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ftorch：耦合pytorch型号的库
•在Fortran中复制一个网络，以使用Pytorch开发的模型，并仅使用Fortran重新实现它，从而从文件中加载了节省的权重。这可能需要大量的开发工作，重写已经存在的代码，以及缺少使用Torch的多样化和高度优化功能的机会。重新实施可能是错误的来源，需要其他测试以确保正确性。如果总体目标是将ML纳入Fortran，而不是使用Pytorch特定，那么另一种方法是利用基于Fortran的ML框架（例如Neural-Fortran）（Curcic，2019）。尽管它不允许与Pytorch相互作用，但神经fortran提供了许多直接在Fortran中建造网的神经网络组件。但是，一组功能并不像Pytorch那样丰富，而GPU卸载目前不受支持。目前，菲亚斯（Rouson＆Rasmussen，2024年）库是直接在Fortran中开发，培训和部署ML模型的另一种方法，目前是实验性GPU支持。
牛奶的中红外光谱如何有助于...
模型组预测可变最大最大SDR²CV相对RMSECV RMSECV RPDCV模型质量牛奶C4（g/dl）0.01 0.23 0.10 0.10 0.03 0.03 0.93 8％3.67 3牛奶C6（g/dl）0.01 0.01 0.01 0.16 0.16 0.07 0.02 0.02 0.02 0.02 0.91 9％3.32 3牛奶C8牛奶C8牛奶C8牛奶C8（G/DL）0.011111111111111111111111111111111111111111111111111111111111111111111111111111111111111111111111111111111111 2011得益3牛奶C10（g/dl）0.02 0.32 0.11 0.04 0.91 9％3.37 3牛奶C12（g/dl）0.02 0.41 0.13 0.13 0.04 0.92 9％3.62 3牛奶C14（g/dl）0.05 1.05 1.20 1.20 1.20 1.20 0.45 0.45 0.13 0.13 0.13 0.15 0％0.0％0.0％0.6牛奶C14_1（dl）0.00 004 dl） 21% 1.78 5 Milk C16 (g/dL) 0.12 3.32 1.20 0.40 0.94 8% 4.18 3 Milk C16_1c (g/dL) 0.01 0.24 0.07 0.03 0.73 20% 1.91 5 Milk C17 (g/dL) 0.00 0.09 0.03 0.01 0.80 13% 2.24 4 Milk C18 (g/dL) 0.05 1.32 0.40 0.15 0.84 14% 2.51 4 Milk C18_1cis9 (g/dL) 0.08 2.69 0.76 0.29 0.95 8% 4.35 2 Milk C18_2c9c12 (g/dL) 0.00 0.17 0.06 0.02 0.72 19% 1.91 5 Milk C18_2c9t11 (g/dL) 0.00 0.14 0.03 0.02 0.74 37% 1.95 6 Milk C18_3c9c12c15 (g/dL) 0.00 0.09 0.02 0.01 0.68 22% 1.77 5 Milk Tot18_1cis (g/dL) 0.09 2.77 0.82 0.31 0.95 8% 4.58 2 Milk Tot18_2 (g/dL) 0.01 0.32 0.10 0.03 0.69 15% 1.79 5 Milk Total_C18_1 (g/dL) 0.10 2.98 0.94 0.33 0.96 7% 5.18 2 Tot18_1trans (g/dL) 0.01 0.57 0.13 0.06 0.79 21% 2.17 4 Milk Total_Trans (g/dL) 0.02 0.75 0.16 0.08 0.80 19% 2.26 4 Milk isoanteiso FA (g/dL) 0.02 0.28 0.09 0.03 0.75 14% 2.00 5 Milk Odd fatty acids (g/dL) 0.03 0.50 0.16 0.04 0.83 10% 2.41 4 Milk omega3 (g/dL) 0.00 0.11 0.03 0.01 0.66 22% 1.73 5 Milk omega6 (g/dL) 0.01 0.33 0.10 0.03 0.72 14% 1.89 5 Milk SAT FA（g/dl）0.31 6.97 2.70 0.75 0.99 3％10.22 1牛奶unsat（g/dl）0.14 3.86 3.86 1.25 0.39 0.97 5％5.75 2牛奶单fa（g/dl）（g/dl）0.12 0.12 3.42 3.42 3.42 1.08 0.35 0.35 0.35 0.30 0.77 77 13.77 13.02牛奶pufa（g/dl）dl） 2.10 4牛奶SCFA（g/dl）0.05 0.80 0.35 0.10 0.93 7％3.88 3牛奶LCFA（g/dl）0.19 4.79 4.79 1.59 0.52 0.52 0.95 7％4.52 2牛奶MCFA（G/DL）
基于快速转座酶的总DNA文库制备和使用Minion
处理化学药品和生物剂时，您需要始终穿安全设备，包括实验室外套，手套和安全护目镜。虽然用于小麦感染的主要生物学剂是澳大利亚常见的病原体，但您必须将它们视为普遍关注的感染剂。谨慎对待他们。请勿将其从实验室中删除。不要通过衣服散布它们。使用专用的笔记本和笔在迷你研究项目中做笔记。在实验室中不要将任何东西放在嘴里。每次离开实验室时洗手。
巨型基因很少见，但与细胞壁降解有关掠食性细菌
在整个生命之树中，基因长度各不相同，但大多数的长度不超过几千个碱基对。最大的蛋白质经常报告是约40,000个AA真核生物滴定。甚至更大的蛋白质可能发生在快速扩展的元基因组衍生序列中，但是它们的存在可能会因组装碎片而掩盖。在这里，我们利用基因组策展来完成元基因组衍生的序列，该序列编码了高达85,804 AA的预测蛋白质。总体而言，这些发现阐明了与巨型蛋白质有关的巨大知识差距。尽管预测的蛋白质> 30,000 aa的蛋白质发生在细菌的门中，例如坚硬和静脉细菌，但它们在CA中最常见。全硝基，超小细菌，采用掠夺性生活方式。所有全长巨型基因编码众多跨膜区域，大多数编码不同的SECA死解旋酶结构域。需要在蛋白质子区域的计算机结构预测中识别未经注释的蛋白质段中的结构域，并揭示了与附着和碳水化合物降解有关的推定域。在新的完整和接近完全完整的全硝基化基因组中，许多巨型基因都与与II型分泌系统同源的基因以及碳水化合物进口系统非常接近。这与域含量结合使用，建议
产后抑郁症及其与糖尿病的糖尿病的关联，乌干达西南部的姆巴拉拉
摘要背景：产后抑郁症（PPD）是一个主要的健康挑战，可能是毁灭性的母体和身体健康结果。糖尿病的发育已被认为是产后母亲对PPD的潜在不利影响的一种，但这种关联尚未得到充分的研究。这项研究旨在确定产后抑郁症的患病率及其与乌干达西南部姆巴拉拉（Mbarara）地区的母亲之间的糖尿病伴侣的关联。方法：这是一项基于设施的横截面研究，对分娩后第6周至6个月之间的309位母亲。使用按比例分层的连续抽样，母亲是从两个医疗机构的产后诊所招募的，即Mbarara Regional Recotral Hospital和Bwizibwera Health Center IV。PPD使用Mini-International神经精神访谈（Mini 7.0.2）进行诊断和统计手册，第5版（DSM-5）。通过测量血红蛋白A1C（HBA1C）来诊断糖尿病。逻辑回归用于确定母亲之间PPD和糖尿病的关联。结果：该研究确定，姆巴拉拉产后6周至6个月的母亲的PPD患病率为40.5％（95％CI：35.1-45.1％）。建立了产后抑郁症与糖尿病的糖尿病在6周到6个月之间的统计学意义。结论和建议：在6周到6个月内产后产后妇女患糖尿病的风险更高。