I类和Z仅适用于基金招股说明书中所述的合格投资者。•与您的后台/家庭办公室检查股票的可用性。过去的表现不能保证未来的结果。LSEG Lipper基金奖是通过计算11/30/23的3年期间最高一致的回报来确定的。一致的回报措施考虑了相对于基金分类的短期和长期风险调整的绩效。FA Energy Fund在三年期间与12个自然资源基金竞争,以赢得该奖项。LSEG Lipper Fund Awards基于相应的Fidelity Advisor(FA)基金的Z类股票。其他股份类别可能具有不同的绩效特征。基金绩效现在可能高于赢得此奖项的绩效。尽管LSEG Lipper做出了合理的努力,以确保用于计算奖励的数据的准确性和可靠性,但不能保证准确性。Lipper领导者基金评级不构成,也不旨在构成投资建议或出售或征集要约以购买任何司法管辖区任何实体的任何安全性。有关更多信息,请参见Lipperfundawards.com。来自LSEG Lipper Fund Awards。2024 LSEG。保留所有权利。在许可证下使用。
如果您已经通知您拥有相当大的基金百分比,则如果您在最新购买/转换为基金后30天内出售/交换基金的股票,则将受到出售/交换股票价值的罚款1%。,如果您在完成相当大的赎回之前未能提供所需的保真度通知,则可能会受到股份价值的1%罚款。这笔费用捐给了基金。
场景 用户担心楼上传来的巨响,他们认为那是他们大楼的二楼。用户提供的位置是“庭院公寓”,并分享了有关噪音的详细信息,包括噪音来自他们上方,并且发生在夜间和下午。用户还提到他们是加州大学洛杉矶分校的学生,他们没有向大学报告噪音。调度员派了一名警官到该地点,用户与警官 Jane 进行了交谈。警官确认噪音来自楼上,他们会进一步调查。序数:第二次时间:夜间时间:下午头衔:学生组织:加州大学洛杉矶分校人员:Jane
Q1:真正的随机化是用于将参与者分配给治疗组的真正随机分组?Q2:藏匿的分配是分配给涉及试验人员的治疗组? Q3:基线相似性在基线时治疗组是否相似以最大程度地减少现有的差异? Q4:参与者失明的参与者是否对其治疗作业视而不见,以减少报告偏见? Q5:治疗提供者失明的是那些接受治疗的人对小组分配失明以最大程度地减少绩效偏见? Q6:结果评估师失明是结果评估者对治疗分配失明以减少检测偏见? Q7:相同的治疗条件是实验组是否相同治疗,除了干预外,治疗组是否相同? Q8:随访完整的后续性完整性,并且随访的差异是否充分描述和分析? Q9:在他们被随机分析的组中分析了参与者的意向性分析? Q10:一致的结果测量是在治疗组之间始终如一地测量结果吗? Q11:可靠的测量是使用可靠方法测量结果的吗? Q12:适当的统计分析是适用于数据的适当统计分析吗? Q13:试验设计适当性是否适合试验设计,并且与标准RCT方案的偏差合理吗?Q2:藏匿的分配是分配给涉及试验人员的治疗组?Q3:基线相似性在基线时治疗组是否相似以最大程度地减少现有的差异?Q4:参与者失明的参与者是否对其治疗作业视而不见,以减少报告偏见? Q5:治疗提供者失明的是那些接受治疗的人对小组分配失明以最大程度地减少绩效偏见? Q6:结果评估师失明是结果评估者对治疗分配失明以减少检测偏见? Q7:相同的治疗条件是实验组是否相同治疗,除了干预外,治疗组是否相同? Q8:随访完整的后续性完整性,并且随访的差异是否充分描述和分析? Q9:在他们被随机分析的组中分析了参与者的意向性分析? Q10:一致的结果测量是在治疗组之间始终如一地测量结果吗? Q11:可靠的测量是使用可靠方法测量结果的吗? Q12:适当的统计分析是适用于数据的适当统计分析吗? Q13:试验设计适当性是否适合试验设计,并且与标准RCT方案的偏差合理吗?Q4:参与者失明的参与者是否对其治疗作业视而不见,以减少报告偏见?Q5:治疗提供者失明的是那些接受治疗的人对小组分配失明以最大程度地减少绩效偏见? Q6:结果评估师失明是结果评估者对治疗分配失明以减少检测偏见? Q7:相同的治疗条件是实验组是否相同治疗,除了干预外,治疗组是否相同? Q8:随访完整的后续性完整性,并且随访的差异是否充分描述和分析? Q9:在他们被随机分析的组中分析了参与者的意向性分析? Q10:一致的结果测量是在治疗组之间始终如一地测量结果吗? Q11:可靠的测量是使用可靠方法测量结果的吗? Q12:适当的统计分析是适用于数据的适当统计分析吗? Q13:试验设计适当性是否适合试验设计,并且与标准RCT方案的偏差合理吗?Q5:治疗提供者失明的是那些接受治疗的人对小组分配失明以最大程度地减少绩效偏见?Q6:结果评估师失明是结果评估者对治疗分配失明以减少检测偏见?Q7:相同的治疗条件是实验组是否相同治疗,除了干预外,治疗组是否相同?Q8:随访完整的后续性完整性,并且随访的差异是否充分描述和分析?Q9:在他们被随机分析的组中分析了参与者的意向性分析?Q10:一致的结果测量是在治疗组之间始终如一地测量结果吗?Q11:可靠的测量是使用可靠方法测量结果的吗? Q12:适当的统计分析是适用于数据的适当统计分析吗? Q13:试验设计适当性是否适合试验设计,并且与标准RCT方案的偏差合理吗?Q11:可靠的测量是使用可靠方法测量结果的吗?Q12:适当的统计分析是适用于数据的适当统计分析吗? Q13:试验设计适当性是否适合试验设计,并且与标准RCT方案的偏差合理吗?Q12:适当的统计分析是适用于数据的适当统计分析吗?Q13:试验设计适当性是否适合试验设计,并且与标准RCT方案的偏差合理吗?Q13:试验设计适当性是否适合试验设计,并且与标准RCT方案的偏差合理吗?
