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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。
构建具有IRAE和诊所特征的nom图，以预测接受抗PD-1治疗的晚期G/GEJ腺癌患者的存活
方法：组装了255名被诊断为晚期G/ GEJ腺癌的成年患者的数据集。将影响整体生存（OS）至显着程度的IRAE识别为候选变量，并将其整合为候选变量，以及其他12个候选变量。These included gender, age, Eastern cooperative oncology group performance status (ECOG PS) score, tumor stage, human epidermal growth factor receptor 2 (HER2) expression status, presence of peritoneal and liver metastases, year and line of anti-PD-1 treatment, neutrophil-to-lymphocyte ratio (NLR), controlling nutritional status (CONUT) score, and Charlson comorbidity index （CCI）。为了减轻与伊拉斯有关的时机偏见，采用了具有里程碑意义的分析。使用最小绝对收缩和选择算子（LASSO）回归进行了变量选择以查明明显的预测因子，并应用了方差障碍因子来解决多重共线性。随后，使用正向似然比方法进行了COX回归分析来开发生存预测模型，排除未能满足比例危害（PH）假设的变量。该模型是使用整个数据集开发的，然后通过Bootstrap重新采样进行内部验证，并通过另一家医院的同类进行外部验证。此外，创建了一个列图来描述预测模型。
crispr/cas9介导的精英木米（Oryza sativa L.）中半昏昏欲睡性特征的增强：靶向SD1和WX基因的产量和
在水稻培养中，半枯萎和粘性质地的特征分别是优化产量潜力和晶粒质量的关键。Xiangdaowan（XDW）大米以其出色的芳香特性而闻名，由于其高的身材和高淀粉糖含量而面临挑战，导致住宿耐药性不佳和次优烹饪属性。为了解决这些问题，我们采用了CRISPR/CAS9技术来精确地编辑XDW大米中的SD1和WX基因，从而发展具有所需半昏迷和麸质特征的稳定的遗传纯合线。SD1-WX突变型线表现出降低的gibberellin含量，植物高度和淀粉糖含量，同时保持了几乎不会改变发芽率和其他关键的农艺性状。重要的是，我们的研究表明，外源性GA 3的应用通过补偿内源性Gibberellin的缺乏有效地促进了生长。基于此，开发了半昏昏欲睡的精英大米（Oryza sativa L.）线，对大多数农艺性状没有太大影响。此外，比较转录组分析揭示了差异表达的基因（DEG）主要与膜的锚定成分，过氧化氢分解代谢酶分解代谢酶活性，过氧化物酶活性，萜烯合酶活性和寄生虫相关。此外，将二萜类化合物的生物合成催化为gibberellins的生物合成富集并显着下调。这项全面的研究提供了一种有效的方法，可以同时提高水稻植物的身高和质量，为耐药和高质量的水稻品种的发展铺平了道路。
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）。
EP Collisions中D0重建的机器学习（ML） 沙丘远检测器光子检测系统的特征和表演 «Moleculardna
●在Milano-Bicocca和Ciemat中测试的HD-XA PDE●相同的sipms（在CIEMAT和MIB之间交换），但不同的WLS栏●这些四个配置在Protodune-HD NP04中同样表示，并且在数字和位置W.R.T.中平衡。横梁，进行公平比较●跨言论校正
privateEye：通过光学特征分离
我们解决了在应用程序中捕获的图像（相机）捕获到云的应用程序中的隐私问题，以推断出诸如分类之类的实用程序任务。将原始图像发送到云中，使它们暴露于数据嗅探，并被不受信任的第三方服务提供商滥用，超出了用户的预期任务。我们提出了一个编码方案，该方案不仅可以直接远程视觉检查到图像或图像重建，还可以防止确定敏感信息。与常用的对抗性学习方法不同，所提出的方法是两个方面：首先，它使用衍射光学神经网络将与光学域中传感器平面上不同任务相对应的空间分开。然后只读取与实用程序任务区域相对应的像素。此编码可确保绝不会将私人功能存储在边缘设备上，从而防止隐私泄漏。所提出的方法成功地减少了二进制任务中的隐私检索，其准确性损失最小（约2％），同时将私人任务准确性降低了约35％，并防止SSIM得分为0的重建攻击。43。
单位 - I基本原理：信息安全概论 - 信息的关键特征 - NSTISSC安全模型 - 信息的组件
过程是书面说明，用于完成当未经授权的用户获得组织的过程时，它对信息的完整性构成威胁。教育员工维护程序与确保信息系统一样重要。安全程序中的lax在纠正局势之前损失了超过一千万美元。
提取特征，构建推荐系统......
该项目处理加州大学圣地亚哥分校 Julian McAuley 提供的亚马逊数据集。该项目旨在使用潜在狄利克雷分配 (LDA) 提取亚马逊文本评论中讨论的特征。此外，一旦提取出特征，就会构建一个推荐器。为了实现这一点，该项目提出了各种模型，如主题聚类推荐、无约束矩阵分解和基于内容的过滤。首先，清理数据集并进行数据探索以观察数据中的各种趋势。根据评论的评分，创建词云以确定数据集中每个单词的重要性。在初步数据探索之后，使用潜在狄利克雷分配 (LDA) 提取数据集中讨论的主题。[8,10] 最后，使用这些主题，在主题聚类推荐、无约束矩阵分解和基于内容的过滤等不同模型的帮助下构建推荐器。根据召回率和平均绝对误差等指标，将选择最佳模型。关键词：亚马逊，推荐器，LDA，主题建模，基于内容的过滤，矩阵分解 1.简介 互联网是重要的信息来源。过去几年，电子商务领域取得了长足的发展。几乎所有我们需要的东西都可以在网上轻松获得。亚马逊、eBay 和 Flipkart 等网站在电子商务中发挥着至关重要的作用。亚洲、非洲/中东和拉丁美洲地区超过 60% 的人口愿意在线购物 [7]。据观察，2017 年第一季度，电子商务销售额达到 1057 亿美元 [10]。如果大多数人依赖电子商务网站购物，那么概述网站上发布的有关产品的评论就很重要。其他各种客户都会阅读有关在线发布的任何产品的评论。根据现有的评论和可用的评论数量，客户往往会决定是否购买该产品。网站上任何产品的评论对于决定网站或产品的成功都起着非常重要的作用。