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2021 年行为准则
尊重我们的员工：我们的员工是我们最宝贵的资产。我们将始终尊重和尊严地对待我们的员工。基于员工多样性的歧视绝不能成为与就业相关的决定的因素。我们绝不会容忍任何形式的工作场所骚扰（包括性骚扰）或欺凌行为。所有员工个人信息均在需要知道的基础上获取，并保密处理，并妥善安全地保存。只有在法律要求或出于真正的业务需要时才会披露此类信息。虽然我们尊重员工持有外部财务、商业或其他个人利益的权利，但此类活动不得与他们为韦能能源的主要利益服务的责任相冲突。必须披露所有潜在冲突以供评估。
布斯泰马大学 ARAP AI 校区，动物生产与管理学院
................................................................................................................................................ 16 Y 2.9.1 简介 16
坩埚
Neil L. Kelleher博士是Walter和Mary Glass分子生物科学教授，也是温伯格艺术与科学学院的化学教授。 他还是50人蛋白质组学卓越中心的主任，生命过程的化学总监，也是西北大学罗伯特·H·卢里综合癌症中心的成员。 他的研究集中在自上而下的蛋白质组学，天然产品发现和癌症生物学领域。 > 450篇论文，Kelleher博士是一名跨学科研究者，对蛋白质组学的影响（蛋白质研究）。 与研究联盟（https://www.topdownproteomics.org/）中的同事一起，采用了完全分子特异性测量蛋白质的新兴方法，以改善对蛋白质修饰和复合物的功能的检测和分配。 现在，凯勒尔（Kelleher）以90的H索引指导了52博士学位。学生，> 200个博士后学者，> 200名本科生。 在2011年的突破性自然论文之后，凯勒赫（Kelleher）继续推动蛋白质组学的边界，最近在科学出版物（2022，375：411-418）中达到最终形式。 凯勒尔（Kelleher）发表的观点和过去十年中志趣相投的研究人员的财团阐明了蛋白质成型的价值和地标项目，以绘制人体中所有蛋白质成型的绘制（Sci。） adv。 2021，7：eabk0734）在一个领域中，在2020年代看到了新的感兴趣和活动的渐进式渐进式。Neil L. Kelleher博士是Walter和Mary Glass分子生物科学教授，也是温伯格艺术与科学学院的化学教授。他还是50人蛋白质组学卓越中心的主任，生命过程的化学总监，也是西北大学罗伯特·H·卢里综合癌症中心的成员。他的研究集中在自上而下的蛋白质组学，天然产品发现和癌症生物学领域。> 450篇论文，Kelleher博士是一名跨学科研究者，对蛋白质组学的影响（蛋白质研究）。与研究联盟（https://www.topdownproteomics.org/）中的同事一起，采用了完全分子特异性测量蛋白质的新兴方法，以改善对蛋白质修饰和复合物的功能的检测和分配。现在，凯勒尔（Kelleher）以90的H索引指导了52博士学位。学生，> 200个博士后学者，> 200名本科生。在2011年的突破性自然论文之后，凯勒赫（Kelleher）继续推动蛋白质组学的边界，最近在科学出版物（2022，375：411-418）中达到最终形式。凯勒尔（Kelleher）发表的观点和过去十年中志趣相投的研究人员的财团阐明了蛋白质成型的价值和地标项目，以绘制人体中所有蛋白质成型的绘制（Sci。adv。2021，7：eabk0734）在一个领域中，在2020年代看到了新的感兴趣和活动的渐进式渐进式。通过精确的组成映射对人类蛋白质组的这种“驯化”将提高基本和临床研究的效率，从而增强了21世纪的各种目标，包括设计师器官，个性化医学以及对人类疾病的早期发现。
课程结构和详细的教学大纲 - （R23 ...
开发工程师为实用应用所需的矩阵代数技术。查找本征值和本征媒介并使用线性转换解决问题在更高维度中学习微积分的重要工具。熟悉几个变量的功能，这些函数可用于优化。熟悉两个和三个维度的几个变量功能的双重和三个积分。单位-I：矩阵矩阵的矩阵等级，由echelon形式，正常形式。cauchy –binet公式（无证明）。线性方程式的高斯 - jordan方法系统的非奇异矩阵倒数：通过高斯消除方法的均质和非均匀方程的求解系统，高斯·塞德尔迭代方法。单位-II：线性变换和正交转换：特征值，特征媒介及其特性（无证据证明），基质的对角线化，Cayley-汉密尔顿定理（没有证明），cayley-hamilton Theorem，quadratic of quadrations of quadrations of quadrations of quadration fore the quadrations fore the quadrations的逆和力量的逆和力正交转换单元-III：微积分平均值定理：Rolle的定理，Lagrange的平均值定理，其几何解释，Cauchy的平均值定理，Taylor's和Maclaurin定理以及剩余（无证据），问题和上述定理的剩余（无证据）。单位-IV：部分分化和应用（多变量微积分）
产品/工艺变更通知 1.PCN...
