参数派生的二进制二进制8pp ieee754-2019符号描述值7 6 5 4 3 2 1 16 32 64 k存储(位)k 8 8 8 8 8 8 8 8 8 8 8 8 8 8 8 8 8 8 16 32 64 P Precision(bits)显着(位)P -1 6 5 4 3 2 1 0 10 23 52 Se全特异性指数SE 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 W - 1-1-1-1-1-1 0 1 3 7 15 31 63 15 127 1023 EMIN EMIN EMIN EMIN EMIN最小指数SE -EMAX 0-1-1 -1 -1 -1 -1 -1 -7 -15 -15 -15 -15 -31-15 -15 -142 -BIAS BIAN 4 -EM EMENT BIAN -EMENT BIAN BIAN BIAN 8 16 32 63 15 127 1023
为了打击全球变暖并实现循环经济,碳捕获和利用率(CCU)在过去几十年中已开发出41种技术,以将CO 2回收到有用的资源中。在这42种技术中,与可再生能源相结合的微生物电气合成(MES)已在近43个几年中作为一个可持续的平台,用于从Co 2 44中产生甲烷气或其他生物化学物质的可持续平台(Bian等,2020b,2020b; Fu et al。,2018; liu et al al al al al al al an a al al an al an al al et al al an allie et al an; fu et et al。自MES的首次概念验证(Nevin等,45,2010年),自我生成的化学杂质促营养物,作为MES阴极表面上的生物催化剂或46个悬架中的生物催化剂,已依靠介导或直接电子转移(DET)进行47 CO 2的固定(bian et al.2021; viveeauy;然而,通过C型细胞色素,H +依赖性的RNF复合物,氢化酶,或49种生物纳米线菌(Logan等人,2019; Prevoteau et et prevoteau et et and the Fresparane),只有几毫克的bark虫,通过C型细胞色素直接通过48种化学载体促营养的人吸收。对于从51个纯或混合文化驱动的MES中的DET的能力(Tremblay等,2017; Yee等,2019)。52氢(h 2)气体已广泛与MES中介导的电子转移有关(Baek等,53 2022; Bian等,2021),因此对于增强CO 2的生化产生54的能力可能非常重要。55
[1] K. Mochizuki, D. Kim, 和 H. Obuse, Phys. Rev. A 93 , 062116 (2016)。[2] L. Xiao, X. Zhan, ZH Bian, KK Wang, X. Zhang, XP Wang, J.Li, K. Mochizuki, D. Kim, N. Kawakami,Y. Wi, H. Obuse, B. Sanders, P. Xue, Nature Phys. 13 , 1117 (2017)。[3] L. Xiao, X. Qin, K. Wang, Z. Bian, X. Zhan, H. Obuse, B.Sanders, W. Yi, P. Xue, Phys. Rev. A 98 , 063847 (2018)。[4] K. Mochizuki, D. Kim, N. Kawakami, 和 H. Obuse, Phys. Rev. A, 102 , 062202 (2020)。[5] M. Kawasaki、K. Mochizuki、N. Kawakami 和 H. Obuse, Prog. Theor. Exp. Phys. 2020 , 12A105 (2020)。[6] N. Hatano 和 H. Obuse, Annals of Physics 435, 168615 (2021)。[7] T. Bessho、K. Mochizuki、H. Obuse 和 M. Sato, Phys. Rev. B 105 , 094306 (2022)。[8] R. Okamoto、N. Kawakami 和 H. Obuse(准备中)。
简介:Kelley Eckmayer 帮助他人茁壮成长,并指导他们实现愿景,最终以企业架构经理的身份取得了成功。Kelley 在制定和优化业务战略以推动增长和创新方面拥有超过 15 年的经验,在金融服务和非营利组织方面拥有坚实的基础。作为一名经验丰富的专家,Kelley 曾与大型组织合作,指导他们解决业务、企业和数据架构的复杂性,以及流程优化和战略规划。Kelley 以能够清晰地传达复杂的想法并让观众参与讨论以激发可行战略而闻名。Kelley 是业务架构协会的导师,PNC 业务架构实践社区的联合主席,也是 BIAN 业务能力模型工作组的成员。Kelley 是认证业务分析专家 (CBAP)、认证业务架构师 (CBA)®,并且获得了 BIAN、TOGAF、Azure Fundamentals 和 SAFe Agile for Architects 认证。
Lu, Shunyi, Chen, Wen, Wang, Jiayi, Guo, Zilong, Xiao, Lan , Wei, Lingyu, Yu, Jieqin, Yuan, Ya, Chen, Weisin, Bian, Mengxuan, Huang, Lei, Liu, Yuanyuan, Zhang, Jian, Li, Yu Lin, & Jiang, Li Bo (2023) Polydopamine-Decorated PLCL Conduit to Induce Synergetic Effect of Electrical Stimulation and Topological Morphology for Peripheral Nerve Regeneration.Small Methods , 7 (2), Article number: 2200883.
