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a）分区koo
•了解软件系统的基本概念和概念，包括几个外国区域，感知可能的范围区域，并将知道学科的覆盖范围。（4.1）•将能够应用程序系统开发中数学，科学，工程，计算机科学的理论知识和算法原理。（4.2）•将能够抽象地思考，使用形式描述方法，证明其正确性，形式化并指定真实的世界问题。（4.3）•能够将计划系统应用于解决各个领域的任务的理论和实践，评估技术，经济，社会和法律背景。（6.1）•将能够选择和使用正确的现代方法，模型，解决问题的模板，技能和工具，用于开发和维护软件系统（包括新范围）。（6.2）•将能够使用现有的计算机和软件，识别，理解和应用有希望的技术。（6.3）（模块）研究方法评估方法将能够通过使用量子算法解决问题，了解KS构建方法，能够在编程和开源框架中实施它们来制定和应用新的量子算法，从而能够提出问题及其适应性。
6,351名脱北者眼中的朝鲜经济与社会报告
朝鲜政权的失败 1. 公共分配体系的崩溃 04 2. 企业停滞不前 05 3. 粮食增产使当局和军队受益，农民却未受益 05 4. 拥抱外币 06 5. 官员敲诈勒索和猖獗的贿赂 07 6. 不断扩大的贫富差距 08 7. 平壤与其他地区的巨大差距 09 8. 对金氏家族的偶像化主导教育 10 9. 社会控制的日常现实 11
引文 Shimizu T, Inoue E, Ohkuma R, Kobayashi S, Tsunoda T 和 Wada S (2023) 晚期非小细胞肺癌患者的可溶性 PD-L1 变化
非小细胞肺癌 (NSCLC) 占肺癌病例的大多数，是癌症相关死亡的主要原因。大多数 NSCLC 病例在诊断时伴有远处转移 (1)。因此，对晚期 NSCLC 病例的有效治疗至关重要 (2)。经过随机 3 期试验，针对程序性细胞死亡蛋白 1 (PD-1) 的单克隆抗体 nivolumab 和 pembrolizumab 已成为晚期 NSCLC 患者的标准治疗 (3-5)。程序性死亡蛋白配体 1 (PD-L1) 在 NSCLC 组织中的表达率为 24% 至 60%，肿瘤 PD-L1 表达似乎是预测免疫检查点抑制剂 (ICI) 有效性的潜在生物标志物。目前，这些抗 PD-1 抑制剂已被用作一线治疗 PD-L1 高表达（≥ 50% 的肿瘤细胞）且无 EGFR、ALK 或 ROS1 异常的晚期 NSCLC 患者的单药疗法（6）。获取晚期 NSCLC 患者的肿瘤组织可能具有挑战性。与基于血清的检测相比，组织分析不太适合用于治疗监测。最近有报道称，血浆或血清中的治疗前或治疗后可溶性 PD-L1（sPD-L1）可作为监测 NSCLC 患者 ICI 治疗的潜在生物标志物（7-13）。然而，很少有报道研究 sPD-L1 随时间的变化是否可以作为 ICI 疗效的生物标志物。在过去几年中，一些研究已经检验了治疗前或治疗后 sPD-L1 水平与各种癌症预后之间的关联。 2023 年，Sze ́ les 等人进行了一项荟萃分析，以评估治疗前 sPD-L1 与多种人类恶性肿瘤生存期之间的相关性 ( 14 )。汇总的总体估计值表明，sPD-L1 是各种癌症中 OS 较短的重要指标，在 NSCLC 中观察到的关联性最强。然而，当谈到 sPD-L1 变化时，先前的研究得出了不一致的结果，可能是由于样本量小或缺乏具有临床意义的关系。为了确定 sPD-L1 变化的作用，我们使用来自七项试验中的两项的个体患者数据对 PD-1 抑制剂治疗进行了协作个体患者数据荟萃分析。
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Suhruth Koneru div>
这项研究正在解决大多数Covid-19疫苗的问题。大多数COVID-19疫苗的问题是，在患者接受疫苗后，他们的心脏病的机会称为心肌炎（心脏炎症）更高。这项研究的目的是通过心肌炎来了解Covid-19对心脏的影响，并创建一种疫苗，该疫苗不仅像Covid-19疫苗一样有效，而且还会像心肌炎的风险更低。有许多不同的方法来创建疫苗，但是，最常见的方法之一是，当病原体被隔离并成长直到失去引起疾病的有效性。然后选择最弱的病原体以放入疫苗中。使用不同的生物信息学工具和数据库来收集，执行生物信息学研究实验，分析和解释结果。使用NCBI和GEO2R生物信息学工具和数据库，我们在数据集GSE235433中发现了30个差异表达的基因（DEGS），其中15个基因被上调，并下调了15个基因。GO和KEGG途径分析表明，上调的DEG主要参与信号转置子。从DEG中，我们与David确定了关键基因。关键DEG主要与3个基因本体学术语有关。
