自助力的概念网格与基础架构支持计划中的自助力接触的项目的年度相关概念,必须基于自助率接触的框架条件来创建基础架构支持计划区域帐篷(IFP STZ)。报告通过年度结构化事实报告进行。站立:26.02.2025
- 几何和波光学原理的介绍和概述:基本方程式和概念,包括光腔,极化,相干,激光束,差异和干扰。- 光的传播:罕见且密集的培养基,Huygens和Fermat的原理,光速,折射率,菲涅尔方程。- 傅立叶系列和傅立叶积分:连贯性,相关性和卷积的概念。傅立叶转化光谱以及对FTIR和相关振动光谱的应用。- 材料的表征:传播和反射,椭圆法,吸收,光致发光和阴极发光。- 光子学和纳米镜的介绍:光学领域的evaneScent Fimfiend和optical findice,表面等离子体,光触角的传播和聚焦。- 现代纳米光子设备的选定应用(例如,利用接近局部的光学技术,等离激光激光器,用于生物传感应用的表面等离子体)。
安哥拉,博茨瓦纳,科莫罗斯,刚果(民主共和国),莱索托,马达加斯加,马拉维,马拉维,莫桑比克,纳米比亚,塞舌尔,津巴布韦,斯威士兰,坦桑尼亚,坦桑尼亚,赞比亚,赞比亚
缩写/标签如果使用:N.N。:不可证明的N.B.: cannot be determinable/assessable BG: Determination limit, all values 下划线和脂肪印刷值将I值的伤害描述为I值。 *根据Önormen ISO 8199的效果非常低,对于低于3的检测限,这是由泊松分布产生的。 因此,结果应仅定性解释为“样品中的微生物”。 **参数由现场测试中心或测量 如果确定。下划线和脂肪印刷值将I值的伤害描述为I值。*根据Önormen ISO 8199的效果非常低,对于低于3的检测限,这是由泊松分布产生的。因此,结果应仅定性解释为“样品中的微生物”。**参数由现场测试中心或如果确定。
摘要 简介 2 级和 3 级胶质瘤(G2/3 胶质瘤)合起来是成人中第二大恶性脑肿瘤群体。G2/3 胶质瘤的进展结果接近胶质母细胞瘤 (GBM) 的惨淡结果,但与 GBM 患者相比,澳大利亚复发性 G2/3 胶质瘤患者的试验很少。LUMOS 将是一项针对复发性 G2/3 胶质瘤患者的试点综合研究,旨在根据对同时期肿瘤组织的分子筛查,为患者匹配靶向疗法。未发现可操作或可用药物治疗的突变或没有匹配药物的参与者将组成对照组并接受标准治疗化疗。 LUMOS 试验的目的是在澳大利亚五个地点进行多中心研究,评估这种方法的可行性,旨在建立一个国家分子筛查平台,以同时期组织活检的突变分析为指导进行患者治疗。方法与分析本研究将是一项多中心试点研究,招募复发性 2/3 级胶质瘤患者,这些患者在诊断时或首次复发时曾接受过放疗和化疗。将从患者体内获取首次复发时的同龄肿瘤组织,定义为复发后 6 个月内且未接受后续干预治疗的组织。分子筛查将在参考实验室(PathWest,澳大利亚珀斯)通过靶向下一代测序进行。在病理学家审查组织学后,将从代表性的福尔马林固定石蜡包埋组织卷轴中提取 RNA 和 DNA,或从玻璃载玻片组织切片上进行显微切割。提取的核酸将通过 Qubit 荧光定量(赛默飞世尔科技)进行定量。根据制造商的说明,将使用 TruSight Tumor 170 (TST170) 试剂盒和在 NextSeq 550 (Illumina) 上测序的样本进行文库制备和靶向捕获,使用 NextSeq V.2.5 高输出试剂。
“我们价值创造模型的强度由我们在2024年提供的坚实而一致的财务绩效突出显示。在全年中,净销售额以恒定利率增长了0.9%,而可比销售额(不包括天然气的销售额增加了1.2%。我们的基础营业利润率为4.0%,并稀释了2.54欧元的基础每股收益。我们为客户计划的节省再次成为推动这一成功的燃料,节省了超过13.5亿欧元。我们对本地市场的深入专业知识和理解,再加上我们在Ahold Delhaize家族中共享的规模和最佳实践,使我们能够每年创造和使用这些节省,以重新投资我们的客户价值主张。我们的全年业绩被限制在25亿欧元的强劲现金流量上。虽然资本支出略低于我们本年度计划的计划,但我们确实借此机会优化了我们在荷兰的未来养老金义务,并为荷兰养老金计划提供了额外资金,为1.05亿欧元。这再次显示了我们对资本的审慎管理。
二十四小时的pH监测用于评估儿童胃食管反流症状,以及对于需要长期鼻腔胃管喂养或胃造口术的患者的术前检查的一部分。它的使用仍然受到将鼻导管保持至少24小时的需要的限制。这可能会引起极大的不适感,并且可能受到儿童的容忍度不佳,尤其是患有行为问题的孩子。无线pH监测可以提高患者满意度和诊断胃食管反流的总体敏感性(图1)。尽管成年人的流行程度不断增加,但其儿童的使用量受到限制。本报告记录了胃肠道症状和喂养问题的儿童中无线食道pH监测系统的首次体验。
效率AI在必须使用有限的资源(例如培训数据不足,计算能力或两者兼而有之)的情况下完成学习/建模的方案中起着至关重要的作用。它进一步启用并促进了广泛应用程序的资源有效和低延迟解决方案。在本演讲中,演讲者将专注于数据方面,并介绍一系列高效且稳健的细粒零照片学习(ZSL)技术。谈话将从将视力组件从低水平分解为高水平开始,从而从功能和网络的角度重构学习。然后,它将深入到语义扩展,通过生成模型,提示和LLM来丰富ZSL侧面信息。此外,它探讨了跨模式相互作用,作为缩小可见成分和看不见的组合物之间域间隙的一种手段,从而增强了ZSL的整体鲁棒性和适用性。一些应用程序也将被勾勒出来。
效率AI在必须使用有限的资源(例如培训数据不足,计算能力或两者兼而有之)的情况下完成学习/建模的方案中起着至关重要的作用。它进一步启用并促进了广泛应用程序的资源有效和低延迟解决方案。在本演讲中,演讲者将专注于数据方面,并介绍一系列高效且稳健的细粒零照片学习(ZSL)技术。谈话将从将视力组件从低水平分解为高水平开始,从而从功能和网络的角度重构学习。然后,它将深入到语义扩展,通过生成模型,提示和LLM来丰富ZSL侧面信息。此外,它探讨了跨模式相互作用,作为缩小可见成分和看不见的组合物之间域间隙的一种手段,从而增强了ZSL的整体鲁棒性和适用性。一些应用程序也将被勾勒出来。