通讯 PI:林顺泰 主题 PI:林顺泰、黄淑萍、Anita Chan、Ong Choon Kiat、Jason Chan Yong Sheng、陈金苗、陈素勇、Anand Jeyasekharan、Francesca Lorraine Lim、Michaela Seng Su- Fern、Joe Yeong Poh Sheng、Nicholas Grillos、Chhoma Weng、Weng Hong Joo、Olaf Rotzschke、Amit Jain、Edward Chow、William Hwang、Valerie Yang、Woo Xing Yi、Lee Hwee Kuan、Chiang Jianbang、Vaibhav Rajan、Sebastian Maurer- Stroh
临床上,中医药主要用于辅助放化疗、靶向治疗、姑息治疗等一线治疗方案。回生口服液由化证回生丹改良而成,是《温病条辨》中广泛用于肿瘤治疗的经典中药方剂。近年来,许多临床试验研究了回生口服液对肺癌患者改善免疫功能和抑制肿瘤血管生成的影响(1,2),结果发现回生口服液可以增强患者免疫功能,抑制肿瘤血管生成和肿瘤细胞增殖,改善患者生活质量,增强疗效,降低联合化疗的毒性。但回生口服液对肺癌的作用机制尚不明确。
Xu Zha,1,2,5 Xicheng Liu,1,2,5, * Mengping Wei,1 Huanwei Huang,1 Jiaqi Cao,1 Shuo Liu,1 shuo liu,1 xiaomei bian,1 Yuting Zhang,1 Yuting Zhang,1 Fenyan hang,1 Fenyan hang,1 fenyan xiao,1 yuping xie of them,3 wei s extart of tastion zie,3 wei s z wang,1,1,1,1,1,1,1,1,1,1,1,1, *科学,北京神经再生与修复与北京肿瘤入侵和转移的关键实验室,北京口腔健康实验室,首都医科大学,北京,中国2个国家肿瘤药物开发的国家主要实验室,南京,南京中国北京的生命分子学4中国大脑研究所,中国北京5这些作者同样贡献了6个领导联系 *通信:liuxicheng@ccmu.edu.edu.cn(X.L.),wangwei@ccmu.edu.cn(W.W.),czhang@ccmu.edu.cn(c.z。)https://doi.org/10.1016/j.cmet.2024.10.006https://doi.org/10.1016/j.cmet.2024.10.006
Eric Praske,博士 – 项目主管 Jong Hoon Lee,博士 – 空气质量专家 Kayla Jordan – 空气质量专家 Marc Carreras Sospedra,博士 – 项目主管 Rui Zhang,博士 – 高级员工专家 Elham Baranizadeh,博士 – 空气质量专家 Cui Ge,博士 – 空气质量专家 Jonathan Zhong Liu,博士 – 空气质量专家 Li (Alex) Zhang,博士 – 空气质量专家(已辞职) Scott Epstein,博士 – 规划和规则经理 Ranil Dhammapala,博士 – 高级气象学家 Nico Shulte,博士 – 空气质量专家 Qijing (Emily) Bian,博士 – 空气质量专家 Melissa Maestas,博士– 空气质量专家 Sarady Ka – 项目主管 Sergio Torres Callejas – 助理空气质量专家 Michael Laybourn – 项目主管 Yunnie Osias – 空气质量专家 Henry Pourzand – 项目主管 Tony Tian, Ph.D. – 项目主管
在监督学习问题中的摘要,鉴于预测的值是某些训练有素的模型的输出,我们如何量化围绕此预测的不确定性?无分布的预测推论旨在围绕此输出构建预测间隔,有效覆盖范围不依赖于数据分布或模型培训算法的性质的假设。在该领域的现有方法,包括保形预测和折刀+,提供了略有保证的理论保证(即,在培训和测试数据中平均而言)。相比之下,培训条件覆盖范围是更强的有效性概念,可确保大多数训练数据的测试点的预测覆盖范围,因此在实践中是更理想的属性。Vovk [2012]表明了培训条件覆盖范围,以持有分裂的共形方法,但Bian和Barber [2023]的最新工作证明,对于没有进一步假设的完整的子状和折刀+方法,无法使用这种有效性保证。在本文中,我们表明算法稳定性的假设可确保训练条件覆盖属性具有完整的保形和折刀+方法。