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BNT162B2疫苗突破
1个传染病单元，萨姆森·阿苏塔·阿什杜德大学医院，以色列阿什杜德2号卫生科学学院，本盖尔本·古里安大学，贝尔·谢巴，比尔·谢巴，3.以色列KFAR SABA中心，以色列6萨克勒医学院，特拉维夫大学，特拉维夫，第7次感染疾病系，以色列特拉维夫·苏拉斯基医学中心，特拉特维夫，以色列8感染病研究所，索罗卡州索罗克疾病研究所，索罗卡医学中心，比尔·谢巴（Beer Sheba以色列海法技术研究所，以色列海法技术研究所11传染病病房，沃尔夫森医疗中心，以色列Holon 12传染病单元，Sanz Medical Center，Laniaida Hospital，Laniado Hospital，Laniado Hospital，Netanya，Israel 13 Rambam Health Care Campus，Haifa，Haifa，Haifa，Haifa，Haifa，Haifa，Haifa，以色列14 Shamofe Harofe Medical Center，Shamofe Medical Center，Medice Nitiis nim dimii dif Inf Inf Inf Inf Infice nim dif Infct以色列的罗维特，16个传染病病房，Emek医疗中心，阿法拉，以色列17 Carmel医疗中心，海法，以色列，18个传染病病房21以色列耶路撒冷Shaare Zedek医疗中心
通过思想领导才能定位品牌
1。简介9 1.1背景和问题9 1.2目标，目的和研究问题10 1.3划界11 2。Literature review 12 2.1 Thought leadership 12 2.2 Opinion leaders and B2C/B2B influencer marketing 15 2.3 Rhetoric 17 2.4 Key opinion leaders (KOLs) 19 2.5 Persuasion knowledge 20 2.6 Integrated communication 21 2.6.1 Marketing communication theory 21 2.6.2 Public relations 22 2.7 Brand positioning and competitive advantage 24 2.7.1 Brand positioning 24 2.7.2 Keller‘s Brand Resonance Model 26 2.7.3 Thought leadership as a竞争优势29 2.8在初步框架中组织文献31 2.8.1目标受众了解（杠杆1）33 2.8.2内容质量（杠杆2）33 2.8.3共振（结果1）35 2.8.4分布（杠杆3）36 2.8.5思想领导品牌位置（结果2）36 2.8.6 2.8.6 2.8.6竞争优势（方法论38 3.1研究哲学38 3.2研究策略39 3.2.1定性研究策略和多案例研究39 3.2.2归纳方法40 3.3研究设计41 3.4案例公司42 3.4.1样本42 3.4.2访谈参与者的采样参与者对46 3.5.1主要数据46 3.5 em em em em em em em em em em em em e em em e em e em em e em 46 3.5 em em em em e em embirator 46 3.5.2 shotuctip 49 3.6.2主题分析50 3.7有效性，可靠性和概括性51
repsol通过与埃森哲（Accenture）采用AI代理商的合作来增强其数字策略-Repsol继续通过Incor
repsol通过引入和部署AI代理系统，扩展了与埃森哲的共同合作，以继续促进其数字程序的目标，并加速整个公司的生成AI（Gen gen AI）。此代理化将有助于提高流程效率，因为它们在所有公司业务中都进行了扩展。REPSOL致力于引入AI代理是其数字计划发展的一部分，这主要是由于其生成AI能力中心进行了两年以上的工作。这为分析和理解AI代优势的基础奠定了基础，并定义了一种范围扩展整个组织的策略，从而使其重新发明。为此，这家多能量公司将与埃森哲紧密合作，以构建和部署定制的，自主的AI代理，由埃森哲AI Refinery™平台的组件和NVIDIA AI平台提供支持，包括NVIDIA AC ACCELERATY COMPUTING和NVIDIA AI ENTERPRISE软件。这些代理将有助于重塑和简化流程为更具动态和更复杂的工作流程，从计划和预测到应用程序维护和事件解决方案，使Repsol员工能够以更快，更高效，更简单的方式工作。Repsol在埃森哲的支持下，还将探索AI代理商和NVIDIA OMNIVERSE用于数字双胞胎和机器人解决方案，以帮助其员工更有效地在其工业和物流中心进行维护和其他活动。埃森哲将与Repsol合作，以激活劳动力的培训和收养计划。在客户方面，这些技术旨在改善客户的体验，以更高的准确性和速度提供个性化的优惠。作为本协议的一部分，多能量公司还将扩大员工的培训计划，以促进他们在这些新技术中的学习和培训。
通过设计的对称性扩展蛋白质纳米含量...
