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预测9月北极海冰：多模型的季节性技能比较
米切尔·布什克（Mitchell Bushuk），位于撒哈拉阿里（Sahara Ali），b david A. Bailey，C Qing Bao，D LaurianeBatté，E Uma S. Bhatt，E Edward Blanchard-Wrigestworth，G Ed Blockley，G Ed Blockley，Hgavin Cawley，Hgavin Cawley，i Junhaw Goulet I. Culllet Richlet I. Cullath，M，M，Kk Francis Dirkis X. diberial Exracu，QMaximilianGöbel，R William Gregory，S Virgini Guemas，T Lawrence Hamilton，U Bean He，D Senifer E. Caya，Uther，Uther，Elliot Kim，M Noriaki Kimura，N Dmitry Condrashov，Y Zachary M. CCED WISED LIN，DD YU’MASSONNET，GG WALTER N. pp Steefen Titsche, qq Michel Tsamadus, rr Keguang Wang, ss Jianwu Wang, b Wonqi Whee Yigo Wang, c Younghua, dad James Williams, bolun Yag, dedd Zhang, n and Youngfei Zhang s
预测9月北极海冰-AMS期刊
米切尔·布什克（Mitchell Bushuk），位于撒哈拉阿里（Sahara Ali），b david A. Bailey，C Qing Bao，D LaurianeBatté，E Uma S. Bhatt，E Edward Blanchard-Wrigestworth，G Ed Blockley，G Ed Blockley，Hgavin Cawley，Hgavin Cawley，i Junhaw Goulet I. Culllet Richlet I. Cullath，M，M，Kk Francis Dirkis X. diberial Exracu，QMaximilianGöbel，R William Gregory，S Virgini Guemas，T Lawrence Hamilton，U Bean He，D Senifer E. Caya，Uther，Uther，Elliot Kim，M Noriaki Kimura，N Dmitry Condrashov，Y Zachary M. CCED WISED LIN，DD YU’MASSONNET，GG WALTER N. pp Steefen Titsche, qq Michel Tsamadus, rr Keguang Wang, ss Jianwu Wang, b Wonqi Whee Yigo Wang, c Younghua, dad James Williams, bolun Yag, dedd Zhang, n and Youngfei Zhang s
gemin5中功能突变的丧失导致神经发育障碍
南Sukhleen 1.52，Deepa S. Rajan 1.52，Tyler R. Fortuna 1，Eric N. Anderson 1，Caroline Ward 1，Youngha Lee 2 2，Carine 5，Carine Shortland 5，Vincent Shortland 5，Jeanne Amel 6，Jeanne Amel 6，Illot Stolerman 7，Sarah S. Sarah S. S. Sarah S. Micheil Innes 17，Messa 17，Messa kerins selmer selmer collins selmer collins amag collins 22，Amag ka ka。 Urreizti Landers 30，Sameer Agnihotri 31，E Sabne Rudnik-Schöneborn37，Tim M. Platzer 44，Sandra Donkervoort 45，Carsten G. S. Zaki 47，1.50.51
固态物理，局部电子波
