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审稿人指南-Wiim amp pro
想象一个世界，您最喜欢的声音系统，流媒体平台和智能设备无缝地工作 - 这就是Wiim正在构建的世界，所有这些都由您的反馈和偏好为动力。是我们所做的一切的核心，您将找到我们的社区。是您的见解，您的建议，是的，甚至是您的批评，都可以调整我们的频率。我们不仅在听；我们正在积极响应，以确保我们的产品通过直接受到您告诉我们的直接启发的定期更新而发展。这种反馈循环不仅重新确定了我们现有的阵容；这是全新创作的火花。在Wiim，创新不仅仅是我们梦dream以求的事情，而是将您的音频愿景带入我们的团队和技术。因此，请继续共享，因为每一条反馈都是我们所看到的声音未来的基础，更重要的是，如您所需的那样。
还原计划-Imedicare.docx
竞标实体必须采取措施，以确保他们在合理可行的情况下立即拥有自己的CRP，并应注意，依靠母体减少碳减少计划的能力可能仅是在此选择标准下的临时措施。还应定期（至少每年）更新减少碳计划，并在供应商的英国网站上发布并清楚地标记。应由供应商组织内部的董事（或同等高级领导层）批准，以表现出对最高水平减少排放的明确承诺。供应商可能希望在其战略计划中采用减少碳计划的关键目标。
fyntanidouelenimsc2025.pdf
这项工作研究了情感成熟，社会机器人技术与教育过程之间的跨学科联系，从而强调了现代技术如何支持社会心理发展和教学过程。其目的是证明将社会机器人整合到教育过程中的价值以及他们如何支持学生的情感成熟度。该研究基于四个不同的理论章节，该章节分析了情绪成熟的基本概念，机器人技术在疾病和残疾中的现代应用，机器人技术在教育中的作用以及最终将社会机器人作为社会互动工具的应用。第五章有关在论文背景下进行干预的设计和实施的第五章
Unimode：统一的单眼3D对象检测
实现统一的单眼3D对象检测，包括室内和室外场景，在机器人导航等应用中非常重要。然而，涉及各种数据方案来训练模型引起了挑战，因为它们的特性显着不同，例如，二 - 几何特性和异质域分离。为了应对这些挑战，我们根据鸟类的视图（BEV）检测范式建立了一个检测器，在该检测范式中，当采用多个数据方案以训练检测器时，明确的特征投影有利于对几何学学习模棱两可。然后，我们将经典的BEV检测体系结构分为两个阶段，并提出了不均匀的BEV网格设计，以处理由上述Challenges引起的收敛不稳定。此外，我们开发了稀疏的BEV功能策略，以降低计算成本和处理异质域的统一操作方法。将这些技术结合起来，得出了一个统一的检测器Unimode，它超过了富有挑战性的Omni3D数据集（一个大规模的数据集（一个室内和室外场景））的先前最先进的AP 3D，揭示了Bev bev tor tor tor tor tor tor tor unified 3D对象的第一个成功概括。
不锈钢 EN X3CrNiMo13-4 激光 DMD 最佳沉积速率的参数开发
摘要 激光直接金属沉积 (DMD) 已发展成为一种在现有材料上沉积涂层的制造工艺，并在复杂精密部件的增材制造 (AM) 中被证明具有优势。然而，必须仔细确定适当的工艺参数组合，以使这种方法在工业上经济可行。本研究旨在提高不锈钢 EN X3CrNiMo13-4 的激光 DMD 的生产率。据此，讨论了激光功率 P、扫描速度 v、粉末流速 ̇ m 和光斑直径 s 等主要激光工艺参数对轨道几何形状和堆积率的影响。进行回归分析以推导主要参数组合与沉积速率之间的相关性。结果显示，对于长宽比、稀释度和沉积速率的几何特性，线性回归相关性良好，R 2 >0.9。使用线性回归方程构建的加工图展示了与沉积速率、长宽比和稀释度相关的适当工艺参数选择。
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。
iMLGAM: integrated Machine Learning and Genetic Algorithm-driven Multiomics analysis for pan-cancer immunotherapy response prediction
“ imeta”是由Imeta Science Society于2022年推出的Wiley合作杂志，这是2024年的第一个影响因素（IF）23.8，在世界上排名前107/21973，在微生物学中排名2/161。它旨在发表具有广泛和多样化的观众的创新和高质量论文。其范围类似于自然，细胞，自然生物技术/方法/微生物学/医学/食物等。其独特的功能包括视频摘要，双语出版物和社交媒体传播，有超过60万名关注者。由SCIE，PubMed，Google Scholar等索引。“ imetaomics”于2024年推出，并于2025年发射，其目标是> 10，其范围类似于自然通信，细胞报告，微生物组，ISME J，核酸研究，生物信息信息的简报等。欢迎所有贡献！
iMLGAM：基于集成机器学习和遗传算法驱动的多组学分析 ...
iMeta 期刊 ( 影响因子 23.8 ) 由宏科学、千名华人科学家和威立出版，主编刘双江和傅静远教授。目标为生物 医学国际综合顶刊群 ( 对标 Nature/Cell) ，任何领域高影响力的研究、方法和综述均欢迎投稿，重点关注生物 技术、生信和微生物组等前沿交叉学科，已被 SCIE 、 PubMed 等收录，位列全球 SCI 期刊前千分之五，微生 物学研究类期刊全球第一；外审平均 21 天，投稿至发表中位数 57 天。 子刊 iMetaOmics ( 主编赵方庆和于君教授 ) 、 iMetaMed 定位 IF>10 的综合、医学期刊，欢迎投稿！
Argus将以下系列添加到Argus Agrimarkets Meat and Livestock效用2025年3月7日。这些更改适用于Dagrimarketsml.csv fi
Argus将以下系列添加到Argus Agrimarkets肉和牲畜效率07年3月7日。这些更改适用于ftp.argusmedia.com