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ACE Projects Consultancy.docx
●采用协作方法并与潜在的受赠人进行密切参与，以提供有关项目提案一致性与公认的概念注释的指导，并呼吁提案文件。●与潜在的受赠人互动，以审查其批准的概念注释，集思广益项目思想并确定优先领域。●协助潜在的受赠人开发和定义明确，简洁的项目目标，目标，活动，结果和指标；并清楚地确定项目打算解决的需求或问题，或项目想要解决的机会。●提供指导，以确保拟议的预算是详细且现实的。●提供指导和建议，以确保项目建议是特定的，可衡量的，可实现的，相关的，相关的和时间限制的（SMART），并具有现实的时间表。●根据需要或预定的基础咨询潜在的受赠人，以确保项目建议期间的持续沟通和协作
太空与电子战词汇术语 - Derin İstihbarat
地址清理 - 分析邮政地址列表并修改数据以提高数据准确性的计算机化过程。例如，可能存在一组重复的地址，因为一条记录上的街道地址是缩写，例如“Av.”，而另一条记录上的街道地址是拼写出来的，例如“Avenue”；地址清理的一项任务可能是拼写出所有缩写（例如，“Dr”和“Dr.”更改为“Drive”，“Av”、“Av.”和“Ave”更改为“Avenue”，“Rd”和“Rd.”更改为“Road”等）。更复杂的技术可能包括邮政编码更正、电话区号更正、名称标准化、自动检查公共记录以检查违规和错误，以及其他清理任务，以提高数据质量并创建更一致、更可靠的无重复记录数据库。
数据驱动的定量固有危害标准在安全范式范式中用于纳米药物开发：银纳米型的案例研究
摘要：当前的欧洲（EU）政策，即绿色交易，设想化学药品的安全可持续实践，包括纳米型（NFS），在创新的最早阶段。根据设计（SSBD）框架在理论上安全且可持续的框架是从欧盟的协作努力确定的，用于定义每个SSBD维度的定量标准，即人类和环境安全维度以及环境，社会，社会和经济可持续性维度。在这项研究中，我们针对安全维度，并展示了从可发现，可访问，可互操作和可重复使用的数据得出的定量内在危害标准的旅程。数据策划并合并为开发新方法方法，即基于回归和分类机器学习算法的定量结构 - 活性关系模型，目的是预测危害类别。模型利用系统（即流体动力大小和多分散性指数）和非系统（即元素组成和核心大小） - 依赖性纳米级特征与生物学内部属性和实验性条件结合使用，用于各种银NFS，功能性抗药性抗药性纺织品和宇宙型的实验条件。在第二步中，通过利用专家推理制定的贝叶斯网络结构来获得可解释的规则（标准），然后是确定性因素。概率模型的预测能力为≈78％（所有危险类别的平均准确性）。在这项工作中，我们展示了如何从SSBD框架的概念化转变为使用务实实例的现实实现。这项研究揭示了（i）在合成阶段的安全方面考虑的定量内在危害标准，（ii）（ii）内部的挑战，以及（iii）生成和蒸馏此类标准的未来方向，这些方向可以喂养SSBD范式。具体而言，标准可以指导材料工程师合成固有的纳米形式固有更安全的NF，而在创新的最早阶段，这些NFS可以在先前合成和假设的尚未合成的nfs nfs nfs的硅化毒性筛选中快速且具有成本效率。关键字：设计，纳米型，纳米颗粒，定量结构 - 活动关系，机器学习，贝叶斯规则，内在危险标准
数据驱动的定量固有危害标准在安全范式范式中用于纳米药物开发：银纳米型的案例研究