The prevalence of diabetes mellitus among mothers with PPD was 28% compared to 13.6% among mothers without PPD Mothers with PPD had 3 times higher odds of being newly diagnosed with diabetes between 6 weeks and 6 months postpartum as compared to those without PPD during the same period (aOR=3.0, 95% CI: 1.62-5.74, p=0.001).需要研究以确定目标糖尿病是否筛查，预防干预措施和管理将有助于减轻负担。
在任意表面上氢键有机晶体的自组装，以有效放大自发发射
具有高效率的操作和清洁能量过渡。[2]与化学成分一起，分子间相互作用直接通过将分子堆积管理到晶体中来确定有机固体的功能。与单个分子[3a，b]相比，这种能量的增加导致晶体的电子结构发生变化，这打开了调整所得有机晶体（OC）的光学，电子和传输特性的可能性。然而，这种强大的间隔相互作用可确保OC的结构元素之间有效的电荷转移，进而可以通过淬火过程降低光发射性能。[3F-K]相反，通过引入氢键[3C-E]来降低该能量的降低，可保留单个分子及其光发射特性的电子特征，并扩大了分子堆积的方式，并提供了OC生长在任意表面上的控制。反过来，这些对于轻松产生有效的连贯和不连贯的光源至关重要。[1C]
双INFRAROSSI无线户外室外选举，具有宠物免疫和摄像机宠物功能，1051和Zeno Pro
检测器是带有集成摄像机的双重元素运动。当它检测到运动时，将警报信号和图像发送到控制中心。检测器配备了可配置的设置，可以根据周围环境进行调整，以避免误报并在外部提供最佳性能。
软件供应链安全：问题和对策
在这项横断面研究中，有909名来自法国普通人群（发展队列）的5至18岁的儿童，来自德国和美国普通人群（验证队列）的232名儿童遵循有关高质量CPET评估的准则。线性，二次和多项式数学回归方程被应用以识别最佳的VO2MAX Z分数模型。使用VO 2MAX Z分数模型预测和观察到的VO 2MAX值，并在开发和验证队列中比较了现有的线性方程。对于两个性别，使用VO 2max，高度和BMI的自然对数的数学模型是数据最适合数据。该Z分数模型可以应用于正常和极端权重，并且在内部和外部有效性分析中都比现有的线性方程更可靠（https://play.google.com/store.com/store/apps/apps/details?id=com.d2l.zscore）一下。
无线内部被动式Infrarossi检测器，具有PET免疫，1051和ZENO Pro 功能
UMET S.P.A.保留随时无需通知的任何时间更改设备的权利。 安装必须由合格的人员进行，并尊重与安装产品安装的电气材料相关的规则。UMET S.P.A.保留随时无需通知的任何时间更改设备的权利。安装必须由合格的人员进行，并尊重与安装产品安装的电气材料相关的规则。
引用（APA）：Ehrari，H.，Ulrich，F。，＆Andersen，H。B.（2020）。信息技术接受的关注和权衡：TH
在本文中，我们提出了一种新的动机模型，通过将自决理论（SDT）与统一的技术接受和使用理论（UTAUT）融合在一起。使用探索性方法，我们研究了人类动机决定因素如何影响技术接受的安全与隐私之间的权衡。我们将斯堪的纳维亚医疗保健环境作为我们的经验开始，并探讨了丹麦老年人如何看待基于传感器的电子卫生监测器技术来监视其健康状况。丹麦市政当局已开始使用这些技术来识别预警信号，从而通过使人们更加自力更生和减少不必要的住院来提高护理和生活质量。但是，在实施这些技术时，需要考虑有关隐私与安全的道德问题。在监视了21名受访者（平均年龄：85）之后，在九周内独立生活在家中，我们就他们对隐私和安全的担忧进行了采访。我们发现，如果受访者尊重自主权和个人诚信，以及基于传感器的监控的好处超过与健康相关的威胁，则受访者愿意妥协其隐私。我们使用这些发现和理论的开始来创建一种新颖的模型，该模型在使用UTAUT时考虑了人类的动力。