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Agritech初创公司在MENA中转变农业
沙特阿拉伯和阿联酋在其国家战略中优先提高粮食安全，并处于该地区Agritech开发的最前沿。在利雅得，政府利用私人和公共合作伙伴关系投资于农业技术创新，与王国的2030年愿景计划保持一致。，例如，沙特阿美风险投资部门Wa'ed向沙特格里特技术初创企业Red Sea Farms投资了1,850万美元，该农场采用技术在苛刻的水砂环境中培养农产品。此外，纳图菲亚实验室（Natufia Labs）创建了世界上第一个“智能”室内花园，从爱沙尼亚搬到沙特阿拉伯，于2021年搬迁到沙特阿拉伯，被王国的强调强调科学技术及其投资于创新技术的承诺。收获。阿布扎比投资办公室（ADIO）建立了一项耗资2亿美元的基金，以支持未来几年的一系列早期公司，大大增加了其在2022年的投资。
2024-25 年度生物信息学硕士预录取名单
1S 2816 NIOHI PREM MISHRA 女 将军 72.87 71.63 72.25 16 615 SHRUTINARENDRAJADHAV 女 SC 70.37 69.87 70.12 11 \ 440 RffiJEN RAFE RAFERALE 将军 65.88 67.38 66.63 18 3665 FERJN SHANTILAL PATEL 女 将军 56 58.62 57.31 19 3478 PRrYANKA RAMESH RAMES .. 女 将军.RAL 52.62.SSS 54.06.
近亲标记重新扣（CKMR）的潜力告知监视
•什么是近亲标记重新带？•它如何工作？•优势？•限制？2。涉及的主要考虑因素和步骤3。示例和陷阱4。主要成本5。Cetacean生物学和近亲标记重新带
Englishbulletin.Adapt.it，@Adapt_Bulletin，2024年10月31日平台工人：正式采用该指令，以改善其WO
Div> Div> Div> 2024年10月14日，欧盟理事会正式采用了平台工作指令的文本，最初由欧洲委员会于2021年12月9日提出（有关初步分析，请参见D. Porcheddu，关于平台工作的指令的建议：算法管理和集体Safeguards of Pultive not of Pultive of Platform works：d。6）。从那以后，该提案一直是联盟各个机构之间进行广泛讨论的主题。尤其是，来自成员国的劳工部长在2023年6月12日会议期间就安理会的态度达成了共识。与欧洲议会的谈判于2023年7月11日开始，并于2024年2月8日达成协议。该指令现在将由理事会和欧洲议会签署，并将在欧盟官方杂志上发表。指令的关键规定旨在增强欧盟通过数字平台从事工作的2800万个人的工作条件。为了实现这一目标，该指令旨在提高围绕人力资源管理中算法使用的透明度，以确保自动化系统由合格的人员运营，并且工人有权通过这些系统做出决定。此外，该指令包括一些规定，旨在准确确定通过平台工作人员的就业关系分类，从而使他们能够访问所有权利的权利。值得注意的是，根据指令，将要求成员国将从属的法律推定纳入其法律框架中，当平台上雇佣关系的特定特征表明该工人遵守雇主的指导和控制权时，该框架将被激活。对意大利的影响欧元统一进程的即将结论将使成员国的立法者在颁布后的两年内将该指令转移到国家立法中。这项任务对于近年来已经解决了这些问题的意大利立法者可能会特别具有挑战性，这可能受到当时流通的平台指令的早期临时表述的影响。在不久的将来，意大利立法者将需要将现有规定与新欧洲文本规定的规定调和。
基于NOAA的统一预测系统开发和实施次生和季节性（S2S）预测系统的状态和计划：
▪灾难侦察报告，当上传时，它可以快速摘要和信息检索[1]。▪对于特定的知识（例如，F级规模和EF尺度之间的统计关系），需要一些上传文档的提示。3。有关天气和气候模拟大型AI模型中最新进展的全面知识，但直到2023年。
