简体英语摘要 背景和研究目的 马尔堡病毒与埃博拉病毒同属一个病毒家族,可导致一种危及生命的疾病(马尔堡病毒病,MVD),这种疾病可导致多达 88% 的人死亡。埃及果蝠自然携带该病毒,但人类也可能被感染并将其传染给他人。最近,撒哈拉以南非洲的几个国家都爆发了疫情,包括 2023 年的赤道几内亚。目前尚无针对 MVD 的许可疫苗或治疗方法。牛津大学开发了一种针对马尔堡病毒的潜在疫苗 ChAdOx1 Marburg。使用与牛津-阿斯利康 ChAdOx1 nCoV- 2019 疫苗相同的技术,ChAdOx1 马尔堡疫苗可以产生抗体,从而阻止 MVD 的发生。在这项研究中,ChAdOx1 马尔堡疫苗将首次接种给 18-55 岁的健康成年人。他们将接种一剂或间隔 3 个月接种两剂疫苗。这项研究的主要目的是查明疫苗是否安全以及可能引起哪些副作用。第二个目标是观察人体免疫系统对疫苗的反应。
结构决定功能。然而,在人脑神经影像数据中很难观察到生物学中的这种普遍主题。在这里,我们通过假设大脑信号传播为基础结构上的马尔可夫过程来将结构联系起来。我们专注于一个称为通勤时间的度量:随机助行器从区域A到B然后返回A的平均步骤数。基于扩散MRI的白质的通勤时间表现出-0.26±0.08的平均±标准偏差长矛人相关性,与434个英国生物库中的功能性MRI连通性数据为-0.24±0.06,在400 HCP年轻的成年成年成人大脑扫描中的平均偏差。当两个数据集比较通勤时间和功能连接的主要贡献时,相关性增加到-0.36±0.14和-0.32±0.12。观察到的弱但可靠的相关性提供了神经元连通性和大脑功能之间的关系的证据,尽管受到限制。与广泛使用的通信措施(例如搜索信息和通信性)相比,相关性的相关性更强33%。当通勤时间与其特征值分解的主要功能连接性模式相关时,差异进一步扩大到5倍。总体而言,研究指出通勤时间的效用,以说明大脑功能基础的多突触(间接)连接性的作用。
[1] R. J. Elliot,L。Aggoun和J.B. Moore。 隐藏的马尔可夫模型:估计和控制。 Springer Science+商业媒体,1995年。 [2] O. Capp´e,E。Moulines和T. Ryd´en。 在隐藏的马尔可夫模型中推断。 Springer Science+商业媒体,2005年。 [3] L. R. Rabiner。 关于隐藏的马尔可夫模型和语音识别中选定应用的教程。 (在语音识别中的读数中)。 Morgan Kaufmann Publishers,Inc,1990。 [4] R. Durbin,S。Eddy,A。Krogh和G. Mitchison。 生物序列分析。 剑桥大学出版社,1998年。 [5] S. Z,li。 图像分析中的马尔可夫随机字段建模。 Springer Publishing Company,2009年。 [6] A. Zare,M。Jovanovic和T. Georgiou。 湍流的颜色。 流体力学杂志,812:630–680,2017。 [7] B. Jeuris和R. Vandebril。 带有toeplitz结构块的块toeplitz矩阵的khler平均值。 SIAM关于矩阵分析和应用的杂志,37:1151–1175,2016。 [8] A. Barachant,S。Bonnet,M。Congedo和C. Jutten。 通过Riemannian几何形状进行多类脑部计算机界面分类。 IEEE生物培训工程交易,59:920–928,2012。 [9] O. Tuzel,F。Porikli和P. Meer。 通过分类的人行人进行探测。 IEEE关于模式分析和机器智能的交易,30:1713–1727,2008。 [10] S. Said,H。Hajri,L。Bombrun和B. C. Ve-Muri。 熵,2016年18月18日。B. Moore。隐藏的马尔可夫模型:估计和控制。Springer Science+商业媒体,1995年。[2] O. Capp´e,E。Moulines和T. Ryd´en。在隐藏的马尔可夫模型中推断。Springer Science+商业媒体,2005年。[3] L. R. Rabiner。关于隐藏的马尔可夫模型和语音识别中选定应用的教程。(在语音识别中的读数中)。Morgan Kaufmann Publishers,Inc,1990。[4] R. Durbin,S。Eddy,A。Krogh和G. Mitchison。生物序列分析。剑桥大学出版社,1998年。[5] S. Z,li。图像分析中的马尔可夫随机字段建模。Springer Publishing Company,2009年。[6] A. Zare,M。Jovanovic和T. Georgiou。湍流的颜色。流体力学杂志,812:630–680,2017。[7] B. Jeuris和R. Vandebril。带有toeplitz结构块的块toeplitz矩阵的khler平均值。SIAM关于矩阵分析和应用的杂志,37:1151–1175,2016。[8] A. Barachant,S。Bonnet,M。Congedo和C. Jutten。通过Riemannian几何形状进行多类脑部计算机界面分类。IEEE生物培训工程交易,59:920–928,2012。[9] O. Tuzel,F。Porikli和P. Meer。通过分类的人行人进行探测。IEEE关于模式分析和机器智能的交易,30:1713–1727,2008。[10] S. Said,H。Hajri,L。Bombrun和B. C. Ve-Muri。熵,2016年18月18日。Riemannian对称空间上的高斯分布:结构化协方差矩阵的统计学习。信息理论交易,64:752–772,2018。[11] E. Chevallier,T。Hose,F。Barbaresco和J. Angulo。对Siegel空间的内核密度估计,并应用于雷达处理。[12] A. Banerjee,I。Dhillon,J。Ghosh和S. Sra。使用Von Mises-Fisher分布在单位过度上进行促进。机器学习研究杂志,6:1345–1382,2005。
