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工程师计算机编程基础知识。 - DTIC
本书的组织结构如下：第 1 章阐述了程序构建的四个原则。第 2 章讨论了计算机程序的被动部分：数据。第 3 章描述了每个程序的三个部分。第 4 章相当长，介绍了构造（来自控制结构），并附有练习来测试您的学习效果。第 5 章描述了让程序运行的过程，第 6 章提供了一个检查表，以帮助确保您的程序在运行之前（和之后）处于最佳状态。第 7 章是一堂简短的课程，教你如何在程序运行不正确时纠正它（是的，即使前面几章中有很多“好东西”，但仍然会出错）。第 8 章包含对几种编程语言的简要回顾，并揭示了我对某些语言的不为人知的偏见。第 9 章至第 141 章分别针对一种特定的编程语言；这里没有提供足够的细节来充分利用任何语言，但足以让你成功入门。遵循以下列表
PCODR专家审查委员会最初建议CADTH PAN-CANADIAN肿瘤药物评论（PCODR）由加拿大省和
PCODR专家审查委员会初步建议是加拿大潘纳德肿瘤学药物评论（PCODR）是由加拿大省和领土卫生部（除魁北克除外）建立的，以评估癌症药物治疗，并提出建议指导药物补偿决定。PCODR过程通过查看临床证据，成本效益和患者观点来评估癌症药物的一致性和清晰度。在考虑到合格的利益相关者的反馈意见后，Cadth专家审查委员会（PERC）将提供最终建议。必须根据Cadth网站上可用的Cadth Pan-Canadian肿瘤药物评论提供反馈。最终建议将在Cadth网站上发布，并将取代此初步建议。
模型主文件：在2025年3月13日，1：00 - 3:00 pm的通用药物开发和监管提交中的建模和仿真
•罗伯特·莱昂伯格（Robert Lionberger），博士| ORS | OGD | CDER•LANYAN（LUCY）FANG博士，DQMM副总监| ORS | OGD | CDER•Partha Roy，PhD |生物等效办公室主任（OB）| OGD | CDER•Bhagwant Rege，博士|产品质量评估VI部（DPQA VI）产品质量评估办公室I（OPQA I）| OPQ | CDER•Stella Grosser，PhD |生物识别技术VIII（DBVIII）生物统计局（OB）办公室|转化科学办公室（OTS）| CDER•RAJANIKANTH MADABUSHI，博士| CDER定量医学卓越中心主任（QM COE）临床药理学指导和科学政策办公室副主任（OCP）| OTS | CDER•JD Martha Nguyen |部门主任|政策制定部（DPD）
DTP900电池测试仪
数字测试仪检查电池的状态，起始效率（CCA），起动器系统和车辆的交流发电机电路。可选的参考国际标准，用于电池制造商使用的各种起始放大器范围对应的车辆。实用和紧凑，它允许在12V/24V电池（湿，凝胶，MF，AGM，PBCA，EFB）上进行操作，并与车辆断开并连接到车辆，促进快速且易于执行的测试操作。它会自动补偿温度以获得更精确的检测。背光LCD屏幕即使在光线较差的环境中也有助于读取数据。配备了内置打印机以打印报告。功能： - 对于湿，凝胶，MF，AGM，PBCA，EFB电池，从12V/24V时为4-250 AH； - 进行测试：电池状态，起始效率（CCA），起始系统，车辆交流发电机电路； - 车辆的可选参考标准； - 可以通过断开电池连接或连接到车辆进行测试； - 背光液晶显示屏； - 多语言：en，it，fr，de，es，pt; - 使用内置打印机直接打印报告。
DTI药物目标见解2025; 19-关于Science