ST 深圳（中国）组装和测试线升级为工业级 SO8N 封装 105°C EEPROM 产品 SO8N 封装 105°C EEPROM 产品被所有客户和所有应用广泛地大批量使用。为了长期保持高水平服务和支持大批量生产，ST 决定将组装和测试线从高密度（HD）条带测试线转换为超高密度（SHD）条带测试线。这两条线都安装在 ST 深圳（中国）。自 2012 年以来，SHD 条带测试线已经为工业市场生产大批量 EEPROM SO8N 产品。有什么变化？ST 深圳（中国）的 SO8N 封装 105°C EEPROM 组装和测试从高密度（HD）条带测试线升级为超高密度（SHD）条带测试线。SHD 组装线以更高的并行度运行，组装流程与当前的 HD 线相同。随着持续改进，在芯片贴装和引线键合之间引入了等离子清洗步骤。已对引线框架尺寸进行了合理化。 SHD 条带测试线具有更高的并行度，并且测试流程和测试顺序与当前 HD 线相同。 SHD 条带测试线采用与当前 HD 线相同的测试设备运行。有关装配和测试流程的更多详细信息，请参阅附录 B。 为什么？ 意法半导体存储器部门的战略是长期为客户提供产品和服务质量支持。 根据这一承诺，这一变革将确保长期可用性和 105°C SO8N 产能，同时提高产品制造质量。 什么时候？ 发货将从 2023 年第 01 周开始。 当前 HD 条带测试线上的 105°C EEPROM SO8N 生产将持续到 2023 年 6 月底，以便有时间逐步提高 SHD 生产线的产能。 从 2023 年 6 月起，105°C EEPROM SO8N 产品将仅在 SHD 线上生产。 如何认证变更？ 此变更已使用标准意法半导体公司质量和可靠性程序进行了认证。组装资格报告 RERMMY2005 现已提供，包含在本文档中。测试 (I2C/SPI) 资格报告 TERMMY2005-2 预计于 2022 年第 26 周发布。
产品 /过程更改通知1。PCN... < / div>
5.1动机的主要好处是： - 正式化的保质期最多可以持续24个月 - 无论如何，建议是一般的指示，而主要的MBB鲁棒性证明仍然是HIC（湿度指标）的控制。如果HIC没有改变颜色，这只是证明了该袋子仍然处于良好状态，并且正在保护装置免受可能的水分穿透。5.2客户福利制造灵活性
415兔子的血液学反应...
摘要进行了实验，以评估饲料限制，进食时间及其相互作用对兔子雄鹿中血液学特征的影响。将三十六（36）个兔子雄鹿用于研究。兔子雄鹿分别喂养75.00、67.50和60.00克商业种植者的颗粒，分别代表100％，90％和80％的每日定量。雄鹿分为两组18（18）个雄鹿。第一组是在早上喂食的，而第二组则在晚上进行了每日口粮。雄鹿被随机分配到三（3）个不同水平的饲料限制，并分别在早晨和晚上组复制三（3）次。雄鹿每天100％的口粮作为对照。该研究采用了完全随机设计（CRD）的2 x 3阶乘布置。在实验的第四周结束时，从每个复制中收集血液样本以确定血液学指数。使用IBM社会科学统计软件包（SPSS）版本21。结果表明，在研究中，兔子雄鹿的饲料限制性限制（P <0.05），WBC，中性粒细胞和淋巴细胞。喂养时间显着影响（P <0.05）PCV，MCV，中性粒细胞，淋巴细胞和血小板。在MCV，中性粒细胞，淋巴细胞和血小板上的进食时间与进食时间之间存在相互作用。关键字：饲料限制，喂养时间，血清生物化学，血液毒素总而言之，在傍晚喂养兔子的90％的日期分量的90％可改善大多数血液学参数，而不会损害动物的健康。
ONMIMHC：通过增强的肽-MHC结合预测的UCEC肿瘤疫苗开发的机器学习解决方案
