Adenovirus (AV), qualitative Adenovirus (AV), quantitative BK Virus, qualitative BK Virus, quantitative Bordetella pertussis/parapertussis, qualitative Cryptosporidium spp., qualitative Cytomegalovirus (CMV), qualitative Cytomegalovirus (CMV), quantitative Epstein-Barr Virus (EBV), qualitative Epstein-Barr Virus (EBV), quantitative Enterovirus (EV), qualitative Human Herpesvirus 6 (HHV6), qualitative Human Herpesvirus 6 (HHV6), quantitative Herpes Simplex Virus, Type 1 & 2 (HSV-1, HSV-2), qualitative HPV-6 & HPV-11, qualitative Influenza Virus A/B,定性细胞小扇区,定性细胞小节,定量性肺炎静态Jirovecii,定性呼吸道合胞病毒(RSV),定性SARS-COV-2(VOVID-19),定性covid-19/becterative covid-19/beclentiative covid-19/ (vzv),定性
87483 通过核酸(DNA 或 RNA)检测传染性病原体;中枢神经系统病原体(例如脑膜炎奈瑟菌、肺炎链球菌、李斯特菌、流感嗜血杆菌、大肠杆菌、无乳链球菌、肠道病毒、人类副肠孤病毒、1 型和 2 型单纯疱疹病毒、人类疱疹病毒 6 型、巨细胞病毒、水痘带状疱疹病毒、隐球菌),包括多重逆转录(如果执行)和多重扩增探针技术、多种类型或亚型、12-25 个目标
每天在全球每天收购超过一百万个传播感染。在2020年,估计有四种可治愈性性传播感染之一发生了3.74亿种新感染:treponema pallidum(梅毒),沙眼衣原体(衣原体),酸毛虫(Chlamydia),酸诺氏菌(Gonorrhoeae)(gonorrhea)(gonorrhea)和Trichomonasonasonasonasonasanassaginalis(trichalinias)(1)(1)(1)。此外,病毒性传播疾病可以是持久的(例如人类乳头瘤病毒 - HPV)或终身(例如单纯疱疹病毒 - HSV),并影响全球数亿人(4)。
衣原体、滴虫病以及乙型肝炎。15-25 岁女性的衣原体感染率是世界上最高的,尤其是在斐济、密克罗尼西亚、萨摩亚、基里巴斯、汤加和瓦努阿图。此外,包括单纯疱疹病毒和 HPV 在内的无法治愈的性传播感染也很常见。该地区可靠的性传播感染数据稀缺,因为大多数治疗都是综合征性的,大多数国家没有进行系统性检测。有限数量的研究表明,西太平洋地区的性传播感染率很高。
*2文档打印速度是默认单纯模式的Office类别测试ESAT(Word,Excel,PDF)的平均值,ISO/IEC 24734。照片打印速度基于使用ISO/JIS-SCID N2在Photo Paper Plus Plossy II上的默认设置,并且不考虑主机计算机上的数据处理时间。打印速度可能会因系统配置,接口,软件,文档复杂性,打印模式,页面覆盖,使用的纸张类型等而有所不同。
范围。优化问题的很大一部分等同于优化线性程序,其中可行区域是由线性不等式定义的多面体。解决此类问题的复杂性受到多面体结构的很大影响。尤其是当多面体是整数时,众所周知,我们可以在多项式时间内解决问题的大小[7]。实际上,最有效的算法之一仍然是Dantzig开发的单纯形方法。即使该方法以不良的理论性能而闻名[8,9],它已经看到了新的兴趣和几种理论进步[5],特别是最近的一些发展,连接了多面体的结构以及该算法的效率[1]。该算法的另一个兴趣点是与问题本身的多面体结构的密切联系。尤其是,影响单纯形算法性能的一个关键因素是多面体直径,它限制了最坏情况下所需的枢轴数量。在这种情况下,赫尔希猜想的弱形式已被证明对由完全单型矩阵定义的多型植物有效[2,6]。box-tdi polyhedra是可以用box-tdi系统描述的多面体。这些多面体直接概括了由完全单型矩阵描述的多面体[3]。此外,即使整数线性编程最近已被证明在Box-TDI Polyhedra上是NP-HARD [4],当此Polyhedra是整数时,该主题尚未探索。该项目的主要目的是研究Box-TDI Polyhedra是否承认直径范围的改善,以及这是否对线性编程算法的效率有影响。
报告的范围包括地面、地下和空中行星机器人,同时将一些相关领域推迟到其他专门的努力和报告。研究结果列出了一系列高优先级机器人技术,如果通过有针对性的投资使其成熟,则可以实现行星科学十年调查中强调的高优先级任务,或有可能在本十年及以后取得突破性进展。十年调查没有针对比新前沿更小的任务提出具体建议,但它确实概述了这些任务可以解决的引人注目的科学问题。因此,包括可能影响发现号、小型创新行星探索任务 (SIMPLEx) 级及更小任务的技术。十年调查还建议将科学有效载荷送往月球,例如通过 PRISM(月球表面有效载荷和研究调查)和 CLPS(商业月球有效载荷服务)计划。在这一范围内,研究小组确定了 NASA 应该投资机器人技术开发和融合的首要领域。
研究时间的缓解。此外,通常还使用“一次一个变量”(OVAT)方法进行优化 - 这可能导致识别false Optima。7使用实验的统计设计(DOE)方法对OVAT的更简单,更合适的替代方案之一是对反应空间的结构化研究 - 从而使用一组多元体验筛选了条件。8例如,Abetz和Comers已经说明了用于筏聚合的有效优化工作流程,9他们从DOE屏幕上展示了准确的预测和靶向聚合物性能。使用更具动态的,基于机器学习的方法是通过进一步减少用户输入的机会进行优化的机会;实际上,所谓的黑盒算法不需要任何先验知识,例如Nelder - Nelder - Mead Simplex 11,12和分支和拟合(SnobFit)13,14算法的稳定嘈杂的优化,可以实现单个客观优化 - 即找到目标15或纯度等物镜的最理想的结果。16