摘要简介：足够的高血糖控制仍然是临床使用的治疗剂的巨大挑战。新的，更有效的抗糖尿病药物是药物发现项目的首位。方法：本文介绍了2、3二氯二烷酮（C1）和2、6-二氯 - 皇家酮（C2）的体外抗糖尿病潜力，α-氨基糖苷酶和α-淀粉酶，然后在硅分析中进行。结果：两种化合物C-1和C-2都在各种测试浓度下对α-葡萄糖苷酶进行显着抑制，IC 50中的35.266μm和38。分别为379μm。 同样，化合物C-1和C-2分别以42.449μm和46.708μm的IC 50值引起了显着的抗α-淀粉酶作用。 关于α-葡萄糖苷酶和α-淀粉酶结合位点的分子对接投资被实施，以更好地理解C1和C2分子与活性位点之间发生结合力学的模式，这说明了与参考抑制剂和Acarbose和Acarbose的评估相结合的效率。 活性化合物C1和C2与活性位点残基之间的相互作用主要是极性键，氢键键合，π-π和π-H相互作用，这有助于与酶骨架的强烈比对。 同样，有效结合通常由强稳定且稳定的氢键模式表示，这是由于MM-PBSA值的最小波动所表明的。 结论：简而言之，这项研究将有助于为这些化合物提供改善的抗糖尿病性和毒性降低。分别为379μm。同样，化合物C-1和C-2分别以42.449μm和46.708μm的IC 50值引起了显着的抗α-淀粉酶作用。关于α-葡萄糖苷酶和α-淀粉酶结合位点的分子对接投资被实施，以更好地理解C1和C2分子与活性位点之间发生结合力学的模式，这说明了与参考抑制剂和Acarbose和Acarbose的评估相结合的效率。活性化合物C1和C2与活性位点残基之间的相互作用主要是极性键，氢键键合，π-π和π-H相互作用，这有助于与酶骨架的强烈比对。同样，有效结合通常由强稳定且稳定的氢键模式表示，这是由于MM-PBSA值的最小波动所表明的。结论：简而言之，这项研究将有助于为这些化合物提供改善的抗糖尿病性和毒性降低。关键字：2、3和2、6-二氯丁酮，α-葡萄糖苷酶/α-淀粉酶抑制，分子对接，分子模拟
MDT活动，最近完成的研究项目
Projects 8882-444-17, -18, -21, -24, and -25: MGMT Support (2020-2024 FFY) Project 8882-444-19: A Review of Methods to Change Beliefs Project 8882-444-20: Resources and Tools to Reduce Multi-Risk Driving Behaviors Project 8882-444-22 : Resources and Tools to Improve Pedestrian Safety Project 8882-444-23：了解积极的驾驶和减少它的方式 - 第1阶段项目8882-444-26：了解攻击性驾驶和减少驾驶方式 - 第2阶段
3DPROTDTA：基于残基级蛋白图的药物目标亲和力预测的深度学习模型
准确预测硅中的药物目标亲和力（DTA）对于现代药物发现至关重要。在药物开发的早期阶段应用的DTA预测的计算方法，能够大大降低其成本。最近提出了基于机器学习的广泛方法进行DTA评估。它们最有前途的是基于深度学习技术和图形神经网络来编码分子结构。Alphafold做出的蛋白质结构预测的最新突破使得无前前数量的蛋白质，而没有实验定义的结构可用于计算DTA预测。在这项工作中，我们提出了一种新的深度学习DTA模型3DPROTDTA，该模型与蛋白质的图表结合使用了Alphafold结构预测。该模型优于其在通用基准数据集上的竞争对手，并且具有进一步改进的潜力。
使用 S 参数、TDR 和 TDT 对电源模块进行状态监测
噪声是在线测量和状态监测的一个重要方面。然而，性能下降发展非常缓慢，因此可以实现非常高的积分时间。此外，S 参数的目标频率（大部分高于 100 MHz）与 PM 功能信号带宽（上升时间低于 10 ns 时限制为几十 MHz）之间的比率足够高，可以使用慢速、非常窄的带通 IF 滤波器，从而抑制大部分不相关的噪声。此外，这还将使使用部署现场状态监测所必需的低成本仪器成为可能。事实上，使用 NanoVNA V2 [15] 进行的初步测试与使用高端 ZVA24 获得的测试结果相符。该仪器可以留在现场进行实时状态监测，也可以在计划的定期维护期间连接到系统以进行 SoH 评估。