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Python和NOQL地下数据的自动化和高级分析：REATE计划信息处理中石油和天然气行业可持续性的创新
在此编码中，国家石油，天然气和生物燃料（ANP）的重新计划在提供有关巴西陆地盆地的全面数据方面起着至关重要的作用。根据Ferreira和Oliveira（2021）的说法，对这些数据的开放访问对于可以改变该行业的技术创新至关重要。这项研究使用与NOSQL数据库集成的Python和Typescript中开发的软件加深了此数据的处理，Melo和Santos（2020）（2020）将这种方法识别为对大型数据的有效管理必不可少的方法。
GASE的外观耦合到石墨烯：从原位带工程到光子传感
对于某些可区分的函数h：r d→r和d二维向量的总数。这种特征的示例包括例如总均值，比率或相关系数。这也称为有限的人口推断问题（Beaumont和Haziza 2022）。我们进一步假设n很大，每个单个实验的计算成本也是不可行的。在这种情况下，研究经常诉诸于子采样。亚采样方法在过去几年中的人口急剧增加。例如，MA，Mahoney和Yu（2015）； Ma等。（2022）引入了大数据回归的杠杆采样，随后启发了逻辑回归的类似发展（Wang，Zhu，Zhu和Ma 2018; Yao and Wang 2019）广义线性模型（AI等人。2021b; Yu等。2022）和分位回归（Ai等人2021a; Wang，Peng和Zhao 2021）。同样，Dai，Song和Wang（2022）开发了
引用Zhang H，Ma L，Peng W，Wang B和Sun Y（2024）肠道微生物群和2型糖尿病的发作之间的关联：两种样品Mendel 心血管疾病的见解 水和碳动力学，森林和草原的生态系统稳定性响应气候变化 社论：核苷，核苷酸和核酸 利用肿瘤微环境进行妇科癌症治疗 自发皮肤中的生物传输循环microRNA ...
2型糖尿病（T2DM）在21世纪（国际糖尿病联合会（IDF），2022年）以惊人的速度增长。T2DM及其并发症在所有地区都带来了沉重的疾病负担（Ali等，2022）。确定与T2DM发展有因果关系的因素可以为预防疾病提供重要的证据基础，并促进新治疗策略的发展。肠道菌群（GM）是一个复杂的生态系统，由大约4×10 13种共生细菌，原生动物，真菌，古细菌和病毒组成（Chen等，2021; Martino等，2022）。gm参与了人体的各种生理活性，例如代谢，炎症过程和免疫反应（Fan and Pedersen，2021; Gill等，2022）。越来越多的证据表明，转基因在T2DM等代谢疾病中起重要作用（Gurung等，2020）。T2DM患者患有代谢疾病和慢性炎症状态，并伴有GM障碍（Yang等，2021）。还发现了GM组成的变化与T2DM的发展以及相关并发症的显着关联（Iatcu等，2021），例如，门类细菌群/企业的不平衡与近距离渗透性相关联，与近距离渗透性相关联，并渗透性渗透性，伴有细胞质，伴有细胞质，并渗透性，并伴有细胞处理效果。随后的DM的炎症反应特征（Iatcu等，2021）。也已经报道了几种细菌，例如发酵乳杆菌，足底和酪蛋白，罗斯伯里亚肠道，akkermansia muciniphila和fragilis菌丝，通过降低流量疗法和维持肠道的速度（IIAT）（降低dm）的风险，通过降低DM发育的风险来发挥保护作用（20）。 尽管如此，有必要区分引起疾病的GM的特征以及疾病或其治疗引起的疾病的特征。 孟德尔随机化（MR）是评估可观察到的可修改暴露或危险因素与临床相关结果之间观察到的关系的因果关系的宝贵工具（Sekula等，2016）。 由于孟德尔的种族隔离和独立的分类法，它可以消除与传统观察性流行病学研究相比，可以消除混杂的偏见，并促进了出现的因果途径的分离表型分组风险也已经报道了几种细菌，例如发酵乳杆菌，足底和酪蛋白，罗斯伯里亚肠道，akkermansia muciniphila和fragilis菌丝，通过降低流量疗法和维持肠道的速度（IIAT）（降低dm）的风险，通过降低DM发育的风险来发挥保护作用（20）。尽管如此，有必要区分引起疾病的GM的特征以及疾病或其治疗引起的疾病的特征。孟德尔随机化（MR）是评估可观察到的可修改暴露或危险因素与临床相关结果之间观察到的关系的因果关系的宝贵工具（Sekula等，2016）。由于孟德尔的种族隔离和独立的分类法，它可以消除与传统观察性流行病学研究相比，可以消除混杂的偏见，并促进了出现的因果途径的分离表型分组风险
阿萨姆邦政府
