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准二维 1T- TaS 2 器件中电荷密度波的室温脱钉
1 加州大学河滨分校伯恩斯工程学院电气与计算机工程系纳米器件实验室，加利福尼亚州河滨市 92521，美国 2 波兰科学院高压物理研究所 CENTERA 实验室，波兰华沙 01-142 3 加州大学河滨分校伯恩斯工程学院材料科学与工程项目声子优化工程材料中心，加利福尼亚州河滨市 92521，美国 4 格但斯克理工大学计量与光电子系，波兰格但斯克 80-233 5 华沙理工大学 CEZAMAT 先进材料与技术中心，波兰华沙 02-822 6 蒙彼利埃大学和法国国家科研中心查尔斯库仑实验室，法国蒙彼利埃 34950美国加利福尼亚州里弗赛德市 92521
摘要集 (pdf)
Simon Martiel（Atos Quantum Lab） Hector Miller-Bakewell Mio Murao（东京大学） Glaucia Murta（杜塞尔多夫海因里希海涅大学） Ognyan Oreshkov（布鲁塞尔自由大学） Prakash Panangaden（麦吉尔大学） Simon Perdrix（Loria） Lidia del Rio（苏黎世联邦理工学院） Julien Ross（达尔豪斯大学） Mehrnoosh Sadrzadeh（伦敦大学学院） Ana Belén Sainz（格但斯克大学） John Selby（格但斯克大学） Rui Soares Barbosa（国际伊比利亚纳米技术实验室） Rob Spekkens（Perimeter 研究所） Isar Stubbe（滨海大学） Benoit Valiron（巴黎萨克雷大学） Jamie Vicary（剑桥大学） John van de Wetering (奈梅亨内梅亨拉德堡大学) Alexander Wilce (萨斯奎哈纳大学) 应明胜 (悉尼科技大学) Vladimir Zamdzhiev (Loria) Margherita Zorzi (维罗纳大学)
反复练习的反复发作的运动单位行为的变化
了解疾病的遗传基础是医学研究的一个基本方面，因为基因是遗传的经典单位，并且在生物学功能中起着至关重要的作用。鉴定基因与疾病之间的关联对于诊断，预防，预后和药物发育至关重要。基因通常与相关疾病有关，因为引起相同或相似疾病的蛋白质往往显示出有限的序列变化。预测基因 - 疾病酶关联（GDA）需要对大量潜在候选基因进行耗时且昂贵的实验。尽管已经提出了使用传统的机器学习算法和图形神经网络来预测基因与疾病之间的关联的方法，但这些方法努力捕获基因和疾病中的深层语义信息，并取决于训练数据。为了减轻此问题，我们提出了一个名为FusionGDA的新型GDA预测模型，该模型利用带有融合模块的训练阶段来丰富由预训练的语言模型编码的基因和疾病语义表示。多模式表示由融合模块产生，其中包括有关两个异质生物医学实体的丰富语义信息：蛋白质序列和疾病描述。随后，采用了汇总聚合策略来压缩多模式表示的维度。此外，FusionGDA采用了训练阶段，利用对比度学习损失来通过在大型公共GDA数据集中进行培训来提取潜在的基因和疾病特征。为了严格评估FusionGDA模型的有效性，我们在五个数据集上进行了全面的实验，并将我们所提出的模型与Disganet-Eval数据集上的五个竞争基线模型进行了比较。值得注意的是，我们的案例研究进一步证明了FusionGDA有效发现隐藏关联的能力。我们实验的完整代码和数据集可在https://github.com/zhaohanm/fusiongda上找到。
名称意味着什么：定义“高熵”氧化物
1 橡树岭国家实验室材料科学与技术部，田纳西州橡树岭 2 格但斯克理工大学纳米技术与材料工程研究所及先进材料中心，波兰格但斯克 3 田纳西大学诺克斯维尔分校材料科学与工程系，田纳西州诺克斯维尔 4 洛斯阿拉莫斯国家实验室综合纳米技术中心，新墨西哥州洛斯阿拉莫斯 5 加州大学戴维斯分校材料科学与工程系，加利福尼亚州戴维斯 6 洛斯阿拉莫斯国家实验室西格玛部，新墨西哥州洛斯阿拉莫斯 7 詹姆斯麦迪逊大学物理与天文系，弗吉尼亚州哈里森堡 8 宾夕法尼亚州立大学材料科学与工程系，宾夕法尼亚州立大学帕克分校 9 德克萨斯大学达拉斯分校材料科学与工程系和化学与生物化学系，德克萨斯州理查森 10 芝浦工业大学科学技术研究生院，日本东京 a) 通讯作者：wardtz@ornl.gov
