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辐射硬度保证工具套件状态
• 扩展现有的在线辐射效应工具集，并作为在公共、可访问和可引用位置快速传播分析模型的主机 • 提供测试计划、数据分析、环境特性、屏蔽评估、单一事件预测、总电离剂量分析和相关的可靠性评估
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Gini Ardiel-Hill，监管铅Inari农业公司。一座Kendall Square 600/700，套件，7-501 MA 02139 RSR编号23-296-01RSR RE：调节状态审查，使用遗传工程生产的生产量的机制，该蛋白质的生产量降低了protighted proting a Proting a Proting a Proting a Proting a Proting a Protient a Protional a Proting a Protient a Protional a Protional，降低了该原理的生产，该概念是一种降低了该量的机构，该蛋白质的生产机构是一种机制，该原理是一种机构细胞分裂，增加了向种子的养分进口，并减少了抑制根结点的蛋白质的产生，亲爱的Ardiel-Hill女士：谢谢您的信函，日期为2023年10月20日，要求对使用基因工程（修改大豆）开发的大豆进行监管状态审查（RSR）。在您的信中，您描述了大豆通过减少调节植物发育的蛋白质的产生来增加种子数量，增加种子大小，增加生长并增加根结点，这是抑制细胞分裂的蛋白质产生的两种作用机制，可抑制细胞分裂的产生，增加养分为种子的养分，并降低蛋白质的产生，从而抑制抑制根源Nodumate的蛋白质。《 2000年《植物保护法》（7 U.S.C.§§7701et seq。 ）提供了USDA的权力，以监督对植物有害生物的传播以保护美国农业，环境和美国经济的检测，控制，抑制，预防或延伸。USDA通过动物和植物健康检查服务（APHI），调节“通过基因工程修饰或生产的生物的运动”，如7 CFR第340部分中所述。
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EU CSRD范围3所需的报告（ESRS E1-9）： - （i）上游采购（CAT 1＆2） - （ii）下游出售产品（CAT 11） - （iii）商品运输（CAT 4＆9） - （cat 4＆9） - （IV）旅行（cat 6） - （cat 6） - （v）金融投资。（CAT 15）
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您可以使用AMS做什么？•提取精确的材料特性，包括工作功能，光谱，电离电位，带盖等。• Model physical processes based on large scale atomistic simulations of sputtering, etching, and chemical vapor deposition • Study the mechanical properties of materials with automatic workflows for Young's modulus, yield point, Poisson's ratio, and tribology calculations • Discover new materials with M3GNET , the new universal machine learning potential • Create novel ReaxFF or DFTB parameter sets that suits your needs with ParAMS
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SAT Suite问题库 - 结果
选择B是最好的答案，因为它得出了这样一个结论，即最逻辑上完成了文本对地中海物种不同数量的讨论。文本指出，Coll及其同事报告了Bianchi和Morri在十年前的研究中报告的物种数量的两倍。根据文本，这种差异只能部分归因于两项研究之间的几年中描述的新无脊椎动物，这意味着必须有一个额外的因素使Coll和同事的数量比Bianchi和Morri的数量高得多。文本继续解释了这一因素：研究人员对微生物的形态变异性或微生物结构和形式的差异的理解相对较差。这种糟糕的理解使得很难按物种对微生物进行分类，这意味着研究人员关于对微生物进行分类的决定可能会对研究人员报告的总体物种数量产生很大的影响。此外，文本还说，这两个人口普查报告了脊椎动物，植物和藻类物种的数量相似，这意味着总体物种的差异并非来自这些类别的差异。鉴于所有这些信息，从逻辑上讲，Coll及其同事可能将微生物之间的某些差异视为表明微生物是不同的物种，而Bianchi和Morri将这些差异视为物种内部的差异，这是物种中的变化，在Colleagues中，与Bianchi和Bianchi和Morri did有关。
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Cloud Healthcare API 允许在医疗保健应用程序和基于 Google Cloud 构建的解决方案之间轻松且标准化地交换数据。Cloud Healthcare API 支持流行的医疗保健数据标准（例如 HL7® FHIR®、HL7® v2 和 DICOM®），可提供完全托管、高度可扩展的企业级开发环境，用于在 Google Cloud 上安全地构建临床和分析解决方案。Cloud Healthcare API 还包括其他增值功能，例如自动 DICOM 和 FHIR 去标识化 (de-ID)，以便更好地为这些解决方案准备数据。
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用于GPU加速基因组分析的基准套件
摘要 - 基因组分析是对基因的研究，其中包括对基因组特征的识别，测量或比较。基因组学研究对我们的社会至关重要，因为它可以用于检测疾病，创建疫苗和开发药物和治疗方法。作为具有大量并行处理能力的一种通用加速器，GPU最近用于基因组学分析。开发基于GPU的硬件和软件框架用于基因组分析正在成为一个有希望的研究领域。为了支持这种类型的研究，需要基准，以具有代表性，并发和多种应用程序的应用程序。在这项工作中，我们创建了一个名为Genomics-GPU的基准套件，其中包含10种广泛使用的基因组分析应用。它涵盖了DNA和RNA的基因组比较，匹配和聚类。我们还调整了这些应用程序来利用CUDA动态并行性（CDP），这是一个支持动态GPU编程的最新高级功能，以进一步提高性能。我们的基准套件可以作为算法优化的基础，也可以促进GPU架构开发进行基因组学分析。索引术语 - 基因组学，生物信息学，基准测试，GPU，加速计算，基因组分析，计算机体系结构。I。研究基因组序列分析是指组织ISM的DNA序列的研究。该程序具有许多重要的应用，例如大流行爆发追踪，早期癌症检测[79]，药物发育[43]和遗传疾病鉴定[87]。要通过通过四个字母（A，C，T和G）（也称为碱基或核苷酸）的字符串的形式将DNA分子通过分析生物体的基因组构成分析。确定碱基序列的过程称为基因组测序[30]。比较和发现生物学序列之间差异的过程称为序列比对[67]。过去十年中，基因组数据库的指数增长，需要在计算工具的帮助下进行大量数据。结果，已经开发了几种用于基因组分析的工具，例如BLAST [57]和GATK [58]。为了提高性能，某些基因组测序框架（例如Parasail [31]和KSW2 [53]）采用了具有SIMD能力的CPU。他们利用SIMD指令提供的并行性来执行矩阵计算，通过在多个操作数中运行同一矢量命令。FPGASW [39]使用FPGA中的大量执行单元创建线性收缩期