探索Der F 24的交叉反应性潜力，这是一种来自Dermatophagoides Farinae的细胞色素过敏原：一种生物信息学方法Explorando El Potenc
卡塔赫纳，卡塔赫纳，哥伦比亚，哥伦比亚。塞雷纳·德尔·马尔（Serena del Mar），卡塔赫纳（Cartagena），哥伦比亚。。研究仅用于侵害和毒理学家）。5天主教大学，哥伦比亚Mannizales。Cartagebia的大学公司RafaelNuñez说。。八月，属于人口。这项数据研究并解释了Poent过敏原。Methhods：我们对Crusstacanceans，Pordins，啮齿动物，啮齿动物，老板和老板进行了共同的修正。椭圆形，并在Siler中脱颖而出。consurf工具用于对同源物之间的保守区域进行识别。结果：在螨虫，昆虫，甲壳类动物和哺乳动物等各种过敏源中发现了DED F 24的十二个同源性，它们中的同源性为65％。预测了三个线性表位（15-19 GFRK，48-51 RRLP和75-80 flpkeqw）和不连续的表位（K105，K107，E108，E109，I112，N113），所有这些都保留在此处研究的UQCRB中。最后，根据Consurf分析，这项研究中预测的表位在UQCRB蛋白家族中高度保守。结论：发现两个DED F 24与各种同源过敏源（例如螨，昆虫和哺乳动物）之间的交叉反应性，这表明Der F 24是具有高交叉反应性潜力的过敏原。
●在与多种肿瘤类型的完整PDO队列中，我们观察到对SOC疗法的一系列反应，提供了一个更好地理解
在细胞外基质 +化学定义的培养基中，将患者肿瘤组织样品培养为肿瘤器官。PDO被鉴定为Hoechst阳性细胞簇，使用荧光活力染色单独确定每个PDO的活细胞的数量。药物筛查用每种化合物3剂进行3剂，并计算出TO-PRO-3活细胞测量曲线下的反向面积以量化响应。tempus XT和整个转录组测定法用于在器官和配对的患者肿瘤上执行NGS（如果有）。通过我们的标准管道处理所得数据，以识别可靶向突变，新抗原，CNV和融合。
什么是位置通行证？ -NSCC学生信息
•如果学生/学习者在开始学习安置之前尚未实现丙型肝炎的免疫力，则位置机构将负责确保学生/学习者充分了解与在医疗保健环境中工作相关的风险。•放置机构将确保学生/学习者未置于设置或执行程序，以使学生/学习者处于乙型肝炎的高风险中。•如果学生/学习者签署了乙型肝炎豁免 - 豁免将在放置机构保存下来。
m3t：使用多平面和多板变压器
在这项研究中，我们提出了使用多平面和多层跨前（M3T）网络的三维医学图像分类器，以在3D MRI图像中对阿尔茨海默氏病（AD）进行分类。提出的网络协同委托3D CNN，2D CNN和变压器用于准确的AD分类。3D CNN用于执行本机3D表示学习，而2D CNN用于利用大型2D数据库和2D代表学习的预训练权重。使用具有感应性偏置的CNN网络有效地提取局部大脑中与AD相关的异常的信息信息。跨前网络还用于获得CNN后多平面（轴向，冠状和矢状）和多切片图像之间的注意力关系。也可以使用不感应偏置的变压器学习分布在大脑中较大区域的差异。在此期间，我们使用了来自阿尔茨海默氏病神经影像学计划（ADNI）的训练数据集，该计划总共包含4,786 3D T1加权MRI图像。对于有效数据，我们使用了来自三个不同机构的数据集：澳大利亚成像，生物标志物和生活方式旗舰研究（AIBL）（AIBL），开放访问Imaging研究（OASIS）的开放访问系列（OASIS）以及来自培训数据集中的一些ADNI数据。我们提出的M3T基于曲线（AUC）下的区域（AUC）和AD分类的分类精度，与常规的3D分类网络相结合。这项研究表示，所构成的网络M3T在多机构验证数据库中实现了最高的性能，并证明了该方法有效地将CNN和Transformer用于3D医学图像的可行性。