要求:尺寸和配置:见图 1。材料:盖子 - C、F、G、R、W 和 X 级:冲击挤压或机加工铝合金。P、T 和 Z 级:冲击挤压或机加工铝合金。H、K、N、S 和 Y 级:耐腐蚀钢。J 和 M 级:符合 MIL-DTL-38999 的高性能树脂。(F 级不适用于新设计。)垫圈 - 硅橡胶。环 - 耐腐蚀钢,钝化,最大厚度为 1.020 毫米(0.04 英寸)。绳索 - 绝缘不锈钢,钝化。绝缘层应能承受 200°C 的环境。紧固件 - 不锈钢,钝化。选项:铝与盖子一体。配合连接器:MIL-DTL-38999,系列 III。垫圈应粘合到盖子上,或机械固定。绳索应在紧固件上自由旋转。紧固件抗拉强度:保护套和绳索组件应能承受轴向和纵向施加的 25 磅自重拉伸载荷。载荷应施加在绳索组件末端并保持 5 分钟。绳索组件不得与保护套分离或绳索组件损坏。轴向和纵向均为 25 磅。载荷应施加在绳索末端。
EZ17E是第一个没有后投影的全电动尾部迷你驱动器。由于其零排放,它是室内应用以及限制排气排放和噪声的区域的理想选择。多亏了功能强大的锂离子电池,它可用于典型的工作日,并在必要时继续用于连接到电源的固定操作。由于其具有集成电池加热的专利电池技术,可以在任何电源(100至415伏)上充电。这可以在不需要额外工作的情况下完成,并且独立于环境温度。
内核回归是一种良好的非线性回归方法,其中使用周围训练样品的加权平均值来实现测试点的目标值。通常通过将基于距离的内核函数应用于每个样品,从而获得了权重,该函数假定存在良好的距离。在本文中,我们构建了一种用于监督度量学习的新颖算法,该算法通过将剩余的重新介绍错误降至最低,从而学习了距离功能。我们表明,我们的算法使内核回归与几个基准数据集的最先进的状态进行了比较,并且我们提供了充分的实现详细信息,从而使应用程序可以应用于具有〜O(10K)内置的数据集。此外,我们表明我们的al-gorithm可以看作是PCA的监督变化,可用于降低降低和高度数据可视化。
本目录中的信息仅用于一般参考,而不是针对特定应用程序。压力,温度,速度和培养基的应用限制是在实验室条件下确定的最大值。在应用程序中,由于操作参数,最大值可能无法实现。客户必须满足自己对个人应用的适用性的满足。因此,对信息的任何依赖都是用户自身的风险。在任何情况下,Trelleborg密封解决方案均不对直接或间接产生或因使用本目录中提供的任何信息而产生的任何损失,损坏,索赔或费用责任。虽然尽一切努力确保包含的信息的准确性,但Trelleborg密封解决方案不能保证信息的准确性或完整性。
摘要:现代药物发现的挑战激发了基于机器学习的方法的使用,例如预测药品目标相互作用或已批准的药物的新颖指示,以加快早期发现或重新定位过程。出版偏见导致大规模重新定位数据集中已知的负数据点短缺。但是,训练一个良好的预测因子需要正面和负样本。最近在机器学习的子场中也解决了负面抽样的问题,即最重要的是表示和度量学习。尽管这些新型的负面抽样方法被证明是从不平衡数据集中学习的有效解决方案,但它们尚未用于重新定位,以至于学到的相似性提供了预测的相互作用。在本文中,我们在成对的药物靶向/药物疾病的预测中适应了学习启发的方法,并提出了对其中一个损失函数之一的修改,以更好地管理负样本的不确定性。我们使用基准药物发现和重新定位数据集评估了这些方法。结果表明,与公制学习的相互作用预测在高度不平衡的情况下(例如药物重新定位)优于以前的方法。
