校园的三家旅馆为男性和女性全日制学生提供417张床容量。由于可用的空间有限,因此优先考虑了居住在温得和克市边界之外的学生。厨房服务为学生提供了早餐,午餐和晚餐时提供的各种营养餐。所有居住的学生每学期都将征收50%的餐费,无论是否享用餐点。宿舍住宿的申请表可在Nust网站www.nust.na上找到。居住的注册是每学期进行的。
摘要 晚期胃癌 (AGC) 患者的治疗选择有限。改善 AGC 患者生存率的一种方法是通过序贯疗法优化可用药物。然而,一线化疗的临床试验报告表明,老年患者和大量腹水患者不太可能接受后续治疗。此外,二线和三线化疗的临床试验通常将这两类患者排除在外,因为他们可能体能状态不佳,并且存在难以处理的其他问题。良好的患者管理可能是成功在这两类患者群体中使用序贯疗法的关键,它可以最大限度地减少不良反应,使患者从附加治疗中获益。本叙述性综述总结了有关老年患者和大量腹水患者的 AGC 治疗和患者管理的可用信息。现有数据表明老年患者可从化疗中受益;然而,监测毒性对于避免化疗相关毒性至关重要。老年患者管理的重要方面包括症状监测、营养支持和跌倒预防。大量腹水患者的现有数据显示,一系列治疗方法(包括全身化疗)的成功率有限。腹水的治疗也具有挑战性,没有明确的指导方针指导首选策略。为了弥补这些知识上的差距,未来的临床试验应采用更具包容性的资格标准来招募 AGC 患者群体,这些患者群体在年龄、并发症和总体健康状况方面更能反映现实世界的人群。
我们研究了使用注意力机制将规划机制集成到序列到序列模型中。我们开发了一个模型,该模型可以在计算输入和输出序列之间的对齐时提前规划未来,构建一个拟议未来对齐矩阵和一个承诺向量,该承诺向量决定是否遵循或重新计算计划。该机制的灵感来自最近提出的强化学习战略性专注读者和作家 (STRAW) 模型。我们提出的模型是端到端可训练的,主要使用可微分操作。我们表明,它在 WMT'15 的字符级翻译任务、查找图的欧拉电路的算法任务以及从文本生成问题方面的表现优于强大的基线。我们的分析表明,该模型计算出定性的直观对齐,比基线收敛得更快,并且以更少的参数实现了卓越的性能。
Power Supply: 10 to 40 VDC (15 to 24 VDC Recommended) for 4 to 20 mA or 0 to 5 VDC Outputs 15 to 40 VDC (15 to 24 VDC Recommended) for 0 to 10 VDC Outputs 12 to 28 VAC (Requires a separate pair of shielded wires) for 0 to 5 VDC Outputs 15 to 28 VAC (Requires a separate pair of shielded wires) for 0 to 10VDC Outputs Power Consumption: 100 mA maximum DC: 4 to 20 mA Output (<30mA typical) 75 mA maximum DC: 0 to 5 VDC or 0 to 10 VDC Outputs (6mA typical) 1.9 VA maximum AC: 0 to 5 VDC or 0 to 10 VDC Outputs (0.2VA typical) Outputs: 4 active outputs plus 1 passive temperature sensor Volts........................0 to 5 VDC or 0 to 10VDC, Impedance >10KΩ (OUT1, OUT2, OUT3, OUT4) Current....................4 to 20 mA, Impedance <500Ω @ 24 VDC (OUT1, OUT2) Resistance..............Setpoint, 5 VDC @ 5 mA max (OUT3, OUT4) - Factory selected per application Relay Contact.........N.O., 500 mA @ 24 VDC max Temp.传感器.........被动RTD或热敏电阻(temp+/temp-)输入:外部覆盖.... 5 VDC或24 VDC/VAC/vac外部传感器...... 10K-2 Themistor单独购买。Wired 25' max from sensor Sensing Elements for Active Outputs and Display: Temperature............10K-2 Thermistor Humidity..................Capacitive Polymer, ±2%RH Sensing Element for Resistive Temp Output: Thermistor or RTD Mounting: Standard 2”x4” junction box, European junction box
