境外开放课程——按学科专业列表
开放课程医药科学::

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Zdravila ali Pehtini zvarki?[毒品还是白蜡药水?]
  Samo Kreft(卢布尔雅那大学) 药用植物只能通过不同科学科学的组合进行适当处理,例如药学、医学、植物学、化学、历史和民族学。然而,我们不应忽视药用植物不科学的一面,即它们在替代医学...
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Oscillatory EEG-based BCI design: signal processing and more[基于振荡脑电的脑机接口设计:信号处理等]
   Fabien Lotte(INRIA研究机构) 本讲座针对基于振荡 EEG 活动(例如运动意象)的脑机接口 (BCI) 设计提出了一个易于理解的介绍,特别是从信号处理的角度来看。特别是,它首先介绍了设计这种 BCI...
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Bolezni možganov: izziv za družbo in znanost[脑疾病:社会科学的挑战]
   Blaž Koritnik(卢布尔雅那大学) 脑部疾病众多且常见。多达三分之一的斯洛文尼亚居民直接或间接患有这些疾病,这对整个社会来说也是一个巨大的负担。由于人口老龄化,神经退行性疾病在老年人中...
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Duševna travma: dekompenzacije in duševna odpornost[精神创伤:失代偿与精神抵抗]
   Maja Rus Makovec(卢布尔雅那大学) 创伤经历对大脑过程有着重大的、有时甚至是重大的影响,从而对人类的经历及其功能产生影响。结果不仅取决于创伤的发展时期和性质,还取决于个体和关系的恢复潜...
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From Micro to Macro: Data Driven Phenotyping by Densification of Longitudinal Electronic Medical Records[从微观到宏观:纵向电子病历加密数据驱动的表型分析]
  Jiayu Zhou(美国三星研究院) 从人口规模的临床数据推断表型模式是个性化医疗开发中的核心计算任务。进行此类研究的一个重要数据来源是患者电子病历 (EMR)。然而,患者 EMR 通常稀疏且嘈杂,...
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Prihodnost v možganih: sanje, ki gradijo svet[大脑中的未来:构建世界的梦想]
  Hana Hawlina(卢布尔雅那大学) 我们每天有多达四分之一的时间花在白日梦中,远离时事。讲座不会将此视为大脑功能的缺陷,而是将其视为他们最大的收获。我们将研究代表未来的神经、心理和社会...
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Integrative topology uncovers new biology from heterogeneous omics data[整合拓扑从异质组学数据中揭示新生物学]
  Nataša Pržulj(伦敦帝国理工学院) 我们面临着大量的分子和临床数据。我们正在测量形成大型复杂系统的细胞中各种生物分子之间的相互作用。患者组学数据集也越来越可用。这些系统级数据提供了关于细...
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Demenca: ko telo preživi um[谁在头脑中幸存]
   Zvezdan Pirtošek(卢布尔雅那大学) 当今世界上有超过 4700 万人患有痴呆症,其比例正在上升到 21 世纪的流行病。人们对痴呆症的悲惨后果了解很多,包括大脑痴呆症过程中发生的事情,而对其原因知...
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Modeliranje epidemije COVID-19 v Sloveniji[斯洛文尼亚的COVID-19流行病模型]
  Matjaž Leskovar(约瑟夫·斯特凡研究所) V uvodu bomo orisali dinamiko in pomembnejše negotovosti širjenja in obvladovanja epidemije. Nato bomo predstavili epidemiološki ...
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Prigrizek s TiO2-odločitev je vaša[有这个决定的零食是你的]
  Jana Petković(国家生物研究所) 由于纳米粒子的尺寸,它们具有特殊的特性,可以在各种领域中使用。由于产量和使用量的增加,我们越来越多地接触它们,而对它们对人类和环境的影响知之甚少。二氧...
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Quickly Learning to Make Good Decisions[快速学会做出正确的决定]
  Emma Brunskill(麻省理工学院) A fundamental goal of artificial intelligence is to create agents that learn to make good decisions as they interact with a stochastic environment. So...
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Fighting the Tuberculosis Pandemic Using Machine Learning[利用机器学习抗击结核病大流行]
  Kristin P. Bennett(伦斯勒理工学院) 结核病(TB)感染了世界三分之一的人口,并且是全世界第二种传染病致死的第二大原因。耐药结核病的出现仍然是持续的威胁。我们研究了机器学习方法如何帮助控制结...
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An Integrated Machine Learning Approach to Stroke Prediction[脑卒中预测的集成机器学习方法]
  Honglak Lee(密歇根大学) 在美国,中风是第三大死亡原因,也是长期严重残疾的主要原因。准确预测中风对于早期干预和治疗非常有价值。在这项研究中,我们将Cox比例风险模型与针对心血管健...
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Experiences of healthcare facilities that apply AMCs in patient rooms[在病房使用AMC的医疗机构的经验]
  Brendan Duffy(都柏林理工学院) 在病房中应用AMC的医疗机构的经验
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Feedback-Regulated Mental Imagery in BCI Applications: Using Non-Invasive EEG and NIRS Signals[脑机接口应用中反馈调节的心理表象:使用无创EEG和NIRS信号]
  Christa Neuper(格拉茨大学) 大脑计算机接口(BCI)开发的一个重要问题是检测与特定意图或思维过程有关的大脑信号变化。例如,精神运动图像调节感觉运动性大脑活动,并且检测到的变化可用于...
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