分析非欧几里得数据(例如图形和树木)需要(特定)数学机械,因为与欧几里得空间相比,它们较不富裕或光滑的riemannian歧管。这些空间仍然可以利用后者的丰富结构。例如,图形空间是由置换组赋予Frobenius度量的矩阵,Billera-Holmes-Vogtmann(BHV)空间层是Eu-Clidean,而Wald空间嵌入在对称正极(SPD)矩阵的空间中。我们提出了一个Python软件包,用于分析生活在地球公制空间中的数据 - 拓扑空间,配备了度量和地球函数,其中度量是最短的大地测量长度连接两个点的长度。我们根据点,点集和使用地球公制空间理论构建的度量的包装结构描述了包装结构,并提供了三个实现示例。该软件包是作为GeomStats Python软件包的插件实现的,允许用户以理论上一致的方式访问和调整可用的几何和数据分析工具,以实现强烈非欧盟数据。代码是单位测试和记录的。关键字:测量公制空间; BHV空间;树值数据;图值数据;几何数据分析。
当前的量子物理学理论和一般相对论本身不允许我们研究重力来源是量子的情况。在这里,我们提出了一种策略,以确定在叠加中存在质量配置的情况下对象的动力学,因此使用量子参考框架(QRF)转换。特别是,我们表明,只要不同分支中的质量配置是通过相对宽度的转换相关的,那么人们就可以使用QRF当前框架的扩展将质量结合质量变化的框架变化。假设在量子协调转换下的动态定律协方差,这允许使用已知的物理学来确定动力学。我们应用此过程来发现探针粒子的运动和质量构造附近的时钟的行为,从而发现了由超级位置的引力物体引起的时间扩张。与其他模型的比较表明,半经典的重力和重力塌陷模型不遵守量子坐标转换下动力学定律的协方差。
一个小地点指标可用于小地点(不属于城镇和国家规划第2条第1款(Engrance Management Prosporture)(England Management Prosone)(2015年)所定义的主要开发含义,除非存在优先栖息地,受保护地点或欧洲受保护的物种。了解有关小站点公制以及何时可以使用的更多信息。
Odisha联合入学考试(OJEE)奥里萨邦联合入学考试(0JEE)奥里萨邦ODISHA联合入学考试(OJEE)奥里萨邦Odisha联合入学考试(0JEE)ODISHA ODISHA联合入学考试(OJEE)ODISHA ODISHA联合入口审查(OJEE)联合入口检查(OJEE)_ ODISHA联合入口检查(ODISHA联合)联合入口(0JEE)OFISHA ODISH(0JEE)ODISH(0JEE)ODISH(0JEE)ODISH(0JEE)ODISH(0JEE) Entrance Examination (OJEE) Odisha Joint Entrance Examination (OJEE) 2106325008 RAJKISHOR PANDA 2020-21 2020-21 2106310002 PRASANJIT BEHERA 2020-21 2107288007 SUBRAT PATTANAIK 2021-22 2207288010 NAGESWAR DALEI 2021-22 2206331007 AJIT BEHERA 2021-22 2206326008 Amir Swain
somalogic的SOMASCAN®分析是唯一能够测量数千种蛋白质的蛋白质组学技术,同时具有高可重复性的高通量。该平台由称为Somamer®试剂的化学修饰DNA适体提供动力。Somamer试剂由简短的单链DNA序列组成,这些DNA序列结合了疏水性修饰,大大扩展了从中选择体体试剂的大型随机核酸库的生理化学多样性。通过菜单上的Somascan Assay在线菜单工具提供了人血清和血浆中所有Somamer试剂的性能指标。somalogic.com。尽管Somalogic的核心特征(高特异性,灵敏度和可重复性)是Somascan平台从生物标志物发现到临床诊断的主要原因,但其低变异系数(CVS)的功能不足。与其他蛋白质组学技术相比,SOMASCAN测定法的中位数为约5%,从而使研究能力较小的生物学变化具有较高的研究能力。以下讨论捕获了低简历的巨大好处,以及无与伦比的Somascan Platform CVS的特定价值。