Anurag Koul
●带有可变步骤频率的TD3：学习控制任务的步骤频率。●具有离散状态空间的基于模型的强化学习。●了解基于模型的离线强化学习的不确定性估计和安全政策改进●研究现实世界中的Cassie机器人的离线增强学习学习●抽象空间中的计划：通过计划模型从计划模型中学习策略，从期权模型中学习策略●适应性PID控制器：研究对控制策略的ADAPTIVE PID PID属性学习。●学习有限的空间门控复发神经网络。●策略梯度带有奖励分解：利用有方面奖励的策略梯度的变化。●深入增强学习算法的性能比较：DQN，DDQN，决斗体系结构和A3C对Atari进行了测试。●使用共形预测降低深神经网中的歧义：在深神经网络中，结构性预测的输出量最小化导致不确定性较小。●自主驾驶的直接感知：通过捕获观察值的时间特征来增强现有方法。
通过康普茶微生物合成的细菌纤维素合成，培养基上具有可变成分的营养成分izabela betlej，krzysztof J. krajewski
通过康普茶微生物合成细菌纤维素在培养基上具有可变成分的养分成分Izabela betlej，Krzysztof J. Krajewski木材科学与木材保护系，木材技术学院，生命科学学院，科学科学摘要：细菌性纤维素纤维素合成，由knoboclocha micrororororgans of Nivients of Nivient of Nivient of Nivient of Nivient of Nivient of Animorororororerororerororerororormermismiss o an n a Indivients o and raimor of Animer of An I介绍。本文提出了评估各种蔗糖含量的影响的结果，以及康普茶微生物对合成效率和获得的细菌纤维素质量的生长培养基中各种氮化合物的存在。对获得的研究结果的分析表明，康普茶微生物合成纤维素合成的效率取决于生长培养基中可用的营养的数量和质量。关键词：细菌纤维素，康普茶，碳和氮源从化学的角度引入，细菌纤维素与植物纤维素相同，但是它具有比从植物组织中得出的纤维素更高的特征。首先，它的特征是高纯度，这是由于缺乏木质素和半纤维素，高结晶度，形成任何形状的易感性，高的吸湿性和非常高的机械强度以及高生物学兼容性[5,8,10]。这些功能保证了在各个行业使用细菌纤维素的绝佳机会。细菌纤维素已经成功地用于医学，作为敷料材料或外科植入物，作为生物传感器，以及食品，药房和造纸工业[7]。Fan等。Fan等。在造纸工业中，细菌纤维素主要用于漂白废纸，作为印刷缺陷的填充物[6]。在木工和包装行业中使用纤维素似乎也是潜在的。细菌纤维素是由细菌和酵母菌的大量微生物合成的。在纤维化微生物中，属于属的生物体：乙酰杆菌，动杆菌，achromobacter，achromobacter，agrobacterium，agrobacterium，psedomonas和sarcina [1]。这些微生物经常以企业化，生物膜的形式出现，通常被描述为“ Scoby”。尽管有许多独特的物理化学特征和非常有前途的应用观点，但在大规模上使用细菌纤维素会带来一些困难。这主要是由于生产成本仍然很高，生产率较低。高产量的合成产量不仅取决于培养方法，这与营养物质的可用性有关，还取决于微生物的动态相互作用。个体菌株的营养需求差异很大。Ramana和Singh [9]发现，乙型杆菌开发的最佳碳源，Nust4.1菌株，是葡萄糖，微生物和纤维素合成的生长进一步增加了，在存在硫酸钠的存在下，乙型甲基菌的生长，BRC菌株的生长，是乙醇，是乙醇的其他动态，是其他动态的。使用可变来源的碳和氮来对纤维素合成效率进行评估。[3]评估了底物上细菌纤维素的合成和质量，并增加了食品工业的废物。在这项工作中，尝试使用三种类型的培养基来评估通过包含的微生物菌株来评估细菌纤维素合成的效率，这些培养基的含量和氮源的可用性不同。
cmlre，高知的研讨会报告“发布海军陆战队...
