立体图像超分辨率(Sterereosr)近年来引起了人们的关注,这是由于手机,自动驾驶汽车和机器人的双重摄像头广泛范围。在这项工作中,我们根据Swinir的扩展(最初是为单个图像还原设计的,又提出了一种名为SWINFSR的新定单方法,以及Fast Fourier卷积(FFC)获得的频域知识。具体来说,为了有效地收集全球信息,我们通过使用FFC明确地不明显地局限于SWINIR中的残留SWIN变压器块(RSTBS),并使用结果域知识,并采用结果的残留Swin傅立叶型跨前块(RSFTB)进行特征提取。此外,为了有效,准确的立体视图融合,我们提供了一个新的跨意见模块,称为RCAM,该模块的竞争性能高于竞争性能,同时比最先进的交叉意见模块更少的计算成本。广泛的实验结果和消融研究证明了我们提出的SWINFSR的有效性和效率。
•第一个自由区公共冷藏•第一个ASRS公共冷藏•最大的服务能力100,000吨•储存温度从25c到-40c•迷你加工厂•冷链运输,快速交付和跨境•冰链行业的出色标准,即ISO9001:2015,ISO14001:2015,GMP,MSC,ASC,EST,EST,HALAL,FSSC22000,HACCP等。ISO9001:2015,ISO14001:2015,GMP,MSC,ASC,EST,EST,HALAL,FSSC22000,HACCP等。
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Crisil评级具有将其公认的评级保持在持续和持续的监控和审查下的政策。因此,Crisil评级寻求公司的业务和财务绩效的定期更新。Crisil评级正在等待K. D.供应链解决方案私人有限公司(KDSC)的足够信息,这将使我们能够进行评级审查。Crisil评级将继续通过此信用不时提供有关相关发展的最新信息。CRISIL评级还将信息可用性风险确定为评级评估中的关键信用因素,如其标准“信用评级中的信息可用性风险”中概述。关于KD公司的公司成立于2010年,是第三方物流服务提供商,拥有Pan India的业务。公司提供仓储和运输服务。由Umesh Premchandani先生,Kapil Premchandani先生和Vishal Premchandani先生提倡。
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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。
说明:01 说明每种存款类型的总存款负债。02 说明每种存款类型的账户数量。03 说明每种存款类型的客户数量。04 余额超过斯里兰卡存款保险计划 (SLDIS) 覆盖限额的账户数量。05 余额不超过 SLDIS 覆盖限额的账户数量。06 余额超过 SLDIS 覆盖限额的客户数量。07 余额不超过 SLDIS 覆盖限额的客户数量。08 不符合 SLDIS 资格的总存款负债。09 符合 SLDIS 资格的总存款负债(上限为每个存款人的覆盖限额)。10 说明每种存款类型的市场份额估计值。