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World File Search System特征
产品特征摘要
要求对QX样IBV菌株进行保护，以及POULVAC IB PRIMER疫苗接种后的27天，以保护马萨诸塞州和D274样菌株，以保护含有QX样菌株。第二次接种IBV变体2（IS-1494样）和793b血清型菌株的免疫力发作21天，还建立了血清型菌株，与上述POULVAC IB QX相关，如上所述，由呼吸道降低的呼吸迹象的减少（由IS-1494）（IS-1494）（IS-1494）（IS-1494）（IS-1494）所证明证明。 IBV。安全参数与分别施用的疫苗所述的安全参数没有什么不同。可用的安全性和功效数据，证明该疫苗通过喷雾途径给母抗体阳性小鸡进行给药时，可以在Poulvac NDW的同一天给予这种疫苗。
营销策略的定义和特征
文献评论对营销策略的性质表现出了类似的看法。根据Sinyaeva（2003）的说法，它是一系列计划和管理决策，用于组织营销活动和目标以实现企业使命（第26页）。月份策略阐明了业务部门期望在目标市场中实现其营销目标的广泛原则。它由总营销成本，营销组合和分销的基本解决方案组成（Kotler，1988）。通常在目标市场的选择和分析，创建和维护营销组合的选择方面被考虑，这使消费者满足了该市场的消费者（Madgerova，2012年，第173页）。在现代公司可以抵抗不断变化的条件的帮助下，营销策略被定义为强大的武器并非偶然（Pehlivanov，2006年，第45页）。但是，其主要含义是它描述了公司如何利用其资源或优势利用既定的市场机会并实现个人和持久的竞争优势（Zayler，1993）。
使用以 Morgan 指纹为特征的深度神经网络模型预测 ErbB 抑制剂的结合亲和力
ErbB 受体家族（包括 EGFR 和 HER2）在细胞生长和存活中起着至关重要的作用，并与乳腺癌和肺癌等各种癌症的进展有关。在本研究中，我们开发了一个深度学习模型，使用基于 SMILES 表示的分子指纹来预测 ErbB 抑制剂的结合亲和力。每种 ErbB 抑制剂的 SMILES 表示均来自 ChEMBL 数据库。我们首先从 SMILES 字符串生成 Morgan 指纹，并应用 AutoDock Vina 对接来计算结合亲和力值。根据结合亲和力过滤数据集后，我们训练了一个深度神经网络 (DNN) 模型来根据分子指纹预测结合亲和力值。该模型取得了显著的性能，训练集上的均方误差 (MSE) 为 0.2591，平均绝对误差 (MAE) 为 0.3658，R 平方 (R²) 值为 0.9389。尽管在测试集上性能略有下降（R² = 0.7731），但该模型仍然表现出强大的泛化能力。这些结果表明深度学习方法对于预测 ErbB 抑制剂的结合亲和力非常有效，为虚拟筛选和药物发现提供了宝贵的工具。
浏览贴片：具有全球和局部特征比较的异常定位
异常定位，目的是将图像中的异常区域分割出来，这是由于种类繁多的异常类型而具有挑战性的。现有方法通常是通过将整个图像作为整体而却很少付出的努力来学习局部分布来训练深层模型，这对于这项Pixel Prescerise任务至关重要。在这项工作中，我们提出了一种基于补丁的方法，可以适当考虑全球和本地信息。更具体地说，我们采用本地网络和全球网络分别从任何单个贴片及其周围来提取特征。全球网络经过训练，其目的是模仿本地功能，以便我们可以从上下文中轻松检测其功能不匹配时。我们进一步引入了不一致的异常检测（IAD）头和一个失真异常检测（DAD）头，以足够的时间发现全球和局部特征之间的差异。源自多头设计的评分函数有助于高精度异常定位。在几个现实世界数据集上进行了广泛的实验表明，我们的方法优于最大的竞争对手，而竞争对手的差距足够大。
癌症耐药细胞的特征及分子机制研究进展
每年，全球约有1000万人死于癌症（1）。目前，癌症的主要治疗方法包括手术切除、化疗、放射治疗、免疫治疗、靶向治疗及中医药治疗等，但每种方法都有各自的临床局限性，以化疗为主的全身治疗仍然发挥着至关重要的作用，特别是近年来逐渐兴起的靶向治疗和免疫治疗，在某些肿瘤的治疗中显示出一定的疗效。然而，无论是化疗、靶向治疗还是免疫治疗，都存在着广泛的耐药性，这会阻碍肿瘤的治疗并导致疾病复发（2）。因此，研究肿瘤耐药性的产生机制、防止耐药细胞的出现仍然是当前科研人员面临的重大挑战。
发作性和慢性偏头痛患者的脑网络结构特征
