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梅加拉亚邦学校教育委员会总部 :::: 图拉
1 FATHER 1 51 MORNING-I 39 2 AMLAREM 1 52 MORNING-II 40 3 LOVE-I 2 53 LOVE 41 4 LOVE-II 3 54 FISH 41 5 ARADONGA 3 55 GOAT 43 SUNDAY 42 PARA 4 57 ROAD 44 8 BAGHMARA-I 5 58 ROAD 45 9 BAGHMARA-II 5 59 ROAD 46 10 ROAD - I 6 60 ROAD 48 11 ROAD 861 7 62 MAWSYNRAM 49 13 BATABARI 8 63 MAWTHENGKUT 50 14 BHOIRYMBONG 8 64 MENDAL 51 15 BOLDAMGRE 9 65 MONABARI 52 16 BYRNIHAT 10 76 N 52 MOWKANIA 18 CHOKCHOKIA-I 13 68 NOGORPARA 53 19 CHOKCHIA-II 14 69 NOLIKATA 54 20 CHOKPOT-I 15 70 NOVEMBER 55 21 CHOKPOT-II 15 71 NOGORPARA LU-I 16 73 NONGKHLAW 57 24 DALU-II 17 74 NONGMYNSONG 58 25 DANGAR 18 75 NONGPOH-I 60 26 DEPA 18 76 NONGPOH-II 61 27 TREE OF 7 -I 63 29 TOWN-I 20 79 NONGSTON-II 64 30 TOWN-II 21 80 NONGSTON-III 65 31 GASUAPARA 21 81 NONGTALAN 66 32 HARIPUR 34 JENGJAL 23 84 PATHARKMAH 68 35 JONGKSHA 24 85 PEDALDOBA 69 36 JOWAI-I -IV 29 89 CHAPTER 72 40 KALAIPARA 30 90 CHAPTER 73 41 CHURCH 74 42 KHARKUTA-I 31 92 RANGBLI 75 43 CHAPTER 793-II 2 94 RESUBELPARA-II 77 45 CHRIST-II 34 95 SONG 77 46 KYNSHI 35 96 SONG 79 48 SONG -II 80 50 MAHENDRAGANJ 38 100 RONGSAKGRE 80
引用了原始发表的论文（记录的版本）：Åkerblom，N。，Chen，Y.，Haghir Chehreghani，M。（2023）。能源消费的在线学习
由于电池容量有限，能源效率有效的导航构成了电动汽车的重要挑战。我们采用贝叶斯的方法来对路段的能源消耗进行建模，以进行有效的导航。为了学习模型参数，我们开发了一个在线学习框架，并研究了几种探索策略，例如汤普森采样和上限限制。然后，我们将我们的在线学习框架扩展到多代理设置，在该设置中，多个车辆可适应和学习能量模型的参数。通过分析批处理反馈下的算法，我们分析了汤普森采样，并在单位代理和多代理设置中建立了严格的遗憾界限。最后，我们通过在几个现实世界的城市路网络上进行实验来演示方法的性能。
Dyfyniad o'r fersiwn a gyhoeddwyd/已出版版本的引用（APA）：Reghezza，A.，Seghezza，E.，＆Thornton，J.（2020）。开放环境中的期望
• 用户可以从公共门户网站下载并打印任何出版物的一份副本，用于私人学习或研究。 • 您不得进一步分发该材料或将其用于任何营利活动或商业收益 • 您可以自由分发公共门户网站上标识该出版物的 URL ?
