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BTD通常授予用于预防或治疗严重威胁生命的疾病和/或疾病的创新药物或改良的新型药物，这些药物和/或疾病严重影响了没有现有治疗或充分证据表明优势以目前可用治疗方案的现有治疗质量的严重影响。药物，并在收到指导方面提高药物开发进度。此外，如果申请人在评估后符合相关条件，则BTD指定的药物将有资格获得优先审查状态，并在提交中国版本的新药申请（NDA）后获得有条件的批准。总而言之，授予BTD有效地加速了创新药物的开发和审查，并修改了新型药物，具有巨大的临床价值或解决紧急未满足的临床需求。
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耗尽非生物资源的潜力 - 非化石资源等式。kg SB 2.90E-03 3.06E-04 4.66E-06 3.21E-03 6.59E-08 2.23E-06 1.29E-06E-06 1.41E-08 3.94E-04E-04E-04
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SPC“ Armbiotechnology”的微生物沉积中心负责人的生物科学候选人Valery Bagiyan谈到了实际使用细菌的可能性。微生物存款中心的成员参与成本措施。
讲师。成员TaylanAltıparmak
讲师。Member Taylan Altıparmak Personal Information Mobile Phone: +90 555 555 5555 e-mail: taylanaltipmak@gazi.edu.tr web: https://avesis.gazi.edu.tr/taylanaltiparmak International Researcher IDs Publicons / Web of Science ResearcherID: CEA-3876-2022 Scopusıd: 5722222811869健康科学研究领域神经检查颅神经（5,7-12），许可，2022-2023神经病学中的案例本地化，2022-2023 SSCI，SSCI，SSCI，SSCI和AHCI和AHCI，在杂志上发表了对Indexes I. pmemis pmemis pmerizumab inter-pmbrolizumab in Atatizab，nat At nat，复发范围的多发性硬化症Ercan M. B.，KoçerE。B.，祭坛T. Multple硬化症杂志，第30卷，SA.6，S.760-762，2024（Sci-Expanded）II。 从原发性精神病患者到潜在的医疗状况的诊断过渡：5年回顾性调查是大学医院样本Menku B. E.，Akin S.，Tamdemir S. E. Psychıatry，SA.2，2024（Sci-Exped）III。 基线因素影响土耳其缺血性小脑卒中的预后：一项跨境研究AltıparmakT.，NazlıelB。，Caglayan H. Z. 临床Neuroscınce杂志，第104卷，第113-117页，2022年（SCI-Expected）VI。 新颖的RetReg1（FAM134B）创始人Alllele与土耳其家族的HSAN2B和肾脏疾病有关Member Taylan Altıparmak Personal Information Mobile Phone: +90 555 555 5555 e-mail: taylanaltipmak@gazi.edu.tr web: https://avesis.gazi.edu.tr/taylanaltiparmak International Researcher IDs Publicons / Web of Science ResearcherID: CEA-3876-2022 Scopusıd: 5722222811869健康科学研究领域神经检查颅神经（5,7-12），许可，2022-2023神经病学中的案例本地化，2022-2023 SSCI，SSCI，SSCI，SSCI和AHCI和AHCI，在杂志上发表了对Indexes I. pmemis pmemis pmerizumab inter-pmbrolizumab in Atatizab，nat At nat，复发范围的多发性硬化症Ercan M. B.，KoçerE。B.，祭坛T.Multple硬化症杂志，第30卷，SA.6，S.760-762，2024（Sci-Expanded）II。从原发性精神病患者到潜在的医疗状况的诊断过渡：5年回顾性调查是大学医院样本Menku B. E.，Akin S.，Tamdemir S. E. Psychıatry，SA.2，2024（Sci-Exped）III。基线因素影响土耳其缺血性小脑卒中的预后：一项跨境研究AltıparmakT.，NazlıelB。，Caglayan H. Z.临床Neuroscınce杂志，第104卷，第113-117页，2022年（SCI-Expected）VI。新颖的RetReg1（FAM134B）创始人Alllele与土耳其家族的HSAN2B和肾脏疾病有关在缺血性卒中SezenözB。，YalçinY.，BaturçağlayanH。Z.，Yazgan E.，KiziltunçE。，KiziltunçE。，Altiparmak T.，al Altiparmak T.，Nazdemi hearsemy for Indian femi her.ivi的患者中， 新发颤盘的预测价值。 CILT.26，SA.6，SS.902-907，2023（SCI-EXPED）V。癫痫的间隔变化：癫痫子类型AkyolGürsesA.，Genc E.，Genc E.，Genc E.，Gerses K.M.在缺血性卒中SezenözB。，YalçinY.，BaturçağlayanH。Z.，Yazgan E.，KiziltunçE。，KiziltunçE。，Altiparmak T.，al Altiparmak T.，Nazdemi hearsemy for Indian femi her.ivi的患者中， 新发颤盘的预测价值。 CILT.26，SA.6，SS.902-907，2023（SCI-EXPED）V。癫痫的间隔变化：癫痫子类型AkyolGürsesA.，Genc E.，Genc E.，Genc E.，Gerses K.M.新发颤盘的预测价值。 CILT.26，SA.6，SS.902-907，2023（SCI-EXPED）V。癫痫的间隔变化：癫痫子类型AkyolGürsesA.，Genc E.，Genc E.，Genc E.，Gerses K.M.新发颤盘的预测价值。 CILT.26，SA.6，SS.902-907，2023（SCI-EXPED）V。癫痫的间隔变化：癫痫子类型AkyolGürsesA.，Genc E.，Genc E.，Genc E.，Gerses K.M.
