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World File Search SystemDTA
直接转移学位（DTA）工作表
基本要求和定量/符号推理：18-20个单元总共需要18-20个单位。必须在该区域内实现2.00的GPA。还需要累积的大学级GPA为2.00。没有通过/失败或“ S”等级（例外：AP，CLEP，Dantes，IB分数和高中的大学（CHS））。A组：Engl＆101。 选择五个单元从：ENGL 102，203 B组：用于满足此要求的课程不可用来满足自然科学分布。 选择五个单元来自：数学111、130、220、264、274，Math＆107、132、141、142、142、146、148、151、151、153、153、254、163、264，Phil＆120。A组：Engl＆101。选择五个单元从：ENGL 102，203 B组：用于满足此要求的课程不可用来满足自然科学分布。选择五个单元来自：数学111、130、220、264、274，Math＆107、132、141、142、142、146、148、151、151、153、153、254、163、264，Phil＆120。组C：用于满足此要求的课程不可用来满足人文分布。选择3-5个单位：CAS 106，CMST 140、202，CMST＆101、210、220、230。人文分布要求：从至少三个不同学科（主题领域）中选择15个单位。您可能最多包括5个单位的技能性能课程（带下划线）。您可能包括最多5个单元的100级外语课程或100级美国手语课程的5个单元。最多允许5个单位的“ S”等级。必须在该区域内实现2.00的GPA。还需要累积的大学级GPA为2.00。***本课程有一个以上的分配区域；在应用程序上只能使用一次。大胆的课程是可以接受的，但不再提供指导。“＆”标志表示华盛顿州社区学院的共同课程（有关更多详细信息，请参见目录指数）。
CMS DTA AI/AN 文化敏感性培训
“嘿，酋长” - 除非你称呼的人实际上是某个部落或国家的酋长，并且你知道这个事实，否则称呼美国印第安人为“酋长”可能会是一种侮辱。同样令人反感的是“酋长太多，印第安人太少”这句话，这似乎暗示缺乏方向或领导力，或者有太多人似乎在掌权。
国防部国防旅行系统 (DTS) 最佳实践指南
为了更好地控制 DTS 中的 AO 分配，组织应考虑指定一名 DTA 来监控责任官员档案。一种选择是允许具有权限级别 5 且可以访问 DTA 维护工具、人员和路由列表表的 DTA 也具有权限级别 2。组织可以允许 DTA 权限级别 2，以便授予或删除对 AO 档案的访问/权限并更新必要的路由列表。DTA 可以每月进行一次审查或根据需要进行审查，具体取决于组织中的 AO 流动率。通过限制 DTA 具有权限级别 2 的时间，组织可以确保将职责与 DTA 角色分开，并能够执行授权官员角色。
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。
3DProtDTA：基于残基水平蛋白质图的药物靶标亲和力预测的深度学习模型
管道。在这方面，评估药物靶标结合能力 (DTA) 的计算方法非常有趣 4，因为 DTA 通常被认为是预测药物效果的最佳指标之一。准确预测 DTA 对于筛选出低效分子并防止其进入临床试验至关重要，因此近年来开发了大量计算 DTA 技术。最准确的 DTA 计算估计可以通过原子分子动力学模拟（经典、量子或混合）与计算配体结合自由能的现代技术之一相结合获得。5 然而，准确性是以非常高的计算需求为代价的，这使得这些方法通常不适用于大规模虚拟筛选。这就是为什么在现代药物发现中估计 DTA 的常用方法是分子对接，它在准确性和计算效率之间提供了合理的折衷。 6 然而，人们普遍认为，分子对接中使用的经验评分函数已经接近实际的准确度极限，如果不引入额外的计算负担，这一极限不太可能得到改善。为了解决这些缺点，开发了用于确定 DTA 的经典机器学习 (ML) 方法。这些方法不依赖于计算目标蛋白质和配体之间的物理相互作用。它们纯粹基于知识，依赖于类似配体倾向于
利用预训练模型进行最近邻药物靶标亲和力预测
药物-靶标结合亲和力 (DTA) 预测对于药物发现至关重要。尽管将深度学习方法应用于 DTA 预测，但所获得的准确度仍然不理想。在这项工作中，受到最近检索方法成功的启发，我们提出了 𝑘 NN-DTA，这是一种基于非参数嵌入的检索方法，采用预先训练的 DTA 预测模型，它可以扩展 DTA 模型的功能，而无需或几乎不需要任何成本。与现有方法不同，我们从嵌入空间和标签空间引入了两种邻居聚合方法，并将它们集成到一个统一的框架中。具体而言，我们提出了一种具有成对检索的标签聚合和一种具有逐点检索最近邻居的表示聚合。该方法在推理阶段执行，并且可以在无需训练成本的情况下有效提高 DTA 预测性能。此外，我们提出了一个扩展，Ada-𝑘 NN-DTA，一种具有轻量级学习的实例化和自适应聚合。在四个基准数据集上的结果
