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已知托运人名单（自 2024 年 3 月 11 日起生效）
27 ASML 新加坡私人有限公司（前身为 ASML 香港有限公司 - 新加坡分公司） 199405535E KC/0053/2021
在已知蛋白质宇宙的尺度上预测的结构
蛋白质是所有细胞过程的关键，其结构对于理解其功能和进化很重要。基于蛋白质结构的基于序列的预测在精度1中增加了，超过214）在Alphafold数据库2中可用预测结构。但是，在此规模上研究蛋白质结构需要高度焦虑的方法。在这里，我们开发了一个基于结构对齐的聚类算法4foldseek cluster4that可以群集数亿个结构。使用此方法，我们聚集了Alphafold数据库中的所有结构，识别2.30）百万个非辛氏结构簇，其中31％缺乏代表可能先前未描述过结构的注释。没有注释的群集往往很少有代表覆盖Alphafold数据库中所有蛋白质的4％。进化分析表明，大多数簇的起源都是古老的，但似乎有4％是物种，代表了较低的质量预测或从头基因出生的示例。我们还展示了如何使用结构比较来预测领域家庭及其关系，从而确定了远程结构相似性的示例。在这些分析的基础上，我们确定了与原核生物中假定的远程同源性人类免疫相关蛋白质的几个例子，这说明了该资源对研究蛋白质功能和生命树的进化的价值。
关于口吃神经生物学的已知和未知数
au：PleaseconfirmThatalleheadingLevelsarerePresentedCorrected：口吃发生在大脑和行为开发的动态阶段的幼儿时期。最新的研究对接近这个关键发育时期的年龄段的儿童进行了研究，已经确定了早期的大脑改变，这些变化很可能与口吃有关，而自发恢复似乎与区域间连通性的增加有关。相比之下，成年人的治疗驱动的改善与语音网络内外的功能重组有关。口吃的病因仍然神秘。这个尚未解决的谜团突出了关键问题，并指出了神经影像学的发现，这些发现可以激发未来的研究，以发现遗传学，相互作用的神经层次结构，社会环境和奖励电路如何有助于口吃的许多方面。
要探索或不探索：基于后悔的LTL路径在部分已知的环境中计划⋆
在本文中，我们研究了由共同保护线性时间逻辑（LTL）公式描述的高级规格的最佳机器人路径计划问题。我们考虑工作空间的地图几何形状部分已知的场景。具体来说，我们假设有一些未知区域，除非机器人在物理上到达这些区域，否则机器人不知道其继任区域。与基于游戏的标准方法相反，该方法优化了最差的成本，在本文中，我们建议将遗憾用作在这种部分知名的环境中计划的新指标。计划在固定但未知的环境下的计划的遗憾是机器人在事后意识到实际环境时所能实现的实际成本与最佳响应成本之间的差异。我们提供了一种有效的算法，以找到满足LTL规范的最佳计划，同时最大程度地减少其遗憾。提供了关于消防机器人的案例研究，以说明拟议的框架。我们认为，新指标更适合部分知名环境的情况，因为它捕获了实际花费的实际成本与探索未知区域可能获得的潜在收益之间的权衡。
treg在先天免疫错误中：差距，已知和未来观点
1免疫调节实验室，GregorioMaraño`n健康研究所（IISGM），西班牙马德里，2临床免疫学和原发免疫学部，Allergy和临床免疫学部西班牙巴塞罗那，儿童免疫功能障碍疾病的4个研究小组（Gemdip），雷克萨斯特·桑特·琼·琼·琼·德·德·德·德·乌，巴塞罗那，西班牙巴塞罗那，5个免疫学诊断中心（CDB）的5个免疫医学部（CDB），巴塞罗那医院，巴塞罗那，尼克西班牙，6个儿科免疫过敏部，过敏部，医院一般大学Gregorio Maraño´n，西班牙马德里，
