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学科列表（功能代码） - NH.gov
学科列表（功能代码） _____________________________________________________________________________________ 代码说明 代码说明 01 声学工程师 32 水利工程师 02 行政 33 水文测量员 03 航空摄影师 34 水文学家 04 航空工程师 35 工业工程师 05 考古学家 36 工业卫生学家 06 建筑师 37 室内设计师 07 生物学家 38 土地测量员 08 CADD 技术员 39 景观建筑师 09 制图师 40 材料工程师 10 化学工程师 41 材料处理工程师 11 化学家 42 机械工程师 12 土木工程师 43 采矿工程师 13 通信工程师 44 海洋学家 14 计算机程序员 45 照片解译员 15 施工检查员 46 摄影测量师 16 施工经理 47 规划师：城市/区域 17 腐蚀工程师 48 项目经理 18成本工程师/估算师 49 遥感专家 19 生态学家 50 风险评估师 20 经济学家 51 安全/职业健康工程师 21 电气工程师 52 卫生工程师 22 电子工程师 53 调度员 23 环境工程师 54 安全专家 24 环境科学家 55 土壤工程师 25 消防工程师 56 规范撰写人 26 法医工程师 57 结构工程师 27 基础/岩土工程师 58 技术员/分析师 28 大地测量员 59 毒理学家 29 地理信息系统专家 60 运输工程师 30 地质学家 61 价值工程师 31 医疗设施规划师 6
100% 小型企业搁置竞争性提案请求
报告、竣工图、CQC 计划、安全计划、事故预防计划、危害分析、测试程序、测试、测试报告、状态报告、目录切割表、技术数据表、施工图、时间表、O&M 手册等）(i) 价格报价 (j) 承包商对政府单价的调整 (k) 所有清洁工作（包括最终清洁）均应适用于每项任务订单。(l) 所有废料和多余材料 (m) 许可证、执照和费用 (n) 总合同的动员和结算，每个任务订单的结算。动员应与每个任务订单协商。(o) 公告板和项目及安全标志“如果需要/适用” (p) 原则、项目管理、监督和施工监督 (q) 技术支持人员（即估算员、绘图员/CADD 操作员等）(r) 行政支持人员（即办事员、秘书、助理等）(s) 质量控制和质量控制人员 (t) 差旅（包括所有人员的相关费用） (u) 营销和培训（即视频、用户指南、小册子、促销、相关差旅等） (v) 与所有计划/项目利益相关者的合作/面对面会议（即进度审查、谈判等）(w) 与设备和资金相关的利益工资单 (x) 员工工资税、保险和附加福利 (y) 合同金额低于预期的风险 (z) 选择期高通胀成本的风险 (aa) 分包商表现不佳和重新表现的风险 (bb) 开展业务的其他风险 (cc) 营业税、捐款、会员资格、公司总部支持（法律、财务等）(dd) 使用电子工资软件的成本。(ee) 卫生间设施 (ff) DD1354 (gg) 公用设施位置 (hh) 保修标签 (ii) O&M 培训 (jj) O&M 手册
Aqemia 和 Servier 宣布推出人工智能和量子物理驱动的药物
Aqemia 首席执行官兼联合创始人 Maximilien Levesque 表示：“我们很高兴与 Servier 开展这项新合作，此前的试点阶段取得了成功，证明了 Aqemia 团队和技术为快速发现创新治疗分子带来的价值。”他补充道：“我们的目标是借助我们独特的平台，大规模寻找针对多种疾病的创新新药，以改变患者的生活，与 Servier 的合作是朝着这个方向迈出的重要一步。” Servier 分子建模和化学信息学负责人 Christophe Meyer 补充道：“我们很高兴与 Aqemia 合作，加速新型生物活性化合物的鉴定，结合 Aqemia 独特的人工智能驱动技术以及 Servier 在药物化学和计算机辅助药物设计 (CADD) 方面的专业知识。”“双方团队将以协作的心态共同努力，利用 Aqemia 的生成技术和基于物理的结合自由能评估，设计出根据多标准设计目标优化的分子。” Servier 研发部开放创新和科学事务主管 Olivier Nosjean 总结道：“与 Aqemia 的此次合作是 Servier 与初创公司并肩合作为双方创造价值的具体例子，共同努力加速患者的治疗创新。此次合作是 Start-up @ Servier 计划的成果，在开展经典合作之前，联合工作的初始阶段使我们能够开展一项技术的关键研究或试点应用。我们的使命是为数十种重大疾病设计快速创新的候选药物。这是我们首次应用此 Start-up @ Servier 模型，我们很高兴看到它与 Aqemia 一起成型，这是一次非常有前途的合作。” --- 关于 Aqemia Aqemia 是一家下一代制药技术公司，拥有世界上增长最快的药物发现渠道之一。我们的差异化在于我们独特的量子和统计力学算法，为生成人工智能提供动力，以设计新颖的
人凋亡中的硅药物设计...
