普通英语:英国的平均阅读年龄是9-11岁。因此,重要的是,PIS中使用的语言不是参与的障碍。普通英语是一种写作和呈现的方式,因此读者可以在单一阅读后理解并采取行动。记住;编写简单的句子并不总是意味着有效传达信息。使用普通的英语解释或日常类比简化复杂的术语。
启动PI“ IDEA Development Award”必须指导并与早期职业研究员(合作PI)合作,以促进其在胰腺癌研究中的职业发展。早期职业研究者必须符合II.C节中所述的特定资格标准,资格信息。启动PI将负责与申请提交相关的大多数管理任务。启动和伙伴PI每个都有不同的提交要求,如第二条第2节所述,申请提交的内容和形式;但是,两个PI都应为拟议的研究项目的开发做出重大贡献,包括项目叙述,工作声明(SOW)和其他必需的组件。如果建议进行资金,每个PI将被命名为接受者组织中的个人奖励。鼓励涉及融合科学伙伴关系的项目。
启动PI“ IDEA Development Award”必须指导并与早期职业研究员(合作PI)合作,以促进其在胰腺癌研究中的职业发展。早期职业研究者必须符合II.C节中所述的特定资格标准,资格信息。启动PI将负责与申请提交相关的大多数管理任务。启动和伙伴PI每个都有不同的提交要求,如第二条第2节所述,申请提交的内容和形式;但是,两个PI都应为拟议的研究项目的开发做出重大贡献,包括项目叙述,工作声明(SOW)和其他必需的组件。如果建议进行资金,每个PI将被命名为接受者组织中的个人奖励。鼓励涉及融合科学伙伴关系的项目。
我们相信,了解AI基金在AI堆栈中进行投资的位置对于评估其增长潜力和风险状况至关重要。许多以AI为中心的资金大量分配给计算和IAAS层,从而导致过度接触大型CAP技术。尽管这些公司可能会提供一致,稳定的增长,但他们通常缺乏我们(以及其他许多人)今天在AI堆栈的PIS和SAAS层中看到的不对称上升空间。随着公司越来越寻求利用未充分利用的数据并通过AI提高运营效率,软件应用程序将成为采用的重要推动因素。我们认为,在整个AI堆栈中多元化的基金经理,更加重视PI,将最好地利用下一波AI机会。
其他费用 ORSP 预算指南 PI 必须使用 ORSP BoRSF 网页上提供的 EXCEL 预算电子表格。这些电子表格包含额外的预算信息,并将自动计算正确的附加福利、间接成本和综合预算页面。相关截止日期
我们的目的是评估低剂量(LD)PET图像和辛图中的全剂量(FD)PET图像合成的性能,而无需使用深度学习技术牺牲诊断质量。方法:回顾性使用140例患者的临床脑PET/CT研究。从FD列表模式PET数据中随机选择了5%的事件,以模拟现实的LD采集。促进了一个修改的3维U-NET模型,以分别从相应的LD辛图和图像中预测图像空间(PIS)中的投影空间(PSS)和FD图像中的FD曲目。使用5分评分方案评估了2个核医学专家的预测PET图像的质量。使用已建立的指标进行定量分析,包括峰值信噪比(PSNR),结构相似性指数指标(SSIM),区域性SUV偏置以及83个大脑区域中的第一,第二和高阶纹理放射线特征,用于测试和评估数据集中的83个大脑区域。结果:所有PSS图像均由核医学专家评分4或更高(良好至优秀)。PSNR和SSIM值分别为0.96±0.03和0.97±0.02,PSS分别获得了31.70±0.75和37.30±0.71的值。在所有大脑区域中计算出的平均SUV偏置分别为PSS和PI分别为0.24%±0.96%和1.05%±1.44%。与参考FD图像相比,PSS的平淡 - Altman图报告了PSS的最低SUV BI- AS(0.02)和方差(95%的置次间隔,-0.92至1 0.84)。PIS和PSS分别属于灰级共振矩阵类别的同质性放射线特征的相对误差分别为-1.07±1.77和0.28±1.4。结论:定性评估和定量分析表明,FD PET PSS提高了性能,从而提高了图像质量,而SUV偏置和方差较低,而SUV PET和差异要比FD PET PIS。
