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b'靶标发现对于药物开发至关重要，尤其是对于复杂的慢性疾病。高通量技术的最新进展和生物医学数据的爆炸式增长凸显了计算药物可药性预测方法的潜力。然而，大多数当前方法依赖于基于序列的特征和机器学习，这通常面临与手工制作的特征、可重复性和可访问性相关的挑战。此外，原始序列和蛋白质结构的潜力尚未得到充分研究。在这里，我们使用深度学习技术利用蛋白质序列和结构，揭示蛋白质序列，特别是预训练的嵌入，比蛋白质结构更具信息量。接下来，我们开发了 DrugTar，这是一种高性能深度学习算法，将来自 ESM-2 预训练蛋白质语言模型的序列嵌入与蛋白质本体相结合以预测药物可药性。DrugTar 实现了曲线下面积和精确召回曲线值高于 0.90，优于最先进的方法。总之，DrugTar 简化了靶标发现，这是开发新型疗法的瓶颈。'
b'靶标发现对于药物开发至关重要，尤其是对于复杂的慢性疾病。高通量技术的最新进展和生物医学数据的爆炸式增长凸显了计算药物可药性预测方法的潜力。然而，大多数当前方法依赖于基于序列的特征和机器学习，这通常面临与手工制作的特征、可重复性和可访问性相关的挑战。此外，原始序列和蛋白质结构的潜力尚未得到充分研究。在这里，我们使用深度学习技术利用蛋白质序列和结构，揭示蛋白质序列，特别是预训练的嵌入，比蛋白质结构更具信息量。接下来，我们开发了 DrugTar，这是一种高性能深度学习算法，将来自 ESM-2 预训练蛋白质语言模型的序列嵌入与蛋白质本体相结合以预测药物可药性。DrugTar 实现了曲线下面积和精确召回曲线值高于 0.90，优于最先进的方法。总之，DrugTar 简化了靶标发现，这是开发新型疗法的瓶颈。'
适应融资对于建立印度农业社区的气候韧性至关重要，揭示了Bridgespan与汇丰银行印度合作的一项研究
投资进行战略投资。孟买/德里：根据Bridgespan Group的研究，慈善事业和影响力优先的投资者可以在支持印度农民以适应气候变化并提高收入时发挥至关重要的作用。该报告的标题为“建立气候韧性和繁荣：小农和农场工人的六个大胆下注”，由副部长菲兹·艾哈迈德·基德维（Faiz Ahmed Kidwai）先生发布。印度政府农业部和农民福利部的农业和农民福利。报告中的六个主要机会被称为“大胆的赌注”，有可能建立对农业社区的韧性。如果完全杠杆化，这些投资可能会在适应融资中解锁34.9亿卢比（近450亿美元）。这些是：
基本等离子体物理学的大型螺旋装置实验概述，以解决达到燃烧血浆条件的关键问题
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Sakai 7 , I. Sakon 48 , M. Saito 47 , St. Street 49 , St. Sereda 23 , T. Standing 5 , K. Satake 1 , R. Seki 1 , T. Seki 1 , S. Sharapov 50 , A. Shimizu 1 , 2 , T. Shimosum 1 , G. Shivam 1 , M. Shoji 1 , D.A. Spong 29，H。Sugma 1，2，Z。 Sun 3，C。Suzuki1，2，Y。Suzuki51，T。Tajima4，E 主题41，G。Ueno 53，H。Uehara 1，2，J.L。 Vescoe 18，E。Wang15，K.Y。 Zhong 24，Q。Zho。Nishawa 30，St.Nishimoto 8，患者3，N。Panadero 18，B。Peterson 1，J. of the Villen代表18，J。Romazanov 15，J。Rosato 46，M。Rud 47，S。Sacaue 1 , 2 , H. Sakai 7 , I. Sakon 48 , M. Saito 47 , St. Street 49 , St. Sereda 23 , T. Standing 5 , K. Satake 1 , R. Seki 1 , T. Seki 1 , S. Sharapov 50 , A. Shimizu 1 , 2 , T. Shimosum 1 , G. Shivam 1 , M. Shoji 1 , D.A.Spong 29，H。Sugma 1，2，Z。Sun 3，C。Suzuki1，2，Y。Suzuki51，T。Tajima4，E主题41，G。Ueno 53，H。Uehara 1，2，J.L。Vescoe 18，E。Wang15，K.Y。 Zhong 24，Q。Zho。Vescoe 18，E。Wang15，K.Y。Zhong 24，Q。Zho。Zhong 24，Q。Zho。Watanabe 1，35，T。Wauter 54，U。Wenzel5，M。Yajima1，I。Yajima1，R。Yanai1，R。Yasuhara1，Y。Yoshimura55，M。Zarnstorff3，M。Zarnstorff3，M。Zhao1，G.Q。M. Zhao 1，G.Q. div>
