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兴趣小组和资源
拉丁美洲学生联盟 (ALAS) 拉丁美洲学生联盟 (ALAS) 的使命是创建一个有意为之的空间，让拉丁裔学生可以轻松地分享他们的经历，寻求学术、社交和情感支持，并与其他拉丁裔学生一起努力实现共同目标。 ALAS 致力于庆祝拉丁裔身份所代表的广泛文化多样性，我们努力使我们创造的空间尽可能开放和包容，以确保 ALAS 的所有成员都能成长、茁壮成长并感受到组织的支持。 联系方式：alas.haverford@gmail.com、Hasibe Caballero-Gomez '21 (hcaballero@haverford.edu)、Luigie Febres '22 (lfebres@haverford.edu)
大麻 | Affinity Group
完善的基础设施，实现医用大麻行业高效管理。高效、健全的大麻监管框架。大麻监管符合欧盟良好生产规范 (GMP) 指南。符合国际标准的现代化医用大麻生产和分销。一系列大麻相关业务的许可证，包括种植、提取、制造等。0% 企业税率和资本利得税。成熟的国际金融中心，为创业创造了非常有利的环境。可接触对该行业感兴趣的知名银行。在全球市场中占据战略地位，可轻松进入英国、欧洲和其他全球市场。稳定的政治、法律和经济环境。全球公认的医用大麻中心和受监管的司法管辖区。可接触高度重视技术和创新的高技能劳动力。
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通过亲和力图在端口中的metavers
摘要：一个元的环境是人类作为网络空间中的化身在社会和经济上互动的环境，它是对现实世界的隐喻，但没有其物理或经济局限性。许多人使用这项新技术与他人建立联系，交换内容或发现新的爱好。与其他虚拟世界不同，Metaverse提供了一个可以塑造的在线世界。对于西班牙港口系统的端口，旨在确定可以在短期内通过亲和力图在短期内开发的新虚拟端口生态系统，该图是一个图表，该图用于由一个小组提供的关于在特定区域中存在的复杂问题的想法组织，在这种情况下，在这种情况下，在端口系统中到达端口系统中的META端口。主要的结论是，要推进这一概念，新的操作模型以及客户和服务是必须做出最大努力的障碍。
基于元学习的药物-靶标结合亲和力预测
在药物研发的早期阶段，准确预测靶蛋白与药物的结合行为对于发现具有良好效力和选择性的候选分子至关重要 (Hughes et al., 2011)。药物-靶标结合亲和力 (DTA) 预测是一个回归问题，旨在预测实验测量的结合亲和力值，这有助于对化合物进行排序和优化。尽管它通常比药物-靶标相互作用 (DTI) 预测问题更困难，后者是对活性/非活性化合物的二元分类，但 DTA 预测已根据深度学习的最新进展得到积极解决 (Ragoza 等人，2017 年；Stepniewska-Dziubinska 等人，2018 年；Jim´enez 等人，2018 年；Zhang 等人，2019 年；Jones 等人，2021 年；Abbasi 等人，2020 年；¨ Ozt¨urk 等人，2018 年；Abbasi 等人，2020 年；Nguyen 等人，2020b；2021)。
基于柔软且灵活材料的亲和力传感器
本期刊文章的自存档后印本版本可在林雪平大学机构知识库 (DiVA) 上找到：http://urn.kb.se/resolve?urn=urn:nbn:se:liu:diva-169862 注意：引用本研究时，请引用原始出版物。Meng, L., Turner, AP, Mak, WC, (2020), 基于软性和柔性材料的亲和力传感器, Biotechnology Advances, 39, 107398. https://doi.org/10.1016/j.biotechadv.2019.05.004
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6。加速福利选项应受国家法规的约束，并旨在获得有利的联邦所得税待遇，在这种情况下，福利将不受联邦所得税征收。此信息是作为人寿保险产品营销的补充。与加速福利有关的税法是复杂的，并且可能适用局限性。建议您就自己的特定情况进行咨询并依靠独立的税务顾问。收到加速福利可能会影响您的资格，或者您的配偶或家人的资格，例如医疗援助（医疗补助），对有需要家庭的临时援助（TANF），补充社会保障收入（SSI）和药品援助计划等公共援助计划。建议您就收到加速福利的效果与社会服务机构进行咨询，这将对您，您的配偶或您的家人有资格有资格。
使用 Transformer 进行药物靶标结合亲和力预测
摘要 — 药物发现通常很困难、昂贵且成功率低。药物发现和药物再利用的早期阶段的重要步骤之一是确定药物-靶标相互作用。结合亲和力表示药物-靶标对相互作用的强度。在这方面，已经开发了几种计算方法来预测药物-靶标结合亲和力，并且这些模型的输入表示已被证明在提高准确性方面非常有效。虽然最近的模型比第一个模型更准确地预测结合亲和力，但它们需要靶蛋白的结构。尽管人们对蛋白质结构有浓厚的兴趣，但已知序列和实验确定的结构之间存在巨大差距。因此，找到合适的药物和蛋白质序列表示对于药物-靶标结合亲和力预测至关重要。在本文中，我们的主要目标是评估药物和蛋白质序列表示以改进药物-靶标结合亲和力预测。