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睡眠研究（仅适用于新泽西）
Individual is known to have one or more of the following comorbid medical conditions that prohibits the use of a HSAT: o Significant Chronic Pulmonary Disease as defined by a forced expiratory volume (FEV 1 ) % predicted of < 60 (Pellegrino et al., 2005) o Progressive neuromuscular disease/neurodegenerative disorder (examples include but are not limited to Parkinson's disease, myotonic dystrophy, amyotrophic lateral sclerosis, multiple sclerosis with associated pulmonary disease, and history of stroke with persistent neurological sequelae) o Moderate to severe heart failure [New York Heart Association class III or IV (NYHA, 1994) or left ventricular ejection fraction ≤ 40 (Yancy et al., 2013; Yancy et al., 2017)] o Body mass index (BMI) > 50 (DeMaria et al., 2007; Blackstone andCortés，2010年）o肥胖症不足综合征o在存在睡眠症状的情况下，持续的癫痫发作o慢性药物使用（> 3个月）（Dowell等人，2022年）
（仅适用于DOS/ISRO员工）
工程/技术/科学/艺术/管理学士学位（持续4年），或其等效CGPA（如果遵循分级系统）（在合格的学士学位中，OBC/EWS/EWS/EWS/SC/SC/ST/PWD的分数为70％或同等的CGPA）。国籍：申请人应该是印度公民。
仅通过电子邮件提交 RFQ scm2@tlabs.ac.za
• 当报价/提案为 R 2 000.00 或更多时，适用的优惠采购系统为 80/20 • 报价必须在 RFQ 截止日期后至少六十 (60) 天内有效。 • 报价必须固定，且必须包含增值税。 • 没有付款担保，不予预付款 • 付款条件为收到发票之日起 30 天 • 必须注明确定的交货期。 • 不接受逾期的提案/报价/投标。 • 如果您是为了特定目标而提出申请，请提交经 SANAS 认可的 B - BBEE 证书或宣誓书。 • 未能提供强制性 RFQ 要求的投标人/服务提供商/供应商可能会被取消资格。 • 截止日期和时间之后，服务提供商/供应商对 RFQ 模板及其条款和条件所做的更改将不再考虑 • 提供 CSD 摘要报告（www.csd.gov.za） • 投标人需填写所附表格（如适用）：
量子主成分分析仅实现AN ...
分析量子算法的中央障碍是缺乏经典算法的比较输入模型。受作者最新工作的启发[2]，我们引入了这样的模型，我们假设我们可以很好地执行输入数据的2个元素样本，这是一种自然的分析算法，以假定具有经典数据的状态制备。尽管该模型产生的实用算法少于（更强的）标准模型，但它捕获了量子线性代数算法的许多特征和细微差异的版本。使用此模型，我们描述了用于主成分分析[3]和最近的中心聚类[4]的劳埃德，Mohseni和Rebentrost的量子算法的经典类似物。由于它们仅在多项式方面较慢，因此这些算法表明其量子的指数加速仅仅是状态制备假设的伪像。
CD89重组抗体，仅PBS
背景信息FCαRI（CD89）是FC受体免疫球蛋白超家族的成员，在髓样谱系的细胞（如嗜中性粒细胞，嗜酸性粒细胞，单核细胞，单核细胞）和血小板（PMID：28103138）上的组成型表达。CD89的表达和激活增加，以及FCRγ与CD89的表达和缔合的增加（PMID：34756952）。CD89与中等亲和力结合IgA（IgA1和IgA2）的亚类，但也结合了其他分子，例如TFR1，C反应蛋白和细菌配体。CD89代表了双特异性抗体介导的免疫疗法的有效靶标分子（PMID：37081893）。
仅编码变压器 +视觉变压器
正向神经网络。•为了预见CNN或视觉变压器，我们通常会在监督分类问题上训练整个模型（即图像分类）•为了预识LLM，我们通常会训练整个模型，以无标记的句子的可能性。
Nobivac®respira BB仅协议
†使用Nobivac®respira bb dhppi或pi时，请同时给予。^一次疫苗接种，在用Nobivac®respira BB进行初次疫苗接种后7个月进行，足以维持对BB的保护。此后，应每年进行一次疫苗接种。如果错过了7个月的重新疫苗接种，则在初次疫苗接种后的12个月内进行一次疫苗接种足以扩展对BB的保护。1.Day，M。J.，Horzinek，M。C.，Schultz，R。D.＆R。A. Squires。（2015）。狗和猫疫苗接种指南。WSAVA疫苗接种指南组。JSAP 57：E1-45
