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World File Search System二重奏
Sichuan Kelun-Biotech Biopharmaceutical Co.，Ltd。四川科...
曲妥珠单抗botidotin是该公司开发的一种创新的HER2 ADC，它通过稳定的酶易合性的链接到与Her2 Monoclonal抗体与药物对药物的稳定链接相结合的MMAF衍生物（高度细胞毒性小管蛋白抑制剂，Duo-5）。曲妥珠单抗botidotin特异性结合了肿瘤细胞表面的HER2，并通过肿瘤细胞内化，从而释放了细胞内的毒素分子二重奏-5。Duo-5在G2/M期诱导肿瘤细胞周期停滞，导致肿瘤细胞凋亡。靶向HER2后，曲妥珠单抗botidotin也可以抑制HER2信号通路。它具有抗体依赖性细胞介导的细胞毒性（ADCC）活性。
薄的，高度选择性的聚合物膜分离剂，用于晚期碱性水电解
该项目将产生以下影响1. Novel PSF-PBI官能化的薄聚合物密度分离器，以实现FOA目标（≥2.0A/CM2 @ 1.7 V/Cell，≤1.6mV/kHr降解速率≤1.6mV/kHr降解速率，浓度，加热的polymecim potrys（80-85°C）potassium hydroxide（85°C）IFRESTION IFRESTIRE（5-1-10-10-10-10 M），2。5-10 MINGIND二重奏。 (hydroxide conductivity/gas cross over) over Zirfon 3.New classes of functionalized PBI material with tunable polymer parameters to control and design LAWE performance metrics 4.Synthetic and fabrication design for scaling up to higher TRL and potential market introduction 5.A strong community plan specific to project to address DEIA, energy equity and workforce implementation plan
人工智能可全面解读基因组并确定罕见遗传病的候选诊断
方法 我们对 119 名被诊断患有罕见遗传病、在雷迪儿童医院接受全基因组测序 (WGS) 的先证者（其中大部分是 NICU 婴儿）的回顾性队列中的 GEM 进行了基准测试。我们还对在另外五家学术医疗中心确诊的 60 例病例的另一队列进行了复制研究。为了进行比较，我们还使用常用的变异优先级工具（Phevor、Exomiser 和 VAAST）分析了这些病例。比较包括三重奏、二重奏和单例的 WGS 和全外显子组测序 (WES)。诊断所依据的变异涵盖了多种遗传方式和类型，包括结构变异 (SV)。患者表型是手动或通过自动临床自然语言处理 (CNLP) 从临床记录中提取的。最后，重新分析了 14 个以前未解决的案件。
谁页面？ Tiktok创作者的算法依赖项
本文研究了Tiktok如何通过调查平台的交互和算法设计来影响创造力。通过一对一的访谈，自身术，演练和观察，这项研究揭示了Tiktok的设计如何影响平台上共享的创作过程，形式，美学以及视频的主题。结果证明了算法和交互设计如何调解视频元素，例如声音，时机，样式，语言，趋势，长度等。tiktok的“二重奏”功能被视为案例研究，表明参与者正在参与某些创意形式和过程以提高算法可见性，这是由平台设计所启示的。结果表明，创作者有目的地最大程度地减少自己的创造力，以便能够感知算法的口味并随后增强其可见性。随着Tiktok越来越多地介导了文化规范和信息粘性，必须考虑该平台设计对创建和共享的内容的巨大影响以及如何。
JHEP02（2025）165
摘要：最近在参考文献中讨论了可计算的交叉规范或重组（CCNR）。[1]作为在凝结物情况下的多部分纠缠的量度。在此简短说明中，我们指出它与（2，n）-Rényi反映的熵密切相关，该熵已在ADS/CFT的背景下进行了研究。我们讨论了随机张量网络和全息CFT中CCNR的计算。全息二重奏涉及由Rényi-2 Cosmic Branes产生的几何形状中的反反应纠缠楔形截面。我们在双曲线随机张量网络中进行两个间隔的显式计算，以及2D全息CFT的真空状态，并分析连接到截止性相位过渡的发生。该示例说明了对Rényi参数的任意值n的全息图的提议的有效性。我们对此数量的对称分解的概括进行评论。
美国海军乐团音乐会/礼仪乐团萨克斯管试奏 2023 年 2 月 10 日
独奏选段 菲尔莫尔：《美国人》《我们》，从第二段开始到结束 比才：《阿莱城的女人》，行板极高至 17 后 [E] 斯特拉文斯基：《地狱之舞》选自《火鸟》，330 – 345 毫米 菲尔莫尔：《滚雷》，三重奏 格兰杰：《海边的莫莉》，27 – 42 毫米（包括拾音） 肖斯塔科维奇：《节日序曲》，[26] 至 [27] 伯恩斯坦（Lavender 译）：《西区故事》交响舞曲 1. 毫米。404 – 438 2. 毫米。679 – 694 施密特：《狄俄尼索斯舞曲》，[31] 至五后 [33] 吉亚基诺（Buchanan 编排）：《片头曲》，[F] 至 m. 147 (不要求爵士设置) 拉赫玛尼诺夫：交响舞曲，[13] 合奏选段后的慢板至四拍子 莫扎特：基于奏鸣曲 K. 379 的二重奏 (请准备上半部分) 可能还需要视奏
覆盖范围的证据
