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通过呼吸道感染对肺泡景观的形成和肺免疫的长期后果 人类小亚基的核仁成熟 饮食能量水平对压力肉鸡的性能，血浆参数和中央AMPK水平的影响 使用组合优化的可再生发电资产 “我的数据组织和您的数据组织一样好”谬误 优化均质M4钢微结构的有向能量沉积过程的激光功率 基于大脑的预测的挑战和前景 在格陵兰收集风能并将其作为电或能量富含能量的分子出口 鳞茎的神话般的故事。 | Rev Sen 欧洲多学科肿瘤委员会支持Cross 微生物外多糖的进步 b''
呼吸道感染，尤其是病毒感染以及其他外部环境因素，已显示出深远影响肺中巨噬细胞种群。尤其是，肺泡巨噬细胞（AMS）是呼吸道感染期间重要的前哨，其消失为招募的单核细胞（MOS）开辟了一个细分市场，以区分居民巨噬细胞。尽管这个话题仍然是激烈辩论的重点，但AMS的表型和功能在炎症性侮辱后重新殖民地殖民地的殖民地（例如感染）似乎部分取决于其起源，但也取决于局部和/或系统的变化，这些变化可能在表观遗传学水平上被划界。呼吸道感染后的表型改变具有长期塑造肺免疫力的潜力，从而导致有益的反应，例如保护过敏性气道侵入或对其他感染的保护，但与免疫病理发展相关时也有害反应。本综述报告了病毒诱导的肺巨噬细胞功能改变的持续性，并讨论了这种烙印在解释个体间和终生免疫变化中的重要性。
数据稀缺药物协同专家组合......
药物-靶标相互作用预测 (DTI) 在药物发现和临床应用等各种应用中都至关重要。DTI 预测中广泛使用的输入数据有两个视角：内在数据表示药物或靶标的构造方式，外在数据表示药物或靶标与其他生物实体的关系。然而，对于某些药物或靶标，尤其是那些不受欢迎或新发现的药物或靶标，输入数据的两个视角中的任何一个都可能很稀缺。此外，特定相互作用类型的真实标签也可能很稀缺。因此，我们提出了第一种方法来解决输入数据和/或标签稀缺情况下的 DTI 预测。为了使我们的模型在只有一个输入数据视角可用时发挥作用，我们设计了两个独立的专家分别处理内在数据和外在数据，并根据不同的样本自适应地融合它们。此外，为了使这两个视角相互补充并弥补标签稀缺问题，两个专家以相互监督的方式相互协同，以利用大量未标记数据。在输入数据稀缺性和/或标签稀缺性不同的 3 个真实数据集上进行的大量实验表明，我们的模型显著且稳定地优于现有技术，最大改进为 53.53%。我们还在没有任何数据稀缺的情况下测试了我们的模型，它也优于当前方法。代码可在 https://github.com/BUPT-GAMMA/MoseDTI 获得。
OES 疫苗组合干预包
从 2015 年到 2019 年，OES 进行了八次随机评估，评估以行为为导向的直接沟通方式，以促进疫苗接种。这些评估的样本量中位数为 55,000 名接种者，并使用管理数据来衡量流感疫苗和其他推荐的成人和儿童疫苗接种情况。这些评估是与卫生和公众服务部传染病和艾滋病毒/艾滋病政策办公室（前身为国家疫苗计划办公室）合作进行的，并直接与州卫生部门和美国退伍军人事务部医疗机构等实施实体合作进行的。
布里斯托尔大学─投资组合气候指标
我们根据投资对人和星球的影响水平（正面或负面）进行分类。投资对他们的工作和运营方式进行了评估。这些分类源自影响管理项目对影响投资定义的工作。对A类的投资至少表明他们正在积极寻求避免社会或环境伤害。B类投资还必须表明他们正在带来积极的社会和环境福利。在C类中的投资还必须为人和/或地球提供有意义的变化。对C+类的投资是最大的影响，并为服务不足的群体带来了有意义的变化，这些变化不太可能发生。
单元1简介和组合基础
复合材料是由两种或多种组成材料制成的，具有明显不同的物理或化学特性，在成品结构内的宏观或显微镜尺度上保持分开和不同。唯一的条件是其中一种材料应在处理后保留其原始的物理身份。在复合材料中，一种称为增强相的材料的形式为纤维，薄片或颗粒，并嵌入其他称为矩阵相的材料中。加固材料和基质材料可以是金属，陶瓷或聚合物。复合材料的历史或自然例子很丰富：由粘土制成的砖块，用稻草加固，带有竹芽的泥墙，混凝土，混凝土，用钢钢筋加固，花岗岩，米奇和长石的花岗岩，由石英组成
AIDF-CRI背景的投资组合分析师实习生
亚洲数字金融学院（AIDF）是NUS的大学级研究所，由新加坡货币管理局（MAS），国家研究基金会（NRF）和NUS共同创立。AIDF渴望成为思想领袖，金融科技知识中心，以及用于开发数字金融技术以及培养亚洲当前和未来金融科技研究人员和从业人员的实验地点。信贷研究计划（CRI）是根据AIDF的非营利组织。开创了“公共良好”信用风险措施，该计划致力于推进大数据分析并为学术和专业社区提供直接有用的信用情报。
使用分层组合进行脑肿瘤分割...
