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Jennifer Doudna 博士 Emmanuelle Charpentier 博士
Dekkers, JF; Whittle, JR; Vaillant, F.; Chen, H.-R.; Dawson, C.; Liu, K.; Geurts, MH; Herold, MJ; Clevers, H.; Lindeman, GJ; Visvader, JE，利用 CRISPR-Cas9 介导的人类乳腺类器官工程构建乳腺癌模型。JNCI：《美国国家癌症研究所杂志》2019，112 (5), 540-544。
都柏林法伦580项目
这项最初研究的主题是都柏林Fallon 580开发项目，其中包括一般商业/校园办公室（GC/CO）的潜在发展，开放空间（OS），公园/公共休闲（P/PR）和中高（MH）密度的住宅用途在东方杜布林（Easterth Dublin Plan）的大约192英亩的土地上（Edstern Dublin Plan）和Flands Plan（Edblin Plan）（Edsper sp Plan）（Edsper）（EDBLIN）和FLAIN（EDBLIN PLAN）和FLAIT（EDBLIN）和FLAIT（EDBLIN）（EDBLIN）和FLAITON（EDBLIN）和FLAITON（EDBLIN）和FLAITON。实施该拟议项目将导致一般计划/特定计划修正案，以消除项目现场上的公共/半公共（P/SP）土地使用名称，并修改42.6 +/-英亩从OS到P/PR上的土地使用指定，从OS到P/PR，第1阶段开发计划，2阶段开发计划，2阶段2阶段的开发计划，用于住宅Parcels和一项开发协议和一项开发协议。该项目申请人还提交了一大批归属暂定地图，将192英亩的地点细分为11个包裹，以适应最多238个住宅单元的拟议开发，最多3,299,670平方英尺的GC/CO用途。此外，该项目申请人还提交了两个小地块归属试验图（VTTM），以开发MH密度住宅用途。
公共模式choke（扁平电线绕组）
型号i rms（amps）OCL（MH min）最大DCR（MΩ）电感差（UH MAX）SQ1515VA203 1.5 20 390 200 SQ1515VA103 1.5 10 360 200 SQ151515VA852 200 SQ1515HA103 1.5 10 360 200 SQ1515HA852 1.8 8.5 170 200 SQ1515 HA552 2.5 5.5 5.5 115 200
减少碳减少计划2024
Mountain Healthcare的减少碳减少计划2024 Mountain Healthcare（MH）已与ClimatePartner合作，以计算我们的企业碳足迹（CCF）。2023年的CCF反映了2023年1月至2023年1月的报告期间，MH在气候制度界限内发布的总二次排放。所有计算均基于温室气体协议公司会计和报告标准（GHG协议）的准则。该碳减少计划2024详细介绍了我们2022年的基线数据和我们2023年报告年度的碳排放量，以及我们2024年降低碳的计划（包括降低碳目标和倡议）。Mountain Healthcare致力于实现净零的承诺，我们致力于在客户和更广泛的利益相关者社区设定的期望之前实现净零。对于我们直接控制的排放，我们旨在到2040年获得净零。发射范围类别范围1：来自拥有或受控来源范围的直接碳排放2：来自消耗的电力，热或蒸汽范围3：来自所有其他业务活动的间接碳排放。基线排放足迹基线排放是过去产生的温室气体的记录。基线排放是可以测量排放量的参考点。
在NISQ时代量子处理器上对AKLT状态的高保真实现
许多现实世界中的问题需要从棘手的多维分布中取样。这些样本可以通过使用蒙特卡洛近似值来估计其统计特性来研究物理系统的行为。通过此类分配进行抽样一直是一个挑战，是通过扰动近似或马尔可夫链蒙特卡洛（MCMC）技术进行的[1]。如果变量强烈耦合并且没有小参数，则无法应用扰动近似，并且使用MCMC方法。为了确保通过MCMC方法生成的样品的渐近精确性，使用了大都市 - 危机算法（MH），该算法（MH）使用模型和目标密度，即使仅知道这些密度仅为比例性恒定，也可以应用。但是，MCMC技术具有其局限性，例如相关样本的产生，阶段过渡期间的临界减速以及较高的仿真成本。在过去的几年中，已经开发了几种基于学习的方法来从此类分布中进行采样。生成对抗网络（GAN）[2-4]和变异自动编码器（VAE）[5，6]在给定的目标分布的给定样本中学到的采样分布中表现出了显着的功效。