2024年9月3日，海洋生物资源与生态中心（CMLRE）是地球科学部（MOES）的院士，成功组织了印度洋生物生物多样性Informaɵon系统（Indobis）的NAɵONAL层次研讨会。旨在提高参与DOM/MOES资助项目的利益相关者之间对OBIS和INDOBIS的认识，并增强其海洋生物多样性数据文献记录，出版和管理的能力。总共有35名来自各个大学和R＆DInsɵtuɵons的人，并邀请了27个。ulɵ，有18个外部parthcipant和8位内部研究人员。这次活动为Scients，院士和研究人员提供了一个实践培训，为IndobisPlaƞorm提供了标准化数据的贡献。
已采取的行动 高知市政局于...提交的报告
根据 2020 年 10 月 22 日第 238/DC1/2020/LSGD 号信函，政府指示科钦公司检查评估的遗留废物数量和由 M/s Zonta Infratech Pvt Ltd 牵头的财团报价，M/s Zonta Infratech Pvt Ltd 是与科钦邦城市污染控制委员会协商后选定的修复 Brahmapuram 市政固体废物堆场的投标人，并提交报告。NIT Calicut 受聘进行无人机调查，该调查于 2021 年 2 月 9 日完成。NIT Calicut 提交的最终报告于 2021 年 4 月 7 日提交给政府。根据 2021 年 6 月 27 日的 GO(Rt)No.1219/2021/LSGD，政府已指示向通过招标程序确定的机构 (M/s Zonta) 发出工作指令。根据 2021 年 7 月 22 日第 1 号理事会决议，该工作已授予 M/s Zonta Infratech Pvt Limited，该机构负责生物采矿工作，请参阅 2021 年 7 月 23 日 LOA 编号：NO.MOE2/3760/20。废物转化为能源项目：
主题-CUHK CSE-香港中国大学
课程：CSCI3330课程ID：014446 AFF日期：2024-07-01 CRSE状态：主动批准。状态：批准的[课程Rev]应用计算机视觉的基础知识应用计算机视觉基础本课程提供了全面的介绍和应用计算机视觉的基础。计算机视觉是可以从3D场景中感知和提取信息的建筑机器的企业。这是当今学术界和行业中增长最快，最令人兴奋的学科之一，在机器人技术，视频监视，导航，消费电子，人类计算机互动，医学成像，遥感，太空探索等方面有各种各样的应用。本课程旨在为有兴趣了解计算机视觉的基本原理和重要应用的学生打开大门。将涵盖以下主题：相机和图像形成，图像过滤，边缘和角落检测，图像特征和匹配，图像对齐，几何相机模型，双筒望远镜立体声，光学流，放射线，光度法，光度法立体声，结构性光，结构化的光以及其他在机器视觉中的应用。我们将使学生接触到许多对我们日常生活重要的现实应用程序。学生将学习计算机视觉的核心概念以及动手实践的经验，以解决计算机视觉的现实世界问题。