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购买的一般条款和条件
1.1。本协议（第2节中的定义）是从供应商收到书面命令确认日期的响应有效采购订单（“有效日期”）的书面确认之日起生效的。如果未内心收到书面命令确认，则本协议应视为在供应商法案履行其根据采购订单下履行其义务的行为（通过开始工作，发货或其他方式），生效日期是适用购买订单的日期。如果一般条款和条件与采购订单之间存在差异或冲突，则采购订单的条款应优先考虑。本协议应在供应商传达的任何报价，要约，消息，确认，发票或其他通信（包括其网站）中传达的任何销售条款和条件。
o r i g i n a l r e s a r c h可解释的预测芬兰2型糖尿病患者的长期糖化血红蛋白反应变化
目的：本研究应用机器学习（ML）和可解释的人工智能（XAI）来预测HbA1c水平的变化，这是监测血糖控制的关键生物标志物，在诊断为2型糖尿病患者的患者中，在启动一种新的抗糖尿病药物后的12个月内。它还旨在确定与这些变化相关的预测因素。患者和方法：来自芬兰北卡雷利亚（North Karelia）的10,139名2型糖尿病患者的电子健康记录（EHR）用于训练整合了随机对照试验（RCT）衍生的HBA1C变化值作为预测变量的预测因子，创建将RCT洞察力与现实世界中集成的偏移模型。各种ML模型 - 包括线性回归（LR），多层感知器（MLP），山脊回归（RR），随机森林（RF）和XGBoost（XGB） - 使用R²和RMSE衡量标准进行评估。基线模型在药物启动之前或之前使用的数据，而随访模型包括第一个药物后HBA1C测量，通过合并动态患者数据来改善性能。模型性能也与临床试验中预期的HBA1C变化进行了比较。结果：结果表明，ML模型的表现要优于RCT模型，而LR，MLP和RR模型具有可比性的性能，RF和XGB模型表现出过于拟合。与基线模型相比，随访MLP模型的表现优于基线MLP模型，其R²得分（0.74，0.65）和较低的RMSE值（6.94，7.62）与基线模型（R²：0.52，0.54; RMSE； RMSE：9.27，9.50）相比。HBA1C变化的关键预测因子包括基线和药后HBA1C值，禁食等离子体葡萄糖和HDL胆固醇。未来的研究将探索治疗选择模型。结论：使用EHR和ML模型可以开发对HBA1C变化的更真实和个性化的预测，考虑到更多样化的患者人群及其异质性，为管理T2D提供了更量身定制和有效的治疗策略。XAI的使用提供了对特定预测因子影响的见解，从而增强了模型的解释性和临床相关性。关键字：类型2糖尿病，HBA1C，治疗效果估计，机器学习，Shap
翻译研究协调员（固定期）
任期和缓刑任命将以固定的期限为基础，直到2027年7月31日，由于资金有限，https://www.hr.admin.cam.ac.uk/ policies-procedures/gurance-punance-underance- use use use-fixed-fixed-term-term-popen-popen-popen--open--open-dend----------- and-open-ended-open-endend--open-ended-tend-合同/招聘/招聘/招聘和目标。约会将需要令人满意完成六个月的试用期间工作时间和工作模式，该职位的工作时间为每周全日制工作时间的100％，周一至周五工作。养老金您将自动招募成为CPS的成员（贡献养老金计划） - 定义的收益和定义的缴款养老金计划。有关更多信息，请访问：www.pensions.admin.cam.ac.uk /。年假全职雇员有权获得36天的年度带薪假，其中包括公共假期。对于兼职员工，根据工作的日期，年假将是根据的。一般信息就业前检查权利在英国工作权，我们有法律责任确保您有权在英国工作，然后才能开始为我们工作。
铃木新的中期管理计划（FY2025-FY2030）