vaes是近似密度模型，因为它们为样品提供了近似的密度值。gans生成样品，而没有明确估计样品的密度值；因此，它们也称为隐式密度模型。他们两个都不能保证样品的精确性。这些此外，由于它们没有提供精确的模型密度，因此不能使用MH等方法对其进行修改或偏低。另一方面，基于流量的生成模型，例如标准化流（NF）[7，8]明确对目标分布进行建模并提供精确的模型密度值。它们与MH一起用于保证样品的精确性。在物理应用中，人们对通过物理配置（例如，经典磁体的每种自旋的方向）对概率分布进行取样感兴趣，这些分布是通过物理模型进行参数的。这些物理模型取决于一组参数，在以下内容中称为C，例如温度t或耦合常数。例如，在ISING模型和XY模型中，系统的属性取决于温度和最接近的近纽布交换（或包括在内的其他邻居或环形交换）耦合常数。改变这些参数也可以通过相变驱动系统，该相变已通过机器学习技术进行了研究[9-17]。建模此类分布的一种方法是为每个外部参数的每个设置重新训练生成模型。为了研究系统的性质，需要样本来进行外部参数的不同设置。这会导致在不同的环境中反复训练该模型，从而增加培训成本。许多晶格理论已经使用标准化流[18-20]建模。建模此类分布的替代方法是训练以外部参数为条件的生成模型。
krasmulti抑制剂BI 3706674在kras- ...
1。Hofmann MH等人，癌症疾病。2022;四月; 12（4）：924-937; 2。Kim DS等人；大自然2023;七月; 619（7968）：160-166; 3。https://www.usscicomms.com/oncology/aacrncieortc2023/tedeschi; 4。https://www.usscicomms.com/oncology/aacrncieortc2023/schischlik; 5。 Hunter JC等人，Mol Cancer Res。 2015年9月; 13（9）：1325-35; 6。 Singh M等人，研究广场； 2023。 doi：10.21203/rs.3.RS-3122478/V1。Kim DS等人；大自然2023;七月; 619（7968）：160-166; 3。https://www.usscicomms.com/oncology/aacrncieortc2023/tedeschi; 4。https://www.usscicomms.com/oncology/aacrncieortc2023/schischlik; 5。Hunter JC等人，Mol Cancer Res。2015年9月; 13（9）：1325-35; 6。 Singh M等人，研究广场； 2023。 doi：10.21203/rs.3.RS-3122478/V1。2015年9月; 13（9）：1325-35; 6。Singh M等人，研究广场； 2023。doi：10.21203/rs.3.RS-3122478/V1。
BLS-CHB圆形高海湾
BLS-CHB是一个紧凑，圆形，预算友好的高海湾，将出色的性能与高级美学结合在一起。时尚的外观设计非常适应性，并且可以无缝地集成到各种环境中而不会令人难以置信。独特的结构设计提供了最大的耐用性和可靠性，同时支持钩，吊坠和表面三种安装方法，将MH替换为1000W。每个模型都支持调整色温，4个位置Wattage Congulation，减少了产品存货预算。
TN生物标志物测试一口气2025
Suehnholz SP，Nissan MH，Zhang H等。 al。 量化癌症患者临床可行性的扩大局面。 癌症圆盘。 2023。 在癌症治疗的临床试验中，生物标志物使用的演变：关键发现和影响。 个性化医学联盟，2019年。 acs可以。 “调查结果摘要：了解提供者对癌症生物标志物测试的利用率。” 2021年12月。 Wong WB，Anina D，Lin CW和Adams D.对体细胞多基因板测试的健康计划覆盖策略的一致性与精选实体瘤中的临床指南。 / Med 2022; 10.2217/PME-2021-0174。Suehnholz SP，Nissan MH，Zhang H等。al。量化癌症患者临床可行性的扩大局面。癌症圆盘。2023。在癌症治疗的临床试验中，生物标志物使用的演变：关键发现和影响。个性化医学联盟，2019年。acs可以。“调查结果摘要：了解提供者对癌症生物标志物测试的利用率。” 2021年12月。Wong WB，Anina D，Lin CW和Adams D.对体细胞多基因板测试的健康计划覆盖策略的一致性与精选实体瘤中的临床指南。/ Med 2022; 10.2217/PME-2021-0174。