![使用人工智能和机器学习进行服务建模和绩效管理 Sumanth Tatineni 摘要：在不断变化的现代商业环境中，有效的绩效管理仍然是组织成功的重要一步。研究人工智能和机器学习的变革性影响至关重要，它们重塑了服务计算中的传统建模方法和绩效管理实践。这是本文的目标。此外，本文还探讨了人工智能和机器学习促进的从静态到动态服务模型的转变，强调服务交付带来的增强的适应性和敏捷性。本文重新定义了使员工与组织目标保持一致并优化其绩效的传统方法。传统上，绩效管理侧重于使员工与公司目标保持一致。然而，人工智能技术带来了转变，使组织能够利用大量数据集来提高绩效、数据驱动的决策并促进员工发展。在数据驱动的洞察力很重要的时候，人工智能可以处理大量数据，这是绩效管理的一个关键方面。集成人工智能可促进绩效管理流程，从而提高准确性、客观性和效率，并提供一系列通过传统方法可能无法实现的趋势和模式。另一方面，传统方法（例如人工智能驱动的流程）促进了持续的数据评估和收集，从而确保了实时反馈并通过个性化的培训建议支持员工成长。本文全面探讨了人工智能和机器学习在塑造服务建模和绩效管理实践中的作用，从而为组织提供了充分利用这些技术在服务计算方面的潜力的路线图。关键词：服务建模、绩效管理、服务计算中的人工智能、预测分析、数据驱动的洞察、机器学习应用、自动化服务优化 1. 简介 人工智能和机器学习模型的成功与数据质量息息相关。当考虑到这些模型的次优性能时，这种联系的重要性变得更加重要。劳动力绩效与整体成功之间的相关性强调了对服务计算有效绩效管理的必要性 [1]。员工活动和动机与战略的无缝结合对于组织的发展至关重要。管理方法的演变凸显了对优化个人和团队绩效的持续关注。人工智能正在利用基于云的人工智能服务来重塑不同的行业和业务运营，为从事服务计算的企业挖掘机遇。结合可扩展、高效且经济高效的基于云的人工智能服务 [2]，该模型无缝地实现了服务计算中的有效性能管理。它结合了推进人工智能应用的关键方面，例如数据收集和处理，从而导致了机器学习模型的创建。这些模型和高级算法对于优化服务计算方面的服务建模和性能管理非常重要。此外，人工智能服务结合了自然语言处理 (NLP)、计算机视觉和语音识别，从而弥合了人类语言理解和视觉数据解释之间的差距。模型。本文深入探讨了人工智能和机器学习如何优化服务计算中的服务建模和性能管理。它描述了这些技术如何重塑已知的传统方法，从而为服务交付带来适应性、效率和敏捷性，以帮助](/simg/1/1fdb5acc25bc271c70249c1550ace6ea5f773f89.png)
使用人工智能和机器学习进行服务建模和绩效管理 Sumanth Tatineni 摘要：在不断变化的现代商业环境中，有效的绩效管理仍然是组织成功的重要一步。研究人工智能和机器学习的变革性影响至关重要，它们重塑了服务计算中的传统建模方法和绩效管理实践。这是本文的目标。此外，本文还探讨了人工智能和机器学习促进的从静态到动态服务模型的转变，强调服务交付带来的增强的适应性和敏捷性。本文重新定义了使员工与组织目标保持一致并优化其绩效的传统方法。传统上，绩效管理侧重于使员工与公司目标保持一致。然而，人工智能技术带来了转变，使组织能够利用大量数据集来提高绩效、数据驱动的决策并促进员工发展。在数据驱动的洞察力很重要的时候，人工智能可以处理大量数据，这是绩效管理的一个关键方面。集成人工智能可促进绩效管理流程，从而提高准确性、客观性和效率，并提供一系列通过传统方法可能无法实现的趋势和模式。