称为肺癌的恶性疾病的特征是肺组织或细胞中未经检查的生长。这种异常生长发展为一种称为癌的肿瘤。如果它是不适当或不快速治疗的，它可能会转移到身体的其他区域。在多细胞生物中，凋亡是一个程序性细胞死亡的过程，其中细胞经过一系列生化事件，这些事件促进细胞发育，消除不良细胞，保留组织完整性并停止癌症的传播。这是单元进行受控自杀的方法。细胞收缩，发展出泡沫，并在凋亡过程中分解其DNA。凋亡细胞突变会导致组织损伤，肿瘤生长，未检查的细胞分裂和神经退行性疾病。引起凋亡。凋亡细胞中的突变会导致不受控制的细胞增殖，肿瘤发育，组织损伤和神经退行性疾病。凋亡诱导因子（AIF）是与caspase依赖性和caspase独立凋亡途径有关的线粒体蛋白。AIF最初被描述为细胞死亡介质，并在肺癌中起重要作用。包含蛋白4或CHCHD4的结构域的卷曲螺旋螺旋参与氧化应激调节和线粒体健康维持。chchd4通过与线粒体内膜中的蛋白质相互作用，在细胞对损伤的反应中起作用。chchd4可能会对肺癌细胞的存活产生影响，特别是在存在癌细胞典型的氧化应激的情况下。计算机辅助药物设计（CADD），也称为硅药物设计中，是一种计算方法，它使用生物信息学工具来查找类似于药物的分子。借助这些工具分析并预测了可能的候选药物的生物学和物理化学特征。因为它提供了用于分析大量生物学数据，预测药品目标相互作用，建模蛋白质结构和模拟分子相互作用的工具和技术，因此生物信息学对于内核药物设计至关重要。这项研究可以为癌症中针对线粒体功能和细胞死亡途径的更有效的疗法铺平道路，从而弥合理论研究和在药物发现中实际应用之间的差距，以改善患者的预后。
人工智能衍生的青蒿素药物化合物可作为对抗 SARS-CoV-2 受体的有效候选药物：一项对抗 CO 的计算机模拟研究
背景：冠状病毒在全球爆发，迫使全世界寻找药物来对抗当前的流行病。重新利用药物是一种很有前途的方法，因为它为应对新出现的 COVID-19 提供了新的机会。然而，在大数据时代，人工智能 (AI) 技术可以利用计算方法通过 In-silico 方法寻找新的候选药物。目的和目标：我们目前工作的目的和目标基本上是设计一种针对 COVID-19 受体的植物衍生化合物，该化合物可能作为有效的治疗方法，并使用深度学习程序语言 python (anaconda) 2.7 版本预测疾病的结果。方法：人工智能技术通过计算机辅助药物设计过程 (CADD) 帮助理解冠状病毒与受体的相互作用。使用 Maestro (Schrödinger) 程序准备配体-蛋白质相互作用，该程序有助于研究青蒿素化合物与 SARS-CoV-2 受体（如 7CTT、非结构蛋白 (NSP) 和 7MY3 刺突糖蛋白）的对接姿势。因此，人工智能技术使用深度学习机器算法构建的神经网络检查药物-靶标相互作用，并使用 python 程序语言预测疾病的结果。结果：青蒿素对 SARS-CoV-2 受体（如 7CTT 和 7MY3）表现出最高的抗病毒活性。从 PubChem 开放化学数据库中检索了配体和 SARS-CoV-2 受体的三维结构。配体-蛋白质相互作用是在 Maestro（Schrödinger）程序的帮助下进行的，该程序揭示了 7CTT 与抗疟化合物衍生配体相互作用的 MM/GBSA 值，例如 D95（-45.424）、青蒿素（-35.222）、MPD（-31,021）、MRD（-21.952）和 6FGC（-34.089），而 7MY3 刺突糖蛋白相互作用的 MMGBSA 值 D95（-26.304）、MPD（-18.658）、MRD（-28.03）和 6FGC（-13.47）结合亲和力遵循 Lipinski 规则 5，并进一步用随机森林决策树预测结果，使用 python 程序的准确率约为 75%。结论：通过计算机模拟方法重新利用该药物对抗 SARS-CoV-2 病毒，揭示了其抗病毒作用。对接研究方法显示了 XP 分数、滑行能量和 MMGBSA 值，这些值是使用人工智能技术构建的深度学习程序预测的。
阿贾耶·德乌干 Ka Gana 平台
使用上述协议。瑞典印度尼西亚村庄的肖像小企业和企业家，也称为晶体管 mos。随着用户输入的字符逐个字符地出现在所有用户屏幕上，brown 和 woolley 消息发布了基于网络的 talkomatic 版本，通过超链接和 URL 链接。最后，他们确定的所有标准成为了新协议开发的先驱，该协议现在被称为 tcpip 传输控制协议互联网协议，通过超链接和 url 连接。Knnen sich auch die gebhren ndern，dass 文章 vor ort abgeholt werden knnen。