■Genomics (基因体学) ■History of DNA sequencing (DNA定序历史) ■The first-generation DNA sequencing (第㇐代DNA定序) ■Next-generation sequencing (NGS,次世代定序) ■CRISPR/cas9 genome editing (基因编辑技术) ■Genome analysis (基因体分析)
如今,围绕库仑势垒对聚变反应和准弹性散射的研究引起了广泛关注。通过这类重离子碰撞可以研究核-核相互作用势和核结构性质 [ 1 ]。碰撞伙伴的核结构性质可显著影响亚势垒域中的聚变产额。聚变对中不同内在自由度的参与降低了参与者之间的聚变势垒,并导致与一维势垒穿透模型 (BPM) 的预测相比大得多的聚变结果。文献中已充分证实,聚变伙伴的相对运动和内在通道之间的耦合会导致单个聚变势垒分裂为不同高度和重量的势垒分布。这被称为聚变势垒分布,聚变势垒分布的形状对聚变过程中涉及的耦合类型非常敏感。聚变势垒分布的概念由 Rowley 等人 [2] 提出,可通过对 𝐸 𝑐.𝑚. 𝜎 𝑓 对质心能量取二阶导数获得。此外,大角度准弹性散射函数可以产生与聚变势垒分布非常相似的势垒分布,并且聚变势垒分布和准弹性势垒分布的形状基本相同。准弹性势垒分布可通过对 𝐸 𝑐.𝑚. 的准弹性散射截面取一阶导数获得。众所周知,聚变过程可以用穿透概率来解释,基于量子力学隧穿,而准弹性散射与反射概率有关。重离子准
Ninox Connivens Barking Owl Fauna M2D1 24/10/2022 1/07/2024 NINOX Strenua强大的OWL FAUNA M2D1 24/10/2022 1/07/2024 OLDENLANDIA GALIOIDES FLORA -AREAM M2D3 8/08/2023
固态准则的异常结构特性到目前为止已经建立了良好,在第一个出版物之后超过四分之一以上[1]。最好通过标准的结晶方法获得的最佳准甲基盐样品在非常狭窄的,可降低的差异峰上得到了完美的序列。在没有翻译不变性的情况下,准晶体可以具有禁止晶体的旋转对称性,例如5倍或在当前情况下为8倍对称。准晶体中local环境的重复性的特性可确保原子的相同有限的配置彼此近似。准晶体在长度尺度的变化方面具有自相似性。这些特性导致人们期望这些物质中的新物理特性,实际上,它们被认为具有有趣的电子,磁性和机械性能。不幸的是,对这些材料的理论理解落在了实验发现后面,部分原因是固态准晶体通常是双合金或三元合金。它们的结构复杂性使得无法使用分析方法,并且将数值计算扩展到极限。因此,实现单个组件的准物质是一个长期的目标。我们最近展示了[2]如何使用四个固定波激光场引起的光势来捕获颗粒,并实现具有八倍符号的二维式准二维结构。当被困颗粒为原子时,de-在本文中,我们提供了该结构的详细信息,即8倍的Quasicrystal,它与众所周知的八角形(或Ammann-Beenker)瓷砖固定器[3]密切相关。
研究成果の概要(英文):我们在分析中包括了7个GAPP家族(16名患者)。中位年龄为43.5(18-84)岁,男性为7。8例患者患有胃癌(I/II/IV期= 3:1:4)。 用直接测序方法对APC基因进行了种系分析,因此14例患者的点突变为APC外显子1b。 基因组癌变分析分析正常粘膜,发育异常和腺癌的活检标本表明,基因A,B和C基因与GAPPS患者的致癌作用有关。 特别是在每个标本中都会散布基因A,因此揭示了与癌变的关系。 另一方面,染色体分析表明,染色体异常也与癌变有关。 建立了具有特定生长因子的类器官。8例患者患有胃癌(I/II/IV期= 3:1:4)。用直接测序方法对APC基因进行了种系分析,因此14例患者的点突变为APC外显子1b。基因组癌变分析分析正常粘膜,发育异常和腺癌的活检标本表明,基因A,B和C基因与GAPPS患者的致癌作用有关。特别是在每个标本中都会散布基因A,因此揭示了与癌变的关系。另一方面,染色体分析表明,染色体异常也与癌变有关。建立了具有特定生长因子的类器官。
在本文中,我们提出了定时偏序 (TPO) 模型来指定工作流程安排,尤其是用于对制造流程进行建模。TPO 集成了工作流程中事件的偏序,指定“先发生”关系,并使用时钟上的保护和重置指定时间约束——这是从定时自动机规范中借鉴的想法。TPO 自然使我们能够捕获事件顺序以及一类受限制但有用的时间关系。接下来,我们考虑从工作流程日志中挖掘 TPO 安排的问题,其中包括事件及其时间戳。我们展示了制定 TPO 和图着色问题之间的关系,并提出了一种具有正确性保证的 TPO 学习算法。我们在合成数据集上展示了我们的方法,其中包括两个受飞机调头的实际应用启发的数据集和 Overcooked 电脑游戏的游戏视频。我们的 TPO 挖掘算法可以在几秒钟内从数千个数据点推断出涉及数百个事件的 TPO。我们表明,由此产生的 TPO 为工作流的依赖关系和时间约束提供了有用的见解。