本书的起源可以追溯到作者在核磁共振方面的研究（NMR）光谱。现代的NMR光谱仪使用超导磁铁来创建一个非常稳定的磁场。磁铁中的超导线圈载有永不消散的电流。一个人只需要用液体氦气冷却线圈，然后全天候运行。多么惊人的身体现象，称为超导性。了解超导性使作者挖掘出了固态物理学的美丽主题。固体中的电子如何。它们是波浪还是颗粒？为什么某些材料导体和其他不可分割的人是某些材料。我们如何理解从二极管和晶体管到MOSFET，LED和太阳能电池的现代电子设备。这本书试图为所有这一切公正。在写这本书时，我试图回答所有问题，我是IIT Kanpur的电气工程本科生，参加了设备物理课程。我选择了我认为是概念性的主题，并挑战了可视化事物的能力。i涵盖了传统主题，例如固体和声子的频带理论，以诸如电子设备以及令人兴奋的研究领域（如超导性和量子厅效应）等主题。这本书是作为研究单图而写的，但对于作者来说，播种固态世界，描绘了更大的局面，事物是事物并吸收各种概念的地方。这本书旨在用于固态物理学或冷凝物质理论的第一课程。重点更多地放在更大的情况下，可以用练习来代替，周围有许多出色的教科书。作者希望，对于固态物理学广泛领域的研究人员来说，书籍会方便。这是一个机会，可以承认众多我直接和间接地为这一努力提供帮助的人。我要感谢Steffen Glaser教授和Niels Nielsen教授在NMR光谱中进行了多年的出色合作，最终使我开发了这一文字。我要感谢罗杰·布罗基特（Roger Brockett）教授，他帮助我培养了物理学的品味。我感谢IIT孟买的Profes-Sorsumiran Pujari和Soumya Bera，因为他们在凝结的问题上提供了丰富的讲座，这有助于对这个主题重新展示我的看法。我要感谢IIT
重塑亲近力 - 液化空气集团
出版总监：Benoît Potier。编辑：Alexandra Rocca。出版日期及法定存放日期：2021 年 3 月。照片来源：按出现顺序，第 页1：Audouin Desforges/The Company，第 1 页2：Audouin Desforges/The Company，第 2 页4：Eric Dessons，第 4 页7：Antoine Doyen/Capa 图片，第 7 页9：FatCamera/Getty Images，第 9 页10：Adrien Daste，第 134 页13：vorDa/Getty Images - Luis Alvarez/Getty Images，第 13 页14：Andresr/Getty Images，第页17：Shelyna Long/Getty Images，第 17 页18：Julien Lutt/Capa Pictures-Olga Kolleeny/Capa Pictures-Carlos Crespo/Capa Pictures，第 18 页。 20：Antoine Doyen，第 20 页23：Sophie Loubaton/Capa Pictures，第 23 页24：赵薇，第27：Adrien Daste，页28：Steffen Hoeft，页31：Monty Rakusen Créatif/Getty Images，第 31 页32：Jose Luis Stephens/Getty Images，第 32 页35：FG Trade Créatif，第 35 页3：Adrien Daste，第 3 页39：Gilles Leimdorfer/Interlinks 图片，第 39 页40：托马斯·科尔特西 (Thomas Cortesi)，第 40 页43：托马斯·科尔特西 (Thomas Cortesi)，第45：LedyX/Shutterstock.com，第 45 页46：Todd Leckie/500px/Getty Images，第 46 页48：Sophie Loubaton/Capa Pictures，第 48 页50：Adrien Daste，第 50 页52：Mourad Mokrani，页54：10,000 小时/Getty Images，第 54 页57：Alistair Berg/Getty Images-Mourad Mokrani-Halfpoint Images/Getty Images，第 57 页。 58：Shapecharge/Getty Images - Nora Carol Photography/Getty Images - Mourad Mokrani，第 58 页。 61：农杆菌/Getty Images-Portra/Getty Images，第 61 页63：Tim Robberts/Getty Images，第 63 页65：Adrien Daste - 液化空气 - Sanjeri - Olivier Fernandez/iStock - Thomas Cortesi - Alexandre Martin Aldavert，第 65 页。 72：奥杜安·德斯福日/公司。设计与制作：（参考: ALRA020)。
氯氮平在耐治疗的精神分裂症中
