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NOCASE-AGO_1966-13-000-WEB-0.pdf - 美国陆军
EADGER AR:\IY A:\L\'IU:\'ITION 工厂-处于现役状态___________ I 圣路易斯军械工厂，密苏里州圣路易斯-重新指定_____________ II T.:-.S. AR:lJIY 人员 CE:KTER，华盛顿州刘易斯堡-一般命令 11，1006，修正案__________________________________________________ III
脑部提取的U-net模型
蒙特利尔神经学院，麦吉尔大学，蒙特利尔，加拿大魁北克省B儿童思维研究所，美国纽约市纽约市东56号，美国纽约州奥兰治堡，纽约州纽约市140号，美国纽约州纽约州纽约州纽约市，纽约州纽约市，纽约州纽约市，纽约州纽约州纽约州，纽约州纽约州，纽约州，纽约州剑桥大学，剑桥CB2 3EG，英国LLA的生理学系，墨西哥，墨西哥，剑桥大学，CASB2 3EG，CAS CAS CAS NEUROSCIENT，NOUROSCIENT，CAS PRISTIC NEUROBICER，CAS NEUROBICERY of CANICACTION，SHONEMECERIAL of SHONEMENICHEMING of SHONEMENICHEM HEANGEMEN of SHONGEMEN of SHONGEMEN，SHONGENGERIAL，SHONEMECERIAL，SHONE SHONE SHONEMECER，CAS INUROSCICE Onsin 6001研究公园大道，威斯康星州麦迪逊市53719，l哥伦比亚大学物理学和外科医生学院，纽约州纽约市纽约市纽约市，美国纽约州纽约州纽约市10032 ITION，美国贝塞斯达国家心理健康研究所
tysserand-fast and from-div>的空间网络的准确重建
摘要：网络提供了一个强大的框架来分析空间OMICS实验。但是，我们缺少集成几种方法来轻松重建网络以与专用库进行进一步分析的工具。在附加过程中，选择适当的方法和参数可能具有挑战性。我们提出了python库Tysserand，以从空间解决的OMICS实验中重建空间网络。它是一种通用工具，生物信息学界可以添加新方法来重建网络，选择适当的参数，清洁结果网络和管道数据到其他库。可用性和实现：带有Jupyter笔记本的Tysserand软件和教程，可在https://github.com/verapancaldilab/tysserand上获得。联系人：Alexis.coullomb@inserm.fr或vera.pancaldi@inserm.fr补充信息：补充数据可在Bioinformatics Online上获得。
MCAR 适航性问题 3.pdf
毛里求斯民事法 \ irwort hi ith。'\S Rf qui rc111'。'llb is issuccd purs11a11t t11 Regulation 135 thc: la auritius Ci,·il A \ i:it i\111 Rq•.ulat i o ns · 1 his Inuritius Civil J\ im orthincss Rcquirl'llll。:111'> l ICA R ) SCb out thc llllllillltllll n 4u ircmcms。n:spccl 1lf :ti l\\ lH"lhincss 或 nin.rnft.航空运输。请求，无损检测许可证。:1.r-; 反对 t h.: 批准 pcrs1ll1S :1ml 1>rgu11isatio11s.mc.J 11111:-t hc 1.11111pl icll 包括民事诉讼中规定的义务航空 iun Rcgu h11ions 。
口服靶向治疗治疗非小细胞肺癌
小分子酪氨酸激酶抑制剂是治疗 NSCLC 最常用的靶向疗法，其作用是抑制酪氨酸激酶。酪氨酸激酶是跨膜蛋白，由细胞外（配体结合域）和细胞内激酶域组成。在正常生理条件下，配体与细胞外域的结合会导致下游蛋白质的磷酸化，从而以高度受调控的方式激活它们。激活致癌变异的存在会导致酪氨酸激酶变为组成性活性（即不需要配体结合处于“开启”位置），从而驱动癌细胞生长和增殖。靶向疗法通过抑制这些过度活跃的酪氨酸激酶来治疗癌症。实际上，靶向疗法是口服药物，可以在家服用，而不需要像静脉注射疗法那样多次去医院就诊。
人工智能支持的军事决策过程
事务可能会增加复杂性，随着新技术和新应用的实现，复杂性将呈指数级增长。人类的学习能力，甚至最有经验的指挥官的直觉能力，都无法跟上战争不断变化的特征。为了引导未来制胜的洞察力，必须改进人类的认知、决策过程或其增强。决策能力和可用支持的分裂导致分析决策过程、指挥官的直觉和有效决策之间的能力差距不断扩大。当前和未来的环境表明，需要开发更灵活的决策支持工具，以缩小差距并重新获得指挥官的决策优势。在不透明和复杂的环境中有效预测未来几场交战的能力对于成功至关重要。同时，在能够迅速推翻先前计划的动态环境中，理解并率先做出反应的能力对于夺取和保持主动权至关重要。1
迈向设计自然娱乐互动技术的框架
抽象交互技术与自然界的娱乐有着复杂的关系。许多人受到赞扬，许多人对互动技术对自然娱乐的影响感到遗憾。由于自然娱乐具有重要的健康优势，并且交互式技术可能仍然是自然娱乐的一部分，因此需要为自然娱乐设计设计交互式技术。不幸的是，关于如何设计此类技术的知识很少。我们通过从他人的工作，我们的先前工作，特别是Borgmann和Verbeek的技术哲学中汲取了自然娱乐中交互式技术的新中间设计知识。我们的贡献是一个基于与地点，时间和社区互动相关的九个方面的分解的框架。四个示例演示了框架的描述性和生成力。该框架可以使创建与自然娱乐相互补充的交互式系统，并可以更好地保留自然娱乐的健康益处。
生物医学光学中的深度学习 - Muyinatu Bell
生物医学光学是研究生物光与物质相互作用的学科，其总体目标是开发可用于诊断、治疗和外科手术的传感平台 [1]。在这个庞大而活跃的研究领域中，新系统不断被开发出来，以利用独特的光与物质相互作用来提供临床有用的特征。这些系统在信噪比 (SNR)、采集速度、空间分辨率、视场 (FOV) 和景深 (DOF) 方面面临固有的权衡。这些权衡会影响临床系统的成本、性能、可行性和整体影响。生物医学光学开发人员的作用是设计优化或理想地克服这些权衡的系统，以适当地满足临床需求。在过去的几十年里，生物医学光学系统设计、图像形成和图像分析主要由经典的物理建模和信号处理方法指导。然而，最近，深度
DNA 碱基的电子附着能
我们发现嘧啶胸腺嘧啶 (T) 和胞嘧啶 (C) 的 VAE 仅相差 0.03 eV，嘌呤鸟嘌呤 (G) 和腺嘌呤 (A) 的 VAE 仅相差 0.08 eV。与“化学”直觉相反，嘧啶的垂直形成的阴离子比较大嘌呤的阴离子更稳定，大约高 0.2 eV。考虑到每种化合物中中性势面和阴离子势面之间的 Franck-Condon 重叠，我们发现所有碱基都有一系列共同的能量，电子可在该能量范围内附着。换句话说，碱基的最低临时阴离子状态在实际意义上是简并的。此外，我们还观察到与腺嘌呤以外所有碱基的最低空分子轨道 (LUMO) 相关的临时阴离子核运动的证据。这表明电子注入这些轨道强烈激发中性分子的振动模式。