另一方面，传统方法（例如人工智能驱动的流程）促进了持续的数据评估和收集，从而确保了实时反馈并通过个性化的培训建议支持员工成长。本文全面探讨了人工智能和机器学习在塑造服务建模和绩效管理实践中的作用，从而为组织提供了充分利用这些技术在服务计算方面的潜力的路线图。关键词：服务建模、绩效管理、服务计算中的人工智能、预测分析、数据驱动的洞察、机器学习应用、自动化服务优化 1. 简介 人工智能和机器学习模型的成功与数据质量息息相关。当考虑到这些模型的次优性能时，这种联系的重要性变得更加重要。劳动力绩效与整体成功之间的相关性强调了对服务计算有效绩效管理的必要性 [1]。员工活动和动机与战略的无缝结合对于组织的发展至关重要。管理方法的演变凸显了对优化个人和团队绩效的持续关注。人工智能正在利用基于云的人工智能服务来重塑不同的行业和业务运营，为从事服务计算的企业挖掘机遇。结合可扩展、高效且经济高效的基于云的人工智能服务 [2]，该模型无缝地实现了服务计算中的有效性能管理。它结合了推进人工智能应用的关键方面，例如数据收集和处理，从而导致了机器学习模型的创建。这些模型和高级算法对于优化服务计算方面的服务建模和性能管理非常重要。此外，人工智能服务结合了自然语言处理 (NLP)、计算机视觉和语音识别，从而弥合了人类语言理解和视觉数据解释之间的差距。模型。本文深入探讨了人工智能和机器学习如何优化服务计算中的服务建模和性能管理。它描述了这些技术如何重塑已知的传统方法，从而为服务交付带来适应性、效率和敏捷性，以帮助
使用人工智能和机器学习进行服务建模和绩效管理 Sumanth Tatineni 摘要：在不断变化的现代商业环境中，有效的绩效管理仍然是组织成功的重要一步。研究人工智能和机器学习的变革性影响至关重要，它们重塑了服务计算中的传统建模方法和绩效管理实践。这是本文的目标。此外，本文还探讨了人工智能和机器学习促进的从静态到动态服务模型的转变，强调服务交付带来的增强的适应性和敏捷性。本文重新定义了使员工与组织目标保持一致并优化其绩效的传统方法。传统上，绩效管理侧重于使员工与公司目标保持一致。然而，人工智能技术带来了转变，使组织能够利用大量数据集来提高绩效、数据驱动的决策并促进员工发展。在数据驱动的洞察力很重要的时候，人工智能可以处理大量数据，这是绩效管理的一个关键方面。集成人工智能可促进绩效管理流程，从而提高准确性、客观性和效率，并提供一系列通过传统方法可能无法实现的趋势和模式。另一方面，传统方法（例如人工智能驱动的流程）促进了持续的数据评估和收集，从而确保了实时反馈并通过个性化的培训建议支持员工成长。本文全面探讨了人工智能和机器学习在塑造服务建模和绩效管理实践中的作用，从而为组织提供了充分利用这些技术在服务计算方面的潜力的路线图。关键词：服务建模、绩效管理、服务计算中的人工智能、预测分析、数据驱动的洞察、机器学习应用、自动化服务优化 1. 简介 人工智能和机器学习模型的成功与数据质量息息相关。当考虑到这些模型的次优性能时，这种联系的重要性变得更加重要。劳动力绩效与整体成功之间的相关性强调了对服务计算有效绩效管理的必要性 [1]。员工活动和动机与战略的无缝结合对于组织的发展至关重要。管理方法的演变凸显了对优化个人和团队绩效的持续关注。人工智能正在利用基于云的人工智能服务来重塑不同的行业和业务运营，为从事服务计算的企业挖掘机遇。结合可扩展、高效且经济高效的基于云的人工智能服务 [2]，该模型无缝地实现了服务计算中的有效性能管理。它结合了推进人工智能应用的关键方面，例如数据收集和处理，从而导致了机器学习模型的创建。这些模型和高级算法对于优化服务计算方面的服务建模和性能管理非常重要。此外，人工智能服务结合了自然语言处理 (NLP)、计算机视觉和语音识别，从而弥合了人类语言理解和视觉数据解释之间的差距。模型。本文深入探讨了人工智能和机器学习如何优化服务计算中的服务建模和性能管理。它描述了这些技术如何重塑已知的传统方法，从而为服务交付带来适应性、效率和敏捷性，以帮助