铃木从前董事长铃木的领导层过渡到集体领导层，围绕铃木总统铃木，在2021年6月25日举行的第155届股东股东大会上。在过去的三年半中，前董事长Osamu Suzuki逐渐退出了他参与管理的参与，而总统铃木总统一直在加强Suzuki的管理方法，而没有更改它并更新它以与时代的演变保持一致。“不变尚未进一步加强”的系统是铃木的操作系统（OS），它由“使命陈述”和三个“行为哲学”，Sho-sho-sho-kei-tan-bi，genba，genbutsu，genbutsu，genjitsu（3g）和Yaramaika（Entrepreprearialialial spel）组成。“根据《时代的演变》的更新更新”是指根据《公司治理法》的83种原则提高铃木的管理质量和竞争力，该原则在同期和年度进行了重大修订。
铃木新的中期管理计划（FY2025-FY2030）
铃木从前董事长铃木的领导层过渡到集体领导层，围绕铃木总统铃木，在2021年6月25日举行的第155届股东股东大会上。在过去的三年半中，前董事长Osamu Suzuki逐渐退出了他参与管理的参与，而总统铃木总统一直在加强Suzuki的管理方法，而没有更改它并更新它以与时代的演变保持一致。“不变尚未进一步加强”的系统是铃木的操作系统（OS），它由“使命陈述”和三个“行为哲学”，Sho-sho-sho-kei-tan-bi，genba，genbutsu，genbutsu，genjitsu（3g）和Yaramaika（Entrepreprearialialial spel）组成。“根据《时代的演变》的更新更新”是指根据《公司治理法》的83种原则提高铃木的管理质量和竞争力，该原则在同期和年度进行了重大修订。
大肠杆菌终结者的智能设计
终端是位于基因3'末端的特定核苷酸序列，并包含转录终止信息。作为基本的遗传调节元件，终结子在基因回路的设计中起着至关重要的作用。准确表征终结器强度对于提高基因电路设计的精度至关重要。终结器强度的实验表征是耗时的和劳动的；因此，有必要开发能够准确预测终结器强度的计算工具。当前的预测方法未完全考虑与终止者有关的序列或热力学信息，而缺乏可靠的模型来准确预测。同时，深层生成模型在生物序列的设计中表现出巨大的潜力，并有望应用于终结序列设计。本研究的重点是大肠杆菌终结剂的智能设计，主要进行以下研究：（1）为大肠杆菌构建固有的终结器强度预测模型，这项研究提取了大肠杆菌固有末端的序列特征和热力学特征。基于选定功能的机器学习模型实现了R 2 = 0.72的预测性能。（2）本研究采用生成对抗网络（GAN）来从内在的终结器序列训练数据中学习并生成终结器序列。评估表明，生成的终结器表现出与内在终结器相似的数据分布，这证明了Gan生成的终止序列的可靠性。（3）本研究使用构造的终结器强度预测模型从生成的集合中筛选出强终端。实验验证表明，在18个选定的终结者中，有72％的终止效率大于90％，证实了大肠杆菌终结者的智能设计方法的可靠性。总的来说，这项研究构建了大肠杆菌的终结器强度预测模型和终结器生成模型，为基因电路中的终结器设计提供了模型支持。这增强了生物成分设计的模块化，并促进了合成生物学的发展。
参考期限（TOR） - 项目经理（ESG ...
通过采用ESG解决方案，可访问负担得起的技术和融资选择。这旨在使公司的供应商/组件供应商能够进入全球供应链，同时减少碳足迹。还将通过不同形式的信贷，租赁，涵盖技术解决方案的成本，为技术和信贷提供融资。ESG区域政策适应将通过西北走廊开发平台/湄公河 - 日本合作框架的AMEICC工作组进行引导。该项目的持续时间为2年在五吨柬埔寨，老挝PDR，缅甸，泰国和越南实施2年。
心脏手术后的术语结果
风险分层在心脏手术中起重要作用，在心脏手术中，多变量模型用于以客观的风险调整方式评估临床结果。众所周知，院内不良事件仅代表围围骨局部结果的一个方面。释放后早期（术后出院后的头几个月）代表一个非常重要的时间间隔，因为在此期间，与外科手术直接相关的不良事件和并发症也可能发生。此外，中期期（长达5年）可能是为手术程序结果提取结论性和安全结果的理想时间间隔。最后，在某些情况下需要长期随访（10年或更长时间）来确定手术程序的功效，并将结果与一般人群进行比较。本期特刊的目的是进一步开发和验证风险分层模型，以预测心脏手术后的长期结局。这种预测模型将帮助临床医生和外科医生进行客观决策。