XiaoMi-AI文件搜索系统
World File Search System排为
氨基酰基-TRNA合成酶的基因组重复导致 通过电解质选择作者揭示了分子量对糖化聚噻吩混合传导的影响：joshua tropp，A，†dila 柔软的空中机器人，用于碰撞弹性和接触反应式栖息 以排为中心的控制在信号交叉点上建立在混合MPC系统，在线学习和分布式优化第II部分：理论分析 机器学习真正的判别基因座 chatel处理的CVD石墨烯的表面表征 多糖化期间的预言竞争-NSF -PAR II型WS2-RESE2异构结构及其电荷转移... 工程师人类多能干细胞衍生的天然杀伤细胞，带有Pd-l1 1 磁性碎片和双层量子旋转液体中的分数化金矿模式 成本效益分析，对个性化的，端的... 教学工业机器人技术的自适应沉浸式学习环境 1人口重建的遗传下降和恢复... 激光添加剂制造工艺开发用于矫尿酸盐热电材料 去甲肾上腺素能和胆碱能系统的神经调节作用及其在认知功能中的相互作用：重点综述 用于合成生物学应用的工程聚合酶 电子提交给ACS期刊的模板-NSF -PAR 深度学习的关系从建筑安全法规中提取 使用...
组氨酸生物合成的步骤（Sissler等，1999）。 与AS-A相反，HISZ仅在细菌156 中发现组氨酸生物合成的步骤（Sissler等，1999）。与AS-A相反，HISZ仅在细菌156
以排为中心的控制在信号交叉点上建立在混合MPC系统，在线学习和分布式优化第II部分：理论分析
多项式方程的参数化系统在科学和工程的许多范围内都会出现，例如，动态系统的平衡，链接满足设计约束的链接，并在compoter视觉中进行场景重建。由于不同的参数值可以具有不同的实际解数，因此参数空间被分解为边界形成真实判别基因座的区域。本文认为将真实的判别基因座定位为机器学习中的超级分类问题，目的是确定参数空间上的分类边界，其中类是真实解决方案的数量。该艺术提出了一种新型的采样方法，该方法仔细采样了多维参数空间。在每个样本点，同型延续用于获取相应多项式系统的实际解数。机器学习技术在内，包括最近的邻居，支持向量分类器和神经网络可有效地近似实际的判别基因座。学习了真正的判别基因座的一种应用是开发一种实际同义方法，该方法仅跟踪实际解决方案路径，与传统方法不同，该方法跟踪所有复杂的解决方案路径。示例表明，所提出的方法可以很好地近似复杂的解决方案边界，例如Aris-
研究文章 NUT 中线癌：一种以染色体重排为特征的罕见实体肿瘤
目的 . 罕见低分化NUT中线癌（NMC）是一种高度恶性肿瘤。但由于NMC罕见，关于其临床、影像学和病理特征的报道仍然很少。方法 . 本研究以3例位于腮腺、肺和气管的NMC患者为例，总结NMC的临床病理特征。所有病例均通过双色FISH检测后检测NUT抗体核反应阳性进行诊断，结果均为阳性，提示NUT基因15q14发生染色体重排。结果 . 这3例患者均接受了手术治疗和放化疗等常规治疗。鉴于常规强化治疗效果不佳，建议使用两种新型疗法，即组蛋白去乙酰化酶抑制剂 (HDACi) 和溴结构域抑制剂 (BETi)，因为两者都可以抑制肿瘤细胞的生长，这些靶向疗法可能会延长患者的生存时间。结论。NMC 是一种容易误诊且预后不良的癌症；因此，提高临床医生的认识对于提高诊断准确性至关重要，选择有效的治疗方法是改善预后的主要方法。