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NASA 地球系统数字孪生 (ESDT) 原型
• 建立数字孪生框架，使 NASA 遥感数据产品和陆地表面模型产品能够直接与作物生长模型耦合或同化 • 通过 NASA 土地信息系统（LIS）同化高分辨率遥感输入（例如降水、温度、土壤湿度等）以估计每日时间尺度上的陆地表面变量（水和能量通量） • 实施作物生长模型、根区水质模型和农业技术转移决策支持系统，以估计长期天气条件和预测的未来气候情景下的作物生长状态、生物量和作物产量 • 实施贝叶斯神经网络 (BNN) 模型来预测最终的县级作物产量 • 开发工具进行“假设”调查以提供农业指导 • 开发使用操作 Web 应用程序传播非机密作物进展数据、生物量和作物产量地图的能力
评估爱尔兰的糖饮料税（SSDT）
•旨在在餐饮水平准备的浓缩产品，以生产直接提供给最终消费者的现成饮料。例子是提供给电影院和餐馆的混合浓缩物。•旨在“家庭”准备生产现成饮料的浓缩产品。一些例子是瓶装南瓜，亲切和调味的糖浆。
SDT 空间与防御技术有限公司活动...
1. 一般信息 报告期：2024 年 1 月 1 日至 3 月 31 日 公司名称：SDT SPACE AND DEFENCE TECHNOLOGIES INC. 贸易注册号：200761 地址：Üniversiteler Mah. İhsan Doğramacı Bulvarı, No: 37, İç Kapı No:1, Çankaya/Ankara 电话：(0312) 210 10 15 传真：(0312) 210 11 21 网址：www.sdt.com.tr KEP 地址：sdtuzay@hs02.kep.tr 电子邮件地址：info@sdt.com.tr Mersis 编号：0757030831100016 2. 公司资本所有权结构
加拿大可持续发展技术 (SDTC) 详细行动计划
同意。每个项目提案都经过严格的尽职调查 (DD) 和评估，评估标准包括但不限于出资协议 (CA) 中规定的条件。这种严格的尽职调查非常可靠，受到公共和私营部门投资者的重视，基金会投资的每一美元都会解锁 7 美元的后续融资。提案需要经过训练有素且经验丰富的员工大约 200 小时的尽职调查，以及至少两名外部专家评审员 36 小时的尽职调查，CA 会向他们提供带有资格标准的评估模板。专家评审员的反馈始终会被考虑并纳入最终评估。在审计期间，94% 的外部评审员推荐的申请被提交给项目审查委员会 (PRC)。
Cecilia Garza State Bar No. 24041627 SDTX栏号578825 202 E. Sprague Street Edinburg，德克萨斯州78539电话号码：（956）335-4900电视台号：（95
David A. Donatti State Bar No.24097612 SDTX栏号3371067AdrianaPiñonState Bar No.24089768 SDTX栏号1829959美国德克萨斯州美国公民自由联盟框12905奥斯汀，德克萨斯州78711-2905电话号码：（713）942-8146传真：（713）942-8966 ddonatti@aclutx.org apinon@aclutx.org
PSHP - EPSDT 免疫接种 HEDIS 提示
代码 描述 修饰符 90460 在医生或其他合格医疗专业人员的指导下，通过任何接种途径为 18 岁以下儿童接种免疫疫苗；接种每种疫苗或类毒素的第一个或唯一组成部分 EP 90471 免疫接种（包括经皮、皮内、皮下或肌肉注射）；一种疫苗（单一或组合疫苗/类毒素） 90472 免疫接种（包括经皮、皮内、皮下或肌肉注射）；一种疫苗（单一或组合疫苗/类毒素）每种额外疫苗（单一或组合疫苗/类毒素）除主要程序代码外，单独列出
反应生成数据从EDC到SDTM到分析的旅程...
疫苗是最近的必要性，在预防传染病中起着重要作用。疫苗开发是一个复杂的过程，并且正在不断发展，以优化功效并最大程度地减少反应生成性和安全性问题。疫苗开发的主要安全评估是反应生成性分析，概述了预期对疫苗的短期反应。在临床试验中，通过收集注射部位和全身体征和症状来衡量反应生成性，这些症状和症状是在疫苗接种后指定的时间内从研究参与者那里征求的。这些症状可能包括疼痛，发红，注射疫苗的肿胀以及全身性症状，例如发烧，头痛或皮疹。通过研究地点研究者，参与者日记等各种来源进行这些症状的收集。挑战是如何从各种来源收集所有这些数据，并转换为SDTM和分析数据集中的标准化反应生成数据，本文将介绍。
使用元数据自动化SDTM的实用方法...
摘要自动化的SDTM生成具有多个好处，包括效率，准确性，遵守监管要求以及加速数据分析过程。但是，由于不同研究之间不同CRF，SDTM域和Esource系统的相似性和不同复杂性的不同，因此开发自动化SDTM的工具对于赞助商，CROS和EDC服务提供商来说是一项艰巨的任务。我们提出了一种自动生成SAS®代码的新方法。基于SAS的宏是根据EDC数据库和SDTM标准的CRF规范开发的。我们的方法具有较高的透明度，可以易于扩展到多个研究，对于相对较小的赞助商和CRO特别有用，因为不需要标准化CRF和RAW DataSet变量的属性（这是最佳实践，但可以是工作中太密集的），并且在其他计算机语言中不需要专业知识。
EFMSDTI：基于多源数据有效融合的药物-靶标相互作用预测
准确识别药物靶标相互作用（DTI）对于理解药物治疗机制、发现治疗疾病的新药物具有重要意义。目前，结合药物和靶标多源数据的DTI预测计算方法可以有效降低药物研发的成本和时间。但在多源数据处理中，往往不考虑不同源数据对DTI的贡献，因此如何充分利用不同源数据对DTI预测的贡献进行有效融合是提高DTI预测精度的关键。本文考虑不同源数据对DTI预测的贡献，提出一种基于药物和靶标多源数据有效融合的DTI预测方法，即EFMSDTI。EFMSDTI首先基于多源信息网络构建15个相似度网络，根据药物和靶标的生物学特征将其分类为药物和靶标的拓扑和语义图。然后根据多网络对DTIs预测的贡献，采用基于相似性网络融合（SNF）的选择性和熵加权方法对多网络进行融合。深度神经网络模型学习药物和靶标的低维向量的嵌入。最后，采用基于梯度提升决策树（GBDT）的LightGBM算法完成DTIs预测。实验结果表明，EFMSDTI比几种最先进的算法具有更好的性能（AUROC和AUPR为0.982）。此外，它在分析前1000个预测结果方面具有良好的效果，而前1000个DTI中有990个得到了确认。代码和数据可在https://github.com/meng-jie/EFMSDTI获得。