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校正：筛查吲哚−3-乙酸合成
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作者校正：曲霉菌CVJETKOVICII通过植物层中的种间化学信号来预防植物病原体
在最初发表的文章的版本中，第一和第二个隶属关系不正确，现在已被修改为农业与生物技术学院，吉安吉大学，杭州，中国，中国，国家生物学和水稻生物学和育种国家的主要实验室，农业和农业杂交生物学杂交生物学，ZHENG CORPATIAN和RACE繁殖。中国杭州。参考。14和30，该期刊名称被错误地赋予了农作物健康杂志，现在已被修改为作物健康。 这些更正已对本文的HTML和PDF版本进行了更正。14和30，该期刊名称被错误地赋予了农作物健康杂志，现在已被修改为作物健康。这些更正已对本文的HTML和PDF版本进行了更正。
作者校正：生物尺度结合了当地知识和包容性生物多样性科学的遥感技术
在最初发表的文章的版本中，雅各布·纳斯莱奇（Jacob Nesslage）被列为错误的关联公司，现在已将加利福尼亚大学默塞德分校的民事与环境工程系修改为美国加利福尼亚州默塞德大学，加利福尼亚州默塞德，在线版本的在线版本。
校正：免疫检查点抑制剂相关的甲状腺...
一般而言，LightGBM，Xgboost，随机森林和逐步增强模型的表现优于内部阀门。同时，采用LightGBM（0.96），XGBoost（0.92）和随机森林（0.92）的模型，较高的AUC值。关于灵敏度，逻辑回归（0.64）和LightGBM（0.57）模型的性能更好。虽然，KNN，随机森林，SVM和梯度增强模型达到了特异性和正面值1。此外，LightGBM（0.90），决策树（0.88）和逻辑回归（0.88）模型表现出更高的负预测值。使用LightGBM，XGBoost和随机森林组合歧视和校准，Brier得分分别为0.07、0.10和0.10（表3，图3，图。4，图S18 – S19）。
通过基于密度的基组校正实现化学精确量子计算的捷径。
我们建议使用 GPU 加速的状态向量模拟，通过基于密度的基组校正将量子计算假设嵌入密度泛函理论，以获得分子的定量量子化学结果，否则这些结果将需要使用数百个逻辑量子位进行强力量子计算。事实上，鉴于当前量子处理器的量子位能力有限，在最小化量子资源的同时获取化学系统的定量描述是一项重大挑战。我们通过将基于密度的基组校正方法（应用于任何给定的变分假设）与即时制作专门针对给定系统和用户定义的量子位预算的基组相结合，接近完整基组极限，从而为化学精确量子计算提供了一条捷径。所得到的方法自洽地加速了基组收敛，提高了电子密度、基态能量和一级性质（例如偶极矩），但也可以作为量子硬件计算的经典后验能量校正，预期应用于药物设计和材料科学。
校正：精密切割肺切片
©作者2024。Open Access本文是根据Creative Commons Attribution 4.0 International许可获得许可的，该许可允许以任何媒介或格式使用，共享，适应，分发和复制，只要您对原始作者和来源提供适当的信誉，请提供与创意共享许可证的链接，并指出是否进行了更改。本文中的图像或其他第三方材料包含在文章的创意共享许可中，除非在信用额度中另有说明。如果本文的创意共享许可中未包含材料，并且您的预期用途不受法定法规的允许或超过允许的用途，则您需要直接从版权所有者那里获得许可。要查看此许可证的副本，请访问http：// creativ ecommon s.or g/licenses/by/4.0/。Creative Commons公共领域奉献豁免（http：// creativecommo ns。org/publicdo main/Zero/Zero/1.0/）适用于本文提供的数据，除非在信用额度中另有说明。
校正：基于带注释的像素和点云的弱监督语义分割
在此处给出了完整的确认部分：致谢：这项工作得到了中国国家自然科学基金会（No.62227801和No.UME20B2062，No.62376024）的支持，以及中国国家关键研究与发展计划（20222ZD0117900）。
基于微结构多因素校正模型
当前对电解铝阴极碳钠渗透的研究主要是测量阴极膨胀曲线，主要显示宏观特征。然而，显微镜结构通常是不流失的。作为多孔介质，阴极碳块的扩散性能与其内部孔结构紧密相关。将阴极碳块视为多相复合材料，本研究从微结构的角度研究了钠扩散过程。开发了一个预测钠扩散的模型，考虑了孔隙率，温度，结合效应，电流降低和分子比例等因素。在Python中实现了一个随机聚合模型，并将其导入到有限元软件中，以使用Fick的第二定律模拟钠扩散。结果表明，孔隙率提高，温度较高，结合效应降低，电流密度增加和较高的分子比增强了钠浸润，降低了扩散耐药性并增加了扩散系数。模拟与实验结果很好地对齐，证实了其准确性和可靠性。
修正为：用于锂离子电池寿命预测和基于风险价值的维护框架的不确定性校正分数广义帕累托运动
原文发表时未注明资金来源：本研究由泉州市科技重大专项（批准号：2022GZ8）、闽南理工大学技术创新项目（批准号：23XTD113）、产学研合作资助。