(1)超出绝对最大评级下列出的压力可能会对设备造成永久损害。这些仅是应力等级,这并不意味着该设备在这些条件下在建议的操作条件下指示的条件以外的任何其他条件。长期暴露于绝对最大评级条件可能会影响设备的可靠性。(2)+和in-中的输入引脚与两个端子之间的反平行二极管相连。大于0.5 V或小于–0.5 V的差分输入信号必须限制为10 mA或更小。(3)输入端子被二极管链接到电源轨道(VS+,VS-)。输入信号大于0.5 v或更少或更少的供应轨必须被限制为10 mA或更少。(4)v S / 2的短路。< / div>
消费者自由裁量 - 10.0%多元化消费者服务 - 2.0%Duolingo Inc a级A(b)89,154 26,119,447 Grand Canyon Education Inc(B)102,787 14,093,126 H&R Block Inc 140,408 8,386,570 Stride Inc(B)117,11 UND(C)117,411 UND (b) 375,207 2,941,623 Universal Technical Institute Inc (b)(c) 259,456 4,317,348 66,847,524 Hotels, Restaurants & Leisure – 2.2% Brinker International Inc (b) 270,055 27,737,349 Cava Group Inc (b) 82,309 10,993,190 Dutch Bros Inc Class A (b)270,235 8,950,183 Kura Sushi USA INC A(b)(b)(c)132,939 13269,971 Red Rock Resorts Inc A级179,224,265 9,224,977 70,175,670家用耐用度15,268 3,311,629 KB家151,674 11,906,409 Lovesac Co/The(b)(c)452,108 13,183,469 Newell Brands Inc 642,273 5,652,002 Sharkninja Inc(B)162,898 162,898 15,025,898 162,898 15,825 9,634,552 68,168,907专业零售 - 3.4%Abercrombie&Fitch Co a级A(b)126,086 16,616,874 Bark Inc保修6/1/2026(B)54 4 BOOT BARN HOLDING 16,267,306 Fanatics Inc Class A (b)(e)(f) 163,048 12,018,268 Group 1 Automotive Inc 54,155 19,729,750 Murphy USA Inc 23,333 11,397,004 Valvoline Inc (b) 159,970 6,443,592 111,022,523 Textiles, Apparel & Luxury商品 - 0.3%Crocs Inc(B)89,799 9,682,128
注意:此更新的安全港通知(“通知”)旨在告知您计划条款的变更,该变更将影响以下标题为“补缴供款”的段落。从 2025 计划年度开始,根据 2022 年《确保强健退休法案》(作为 2023 年综合拨款法案的一部分通过的“SECURE 2.0”)(“60-63 岁补缴限额”),参与者在 60、61、62 和 63 岁生日所在的日历年,年度补缴供款限额将增加。60-63 岁补缴限额为 10,000 美元或补缴供款常规限额的 150%(以较大者为准)。2025 年,补缴供款的常规限额为 7,500 美元。因此,2025 年 60-63 岁补缴限额为 11,250 美元。
Lot Quantity Description 3070014 0.2 kU Phusion DNA Polymerase 3130783 0.4 mL 10 mM dNTP MixPhusion kit component 3048246 0.04 mL Lambda-DNA 3085897 0.4 mL Lambda & PhiX MixReady to Use Marker 3016845 0.05 mL Primer Mix 1.3 kb 3083834 0.05 mL Primer Mix 10 kb 3121943 3×1.5 ml 5x phusion hf缓冲液3121933 1.5 ml 50 mm MGCl2 3087331 1.5 ml 5x 5x phusion GC缓冲液3085597 0.5 ml DMSO
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当前的药物发现生成模型主要使用分子对接作为指导活性化合物产生的甲骨文。但是,这种模型在实践中通常没有用,因为即使是具有较高对接得分的化合物也不会始终显示出实验活动。存在更准确的活动预测方法,例如基于分子动力学的结合能量计算,但是在生成模型中使用它们在计算上太昂贵。为了应对这一挑战,我们提出了多保真潜在空间主动学习(MF-lal),这是一种生成的建模框架,将一组与成本准确性的折衷方案集成在一起。与以前分别学习替代模型和生成模型的方法不同,MF-LAL将生成性和多余的代孕模型结合到一个框架中,从而可以进行更准确的活动预测和更高质量的样本。我们使用一种新型的主动学习算法来训练MF-lal,以进一步降低计算成本。我们对两种相关疾病蛋白的实验表明,MF-LAL产生的化合物具有比其他单一单一和多忠诚方法更好的结合自由能评分。该代码可在https://github.com/rose-stl-lab/ mf-lal上找到。