附录 3 – SCOMET 列表
从 DTA 向 SEZ/EoU 供应 SCOMET 物品无需出口授权。 但是，如果 SCOMET 物品要从 SEZ/EoU 实物出口到国外，即出口到其他国家，则需要出口授权（参见 2006 年 SEZ 规则第 26 条）。所有从 DTA 向 SEZ/EoU 供应 SCOMET 物品的情况，供应商必须在供应生效后一周内，以规定的形式 [ITC (HS) 出口和进口物品分类附表 2 附录 3 附件 1] 向各自 SEZ/EoU 的发展专员 (DC) 报告。 各 SEZ/EoU 的发展专员 (DC) 应按照规定的形式 [ITC (HS) 出口和进口商品分类附表 2 附录 3 附件 2] 向商务部 DGFT (Hqrs) SCOMET 科 (地址：Udyog Bhawan, Maulana Azad Road, New Delhi-110011) 提交此类 DTA 向 SEZ/EoU 提供的年度报告。DC、SEZ/EoU 应在每个财政年度的 5 月 15 日之前提交报告，内容涉及上一财政年度 DTA 向 SEZ/EoU 提供的供应。
数字治疗联盟是否存在？综合...
背景：心理健康障碍会严重影响全球人群，促使数字心理健康干预措施的兴起，例如人工智能（AI）功率为聊天机器人，以解决访问护理方面的差距。本评论探讨了“数字治疗联盟（DTA）”的潜力，强调同情，参与和与传统的治疗原则相结合以增强用户结果。目的：本综述的主要目的是确定AI驱动心理健康干预措施中DTA背后的关键概念。次要目标是根据这些确定的概念提出对DTA的初始定义。方法：遵循了范围的Prisma（用于系统评价和荟萃分析的首选报告项目），遵循了范围的评论和Tavares de Souza的综合评论方法，其中包括Medline中的系统文献搜索，Web of Science，Psycnet和Google Scholar。使用Horvath等人在治疗联盟上的概念框架中提取并分析了符合条件研究的数据，重点是目标一致性，任务协议和治疗债券，并使用纽卡斯尔 - 奥塔瓦瓦量表和偏见工具的Cochrane风险进行了质量评估。结果：在排除重复项和不合格的研究之后，总共从1294篇文章的初始库中确定了28项研究。这些研究为DTA的概念框架的发展提供了信息，其中包括关键要素，例如目标一致性，任务协议，治疗债券，用户参与度以及影响治疗结果的促进者和障碍。干预措施主要集中于AI驱动的聊天机器人，数字心理治疗和其他数字工具。结论：这项综合审查的发现为DTA的概念提供了一个基本框架，并报告了其在AI-Driend的心理治疗工具中复制关键治疗机制（例如同情，信任和协作）的潜力。DTA在增强可访问性和在心理保健方面的参与表现出希望，但仍需要进一步的研究和创新来应对个性化，道德关注和长期影响等挑战。
![arxiv：2406.17697v1 [cs.lg] 2024年6月25日](/simg/g:\will\search\icon\source\9\937f633fcdf4917da882b60dacd7de51eeac43e2.webp)
arxiv：2406.17697v1 [cs.lg] 2024年6月25日
摘要。药物靶标结合亲和力（DTA）是药物筛查的关键标准。现有的实验方法是耗时的，并且依赖有限的结构和域信息。虽然基于学习的方法可以对序列和结构信息进行建模，但它们很难整合上下文数据，并且通常缺乏对药物目标相互作用的全面建模。在这项研究中，我们提出了一种新型的DTA式词语方法，称为HGTDP-DTA，该方法在混合图形转换器框架内利用动态提示。我们的方法为每个药物目标对生成上下文特定的提示，从而增强了模型捕获独特相互作用的能力。提示引入的引入通过滤除无关的噪声并强调与任务相关的信息进一步优化预测过程，并动态调整分子图的输入特征。提出的混合图形变压器体系结构将图形卷积网络（GCN）的结构信息与变压器捕获的序列信息相结合，从而促进了全局和局部信息之间的相互作用。此外，我们采用了多视图特征融合方法将分子图视图和亲和力子图视图投射到一个共同的特征空间中，从而有效地结合了结构和上下文信息。在两个广泛使用的公共数据集（Davis and Kiba）上进行的实验表明，HGTDP-DTA在预测性能和泛化能力中的最先进的DTA预测方法优于最先进的DTA预测方法。