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2022 年通用注册文件 | Atos
首先，2023 年对 Atos 来说将是激动人心的一年。我完全相信 �ourdine Bihmane、Diane Galbe 和 �hilippe Oliva 能够实施公司的新战略方向，并祝他们一切顺利。董事会和我相信这是 Atos 的正确方向，它将让两家公司在未来取得成功。未来实体的建设将确保它们继续合作、共同创新、共同交付并将未来置于战略伙伴关系中。双方都将拥有一批技术精湛的专家，他们的能力在业内名列前茅。2022 年的不确定性可能会在 2023 年加剧。由于内战或通货膨胀，我们的气候、地缘政治和国内局势不稳定，这将推动并要求必要的适应和敏捷性。
使用光声和超声定量体内监测套细胞淋巴瘤患者来源的小鼠异种移植瘤的缺氧和血管化
P HILIPPE T ROCHET、{M ILAN K OPE CEK、{R ADEK J AK SA、║ L UD EK S EFC、* 和 P AVEL K LENER y、x T AGED E * 捷克共和国布拉格查理大学第一医学院高级临床前成像中心 (CAPI)；y 捷克共和国布拉格查理大学第一医学院病理生理学研究所；z 捷克共和国比尔森查理大学比尔森医学院生物医学中心组织学和胚胎学系；x 捷克共和国布拉格查理大学第一医学院大学总医院第一医学-血液学系；{荷兰阿姆斯特丹 FUJIFILM VisualSonics；和 ║ 捷克共和国布拉格查理大学第一医学院大学总医院病理学研究所
年鉴
文章经验部分贝叶斯多次测试和复合χ2决策n ikolaos i gnatiadis和b odhisattva s EN 1通过Rademacher复杂性，基于差异的近似贝叶斯计算浓度。。。。。s irio l egramanti，d aniele d urante和p ierre a lquier 37在熵最佳运输的样品复杂性上S TROMME 61 Deflated HeteroPCA: Overcoming the curse of ill-conditioning in heteroskedastic PCA Y UCHEN Z HOU AND Y UXIN C HEN 91 Nonlinear global Fréchet regression for random objects via weak conditional expectation S ATARUPA B HATTACHARJEE , B ING L I AND L INGZHOU X UE 117 Simplex quantile regression without crossing .。。。t omohiro a ndo和k er -c hau l i 144贝叶斯非参数推断麦基恩– Vlasov模型Richard n Ickl，G Rigorios A. p avliotis和k olyan r ay r ay r ay 170 Ensembless Prospect Prospect Prospotie to nontaral Parametric Recessition to han aoran Z han and Mige khan and Mige khan and y Incke khan and y Incke hange k.混合的半明星C Arsten H. C Hong，T Homas d Elerue和F Abian M IES 219关于两个响应之间相互作用的有效维度的效率降低的一些理论。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。w ei l uo 245在晶格上进行高维随机界面的一般时空因子模型模型，在a ateo b arigozzi上，d avide l a v ecchia和h an an an an an an an an an an an an an an an g iu 268最佳异质性测试在非参数回归中的统计范围内的统计范围2对于大型语言模型：枢轴，检测效率和最佳规则。。。。。。。。。。。.x iang l i，f eng r uan，h uiyuan w ang，q i l ong and w eijie J.s U 322基于经验可能性定期变化的基于经验的测试J OHN H. J. E Inmahl，Ndrea K Rajina和J UAN J UAN C AI 352计算上有效的和统计学上最佳的稳健高度线性线性。。。。。。。。。Y INAN S HEN , J INGYANG L I , J IAN -F ENG C AI AND D ONG X IA 374 Multivariate dynamic mediation analysis under a reinforcement learning framework L AN L UO , C HENGCHUN S HI , J ITAO W ANG , Z HENKE W U AND L EXIN L I 400 Unified algorithms for RL with Decision-Estimation Coefficients: PAC, reward-free,基于偏好的学习及其他。。。。。。。。f eng hen，s ong m ei和y u b ai 426