仅Molus Conta是Slesususality的ATPIST。
进化一年的腹股沟和腋窝区域。 div>在皮肤科体格检查中，在耻骨攻击区域和腋窝色调中发现了一种传播皮肤病，其特征是存在1至3毫米的多个蛋白杯形状病变，有些融合形成较大的板，淡粉红色，表面上，有些Umbilicicados，一些透明度定义的edge（图1和2）（图1和2）。 div>在皮肤镜检查中，在中心的白色背景上发现了牙冠和肾小球血管，在中心质量为淡黄色（图3）。 div>根据临床和皮肤数据，制作了非典型和传播的软体动物。 div>用冷冻刺毒剂治疗的较大伤害：六个每月的三个周期，每秒20秒，夜间5％奶油六个月，随后-UP
延迟摘要的截止日期（仅海报）
AIIMS BHOPAL是一家自治的三级医疗研究所，由政府卫生和家庭福利部于2012年成立。印度。 AIIMS BHOPAL是一家全面的多专科三级护理医院，可迎合来自Madhya Pradesh，北方邦，Maharashtra和Chhattisgarh的大量患者。 aiims博帕尔（Bhopal）与国家一级医院相提并论具有治疗和提前诊断设施。 AIIMS BHOPAL是美国所有医学科学学科的UG，PG和博士/后博士学位的教学和研究重要性。 该研究所拥有转化和临床研究的世界一流设施。 其中包括中央仪器设施，中央动物设施，多学科研究部门，稀有疾病卓越中心，转化医学部，区域病毒学实验室，3-D打印机，生物培养和医疗保健创新的先进利基（BANI HEALTH）。 网站：www.aiimsbhopal.edu.in印度。AIIMS BHOPAL是一家全面的多专科三级护理医院，可迎合来自Madhya Pradesh，北方邦，Maharashtra和Chhattisgarh的大量患者。aiims博帕尔（Bhopal）与国家一级医院相提并论具有治疗和提前诊断设施。AIIMS BHOPAL是美国所有医学科学学科的UG，PG和博士/后博士学位的教学和研究重要性。该研究所拥有转化和临床研究的世界一流设施。其中包括中央仪器设施，中央动物设施，多学科研究部门，稀有疾病卓越中心，转化医学部，区域病毒学实验室，3-D打印机，生物培养和医疗保健创新的先进利基（BANI HEALTH）。网站：www.aiimsbhopal.edu.in
语义增强图像-文本预训练模型的零样本三维模型分类
Cheraghian 等人 [ 21 – 23 ] 在零样本 3 维模型分类方 面提出了 3 维点云的零样本学习方法、缓解 3 维零样 本学习中枢纽点问题的方法和基于直推式零样本学 习的 3 维点云分类方法，并将它们封装进一个全新 的零样本 3 维点云方法 [ 24 ] 中。以上方法均是利用已 知类样本的点云表征及其词向量对未知类别进行分 类，开创了零样本 3 维模型分类方法。近年来， CLIP 在零样本图像分类上取得了良好的效果，因此有研 究者将 CLIP 应用到零样本 3 维模型分类方法中， Zhang 等人 [ 25 ] 提出了基于 CLIP 的 3 维点云理解 (Point cloud understanding by CLIP, PointCLIP) 模型， PointCLIP 首先将 3 维点云投影成多个深度图，然 后利用 CLIP 的预训练图像编码器提取深度图特 征，同时将类别名称通过 CLIP 预先训练的文本编 码器提取文本特征。但是 PointCLIP 的性能受到深 度图和图像之间的域差异以及深度分布的多样性限 制。为了解决这一问题，基于图像 - 深度图预训练 CLIP 的点云分类方法 (transfer CLIP to Point cloud classification with image-depth pre-training, CLIP2Point) [ 26 ] 将跨模态学习与模态内学习相结合 训练了一个深度图编码器。在分类时，冻结 CLIP 的图像编码器，使用深度图编码器提取深度图特 征，该方法缓解了深度图和图像间的模型差异。用 于 3 维理解的图像 - 文本 - 点云一致性表征学习方法 (learning Unified representation of Language, Im- age and Point cloud for 3D understanding, ULIP) [ 27 ] 构建了一个图像、文本和点云 3 种模态的 统一嵌入空间，该方法利用大规模图像 - 文本对预 训练的视觉语言模型，并将 3 维点云编码器的特征 空间与预先对齐的视觉 - 文本特征空间对齐，大幅 提高了 3 维模型的识别能力。与之相似的是，基于 提示文本微调的 3 维识别方法 (CLIP Goes 3D, CG3D) [ 28 ] 同样使用 3 元组形式确保同一类别的 3 维模 型特征和图像特征之间以及 3 维模型特征和文本特 征之间存在相似性，从而使点云编码器获得零样本 识别的能力。另外， PointCLIP V2 [ 29 ] 在 Point- CLIP 的基础之上，通过利用更先进的投影算法和 更详细的 3 维模型描述，显着提高了零样本 3 维模型 分类准确率。本文采用语义增强 CLIP 解决图像和文 本的语义鸿沟问题，通过在语义层面为图像和文本 提供更多相似的语义信息，使图像和文本对齐更具有 一致性，从而有效提高 3 维模型的零样本分类性能。 2.2 提示工程