免疫系统中主要的组织相容性复合物（MHC）I类和II类分子的关键作用已得到很好的确定。本研究旨在开发一种新型的机器学习框架，用于通过MHC I类和II类分子预测抗原肽表现。通过整合大规模质谱数据和其他相关数据类型，我们基于深度学习提供了预测模型ONMIMHC。我们使用独立的测试集对其性能进行了严格的评估，ONMIMHC在MHC-I任务中的PR-AUC得分为0.854，Top20％-PPV为0.934，这表现优于现有方法。同样，在MHC-II预测的域中，我们的模型ONMIMHC的PR-AUC得分为0.606，TOP20％-PPV为0.690，表现出优于其他基线方法。这些结果证明了我们模型ONMIMHC在准确预测MHC-I和MHC-II分子之间的肽MHC结合后的优势。凭借其出色的准确性和预测能力，我们的模型不仅在一般的预测任务中出色，而且在预测新抗原针对特定癌症类型的新抗原方面也取得了显着的结果。特别是对于子宫菌群子宫内膜癌（UCEC），我们的模型成功地预测了新抗原，对普通人类等位基因具有很高的结合概率。这一发现对于开发针对UCEC的个性化肿瘤疫苗非常重要。
引文 Sendilraj V、Pilcher W、Choi D、Bhasin A、Bhadada A、Bhadadaa SK 和 Bhasin M (2024) DFUCare：糖尿病足溃疡深度学习平台
糖尿病足溃疡 (DFU) 是影响糖尿病患者的一种严重并发症，超过一半的 DFU 都有感染风险。在这些感染中，约 20% 需要截肢 (1、2)。这是一个值得关注的重要问题，因为因 DFU 而截肢的患者的死亡率很高，预计超过一半的患者会在五年内死亡 (3)。此外，治疗和管理 DFU 及其并发症的经济负担超过了五大癌症，仅在美国，每年的费用就超过 110 亿美元 (4)。随着糖尿病 (DM) 患病率的持续上升，DFU 预计将成为全球卫生系统的更大负担，并且可能是最昂贵的糖尿病并发症之一 (5)。尽管在确定 DFU 治疗的新疗法方面取得了显着进步，但对 DFU 的根本病因和管理的早期诊断仍然具有挑战性。 DFU 愈合受损是一种复杂的发病机制，由多种因素引起，包括糖尿病足部感染、伤口缺血、免疫系统衰竭和血糖控制不佳（6-8）。DFU 管理需要在多个时间点评估感染和缺血情况以便更好地管理，但由于其侵入性，目前这种方法受到限制。由于农村地区无法接触到 DFU 伤口中心和临床专家，这个问题更加严重。因此，临床对用于分析伤口感染和缺血检测的非侵入性工具的需求尚未得到满足，这两个关键因素是伤口愈合受损。近年来，深度学习算法在疾病的检测和诊断方面表现出巨大的潜力，特别是在医学成像、放射学和病理学方面（9-11）。这导致了深度学习图像分析作为一种辅助工具的出现，它支持临床医生进行决策，提高疾病诊断和治疗的效率和准确性（12）。深度学习在糖尿病足溃疡的分类和定位方面也显示出了良好的效果。它在缺血和感染分类方面取得了很高的准确率，分别为 87.5% 至 95.4% 和 73% 至 93.5%（13-16）。此外，研究人员在糖尿病足溃疡定位方面也取得了重大进展，平均精度 (mAP) 值在 0.5782 至 0.6940 之间，F1 分数在 0.6612 至 0.7434 之间（17、18）。尽管取得了这些进展，但其中许多工具仍处于开发的早期阶段，缺乏预测感染、缺血和其他对糖尿病足溃疡伤口管理至关重要的身体特征的自动分析能力。此外，目前的伤口分析平台依赖于专有硬件附件，例如热扫描仪（例如 Pod Metrics 的 SmartMat）、使用结构光或激光的 3D 扫描仪（例如 Ekare.ai 的 Insight 3D 和 Swift Medical 的 Ray 1），和光学相干断层扫描 (OCT) 用于可视化和量化与糖尿病足溃疡形成相关的微血管结构 ( 19 , 20 )。这些专门附件的需求可能会限制普通人群获得糖尿病足溃疡治疗的机会。为了解决这些限制，开发一种非侵入性和自动化的工具至关重要，即使在资源有限的地区，也可以全面分析伤口组织。本研究旨在