1月1日至2024年12月31日，覆盖范围的证据：您的Medicare健康福利和服务以及处方药覆盖范围作为EmblemHealth VIP Dual（HMO D-SNP）的成员，此文件为您提供有关您的Medicare Health Care和处方药覆盖范围的详细信息，从2024年1月1日至12月31日。这是重要的法律文件。请将其保存在安全的地方。有关此文档的问题，请致电1-877-344-7364与客户服务联系。（TTY用户应致电711）。每周7天，小时是上午8:00至8:00。此通话是免费的。该计划是大纽约（HIP）/Emblemhealth的健康保险计划提供的EmblemHealth VIP双重。（当报道证据说“我们”，“我们”或“我们”时，这意味着臀部/Emblemhealth。当它说“计划”或“我们的计划”时，它意味着Emblemhealth VIP二重奏。该文档可免费提供西班牙语。此信息也可以以替代格式获得，例如大打印和盲文。请致电以上号码致电客户服务以获取更多信息。福利，保费，免赔额和/或共付额/共同保险可能会在2025年1月1日更改。配方，药房网络和/或提供商网络可能随时更改。您将在必要时收到通知。我们将至少提前30天通知受影响的参与者。本文档解释了您的利益和权利。使用此文档了解：
能源和气候变化政策对能源价格和账单的估计影响
CCA Climate Change Agreement CCL Climate Change Levy CERT Carbon Emissions Reduction Target CESP Community Energy Saving Programme CfD Contract for Difference CHP Combined Heat and Power CLG Communities and Local government CPF Carbon Price Floor CRC CRC Energy Efficiency Scheme CSE Centre for Sustainable Energy DECC Department of Energy and Climate Change DIMPSA Distributional Impacts Model for Strategic and Policy Analysis DNO Distribution Network Operator DPCR Distribution Price Control Review DUKES Digest of UK Energy统计统计二重奏分配系统生态能源公司义务EEC EEC能源效率承诺EEP能源和排放预测EMR电力市场改革欧盟欧盟欧盟欧盟排放贸易系统适合饲料中的饲料GVA GVA GROSS GROSS GROSS GROSS GROSS GROSS GROSS增值IA影响评估IA影响评估IEA IEA国际能源局LCF LCF LCF LCF LCF LCF LCF LCF限制国家能源效率企业对国家能源效率和发展企业的经济效率和开发企业的企业和开发企业的开发和发展，以及经济企业的经济企业和发展行业RHI可再生热激励RIIO RIIO收入=激励 +创新 +输出RO RENEWABLES义务TNUOS传输网络系统whd Home Home whd Home discount whd Home折扣
GPT-3.5，GPT-4和BARD的比较分析
背景：大型语言模型（LLM）已通过对大型数据集进行广泛的培训来彻底改变自然语言处理。这些模型，包括生成培训的预训练的变压器（GPT）-3.5（OpenAI），GPT-4（OpenAI）和Bard（Google LLC），可以在自然语言处理以外找到应用程序，吸引了学术界和行业的兴趣。学生正在积极利用LLM来增强学习经验并为高风险考试做准备，例如印度的国家资格入学考试（NEET）。目的：此比较分析旨在评估GPT-3.5，GPT-4和BARD的性能，以回答NEET-2023问题。方法：在本文中，我们评估了3个主流LLM的性能，即GPT-3.5，GPT-4和Google Bard，回答了与NEET-2023考试有关的问题。将NEET的问题提供给了这些人工智能模型，并记录了答案并与官方答案密钥的正确答案进行了比较。共识用于评估所有3个模型的性能。结果：很明显，GPT-4通过鲜艳的颜色（300/700，42.9％）通过了入学考试，展示了出色的表现。另一方面，GPT-3.5设法满足了合格的标准，但得分较低（145/700，20.7％）。但是，bard（115/700，16.4％）未能符合合格条件，并且没有通过测试。gpt-4在所有3名受试者中均表现出比吟游诗人和GPT-3.5的优势。使用GPT-4作为比较模型之一，将导致更高的精度共识。具体来说，GPT-4在物理学中达到了73％（29/40）的准确率，化学的准确率为44％（16/36），生物学的准确率为51％（50/99）。相反，GPT-3.5的物理学的准确率为45％（18/40），化学的准确率为33％（13/26），生物学的精度为34％（34/99）。准确性共识度量表明，与BARD和GPT-3.5之间的匹配响应相比，GPT-4和BARD以及GPT-4和GPT-4和GPT-4和GPT-4和GPT-3.5之间的匹配响应分别为0.56和0.57。同时考虑所有3个模型时，它们的匹配响应达到了0.59的最高精度共识。结论：该研究的发现为GPT-3.5，GPT-4和BARD的表现提供了宝贵的见解，以回答NEET-2023问题。GPT-4成为最准确的模型，突出了其在教育应用的潜力。跨模型的交叉检查响应可能会导致混乱，因为比较模型（如二重奏或三重奏）倾向于仅在正确的一半以上的正确响应上达成共识。结果强调了LLMS对高风险考试的适用性及其对教育的积极影响。此外，