申请人必须是 TWAS 研究基金(个人或团体)的先前获得者。 该基金必须包括两名 PI,提交一份联合申请。 一名首席研究员(PI)必须来自最不发达国家(LDC),另一名 PI 来自科学技术落后国家名单中的任何其他国家。 两名 PI 必须在两个不同的国家工作;要么都来自最不发达国家(LDC),要么一个来自最不发达国家,另一个来自科学技术落后国家名单中的其余国家。 申请的首席研究员必须是两名资深研究人员,他们是发展中国家的国民,拥有博士学位并在国际期刊上发表过文章。 该基金必须在科学技术落后国家(STLC)之一的大学或研究机构内运作,并应包括两名首席研究员,提交一份联合申请。
mm是最遇到的血液系统恶性肿瘤,总生存率较低[1]。它在浆细胞中产生,导致单克隆副蛋白的积累,导致骨破坏并导致末端器官损伤[2]。MM的经典表现包括高钙血症,贫血,肾功能衰竭,复发性细菌感染,裂解骨骼病变和外胸腔软组织浆细胞瘤[3]。 虽然疾病的发生率正在增加,但仍被认为是一种难以治愈的疾病。 尽管可用的治疗选择,例如免疫调节药物(IMID),蛋白酶体抑制剂(PIS)和其他单克隆抗体,但该疾病倾向于最终复发并复发,这进一步降低了预后[4]。 mm引起了大量的发病率和死亡率,这需要进一步研究以找到解决该疾病的解决方案[1,3]。MM的经典表现包括高钙血症,贫血,肾功能衰竭,复发性细菌感染,裂解骨骼病变和外胸腔软组织浆细胞瘤[3]。虽然疾病的发生率正在增加,但仍被认为是一种难以治愈的疾病。尽管可用的治疗选择,例如免疫调节药物(IMID),蛋白酶体抑制剂(PIS)和其他单克隆抗体,但该疾病倾向于最终复发并复发,这进一步降低了预后[4]。mm引起了大量的发病率和死亡率,这需要进一步研究以找到解决该疾病的解决方案[1,3]。
随着人工智能(AI)和物联网(IoT)的发展,智能服装具有巨大的增长潜力,以满足各个领域消费者的个性化需求。本文旨在构建一个集成技术接受模型(TAM)和功能-表现力-美学(FEA)模型的模型,以探讨影响消费者智能服装购买意愿(PI)的关键因素。采用偏最小二乘结构方程模型(PLS-SEM)分析数据,并辅以模糊集定性比较分析(fsQCA)。PLS-SEM 结果表明,功能性(FUN)、表现力(EXP)和美学(AES)特征对感知易用性(PEOU)有显着的正向影响,并且只有 EXP 会影响感知有用性(PU)。PU 和 PEOU 对消费者态度(ATT)有正向影响。随后,PU 和消费者的 ATT 对 PI 产生正向影响。 fsQCA 揭示了影响消费者智能服装购买行为的因素之间的非线性复杂相互作用,并揭示了消费者智能服装购买意愿的五个必要条件和六个充分条件。本文通过将 FEA 模型整合到 TAM 中,进一步加深了理论理解。此外,在实践层面,它为消费者购买智能服装的意图提供了重要的见解。这些发现可为企业和设计师制定智能服装设计和推广策略提供宝贵工具。结果验证了有关智能服装智能服装购买意愿的理论概念,并为智能服装的实施和发展提供了有用的见解和营销建议。此外,本研究首次使用对称(PLS-SEM)和非对称(fsQCA)方法来解释智能服装智能服装购买意愿。