定量生物学领域的大神和研究机构

本文聚焦于系统生物学领域内的知名研究者,包括Uri Alon、Trey Ideker、Leroy Hood等,他们分别在Weizmann Institute of Science、University of California, San Diego、Institutefor Systems Biology等地进行前沿探索。
定量生物学包括生物数学、生物物理、生物信息学、系统生物学、合成生物学、计算神经科学
等BIO-X学科,在21世纪必定会得到大发展。
本人主要关注系统生物学。

1.  Uri Alon,  Weizmann Institute of Science

2.  Trey Ideker,    University of California, San Diego (UCSD)

3.  Leroy Hood,   Institute for Systems Biology  (Seattle, WA, USA).

4. Hiroaki Kitano,   the Systems Biology Institute (SBI)  

5.  Chao Tang,   University of California, San Francisco (UCSF)
                          Peking University (PKU), Center for Quantitative Biology (CQB)

6. Michael B Elowitz,   California Institute of Technology (CalTech)

7.  Albert- László Barabási,    Northeastern University's Center for Complex Network Research (CCNR) 
       the Center of Cancer Systems Biology (CCSB) at the Dana Farber Cancer Institute, Harvard University.

8.  Marc Kirschner,     the Department of Systems Biology at Harvard Medical School.

9.  James Collins,    Biomedical Engineering at Boston University, Howard Hughes Medical Institute. 

10.    Bernhard Ø. Palsson,      University of California, San Diego (UCSD).

11.  Alexander van Oudenaarden,   MIT.

12.   Ruedi  Aebersold,    Eidgenössische Technische Hochschule Zürich ( ETH  Zurich).

13.  Ernst Hafen,      ETH.

14.  Markus Stoffel,      ETH.

15.   Uwe Sauer,     ETH.

16.  Xiaole (Shirley) Liu,     Harvard

17.   Martin Nowak, Harvard
      (哈佛大学数学系的,也是哈佛进化动力学中心的主任,一个搞理论的,
       能在Nature和Science上发那么多文章,古今中外估计就他一个人能做到。
       但我认为他的成果就对人类社会的影响而言, 远不如Albert- László Barabási. )

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内容概要:本文围绕VMware虚拟化环境在毕业设计中的应用,重点探讨其在网络安全与AI模型训练两大领域的实践价值。通过搭建高度隔离、可复现的虚拟化环境,解决传统物理机实验中存在的环境配置复杂、攻击场景难还原、GPU资源难以高效利用等问题。文章详细介绍了嵌套虚拟化、GPU直通(passthrough)、虚拟防火墙等核心技术,并结合具体场景提供实战操作流程与代码示例,包括SQL注入攻防实验中基于vSwitch端口镜像的流量捕获,以及PyTorch分布式训练中通过GPU直通实现接近物理机性能的模型训练效果。同时展望了智能化实验编排、边缘虚拟化绿色计算等未来发展方向。; 适合人群:计算机相关专业本科高年级学生或研究生,具备一定虚拟化基础、网络安全或人工智能背景,正在进行或计划开展相关方向毕业设计的研究者;; 使用场景及目标:①构建可控的网络安全实验环境,实现攻击流量精准捕获与WAF防护验证;②在虚拟机中高效开展AI模型训练,充分利用GPU资源并评估性能损耗;③掌握VMware ESXi命令行与vSphere平台协同配置的关键技能; 阅读建议:建议读者结合VMware实验平台动手实践文中提供的esxcli命令与网络拓扑配置,重点关注GPU直通的硬件前提条件与端口镜像的混杂模式设置,同时可延伸探索自动化脚本编写与能效优化策略。
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