c）从2005年，到2030年将GDP的排放强度降低了45％。1.2为了实现这些目标，GOI设定了到2030年增加500吉瓦的目标的目标，这将通过促进非常规能源来减少对常规能源的依赖。此外，GOI于2023年推出了“国家绿色氢命任务”，旨在到2030年将国内生产的绿色氢生产增加到每年500万吨（MTPA），并使印度为这种干净的燃料“出口枢纽”。使用可再生能源生产的绿色氢具有在低碳和自力更生的经济途径中发挥关键作用的潜力。绿色氢可以在各个地区，季节和行业之间利用国内丰富的可再生能源资源，以燃料或工业原料为食用多种用法。它可以直接取代石油炼油，肥料生产，钢制造等中的化石燃料衍生的原料等。1.3印度政府在其日期为22.07.2022的命令中，规定了从2022-23到2029-30财年规定以下轨迹，而阿萨姆邦电力监管委员会（AERC）指定了可再生电力购买义务（RPPO）目标（RPPO）目标（RPPO）和下面的详细信息。
组织居民记忆T细胞作为免疫治疗治疗黑色素瘤反应和毒性的介体的作用 - 同一硬币的两个侧面？
居住的记忆T细胞（T RM细胞）已成为黑色素瘤和其他实体瘤抗肿瘤免疫的有趣研究主题。在抗肿瘤免疫的初始阶段，它们保持免疫平衡，并防止肿瘤细胞和原发性黑色素瘤形成的挑战。在转移性环境中，它们是免疫检查点抑制（ICI）的主要靶细胞群体，因为它们高表达抑制性检查点分子，例如PD-1，CTLA-4或LAG-3。一旦用ICI治疗黑色素瘤患者，居住在肿瘤中的T RM细胞就会重新激活并扩展。肿瘤杀死是通过分泌效应子分子（例如ifng g）来实现的。但是，还观察到脱靶效应。免疫相关的不良事件，例如影响皮肤等屏障器官的不良事件，可以通过ICI诱导的T RM细胞介导。因此，对这种记忆T细胞类型的详细理解是必须更好地指导和改善免疫疗法方案。
阿萨姆大学，Silchar
提供和适应课程，以准备我们的毕业生就业和作为经济学家的进一步学习。对微观和宏观经济理论和政策领域的基本理论框架有深入的了解。确保对基本经济概念（例如市场力量的运作方式，市场上不同程度的竞争如何影响定价和产出）有全面的了解。发展有关经济增长与发展理论以及与可持续发展有关的问题的知识提供有关环境经济学的深入了解。建立对市场干预的效率和公平含义的理解，包括政府政策。表达公共财政知识。在研究中开发数据收集和使用抽样技术的技能。了解国际贸易的理论及其与国内宏观经济政策的相互关系。应用数学和统计工具以及计量经济学模型来破译微观和宏观经济现象发展经济学研究知识。
减少采样开销的准概率分解
量子误差缓解技术可以降低当前量子硬件上的噪声，而无需容错量子误差校正。例如，准概率方法使用有噪声的量子计算机模拟无噪声量子计算机，但前提是仅产生可观测量的正确预期值。这种误差缓解技术的成本表现为采样开销，其随着校正门的数量呈指数增长。在这项工作中，我们提出了一种基于数学优化的算法，旨在以噪声感知的方式选择准概率分解。与现有方法相比，这直接导致采样开销的基础显著降低。新算法的一个关键要素是一种稳健的准概率方法，它允许通过半有限规划在近似误差和采样开销之间进行权衡。
Bangsamoro上的劳动力市场信息
日本政府正在为BARMM或Aspire Initiative的高级人类安全提供帮助，以解决Bangsamoro和平进程的退役和正常化方面，通过应对小型武器和轻型武器（Salws）的挑战（Salws）的挑战，并通过为前战斗机和前私人手持私人武装人员和Pag的成员（PAG）（PAG）（PAG）（PAG）（PAG）（PAG）（PAG）（PAG）（PAG）（PAG）（PAG）。这是由开发计划署菲律宾实施的。该倡议是通过与和平，和解与团结顾问办公室（OPAPRU），摩洛伊斯兰解放阵线（MILF）和联合正常化委员会（JNC）的磋商开发的。
郁金香：用于提高LIDAR点云的变压器
LIDAR UPSMPLING对于机器人和自动驾驶汽车的启示系统来说是一项艰巨的任务，这是由于大型场景的稀疏结构稀疏和不规则的结构。最近的作品建议通过将LIDAR数据从3D欧几里得空间传播到2D图像空间中的一个超级分辨率问题来解决此问题。尽管他们的方法可以生成具有细粒细节的高分辨率范围图像，但由此产生的3D点云是10个模糊细节并预测无效的点。在此pa-per中，我们提出了郁金香，这是一种从低分辨率激光雷达输入中重建高分辨率激光圈云的新方法。我们还遵循一种基于图像的方法，但特定地修改了基于Swin-Transformer网络的贴片和窗口几何形状，以更好地拟合范围图像的特性。我们在三个公共现实世界和模拟数据集上进行了几项实验。郁金香在所有相关指标中都优于最先进的方法，并且比以前的工作生成了强大，更现实的点云。该代码可在https：//github.com/ethz-asl/tulip.git上找到。