3D臂目光：3D ARM的公共数据集到达虚拟现实中的注视信息
3D武器凝视是一个公共数据集，旨在从精确控制的，舒适的姿势到达宽的可触及空间中的物体时提供自然的手臂运动以及视觉和凝视信息。参与者参与了在虚拟环境中挑选和将物体放置在各种位置和方向上，从而使工作空间最大化了探索工作区，同时通过指导参与者通过躯干和肩部来确保参与者通过视觉反馈来确保一致的坐姿姿势。这些实验设置允许以高成功率（> 98％的物体）和最小的补偿性运动捕获自然手臂运动。数据集重组超过250万个样本，这些样本从20位健康参与者中记录，他们执行14,000个单次选拔运动（每位参与者700个）。最初旨在探索基于自然眼睛和手臂协调的新型假体控制策略，但该数据集也将对对核心感觉运动控制，人形机器人机器人，人类机器人相互作用以及在注视指导计算机视觉中相关解决方案的开发和测试的研究人员也很有用。
优化锡唑化合物二氧化硅中获得，结构阐明和药代动力学评估
药物化学在药物原型开发过程中起作用，在这种情况下，它起源于新分子的合成以及表征过程。从这个意义上讲，一组分子一直在对其突出的药理活性产生兴趣，这是Tiosmicarbazonas的类别，在这里强调了其由tiazols组成的核心衍生物。因此，本研究的目的是合成可以呈现药理活性的这类分子的新药理剂。此外，它旨在优化噻唑化合物的合成过程，以及通过二氧化硅分析中的药代动力学特性的确定。作为一种方法，选择了超声合成，具有1：1化学计量比例，用于溶剂，将使用乙醇的使用产生为产品两种编纂的tiazols，例如TZ-03和TZ-04。收入的结果，值分别为70％和98.3％。与二氧化硅分析有关，评估与口服生物利用度和药代动力学表征有关，以及用于吸收，分布，代谢和排泄的数据。除此之外，还由红外线进行，以识别有关化合物组的特定频带。
臂章：来自自动
大语言模型（LLMS）在一系列文本生成任务中表现出了显着的功能。但是，LLM仍然在需要多步决策和环境反馈的问题上挣扎，例如在线购物，科学推理和数学问题解决。与纯文本数据不同，收集大规模的决策数据具有挑战性。此外，许多功能强大的LLM只能通过API访问，由于成本和复杂性，这阻碍了对代理任务的微调。为了解决LLM代理的局限性，我们提出了一个框架，该框架可以自动从没有人类注释的环境中学习奖励模型。该模型可用于评估LLM代理的动作轨迹并为任务计划提供启发式方法。具体来说，我们的方法涉及使用一个基于LLM的代理随机浏览环境，从而产生各种动作轨迹。随后，利用单独的LLM来分配任务意图，并与每个轨迹的正确响应合成负面响应。然后将这些三胞胎（任务意图，正面响应和负面响应）用作训练数据，以优化能够评分动作轨迹的奖励模型。此奖励模型可以与基于LLM的代理和各种计划算法集成，以增强任务解决性能。通过对不同代理基准进行的评估来证明我们框架的有效性和概括性。总而言之，我们提出的框架代表了增强LLM代理商的决策能力的重要选择。通过自动化奖励模型的学习，我们克服了数据稀缺和API限制的挑战，可能彻底改变了LLM在复杂和交互式环境中的应用。这项研究为更复杂的AI代理铺平了道路，能够解决需要多步骤决策的各种现实世界中的问题。1