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■与石墨烯纳米替伯和碳纳米管互连的3D混合信号整合电路的垂直降噪相互连接，Soheila gharavi Hamedani，Mohammad Hossein Moaiyeri，Masoud Meaighdadi，Masoud Meghdadi，Masoud Meghdadi，IEEE，IEEE交易，IEEE交易，包括包装和制造技术的组成部分302-311，2021
已发布版本的引用（APA）：Ladekarl, M., Nøhr, AK, Sønderkær, M., Dahl, SC, Sunde, L., Vesteghem, C., Mapendano, CK, Haslund, C. A
a 丹麦奥尔堡大学医院肿瘤学和临床癌症研究中心；b 丹麦奥尔堡大学临床医学系；c 丹麦奥尔堡大学和奥尔堡大学医院临床数据科学中心；d 丹麦奥尔堡大学临床医学系炎症性肠病分子预测中心（PREDICT）；e 丹麦奥尔堡大学医院分子诊断和临床癌症研究中心；f 丹麦奥尔堡大学医院临床遗传学系；g 丹麦奥尔堡大学医院神经外科系；h 丹麦奥尔堡大学医院血液学系；i 丹麦奥尔堡大学医院临床药理学系；j 丹麦奥尔堡大学医院放射学系； k 丹麦奥尔堡奥尔堡大学医院病理学系
马立克氏病疫苗诱导白来航鸡初级淋巴器官囊中已知和新型微小RNA的差异表达
摘要 马立克氏病 (MD) 是由 MD 病毒引起的家鸡传染病。MD 主要通过疫苗接种来控制，但世界各地仍时有发生。常用的 MD 疫苗包括 HVT、SB-1 和 CVI988/Rispens，据报道，它们的效力取决于多种因素，包括宿主遗传学。我们之前的研究表明，MD 疫苗的保护效力在不同鸡种之间可能存在巨大差异。深入了解调节疫苗效力的潜在遗传和表观遗传因素将极大地改善更有效疫苗的设计和开发策略。两种高度近交系的白来航鸡接种了 HVT 和 CVI988/Rispens。接种疫苗后 26 天采集法氏囊样本，并进行小 RNA 测序分析以分析微小 RNA (miRNA)。接种 HVT 或 CVI988/Rispens 后，在一个品系（称为品系 6 3 ）中总共鉴定出 589 个和 519 个 miRNA，在另一个品系（称为品系 7 2 ）中鉴定出 490 个和 630 个 miRNA。与同一品系的未接种疫苗组相比，HVT 和 CVI988/Rispens 在品系 6 3 鸟中诱导了互相排斥的 4 个和 13 个差异表达 (DE) miRNA。HVT 未能诱导任何 DE miRNA，而 CVI988/Rispens 在品系 7 2 鸟中诱导了一个 DE miRNA。预测了数千个 DE miRNA 的靶基因，这些靶基因在各种基因本体术语和通路中富集。这一发现表明表观遗传因素 microRNA 很可能参与调节鸡的疫苗保护功效。
2024年12月27日Page 1 Meghan E. Groen高级...
2024年12月27日，梅根·E·格罗恩（Meghan E. 11-W-00499/5）（“示范”），从批准之日起生效，并将在示范批准期内保持生效，该期限将于2029年12月31日到期。批准此示例为某些被监禁的人提供的某些服务的覆盖范围提供了支出授权，最多90天，直到个人预期发布日期。CMS对本第1115（a）条的批准审查均受到所附豁免和支出机构，特殊条款和条件（STC）的限制，以及定义联邦参与该项目的性质，性格和程度的任何补充附件。该州只能在这些要求被特别列出为放弃或不适用于示范中的支出的范围内偏离医疗补助州计划的要求。在重新进入示范计划支出授权下，正在向密歇根州提供有限的覆盖范围，以提供有限的覆盖范围，该服务在个人预期发布的日期之前，在某些被监禁的个人中为某些被监禁的个人提供了有限的服务。如2023年4月17日发布的州医疗补助董事Letter（SMDL）所述，该州的拟议方法与CMS的“重新进入示范机会”密切相符。合格的个人密歇根州将为居住在州监狱，当地县监狱，少年设施（包括少年司法设施和县经营的少年拘留中心）和部落矫正设施（在此称为“矫正设施”之后的某些囚犯（包括少年司法设施和县经营的少年拘留中心），为某些人提供了一系列释放福利。要获得该示范批准涵盖的服务，必须确定居住在惩教设施中的个人有资格获得医疗补助或儿童健康保险计划（CHIP）（或有资格获得CHIP，除了其监禁状态外，根据之前或在监禁期间提交的申请，并在90天内发布了预期的发布日期。
Basatvat，Shaghayegh，Russell，J.M.，Saare，M.，Thurston，L.M。，Salumets，A。和Fazeli，A。（2021）。
basatvat，Shaghayegh，Russell，J.M.，Saare，M.，Thurston，L.M。，Salumets，A。和Fazeli，A。（2021）。子宫内膜接受和复发性植入失败（RIF）的潜在先天免疫相关标记。生殖生物学，第21（4）页，p。 100569。[文章]
已发布版本的引文 (APA)：Sadeghi, AH、Maat, APWM、Taverne, YJHJ、Cornelissen, R.、Dingemans, AMC、Bogers, AJJC 和 Mahtab, EAF (2021)。虚拟现实和人工智能用于肺段切除术的三维规划。JTCVS 技术，7，309-321。https://doi.org/10.1016/j.xjtc.2021.03.016 链接至 EUR 研究信息门户上的出版物
在过去的几年中，虚拟现实 (VR) 设备和软件越来越受欢迎，并且已被证明可以提高外科医生对患者解剖结构的理解。7-9 VR 平台比现有的 2D 或 3D 规划软件具有更多特性和功能，包括沉浸式和交互式操作、逼真的深度感知以及复杂解剖结构关系的可视化，外科医生可以随时应用这些特性来更真实地了解患者的解剖结构。8、10 此外，自动成像算法可以通过自动可视化感兴趣的解剖结构来创建更有效的规划。11、12 通过开发基于人工智能 (AI) 的沉浸式 3D-VR 平台作为传统 CT 成像的补充术前规划工具，可以为胸外科医生的武器库增添新颖性。