抽象有效的库存管理技术对于优化供应链中商品流动至关重要。这项研究旨在确定
抽象有效的库存管理技术对于优化供应链中商品流动至关重要。本研究旨在确定过程创新对库存管理技术和供应链效率之间关系的调节作用。本研究使用了一种调查方法。收集的数据是横截面的，这意味着它是在一个时间点收集的。供应商关系管理对供应绩效有很大的积极影响。此外，员工承诺积极，并显着影响供应绩效。但是，员工承诺对供应商关系管理与供应绩效之间关系的影响在统计学上没有意义。有效实施时，库存管理技术可以看作是特定组织的独特资源。本研究旨在通过提供有关库存管理技术，过程创新和供应链效率的相互依存关系的经验证据来为现有的知识体系做出贡献。关键字：库存管理技术，供应链效率，过程创新引用：Ofori。I.，aidoo-acquah。K.，Addo，K。S.，（2024），“库存管理技术对供应链效率的影响。过程创新的调节作用”，《非洲采购，物流与供应链管理杂志》，2024，7（8）：pp.01-12。
对于tade计划中抗菌剂的管理，了解其稳定性至关重要。这种稳定性从根本上取决于
离开：关闭测试窗口，如果您以前没有保存“保存”按钮，请丢失答案。 div>保存：保存测试的测试。 div>您可以再次访问以继续测试并更改答案。 div>发送：您将进行测试。 div>发送后，您将无法修改答案，并且可以看到对其进行更正。 div>
全长层粘连蛋白蛋白对于干细胞至关重要
a）全长层粘连蛋白在组织上皮组织和内皮组织的基底膜方面起着核心作用。它们通过与几个细胞表面受体结合，包括整联蛋白，Syndecans，Lutheran血液组糖蛋白以及其他基质蛋白（如Nidogen和Agrin），从而激活细胞信号级联，从而形成细胞外基质和细胞之间的直接结合。b）层粘连蛋白521是天然干细胞生态位的钥匙基底膜蛋白，由人多能干细胞（HPSC）在预植物植入的胚胎的内部细胞质量中表达和分泌。[5] c）层粘连蛋白是三聚体蛋白，同工型是根据相互交织的α，β和γ链的组合指定的。
接种疫苗：对于许可证持有者来说至关重要的一步。
建议尚未接种疫苗的申请人考虑接种以下基本疫苗：乙肝、DKTP-HiB（白喉、百日咳、破伤风、脊髓灰质炎、乙型流感嗜血杆菌）、肺炎球菌和 MMR（腮腺炎、麻疹、风疹）。 此建议基于阿鲁巴已经很高的疫苗接种水平以及我们维持这一水平的努力。
循环经济和负责任废物管理政策蓝色食品，尤其是养殖鲑鱼在满足世界
循环经济和负责任的废物管理政策 蓝色食品，尤其是养殖鲑鱼，在满足世界日益增长的蛋白质需求方面发挥着至关重要的作用，有助于从陆地到海洋动物蛋白的饮食转变，促进经济发展和就业机会。水产养殖本质上依赖于健康的环境，考虑到对自然资源的压力越来越大，商业活动必须注重从线性到循环利用资源。 循环的重要性 我们使用循环作为一个概念，它提倡一个闭环系统，在这个系统中，废物被视为宝贵的资源。从有限和线性模型转变为循环方法使我们的业务更具弹性，资源效率更高，有利于环境并避免不必要的成本。 循环已经融入我们的可持续发展战略，引领蓝色革命计划，Mowi-Sustainability-Strategy_March_23.pdf。它也是我们运营现实的一部分，通过升级我们加工厂的副产品、淡水作业产生的污泥，并通过我们负责任的固体废物管理来促进减量、可重复使用和可回收利用。与循环性和废物管理相关的风险和机遇 不采用循环经济的风险包括污染增加和运营成本增加。当废物管理不善时，环境污染就会增加。当需要更多资源时，运营成本就会增加，需要处理和处置的废物也会增多。这些风险可能给公司带来财务和/或声誉风险。在水产养殖中采用循环性提供了多种机会，包括通过营养物质回收和废物增值来提高资源效率。循环实践还有助于提高气候适应能力，促进饲料生产创新，积极吸引当地社区，在市场上区分产品，并促进研发。此外，在水产养殖中实施循环方法和实践可以帮助为新的监管期望（例如生产者延伸责任、欧洲绿色协议、欧盟新循环行动计划、企业可持续发展报告指令）和政策做好准备，并支持与经营许可要求保持一致。