作者Cornelis M. Van Tilburg 1.2.3.4.5 *，Elke Pfaff 1,3,4,5,6 *，Kristian W. Pajtler 1.3.4.5.7 *，Karin P.S.Langenberg 8 *，Petra Fiesel 4.5.9.10，Barbara C. 1.3.4.5.6，Gnana Prakash Balasubramanian 1.4.5.7，Sebastian Stark 1.3.4.5.6，Pascal D. Johann D. Johann 1.3.4.7.7.7.7.7.11，Mirjam Blattner-Johnson-Johnson-Johnson-Johnson-Johnson-Johnson-Johnson-Johnson-Johnson 1.4.5.6，Kathrin Schrams Schrams Schrams 1.5.6，Nick dik。 1,12，克里斯蒂安·萨特（Christian Sutter）12，克斯汀·格伦德（Kerstin Grund）12，阿伦德·冯·斯塔克尔伯格（Arend von Stackelberg）4.5.13，安德烈亚斯·E·库洛兹克（Andreas E. Tippelt 4.5.17，Dietrich von Schweinitz 4.19，Irene Schmid 20，Christof M. Kramm 21，AndréO。von Bueren 22，Gabriele Calaminus 23，Peter Vorwerk，Peter Vorwerk 24，Norbert Graf 25，Frank Westermann 4.5.26，Matthias Fischer 5.26 Michaela Nathrath 4.30,31，Stefanie Hecker-Nolting 5.32，MichaelC.Frühwald5.11，Dominik T. Schneider 33，Ines B. B. Brecht 4.5.34，Petra Ketteler 4.5.17，Simone Fulda 4.35 Matthias Schwab 4.37.38，Roman Tremmel 37，Ingridøra39，Caroline Hutter 40，Nicolas U. Gerber 41，Olli Lohi 42，Bernarda Kazanowska 43，Antonis Kattamis 44，Antonis Kattamis 44 1,2,3,4、5，NatalieJäger1.4.5.7，Stephan Wolf 4.5.9.10，Felix Sahm 4.5.9.10，Andreas von Deimling 4.5.9.10，UTA Dirksen 4.5.17，Angelika Freitag 47Jones 1.50.5.6，Jan J. Painta **，David Caps 3.5.5.5.5.5。，5,5,5,5,4,5。，4,4,5,4,4，5 **隶属关系
本体学习观点 - CiteSeerX
为机器配备常识和特定领域的知识，使其能够像人类一样理解某些问题领域，这一直是人工智能研究的主要目标，现在仍然是。在这种情况下，一个关键问题是，将所有相关知识编码成机器可以利用的自动推理、不一致性检测等方式的成本实际上有多高。虽然最近有一些关于开发方法的研究，使我们能够估算知识工程项目的成本 [12]，但可以合理地假设并非所有相关知识都可以手动编码。通过分析人类行为及其产生的数据来提取和发现知识的技术可以在这方面做出重要贡献。本体学习领域是 Alexander Mädche 和 Steffen Staab 于 2001 年创造的一个术语 [7]，它涉及从数据中得出相关本体知识的方法的开发。到目前为止，该领域已经进行了十多年的深入研究。该领域的早期研究侧重于将浅层方法应用于术语和概念提取以及层次和非层次关系提取 [7]。后来，在我的博士论文《从文本中进行本体学习和填充：算法、评估和应用》中，我将本体学习定义为从数据中获取领域模型，并试图通过介绍所谓的本体学习层蛋糕来系统地概述本体学习任务，此后该任务受到了广泛关注。近年来，一些研究人员试图提高从文本数据中学习到的本体的表达能力，特别是通过尝试提取更深层次的公理知识（例如参见 [13]、[14] 和 [4]）。本卷中也可以找到一些类似的贡献，例如旨在通过应用归纳技术学习 OWL 公理（参见Lehmann 等人本卷中的 [5] 和 Lisi [6]）。本体学习问题比预期的要困难得多。在我看来，主要原因是本体总是反映概念化世界或给定领域的方式，而从一组数据中学习的本体学习算法的结果本质上反映了所讨论数据集的特性。本体学习的问题比预想的要困难得多。因此，将本体算法的结果转化为实际反映领域概念化的本体，可能比从头开始构建本体的成本更高。在我看来，主要原因是本体总是反映概念化世界或给定领域的方式，而从一组数据中学习的本体学习算法的结果本质上反映了所讨论数据集的特性。因此，将本体的结果
血液.2024025802.pdf