摘要：当前的欧洲（EU）政策，即绿色交易，设想化学药品的安全可持续实践，包括纳米型（NFS），在创新的最早阶段。根据设计（SSBD）框架在理论上安全且可持续的框架是从欧盟的协作努力确定的，用于定义每个SSBD维度的定量标准，即人类和环境安全维度以及环境，社会，社会和经济可持续性维度。在这项研究中，我们针对安全维度，并展示了从可发现，可访问，可互操作和可重复使用的数据得出的定量内在危害标准的旅程。数据策划并合并为开发新方法方法，即基于回归和分类机器学习算法的定量结构 - 活性关系模型，目的是预测危害类别。模型利用系统（即流体动力大小和多分散性指数）和非系统（即元素组成和核心大小） - 依赖性纳米级特征与生物学内部属性和实验性条件结合使用，用于各种银NFS，功能性抗药性抗药性纺织品和宇宙型的实验条件。在第二步中，通过利用专家推理制定的贝叶斯网络结构来获得可解释的规则（标准），然后是确定性因素。概率模型的预测能力为≈78％（所有危险类别的平均准确性）。在这项工作中，我们展示了如何从SSBD框架的概念化转变为使用务实实例的现实实现。这项研究揭示了（i）在合成阶段的安全方面考虑的定量内在危害标准，（ii）（ii）内部的挑战，以及（iii）生成和蒸馏此类标准的未来方向，这些方向可以喂养SSBD范式。具体而言，标准可以指导材料工程师合成固有的纳米形式固有更安全的NF，而在创新的最早阶段，这些NFS可以在先前合成和假设的尚未合成的nfs nfs nfs的硅化毒性筛选中快速且具有成本效率。关键字：设计，纳米型，纳米颗粒，定量结构 - 活动关系，机器学习，贝叶斯规则，内在危险标准
这一切都是关于文本的：对餐厅预订平台上不一致的评论的实验调查
抽象的消费者生成的评论在建立信任和促进数字平台上的交易方面起着决定性的作用。但是，先前的研究表明了各种问题，例如，只有少数提供评论，伪造评论和不确定的评论的消费者。我们在餐厅预订平台的背景下使用一个实验来研究不一致的评论对消费者交易决策期限的影响。在第二个实验中，我们研究了审查不一致的情况下的审查组件的相对重要性。利用双重过程理论和媒体丰富性理论，我们预测不一致的评论会导致消费者交易决策（H1）所需的更长的时间，并导致用户的交易决策主要基于定性组成部分（H2）。尽管我们没有找到不一致的餐厅评论对交易决策的持续时间不一致的一般支持，但我们发现证据表明，对于不一致的餐厅评论，定性组成部分的极性对于交易决策的持续时间和决策本身至关重要。
一项新的血液测试来检测糖尿病肾脏疾病的表现优于护理测试标准
蛋白质组学国际董事总经理理查德·利普斯科姆（Richard Lipscombe博士我们承认美国的肾脏健康月，我们希望为卫生保健专业人员提供最佳的工具，以抗击这种使人衰弱的疾病。”
促进经济所需的大胆步骤
“All these achievements high- light Liaoning's latest advance- ments in science and technology, contributing new materials and components to the nation's major scientific and technological initia- tives,” said Cai Rui, a member of the National Committee of the Chinese People's Political Consultative Con- ference, the country's top political advisory body, during the two ses- sions annual meetings that con- cluded on Tuesday in Beijing.
Promarkerd在...
关于Promarkerd（www.promarkerd.com）与糖尿病相关的慢性肾脏病（DKD）是由糖尿病引起的严重并发症，如果未经检查可以导致透析或肾脏移植。Promarkerd是一种预后测试，可以预测2型糖尿病患者的未来肾脏功能下降，而现有DKD则可以预测肾脏功能。专利的Promarkerd测试系统使用血液测试来检测疾病早期发作的独特“指纹”。在基于云的算法将结果集成到患者风险报告中之前，多元测试测量了蛋白质和临床生物标志物的精选面板。在领先的期刊上发表的临床研究中，Promarkerd正确地预测了多达86％的健康糖尿病患者，他们在四年内继续发展为糖尿病肾脏疾病。