摘要背景：磁共振（MR）图像是脑肿瘤检测最重要的诊断工具之一。在医学图像处理问题中，脑 MR 图像中胶质瘤肿瘤区域的分割具有挑战性。精确可靠的分割算法对诊断和治疗计划有很大帮助。方法：本文介绍了一种新颖的脑肿瘤分割方法作为后分割模块，该方法使用主要分割方法的输出作为输入，并使分割性能值更好。该方法是模糊逻辑和细胞自动机（CA）的组合。结果：BraTS 在线数据集已用于实现所提出的方法。在第一步中，将每个像素的强度输入模糊系统以标记每个像素，在第二步中，将每个像素的标签输入模糊 CA 以使分割性能更好。在性能饱和时重复此步骤。第一步的准确率为 85.8%，但使用模糊 CA 后的分割准确率达到 99.8%。结论：实际结果表明，与其他方法相比，我们提出的方法可以显著改善 MRI 图像中的脑肿瘤分割。
根据 IFRS 9 评估英国经济中的信贷组合
本研究考察了 IFRS 9 在银行信贷风险管理和资本储备配置方面的有效性。研究调查了新冠疫情和地缘政治不稳定等重大事件对风险管理战略的影响。该研究利用单因子 Vasicek 模型模拟抵押贷款组合的表现，并纳入了 IFRS 9 拨备。进行了回溯测试和预测练习，以评估模型的预测性能。研究结果强调了 IFRS 9 严格的资产配置要求以及基于证据的参数选择的必要性。该研究承认在不可预见的经济冲击期间拨备金额可能出现短缺，但强调了过剩资本积累提供的潜在缓冲。
第1章 - 投资组合对齐和净零投资
投资组合相对于基准投资组合的碳足迹[2]。它涉及将投资从较高的碳排放资产转移到较低的碳排放资产。气候解决方案是主题投资和战略，直接有助于减轻气候变化并适应其影响。这些解决方案着重于促进绿色经济的融资技术，项目和实践，例如在太阳能，风能和水力发电上的投资，碳捕获解决方案，可持续基础设施或绿色房地产。为包括气候解决方案，提出了两种构成：对高度暴露于气候变化的部门的最低限度，与欧盟分类法的最小份额（或CAPEX）相符。不幸的是，在CTB和PAB基准的最终版本中，对绿色足迹的参考（例如，绿色收入或资本支出）消失[16]。此外，气候影响部门的最终版本包括大量行业，这使得与包含气候解决方案的标准无关[12]。
Brian Drake 是国防情报局未来能力与创新办公室的人工智能主管。他领导该机构的人工智能研究和开发投资组合。作为一名分析师，他领导多个团队应对来自国家和非国家行为者的威胁，涉及技术、反情报和禁毒等主题。他曾担任德勤咨询公司的经理和托夫勒联合公司的管理顾问，专门为商业和政府客户提供战略规划、业务发展、合作咨询、技术和创新服务。他还曾担任系统规划和分析公司的军事平台和政策分析师以及 DynCorp 公司的核武器计划分析师。他拥有默瑟大学的文学士学位和乔治城大学的硕士学位。除了官方职责外，他还是国防情报纪念基金会的总裁兼首席执行官；该基金会是为阵亡国防情报官员的子女设立的奖学金基金。
Brian Drake 是国防情报局未来能力与创新办公室的人工智能主任。他领导该机构的人工智能研究和开发投资组合。作为一名分析师，他领导多个团队应对来自国家和非国家行为者的威胁，涉及技术、反情报和禁毒主题。他曾担任德勤咨询公司的经理和托夫勒联合公司的管理顾问，专门为商业和政府客户提供战略规划、业务发展、合作咨询、技术和创新服务。他还曾担任系统规划和分析公司的军事平台和政策分析师以及 DynCorp 的核武器计划分析师。他拥有默瑟大学的文学学士学位和乔治城大学的硕士学位。除了他的官方职责外，他还是国防情报纪念基金会的总裁兼首席执行官；为阵亡国防情报官员的子女设立的奖学金基金。