方法：纳入 19 名健康对照者 (HC)、17 名 EM 患者和 12 名 CM 患者。计算皮质厚度和皮质下体积，并使用图论分析框架和基于网络的统计数据分析拓扑结构。我们进一步使用支持向量机回归 (SVR) 来确定这些网络测量是否能够预测临床参数。结果：基于网络的统计数据显示，与 HC 相比，EM 和 CM 中包括额颞区、顶叶和视觉区在内的解剖区段之间的区域间连接强度明显较低。两组患者均观察到更高的分类性，其中 CM 的模块性高于 HC，EM 的传递性高于 HC。对于皮质下网络，两组患者均观察到更高的分类性和传递性，CM 的模块性高于 HC。SVR 显示，网络测量可以稳健地预测偏头痛患者的临床参数。结论：我们发现与 HC 相比，偏头痛患者的网络高度分离，这表明 EM 和 CM 的整体网络中断。 CM 的模块性较高但聚类系数较低，表明该组与 EM 相比存在更多隔离。隔离网络的存在可能是头痛相关脑回路适应不良重组的征兆，从而导致偏头痛发作或疼痛的继发性改变。
产品特征摘要
疫苗刺激对马流感的主动免疫。疫苗菌株VCP2242和VCP3011是重组的金黄色葡萄球菌病毒，表达了来自马型流感流感病毒菌株A/eq/eq/ohio/03（佛罗里达州sublineeage 1）和a/eq/eq/eq/eq/eq/richond clade clade clade clade clade clase america clase america clase american clase clase american amerine clade clase american amerine clase feartime a eq/eq/ehio/03（美国）接种后，病毒不会在马中繁殖，而是表达保护蛋白。因此，这些成分诱导了针对马流感病毒的免疫力（H 3 N 8）。
用于数据特征选择和压缩特征表示的量子算法
量子计算已成为一个新兴领域，可能彻底改变信息处理和计算能力的格局，尽管物理上构建量子硬件已被证明是困难的，而且当前嘈杂中型量子 (NISQ) 时代的量子计算机容易出错且其包含的量子比特数量有限。量子机器学习是量子算法研究中的一个子领域，它对 NISQ 时代具有潜力，近年来其活动日益增多，研究人员将传统机器学习的方法应用于量子计算算法，并探索两者之间的相互作用。这篇硕士论文研究了量子计算机的特征选择和自动编码算法。我们对现有技术的回顾使我们专注于解决三个子问题：A) 量子退火器上的嵌入式特征选择，B) 短深度量子自动编码器电路，以及 C) 量子分类器电路的嵌入式压缩特征表示。对于问题 A，我们通过将岭回归转换为量子退火器固有的二次无约束二元优化 (QUBO) 问题形式并在模拟后端对其进行求解来演示一个工作示例。对于问题 B，我们开发了一种新型量子卷积自动编码器架构，并成功运行模拟实验来研究其性能。对于问题 C，我们根据现有技术的理论考虑选择了一种分类器量子电路设计，并与相同分类任务的经典基准方法并行进行实验研究，然后展示一种将压缩特征表示嵌入到该量子电路中的方法。
不同类型小麦粒形特征比较
本研究旨在对比研究不同用途鞋面革的粒面特性。因此，三家不同的鞋业公司提供了六种不同类型的鞋面革（裂纹革、仿古革、漆皮、纳帕革、磨砂革、印花革）。对厚度相似的皮革进行拉伸强度和断裂伸长率（TS EN ISO 3376）、单边和双边撕裂强度（TS EN ISO 3377-1、TS EN ISO 3377-2）、抗裂和抗破裂性（TS 4137 EN ISO 3378、TS EN ISO 3379）、抗屈挠性（TS EN ISO 5402-1）以及干湿摩擦牢度试验（TS EN ISO 11640）。研究结果提供了有关不同鞋面革类型的物理强度和产品性能的信息。对数据进行了比较评估，并评估了鞋面革类型对质量和性能的影响。
引用XIN S和Zhang X（2023）病例报告：糖尿病类型Mody5作为17q12缺失综合征和糖尿病性胃手术的特征。前
年轻人（Mody）的成熟度发作性糖尿病是一种单身性糖尿病形式，以常染色体显性遗传的方式遗传，并且约占糖尿病病例的1％ - 2％（1）。Mody的典型临床表现通常是三代或更多世代的家族病史，年轻时（25岁之前）疾病发作，没有1型糖尿病（T1DM） - 相关的自身抗体，无需进行胰岛素治疗，没有酮症趋势。目前，已经确定了由14个由14个不同致病基因突变引起的不同的Mody亚型。 Mody5是由于肝细胞核因子1 B（HNF1B）基因的突变引起的。Mody5的发病率很低，占MODY病例的5％（2）。Mody5的基因型和临床表型非常复杂，很容易引起误诊。几乎一半被诊断为Mody5（HNF1B突变）的患者的突变为整个基因缺失的形式（3）。此外，2012年第17季度的微缺失综合征，称为17q12缺失综合征，是一种罕见的染色体异常，是由于从17号染色体长臂中的一个区域缺失少量材料引起的。通过缺失15个以上的基因（包括HNF1B）来典型地构成，导致肾脏异常，肾囊肿，糖尿病综合征[肾脏囊肿和糖尿病（RCAD）]，以及神经脱发性或神经性精神疾病（4）。在这里，我们报告了一名患者，他出现了糖尿病（DM） - 型Mody5作为17q12缺失综合征和糖尿病性胃手术（DGP）的特征。