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鉴定34,964例病例和448,579例对照中与非小细胞肺癌风险相关的遗传预测的DNA甲基化标记
Xiaoyu Zhao，MS 1,2，Meiqi Yang，MS 1，Jingyi Fan，PhD 1,3,4，Mei Wang，MS 1，Yifan Wang，MS 1，Na Qin，Na Qin，PhD 1,3，Meng Zhu，Meng Zhu，Phd 1,3,5，Yue Jiang，Phd 1,3，Olga，Olga，Olga，Olga，Olga，Olga，Olga，Olga Y. Gorlova，PhD 6,7，Ivan PhD，PhD，PhD 6,7，苏格兰的Demetrius，医学博士，博士，博士，博士8 8，MD 8，MD 8，MD，PHD 9，PD 10，PD 10，PD 10，PD 10，PD 11，PD 11，PD 11，PD 11，PD 11，PD 11医学博士Bojesen，博士13,14，Maria Teresa Landi，医学博士，博士15，Matias Johansson，PhD 16，Angela Risch，PD 17,19，H.- Erich 17,19，H.- Erich 20，H.- Erich 20，PD 20，PD 20，PD 20，PD 22，加德·雷纳特（Gad Rennert） Rayjee J.Hung，博士29，Ansilline S. Andrew，博士30，Lambertus A. Kinkus A. PhD，博士31，A博士31，A。 35，Penella J Woll，博士36，Philip Lazarus，Phd 37，Matthew B. Schate B. Schabath，博士38，Melinda C. Aldrich，博士学位39，博士39，Spael V.Hung，博士29，Ansilline S. Andrew，博士30，Lambertus A. Kinkus A. PhD，博士31，A博士31，A。 35，Penella J Woll，博士36，Philip Lazarus，Phd 37，Matthew B. Schate B. Schabath，博士38，Melinda C. Aldrich，博士学位39，博士39，Spael V.
绝对地面平面限制了3D激光雷达大满贯
准确的映射和本地化（Dill＆Uijt de Haag，2016年）对于自动驾驶汽车等自主系统（Advs; Huang等，2019）和室内移动机器人技术（Hess等，2016）都是重要的。付出了巨大的努力，致力于使用3D光检测和范围（Lidar; Hess等，2016）传感器的稳健性与基于视觉的SLAM方法相比，使用3D光检测和范围（Lidar; Hess等，2016）传感器实现了准确的同时定位和映射（SLAM）（SLAM）（Qin等，2018，2018）。基于视觉的大满贯基于被动传感器（例如相机）可能对照明和观点变化敏感。相反，像3D激光雷达这样的主动传感器可以为周围环境提供距离测量，而环境不变。出色的鲁棒性和精确度使3D LiDAR成为用于大规模映射和本地化的必不可少的传感器。
热带药物研究杂志 2022 年 7 月；21 (7): 1523-1529 ISSN: 1596-5996（印刷版）；1596-9827（电子版）© 药物治疗组，Facu
热带药学研究杂志 2022 年 7 月；21 (7): 1523-1529 ISSN：1596-5996（印刷版）；1596-9827（电子版）© 尼日利亚贝宁城贝宁大学药学院药物治疗组，邮编 300001。在线获取网址：http://www.tjpr.org http://dx.doi.org/10.4314/tjpr.v21i7.24 原创研究文章 多西他赛-吉西他滨化疗联合 5-氟尿嘧啶靶向治疗治疗晚期非小细胞肺癌的疗效和安全性 秦叶宇 1、谢静 1、王海霞 2 * 海南省人民医院（海南医学院海南附属医院）1 药剂科，2 肿瘤内科，海南省海口 570311 *通讯地址：电子邮箱：wanghaixia74@163.com 送审日期：2022 年 1 月 8 日 修订接受日期：2022 年 6 月 30 日
审查完全胸腔心脏手术中的创新和发展
1心脏外科系，四川省人民医院，电子科学与技术大学隶属医院，610072，成都610072，中国四川，2超声电泳和生物力学的超声波检查和生物力学主要实验室中国电子科学与技术大学的健康管理与健康管理研究所，610072，成都610072，四川，四川，4 4心外科，富温医院，富温医院，富温医院，医学科学院和北京大学医学院，富威医院，纽约市，纽约市100037 jqiian jq nociian jq nociian *sossonersion：j q quin：
在移动应用程序中评估 Kyber 后量子 KEM