识别模式以发现生物途径对已知药物重新利用方案的重要性
。cc-by-nc-nd 4.0国际许可证。是根据作者/资助者提供的预印本（未经Peer Review的认证）提供的，他已授予Biorxiv的许可证，以在2023年12月17日发布的此版本中显示此版本的版权持有人。 https://doi.org/10.1101/2023.12.17.572035 doi：Biorxiv Preprint
全渠道集成策略 了解农村地区的糖尿病自我保健行为：2型糖尿病和医疗保健专业人员的观点 空气湿度对生物溶质中不同代理的坚韧性的影响 热碱性裂解GDNA从福尔马林固定的档案组织提取 降血糖事件与2型糖尿病患者的认知障碍的关联：剂量反应荟萃分析的方案 关于口吃神经生物学的已知和未知数 医疗保健专业人员的动机沟通培训计划支持糖尿病足溃疡患者的依从性：概念验证研究 心力衰竭患者高压氧疗法的安全性：一项回顾性队列研究 在随机需求和关税条件下的跨境双通道供应链决策 小儿1型糖尿病患者的自我保健活动 宿主特异性细菌和线粒体DNA标记的性能评估和应用，以鉴定日本河水中粪便污染的来源 孟加拉国2型糖尿病患病率和决定因素的农村和城市差异
技术创新和消费者偏好的升级极大地加速了“新零售”全渠道模型的快速发展。满足消费者期望的个性化和无缝的互动体验，需要整合离线和在线渠道的优势，并扩展集成和智能的全渠道布局。这已经成为一个迫切需要解决的复杂问题。为了解决此问题，我们对离线商店和电子商务部门之间的购买店内和店内定价游戏进行了研究，考虑到诸如匹配概率和网络回报成本之类的因素。更重要的是，我们提出了在此策略下的店内和返回（BORO）策略（BORO）策略（BORO）策略，并对离线商店和电子商务部门的市场份额和收入水平的差异进行了分析。结果是：（i）仅在距离成本中等时，BOPS的全渠道战略才能增加离线商店和电子商务部门的收入； （ii）与电子商务部门相比，Boro战略为离线商店提供了更大的好处； （iii）Boro策略的有效性受匹配概率，距离成本和产品回报等因素的影响。这项研究不仅为全渠道品牌商人的战略渠道管理提供了理论基础，还提供了实用的见解。
已知托运人名单（自 2023 年 11 月 2 日起生效）
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表观转录组学作为骨骼肌基因表达调控的新层面：已知功能和未来前景
摘要：表观转录组学是指通过影响 RNA 功能的 RNA 修饰和编辑来对基因表达进行转录后调控。已描述了多种类型的 mRNA 修饰，其中包括 N6-甲基腺苷 (m6A)、N1-甲基腺苷 (m1A)、7-甲基鸟苷 (m7G)、假尿苷 (Ψ) 和 5-甲基胞苷 (m5C)。它们改变 mRNA 结构，从而改变稳定性、定位和翻译效率。表观转录组的扰动与人类疾病有关，因此为潜在的治疗方法提供了机会。在这篇综述中，我们旨在概述表观转录组标记在骨骼肌系统中的功能作用，特别是在胚胎肌生成、肌细胞分化和肌肉稳态过程中。此外，我们探索了高通量表观转录组测序数据来识别肌肉特异性基因中的 RNA 化学修饰，并讨论了可能的功能作用和潜在的治疗应用。