로젝트, "질병 진행 및 마닐라 카지노 전달 역학에 대한 심층적 인 이해를 위해"Organ-on-A-Chip 데이터를 통한 물리 정보 기계 학습 "은 마닐라 카지노 개발에서 기존의 동물 모델링의 한계를 해결하는 데 중점을 둔 NSF 자금을 활용하여 윤리적 우려를 강조하고 그 사용을 최소화하는 데 중점을 둡니다..

이 연구는 건강하고 병든 조직의 물리 화학적 기반 멀티 스케일 모델을 활용할 것입니다.

"이 혁신적이고 물리 정보가있는 기계 학습 접근법은 장기-칩 실험을 향상시켜 전임상 과정을 간소화하고 마닐라 카지노 효능을 개선하고 부작용을 최소화한다고 말했다. "궁극적 으로이 프로젝트는 마닐라 카지노 발견을 가속화하고, 개인화 된 치료를 지원하며,보다 효율적이고 저렴한 건강 관리를 촉진하면서 동물 테스트에 대한 의존도를 줄입니다.".

개발중인 하이브리드 모델은 표준 기계 학습 기반 모델을 능가 할 것입니다. 분석적 단순성, 해석 가능성 및 훈련 샘플에 대한 요구가 감소한