roche-virtual-hematology-ir-event-june-16.pdf
1 美国马萨诸塞州波士顿麻省总医院癌症中心；2 澳大利亚墨尔本墨尔本大学圣文森特医院；3 澳大利亚悉尼威尔士亲王医院和新南威尔士大学血液学系；4 英国诺丁汉大学医学院；5 法国蒙彼利埃蒙彼利埃大学医院；6 西班牙塞维利亚大学塞维利亚生物医学研究所、塞维利亚大学 CSIC 圣母罗西奥大学医院；7 中国广州中山大学肿瘤医院；8 韩国首尔蔚山大学医学院峨山医学中心；9 韩国首尔成均馆大学医学院三星医疗中心；10 中国天津天津医科大学肿瘤研究所；11 波兰格但斯克医科大学；12 美国加利福尼亚州弗雷斯诺加州大学旧金山分校；13 英国伦敦伦敦大学学院医院； 14 美国加利福尼亚州南旧金山市 Genentech 公司；15 加拿大安大略省密西沙加市 Hoffmann-La Roche 有限公司；16 瑞士巴塞尔市 F. Hoffmann-La Roche 有限公司；17 澳大利亚墨尔本市莫纳什大学莫纳什健康临床科学学院
国家空间数据基础设施战略计划2021-2024
NSDI取决于联邦，州，部落和地方政府，私营部门，学术界和非专业组织的积极承诺和参与，以及越来越多的公民直接投入。通过以数据为重点的法律和政策的新兴框架提出了这种多方面的关系网络。例如，GDA扩展了管理和预算局（OMB）循环A – 16的现有组成部分，扩大了国会对联邦资助的地理空间活动的监督，并确立了国家地理空间咨询委员会（NGAC）作为法定咨询委员会。 它还与其他最新数据计划相吻合，例如2018年的《联邦数据战略》和《基于证据的决策法》（证据法案） - 包括标题II，公开，公共，电子，电子和必要的（公开）政府数据法。 这些法规和政策强调了数据开发和协调作为经济增长，政策发展和知情决策的关键驱动力的越来越重要。例如，GDA扩展了管理和预算局（OMB）循环A – 16的现有组成部分，扩大了国会对联邦资助的地理空间活动的监督，并确立了国家地理空间咨询委员会（NGAC）作为法定咨询委员会。它还与其他最新数据计划相吻合，例如2018年的《联邦数据战略》和《基于证据的决策法》（证据法案） - 包括标题II，公开，公共，电子，电子和必要的（公开）政府数据法。这些法规和政策强调了数据开发和协调作为经济增长，政策发展和知情决策的关键驱动力的越来越重要。
深共晶溶剂辅助合成 - 评论
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Glofitamab▼ 联合吉西他滨和奥沙利铂 (GLOFIT-...
1 美国马萨诸塞州波士顿麻省总医院癌症中心；2 澳大利亚墨尔本墨尔本大学圣文森特医院；3 澳大利亚悉尼威尔士亲王医院和新南威尔士大学血液学系；4 英国诺丁汉大学医学院；5 法国蒙彼利埃蒙彼利埃大学医院；6 西班牙塞维利亚大学塞维利亚生物医学研究所、塞维利亚大学 CSIC 圣母罗西奥大学医院；7 中国广州中山大学肿瘤医院；8 韩国首尔蔚山大学医学院峨山医学中心；9 韩国首尔成均馆大学医学院三星医疗中心；10 中国天津天津医科大学肿瘤研究所；11 波兰格但斯克医科大学；12 美国加利福尼亚州弗雷斯诺加州大学旧金山分校；13 英国伦敦伦敦大学学院医院； 14 美国加利福尼亚州南旧金山市 Genentech 公司；15 加拿大安大略省密西沙加市 Hoffmann-La Roche 有限公司；16 瑞士巴塞尔市 F. Hoffmann-La Roche 有限公司；17 澳大利亚墨尔本市莫纳什大学莫纳什健康临床科学学院
STOPSTORM.eu 联盟研究
a 荷兰乌得勒支乌得勒支大学医学中心放射治疗系 b 德国基尔石勒苏益格-荷尔斯泰因大学医学中心放射肿瘤学系 c 捷克共和国奥斯特拉发大学医院和医学院肿瘤学系 d 荷兰阿姆斯特丹 UMC 大学放射肿瘤学系 e 波兰德布罗瓦格奥尔尼恰 WSB 大学医学院 f 波兰格利维采玛利亚居里国家肿瘤研究所第三放射治疗和化疗系 g 奥地利维也纳医科大学综合癌症中心泌尿外科系 h 波兰格利维采玛利亚居里国家肿瘤研究所放射治疗系 i 瑞士苏黎世苏黎世大学医院放射肿瘤学系 j atsmedizin Berlin，柏林，德国 k 曼海姆大学医学中心放射肿瘤学系，曼海姆医学院，海德堡大学，曼海姆，德国 l 格但斯克医科大学医学院肿瘤学和放射治疗学系，格但斯克，波兰