这些影响对我们的运营产生了积极的连锁反应，无论是上下游，从而也使我们的供应链受益。治理董事会全面负责并监督所有风险和机遇，包括与循环经济相关的风险和机遇。Mowi 的可持续发展战略“引领蓝色革命计划”包括多项针对循环经济的可持续发展计划：负责任的塑料使用（重复使用和回收塑料包装和农用设备），淡水管理（污泥）、高效可持续的鱼饲料（副产品）和负责任的废物管理（固体废物和塑料）。集团管理团队（包括首席可持续发展官 (CSO)）确保将 Mowi 的可持续发展战略“引领蓝色革命计划”融入我们的业务战略。管理团队和 Mowi 的全球可持续发展网络负责监督集团实现更循环经济的目标和行动，并致力于遵守现行的环境法律、法规和相关标准，并努力不断改进我们的环境管理体系，以减少我们对环境的影响。
![为了有效解决人类所面临的日益复杂的问题，最新的发展趋势是应用大量不同类型的传感器收集数据，从而基于深度学习和人工智能建立有效的解决方案[1-4]。这不仅对传感器产生了巨大的需求，带来了商机，也为传感器设备及其相关应用的开发带来了新的挑战[5,6]。这些将人工智能与传感器相结合的技术发展正被积极地应用于医疗保健、制造业、农业和渔业、交通运输、建筑、环境监测等各个应用领域。例如，在环境监测方面，集成深度学习和人工智能算法的传感器能够快速分析大量数据集，实时识别模式、异常和趋势[7,8]。以天气预报为例，由人工智能驱动的传感器可以从卫星、气象站和无人机等各种来源收集数据，从而更精确地预测天气模式。通过深度学习模型，传感器可以动态调整和整合新数据，从而随着时间的推移提高预测准确性。此外，在工业环境中，通过人工智能增强的传感器在监控设备健康状况、预测潜在故障和安排维护方面发挥着优化制造运营的关键作用。](/simg/f/f35968dfeaed06f5c0286399ab4f1fb8e15e2e87.png)
为了有效解决人类所面临的日益复杂的问题，最新的发展趋势是应用大量不同类型的传感器收集数据，从而基于深度学习和人工智能建立有效的解决方案[1-4]。这不仅对传感器产生了巨大的需求，带来了商机，也为传感器设备及其相关应用的开发带来了新的挑战[5,6]。这些将人工智能与传感器相结合的技术发展正被积极地应用于医疗保健、制造业、农业和渔业、交通运输、建筑、环境监测等各个应用领域。例如，在环境监测方面，集成深度学习和人工智能算法的传感器能够快速分析大量数据集，实时识别模式、异常和趋势[7,8]。以天气预报为例，由人工智能驱动的传感器可以从卫星、气象站和无人机等各种来源收集数据，从而更精确地预测天气模式。通过深度学习模型，传感器可以动态调整和整合新数据，从而随着时间的推移提高预测准确性。此外，在工业环境中，通过人工智能增强的传感器在监控设备健康状况、预测潜在故障和安排维护方面发挥着优化制造运营的关键作用。
为了有效解决人类所面临的日益复杂的问题，最新的发展趋势是应用大量不同类型的传感器来收集数据，以便建立基于深度学习和人工智能的有效解决方案[1-4]。这不仅对传感器产生了巨大的需求，提供了商业机会，也为传感器设备及其相关应用的开发带来了新的挑战[5,6]。这些将人工智能与传感器相结合的技术发展正被积极地应用于医疗保健、制造业、农业和渔业、交通运输、建筑、环境监测等各个应用领域。例如，在环境监测中，集成了深度学习和人工智能算法的传感器能够快速分析大量数据集，实时识别模式、异常和趋势[7,8]。以天气预报为例，人工智能驱动的传感器可以从卫星、气象站和无人机等各种来源收集数据，从而更精确地预测天气模式。通过深度学习模型，传感器可以动态调整和整合新数据，从而随着时间的推移提高其预测准确性。此外，在工业环境中，人工智能增强的传感器在优化制造运营方面发挥着至关重要的作用，可以监测设备健康状况、预测潜在故障并提前安排维护 [ 9 – 12 ]。这种方法减少了运营停机时间并提高了整体效率。在此背景下，“传感器和应用中的人工智能和深度学习”特刊收集了关于人工智能（特别是深度学习）和传感器技术在各个领域的新发展的高质量原创贡献，以及分享想法、设计、数据驱动的应用程序以及生产和部署经验和挑战。本期特刊征文主题包括制造、机械和半导体的应用和传感器；建筑、施工、楼宇、电子学习的智能应用和传感器；推荐系统；自动驾驶汽车、交通监控和运输的应用和传感器；物体识别、图像分类、物体检测、语音处理、人类行为分析；以及其他相关传感应用 [ 13 , 14 ]。
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