Ayalew Tefferi（梅奥诊所，美国） Giovanni Barosi（IRCCS Policlinico S. Matteo，意大利） Francesco Passamonti（Fondazione IRCCS Ca' Granda Ospedale Maggiore Policlinico，意大利） Juan Carlos Hernandez-Boluda（西班牙巴伦西亚诊所） Prithviraj Bose（美国德克萨斯大学 MD 安德森癌症中心） Konstanze Döhner（德国乌尔姆大学医院） Martin Ellis（以色列梅尔医疗中心） Naseema Gangat（美国梅奥诊所） Jacqueline Garcia（美国达纳法伯癌症研究所） Heinz Gisslinger（奥地利维也纳医科大学） Jason Gotlib（美国斯坦福癌症研究所） Paola Guglielmelli（意大利佛罗伦萨和 Azienda Ospedaliera Careggi 大学） Vikas古普塔(加拿大玛格丽特公主癌症中心) Claire Harrison (英国盖伊和圣托马斯 NHS 基金会信托) Elizabeth Hexner (美国宾夕法尼亚大学医学院) Gabriela Hobbs (美国麻省总医院) Jean-Jacques Kiladjian (法国圣路易斯 AP-HP 医院和巴黎城大学) Steffen Koschmieder (德国亚琛工业大学) Nicolaus Kröger (德国汉堡埃彭多夫大学医学中心) Andrew Kuykendall (美国莫菲特癌症中心和研究所) Giuseppe Gaetano Loscocco (意大利佛罗伦萨大学) John Mascarenhas (美国西奈山伊坎医学院) Lucia Masarova (美国德克萨斯大学 MD 安德森癌症中心) Ruben Mesa (美国维克森林大学医学院) Barbara Mora（意大利米兰大医院 IRCCS 基金会血液科） Olatoyosi Odenike（美国芝加哥大学） Stephen Oh（美国华盛顿大学医学院） Animesh Pardanani（美国梅奥诊所） Anand Patel（美国芝加哥大学） Naveen Pemmaraju（美国德克萨斯大学 MD 安德森癌症中心） Alessandro Rambaldi（意大利米兰大学） Raajit Rampal（美国纪念斯隆-凯特琳癌症中心） Shireen Sirhan（加拿大麦吉尔大学犹太综合医院） Natasha Szuber（加拿大蒙特利尔大学） Moshe Talpaz（美国密歇根大学） Pankit Vachhani（美国阿拉巴马大学伯明翰分校奥尼尔综合癌症中心） Alessandro Vannucchi（Azienda Ospedaliero-Universitaria Careggi，意大利） Tiziano Barbui（意大利贝加莫教皇乔瓦尼二十三世研究基金会 ASST）
在线会议的设计以包容性为中心——……
Elizabeth Levitis 1，2，†，‡，Cassandra D. Gould van Prague 3，4，†，＃，r ́emi gau 5，‡，Stephan Heunis 6，＃，Elizabeth Dupre 7，Grgory Kiar 8，11，Kathern Glatn Glatn Guane 13，Aki Mancie 11，Aki Mancie 13。 IOMAR NISO 16，17，Soroosh Afyouni 18，146，Eva Alonso-Ortiz 19，Stefan Appelhoff 201，Arvina arvi Arvi Atay 22，Tibor Auer 23，Giulia Baracchini 24，24，25 Ien Bollman，323 34，Molly G. Bright 35，36，Vince D. Calhoun 37，Xiao Chen 38，39，40，Sidhant Chopra 21，Hu Chuan-Peng 41，Thomas G. Close 42，43，43，43，Savannah L. I Maio 50，51，Erin W. Dickie 52，53，Simon B. Eickhoff 54，55，Oscar Esteban 56，Karolina Finc 5，Matteo Gane，Sampras 95 60，Melanie Ganz 61，61，62 7，Rohit Goswami 68，69，John D. Griffiths，77，Samuel Grogers 73，Olivia Guest 74，Daniel A. Handwerker 75，Peer Herholz 7，Katja Heuer 76，77，Dorien C. A，88，85。 59，60，David Meunier 101