这项研究研究了使用原子层沉积(ALD)来减轻粒子加速器中使用的超导无线电频率内部的多重现象,同时在10个10范围内保留高质量的因子。在任意复杂形状对象上控制膜厚度至原子水平的独特ALD能力使TIN膜电阻率和总电源发射产量(TEEY)从优惠券到设备进行微调。这种控制水平使我们能够充分选择锡膜厚度,该薄膜厚度既可以提供高电阻率,以防止欧姆损失和低圆锥形,以减轻多重损失,以应用感兴趣。这项工作中所述的方法可以缩放到真空中受RF场的其他域和设备,并且对具有自身在电阻性和TEEY值的要求的多重或电子交换过程中敏感。
在全球范围内,糖尿病,心脏病和乳腺癌是死亡的主要原因。糖尿病会影响血糖水平,乳腺癌涉及乳房组织中的肿瘤,心脏病包括心脏节律异常和冠状动脉疾病等问题。在印度,糖尿病每年杀死一百万以上的人,心脏病占死亡率的很大一部分。AI模型今天通常专注于一次诊断一次疾病。 我们建议的方法将糖尿病,乳腺癌和心脏病预后整合到一个用户友好的界面中。 该系统试图通过使用机器学习方法(包括K-Nearest Neighbors(KNN),支持向量机(SVM)和Logistic回归)的机器学习方法立即为多种疾病提供准确的预测。 这将提高医疗保健效率和诊断能力。AI模型今天通常专注于一次诊断一次疾病。我们建议的方法将糖尿病,乳腺癌和心脏病预后整合到一个用户友好的界面中。该系统试图通过使用机器学习方法(包括K-Nearest Neighbors(KNN),支持向量机(SVM)和Logistic回归)的机器学习方法立即为多种疾病提供准确的预测。这将提高医疗保健效率和诊断能力。
简单摘要:癌症是全球一个主要的公共卫生问题,解决其发病率,死亡率和患病率是迈向适当控制措施的第一步。在过去的几十年中,许多药理学家一直致力于确定抗癌目标和药物开发策略。在这个时间范围内,已经开发出许多天然化合物来通过靶向激酶(例如AKT,Aurka和Topk)来抑制癌症的生长。激酶测定和计算机建模被认为是有效且有力的目标筛选工具,因为它们可以预测小分子与其生物分子靶标之间的物理相互作用。在本综述中,我们总结了针对TOPK的抑制剂和化合物,并描述了其在癌症进展中的作用。研究了TOPK对癌症的贡献的广泛研究表明,它可能是癌症治疗的有希望的靶标。
需要在各个领域采取紧急而大胆的行动,包括制定清晰的愿景和具有法律约束力的目标、加强政策协调、营造有利于健康和可持续饮食的食品环境、将食品生产纳入更广泛的发展视角以及加强创新(Ambikapathi 等人,2022 年;Asquith 等人,2022 年)。其他领域包括改进生产方法以提高环境复原力、减少农药和抗菌素的使用、向更少的动物养殖转型、转向植物性饮食、最大限度地减少粮食损失和浪费、确保公平转型以及支持保障粮食安全和环境的全球转型。欧盟的“从农场到餐桌”(F2F)战略(欧盟委员会,2020a)和欧盟未来农业战略对话(欧盟委员会,2024)等政策与此观点相契合,旨在加速向公平、健康和环境友好的食品体系转型(Schebesta 和 Candel,2020 年)。向可持续粮食体系转型既是经济机遇,也是实现《欧洲绿色协议》目标的基石。这对于提高初级生产者收入和提升欧盟竞争力至关重要。欧盟政策对于推动这一转型至关重要,它能够将粮食从商品的认知转变为公共利益——这一范式转变被称为“粮食大转型”(欧盟研究总司和首席科学顾问组,2020年)。
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目的声明:要(1)取消消费者电费的综合收益,(2)重新定义“ I类可再生能源来源”,包括任何水力发电或核电产生设施产生的电力,(3)禁止能源和环境保护公司的委员或电力公司在电力公司中纳入电力公司的价格超过一百分之一百的一百分点,该公司的价格超过了一百分之一的一百分点。从能源与环境保护部中删除公用事业监管机构。
1 Dobin,A。等。 星:超快通用RNA-seq对准器。 生物信息学29,15-21,doi:10.1093/bioinformatics/bts635(2013)。 2 Liao,Y.,Smyth,G。K.&Shi,W。R package rsubread更容易,更快,更便宜,更适合对RNA测序读取的对齐和定量。 核酸Res 47,E47,DOI:10.1093/nar/gkz114(2019)。 3 Love,M。I.,Huber,W。&Anders,S。带有DESEQ2的RNA-Seq数据的折叠变化和分散的调节估计。 基因组生物学15,550,doi:10.1186/s13059-014-0550-8(2014)。 4 Subramanian,A。等。 基因集富集分析:一种基于知识的方法,用于解释全基因组表达谱。 Proc Natl Acad Sci U S 102,15545-15550,doi:10.1073/pnas.0506580102(2005)。 5 Kolberg,L.,Raudvere,U.,Kuzmin,I.,Vilo,J. &Peterson,H。Gprofiler2-用于基因列表功能富集分析和名称空间转换工具集的R软件包G:Profiler。 f1000res 9,doi:10.12688/f1000research.24956.2(2020)。 6 Zhang,Y.,Parmigiani,G。&Johnson,W。E.战斗seq:RNA-Seq计数数据的批处理效应调整。 nar Genom Bioinform 2,LQAA078,doi:10.1093/nargab/lqaa078(2020)。1 Dobin,A。等。星:超快通用RNA-seq对准器。生物信息学29,15-21,doi:10.1093/bioinformatics/bts635(2013)。2 Liao,Y.,Smyth,G。K.&Shi,W。R package rsubread更容易,更快,更便宜,更适合对RNA测序读取的对齐和定量。核酸Res 47,E47,DOI:10.1093/nar/gkz114(2019)。3 Love,M。I.,Huber,W。&Anders,S。带有DESEQ2的RNA-Seq数据的折叠变化和分散的调节估计。基因组生物学15,550,doi:10.1186/s13059-014-0550-8(2014)。4 Subramanian,A。等。基因集富集分析:一种基于知识的方法,用于解释全基因组表达谱。Proc Natl Acad Sci U S 102,15545-15550,doi:10.1073/pnas.0506580102(2005)。5 Kolberg,L.,Raudvere,U.,Kuzmin,I.,Vilo,J.&Peterson,H。Gprofiler2-用于基因列表功能富集分析和名称空间转换工具集的R软件包G:Profiler。f1000res 9,doi:10.12688/f1000research.24956.2(2020)。6 Zhang,Y.,Parmigiani,G。&Johnson,W。E.战斗seq:RNA-Seq计数数据的批处理效应调整。nar Genom Bioinform 2,LQAA078,doi:10.1093/nargab/lqaa078(2020)。
人工智能 (AI) 是指计算机或机器执行通常需要人类智能才能完成的任务的能力,例如学习、解决问题、决策等。构建 AI 系统有几种不同的方法,包括机器学习(系统在数据集上进行训练,可以随着时间的推移提高其性能)和基于规则的系统(系统遵循一组预定的规则来做出决策)。
1。巴塞隆大学2。只有3。这个谢菲尔德4。大学Studi Country Napolo Parthenope 5。从来没有社会6。利兹大学7。Cape University of Cape 8。概念术的第一个关系和9。和catalunya 10 10.仅开会11。Hive Commer 12。科学与工业研究第三天13。联合坐标网络14。能量@Work soerative是。