当前状态和主要气候驱动因素的预期状况。elNiño南部振荡(ENSO):LaNiña条件存在低于平均的赤道海面温度(SST)。一些全球模型表明,LaNiña可能会一直持续到2025年2月至4月,可能在3月至5月期间向ENSO中立条件过渡。印度洋偶极子(IOD):大多数模型预测iod中性偏见。Madden-Julian振荡(MJO):MJO指数目前位于海上大陆上,幅度很高。大多数模型表明其向东的繁殖,并在本月底以微弱的幅度越过印度洋。气候模型的校准气候可预测性工具(CPT)用于将全局模型输出降低到局部规模。这些结果表明,北环礁和中央环礁的一部分,降雨量低于正常的降雨量,该国的降雨量低于正常的降雨。
认识到迫切需要解决整个地区的气候变化影响,因此需要更多的融资流以维持适当的气候解决方案。的资金一直在增加,每年的承诺提高到3000亿美元,以支持对发展中国家的缓解和适应,亚洲和太平洋是全球气候融资的最大接受者。但是,资金流仍然远远远远远远超出了需求,并且在接受这项融资的人中仍然存在广泛的差异,例如,全球总数的不到3%属于最不发达国家;另一个问题是政府的能力有限,包括
“非银行金融业务”是指银行业务以外的任何金融业务。这包括投资银行业务,商家银行业务和开发银行业务,这些业务通常不在银行业务,证券业务或保险业务业务,保险业务或投资咨询业务或融资业务,或汇款业务或更改业务的汇款业务或任何提供付款服务,包括发行电子货币或任何其他付款工具以及任何其他付款工具或任何类型的付款和商业<
致,印度国家证券交易所有限公司“Exchange Plaza”,班德拉 - 库尔拉综合楼,班德拉(东区),孟买 - 400 051 NSE 代码:IDEAFORGE 子:投资者/分析师介绍 ideaForge Technology Limited(“公司”)截至 2024 年 12 月 31 日的季度和九个月。尊敬的先生/女士,这是我们 2025 年 1 月 16 日信函的进一步通知,该信函通知公司将于 2025 年 1 月 29 日星期三上午 11 点(IST)召开收益电话会议,公布截至 2024 年 12 月 31 日的季度和九个月的未经审计(独立和合并)财务结果。根据 2015 年印度证券交易委员会(SEBI)第 30 条(上市义务和披露要求)条例,我们随函附上向投资者/分析师介绍的截至 2024 年 12 月 31 日的季度和九个月的未经审计(独立和合并)财务结果的副本。投资者/分析师演示的详细信息随函附上,同时也上传到公司网站 www.ideaforgetech.com,请将其保存在您的记录中。谢谢您, 您忠实的 ideaForge Technology Limited Sonam Gupta 公司秘书 会员编号 A53881 附件:如上
3 圣保罗,巴西研究所(以下简称 IEB)MA-C-CPL1908,1937 年 4 月 7 日,卡斯特罗致德莫赖斯安德拉德。4 CEHIBRA,574,卡斯库多宫致卡斯特罗,1938 年 1 月 22 日。5 CEHIBRA,582,卡斯库多宫致卡斯特罗,1937 年 10 月 19 日。6 CEHIBRA,582,卡斯库多宫致卡斯特罗,1937 年 9 月 2 日。7 CEHIBRA,582,卡斯库多宫致卡斯特罗,1937 年 9 月 11 日。8 Bastide 的档案保存于圣保罗 IEB 和法国当代版本研究所,需要进一步研究。9 CEHIBRA,584,Bastide 至 Castro,1938 年 4 月 10 日。
Pujari Harish Kumar 博士是 EEE 系的助理教授。他的研究兴趣包括可再生能源、优化方法、电力系统分析、电机、太阳能和风能系统设计以及电动汽车设计。除了学术兴趣外,他的研究重点是将可再生能源整合到配电系统中、电动汽车电池的设计以及使用实时数据开发混合可再生能源系统。他拥有 JNTUA MRRITS 的电气和电子学士学位、JNTUA 大学的电力系统硕士学位以及 VIT 大学 Vellore 的内部全日制博士学位。他参加过几所大学举办的研讨会和教师发展计划。他拥有大约 9 年的教学经验和 3 年的研究经验,并从 2024 年开始与剑桥理工学院合作。添加有关建立实验室和咨询(如果有)的信息 家用电气布线和测试实验室指导不同级别的学生(BE、MTech 和 PhD):-----
玻色子代码允许在单个组件设备中对逻辑量子位进行编码,利用谐振子的无限大希尔伯特空间。特别是,最近已证明 Gottesman-Kitaev-Preskill 代码的可校正性远远超过同一系统中最佳被动编码的盈亏平衡点。目前针对该系统的量子误差校正 (QEC) 方法基于使用反馈的协议,但响应仅基于最新的测量结果。在我们的工作中,我们使用最近提出的反馈-GRAPE(带反馈的梯度上升脉冲工程)方法来训练循环神经网络,该网络提供基于记忆的 QEC 方案,以非马尔可夫方式响应之前测量结果的完整历史,优化所有后续的单一操作。这种方法明显优于当前策略,并为更强大的基于测量的 QEC 协议铺平了道路。