能力与统计推断。Pearson，第 9 版。Howe1, J.、Prest1, T.、和 Apon, D. (2019)。Sok：如何（不）设计和实现后量子密码学。密码学电子印刷版档案，报告 2021/462。Khalid, A.、McCarthy, S.、Liu, W. 和 O'Neill, M. (2019)。量子世界中基于格的物联网密码学：我们准备好了吗？密码学电子印刷版档案，报告 2019/681。PQC-NIST (2017)。后量子密码学。美国国家标准与技术研究所，盖瑟斯堡。Saarinen, M.-JO (2020)。即将出台的 NIST 后量子密码标准的移动能源要求。 Xu, R., Cheng, C., Qin, Y., 和 Jiang, T. (2018)。照亮智能世界之路：基于格的物联网加密技术。CoRR，abs/1805.04880。
生物炭对土壤微生物的影响和机制
生物炭是一种具有良好吸附性和高稳定性的环保材料，广泛用于水和土壤污染控制领域（Zhao等。2020，Xu等。2021）。近年来，生物炭吸引了相当大的关注，因为它具有改善土壤环境的能力及其对土壤微生物COM市的积极影响（Zhou等人。2020）。土壤是一个高度复杂的栖息地，其中包含许多土壤微生物。重要的是要研究生物炭对这些微生物活动的影响以及随后对土壤环境的条约和农业生产的可持续发展（Qin等人2021，朱等人。2021）。生物炭促进了微生物的生长，从而增加了它们的数量和丰度（Gou等人2018）。此外，碳（c）和硝基代（n）等生物炭中包含的营养对于增加多样性
ecosys模型1.0
各种管理实践可能会影响作物生产力。可以通过Ecosys模拟影响SOC动力学和N 2 O排放（即作物耕作，耕作，肥料，肥料和灌溉）的主要农业实践。先前使用Ecosys的工作完全证明了其在模拟土壤氮周期，N 2 O和CH 4排放，长期SOC趋势以及不同保护土地管理实践的影响方面的能力。在此模型验证报告中评估的Ecosys版本是由Habiterre科学团队存档的模型版本，该模型版本已在以前的研究中为主要的行作物和覆盖农作物进行了校准（Zhou等，2021; Qin等，2021; 2021; 2023; 2023; 2023; Li等，2022; 2022; 2022; liu e an an an an an。Ecosys模型的独特优势包括：
癌症干细胞的作用人类肠道微生物组的丰富性与代谢标记相关
Emmanuelt Le Chatelier 1 *, Trine Nielsen 2 *, Junjie Qin 3 *, Edi Prifti 1 *, Falk Hildebrand 4.5, Gwen Falony 4.5, Mathieu Almeida 1, Manimozhiyan Arumugam 2,3,6, Jean-Michel Batto 1, Sanannedo 1, Sanannedo 1, Sanannedo 1, San-Kennedo 1，Sannedo 1; 3.7，Kristoffer Burgdorf 2，Niels Grarup 2，TorbenJørgensen8,9,10，Ivan Brandslund 11.12，HenrikBjørnNielsen13，Agnieszka S. Juncker 13 G. Zoetendal 14, Søren Brunak 13, Karine Cle´ment 15,16,17, Joeiter Dor´e 1.18, Michiel Kleerebezem 14, Karsten Kristiansen 19, Pierre Renault 18, Thomas Sicheritz-Pontan 15,16,21, Jeroen Raes 4.5, Torben Hansen 2.22, Metahit Consortium {, Peer Bork 6，Jun Wang 3,19,23,24,25，S。DuskoEhrlich 1＆Oluf Pedersen 2,26,27,28
全球决策的有效强化学习...
全球代理商的全球决策是全球代理人做出影响大量当地代理的决策，是一个经典问题，已经以多种形式进行了广泛研究（Foster等，2022; Qin等，2023; Foster等，2023），并且可以在许多应用中找到。网络优化，电源管理和电动汽车充电（Kim＆Giannakis，2017; Zhang＆Pavone，2016; Molzahn等，2017）。但是，一个关键的挑战是基础系统的不确定性质，这可能很难准确地建模。强化学习（RL）在各种应用程序中都表现出色，例如GO的游戏（Silver等，2016），自主驾驶（Kiran等，2022）和Robotics（Kober等，2013）。最近，RL已成为学习控制未知系统的强大工具（Ghai等，2023; Lin等，2023; 2024a; b），因此，对于多代理系统的决策，包括本地代理商的全球决策问题，具有巨大的决策潜力。