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ConvideciaTM 吸入疫苗说明书 - BPOM
一项随机、开放、平行对照（灭活新冠疫苗和吸入式康维德西亚 TM 疫苗）临床试验NCT05043259（Ⅱ期）在18岁及以上健康成人中评估了吸入式康维德西亚 TM 疫苗异源加强免疫的免疫原性。受试者在完成2剂灭活新冠疫苗初次免疫后，于3-9个月接种1剂吸入式康维德西亚 TM 疫苗或灭活疫苗。与同源初次免疫和灭活疫苗加强免疫相比，灭活疫苗加吸入式康维德西亚 TM 疫苗异源免疫可诱导更高的抗体水平。康维德西亚 TM 吸入疫苗的免疫原性终点主要包括S-RBD IgG抗体几何平均滴度（GMT）、中和抗体GMT和细胞免疫参数（IFN-γ）应答水平。中和抗体采用微量细胞生理学方法测定，IFN-γ采用酶联免疫斑点法测定。详细信息见表1。
刺激计划的历史
大萧条发生后，人们认为联邦政府需要干预。罗斯福执政初期，银行改革法、紧急和工作救济计划以及农业计划相继通过。第一次新政（1933-1934 年）通过《紧急银行法》和《1933 年银行法》应对了紧迫的银行危机。经济挑战和失业问题持续存在，罗斯福推出了现在被称为“第二次新政”（1935-1936 年）的一系列计划，被称为“字母汤”。至今仍保留的计划包括：社会保障委员会 (SSB)、证券交易委员会 (SEC)、联邦住房管理局 (FHA)、联邦通信委员会 (FCC)、联邦存款保险公司 (FDIC)、农业信贷管理局 (FCA) 和田纳西流域管理局 (TVA)。通过的其他立法包括《社会保障法》、工会保护计划以及援助农民和移民工人的计划。
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●实施营销策略，这些策略培养了与营销合格的潜在客户的联系，包括针对性的活动，电子邮件营销，着陆页，社交媒体外展和活动，例如研讨会，AMA和聚会。●构建，维护和实施内容日历和项目管理工具。●使用仪表板和分析工具来监视和分析营销活动的绩效，跟踪潜在客户并确定合格的潜在客户，以完善策略并改善结果。●维护和更新网站内容，确保SEO优化并与营销和战略目标保持一致。●设置和管理付费广告活动，包括Google广告和其他机会，以提高可见性和潜在客户的产生。●通过根据理想的客户资料研究和建立潜在客户的清单以及制作/完善出站电子邮件内容来支持出站销售工作。●开发和完善详细的受众个人资料。●开发和维护可重复的模板，以用于营销资产，销售建议和外展活动，以简化流程并确保一致性。●响应入站查询和分类领导业务发展机会。●研究和维护相关行业活动和会议的清单，确定参与和参与的机会。
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软件包插入 - encelto
a。用9-0尼龙缝合线关闭巩膜切口（图10），确保：•捕获聚丙烯缝合线以防止刺激和侵蚀。•所有尼龙缝合结都旋转到巩膜中。•闭合是水密的。b。将聚丙烯缝合端拉紧拉紧，然后将其冲洗至巩膜。c。使用6-0纯肠或染色体缝合线或7-0 Vicryl缝合线或类似的缝合线关闭结膜和Tenon的胶囊。d。确保Tenon的胶囊覆盖插入站点，并使用3点固定和巩膜叮咬。e。施用亚结的类固醇注射：地塞米松，2 mg/0.5 ml（4 mg/ml）或同等。如果该病例复杂并且预计炎症，则可以使用外科医生的酌处权使用更高剂量的地塞米松（0.5 cc为10 mg/ml）或同等剂量。
DEPMAP：癌症依赖图数据包
描述DepMap软件包是一个数据包，该数据包使用Broad Institute DepMap Cancer依赖性研究使用实验室。可用的数据集可用，包括RNAi和CRISPR-CAS9基因敲除筛查量量化精选癌细胞系的遗传依赖性。其他数据集也可用于与选择细胞系的基因的日志拷贝数，通过反相蛋白质裂解的蛋白质表达，通过反相裂解的蛋白质裂解物微阵列（RPPA），“百万到百万）（TPM）数据（TPM）数据，以及包含元数据和突变的补充数据集，并在当前释放中发现了其他数据集。19Q3释放添加了Drug_Depentency数据集，该数据集包含有关药物和药物候选化合物的癌细胞系依赖数据。20Q2释放添加了蛋白质组学数据集，该数据集包含通过质谱法对蛋白质进行定量分析。该软件包将每季度更新，以合并最新的广泛研究所的公共癌症依赖性数据集。该软件包中提供的所有数据都是由Broad Institute DepMap生成的，用于研究目的，而不是用于临床使用。此数据根据创意共享许可（属性4.0国际（CC By 4.0））分发。
概述和Hysupp Python软件包
摘要 - 光谱像素通常是由于高光谱传感器的空间分辨率低，双散射和材料中材料中的亲密混合物的空间分辨率，因此材料的纯光谱（称为Endmerbers）的混合物。Unbiming估计像素内末端成员的分数丰度。根据末日的先验知识，线性混合可以分为三个主要组：受监督，半监督和无监督（盲人）线性脱节。图像处理和机器学习方面的进步很大程度上影响了Untriging。本文概述了高级和常规的乱码方法。此外，我们在三类的高级技术和常规技术之间进行了批评比较。我们比较了三个模拟和一个真实数据集上未混合技术的性能。实验结果揭示了针对不同的混合场景的不同混合类别的优势。此外，我们提供了一个基于python的开源软件包，请访问https://github.com/behnoodrasti/hysupp，以复制重新恢复。