多面体蛋白纳米局量作为疫苗平台取得了很大的成功（1-3），并且是生物制剂递送的有前途的车辆（4-7）。因此，人们对设计能够显示大量抗原或包装更大的更大的碳的更大且更复杂的结构有很大的兴趣。然而，常规的多面体是所有亚基都具有相同局部环境的最大闭合结构（8-11），因此访问更大，更复杂的封闭结构需要打破局部对称性。病毒通过在独特的环境（伪对称）（12）中放置化学不同但结构上相似的链条或利用相同的亚基来解决这个问题，或者利用在不同环境中采用不同构象的相同亚基（准对象）（13-15）（13 - 15），以访问具有更高的三角形（T）数量（13）结构（13），具有较大的亚基和互联剂和较大的子燃料。设计更大，更复杂的纳米焦点的一种有希望的途径是从定期的多面体纳米局（t = 1）开始，该纳米局（t = 1）是由对称的同构构构建块构建的，这些构建块的分离式环状布置是通过在假异构的异构体中代替这些构建块的隔离循环排列，然后通过将t = 4和大型结构与其他结构结合在一起，并与这些其他结构相结合。在这里，我们提供了这种设计方法的高级几何概述，以说明如何使用设计多样性和设计经济之间的权衡方向来实现不同的设计成果，正如在两篇随附的论文中实验证明的那样，Lee等人（16）和Dowling等人（17）。
乳腺癌 - 个性化的，分子的突破...
• low sensitivity of mammography (up to 93% in fatty breast to 30 % in extremely dense breasts ( D category) • Number of false positive results in fatty breast 11/1000 mammo increases to 24/1000 in dense breast • Screening reduces relative risk of death from BC in fatty breast to 43 % compared to 13 % • Density is independent risk factor for developing breast cancer aside age and genetics ( 4-6 fold in D breasts)
通过quasi- ...
摘要：通过控制子波长量表中的光场，Metasurfaces实现了小型化和频谱成像系统整合的新方法。元整形支持连续体（Quasi-BICS）中的准结合状态可以通过更改结构参数来控制质量因子和光谱响应。在这项工作中，我们提出了一个超紧凑的多光谱成像设备，从而通过支持准BIC的元原子阵列来实现光谱调制。设计的元原子阵列可以在各种波长上充当过滤器，从而使设备能够具有较大的操作范围和具有良好光谱分辨率的高保真光谱重建。由BIC MetaSurfaces组成的微光谱仪也可以用作成像像素来通过定期布置实现计算成像光谱，从而成功地在不同的通道中成功解析了具有空间别名的图像。此光谱仪设备可以以低成本以快速对象识别和适当的空间光谱分辨率来满足市场需求。
通过控制和设计共选
软机器人利用合规的材料以灵活的方式与复杂和不确定的环境相互作用，从而可以操纵脆弱的物体并与生物的安全相互作用。它们的适应性推动了医学和制造等领域的创新。设计软机器人即使对于经验丰富的设计师，由于其非线性材料，多物理耦合，多个身体与环境之间的复杂相互作用及其许多自由度，即使对于经验丰富的设计师来说也很具有挑战性。这解释了为什么软机器人技术中的第一批设计受到自然的启发，模仿了诸如蠕虫或章鱼之类的软动物。软体能够符合硬对象并重新配置DI FF任务，然后将控制的重要部分委派给身体。与刚性机器人不同，体现的智能仍然是软机器人技术中的新兴话题。但是，很明显，可以很好地适应其环境的代理商可以快速学习智能行为。本文摆脱了传统的训练控制和敏捷性的关注，旨在通过将人工智能与软机器人设计联系起来来应对控制挑战。软机器人技术领域在建模，控制和设计方面提出了许多挑战。Inria Lille的除霜团队已经开发了几种有限元方法（FEM）的工具来应对这些挑战，从而可以准确地模拟软机器人。这些工具已用于低级控制，并在制造前评估了软机器人设计。此探索需要解决一些挑战。在这项工作中，应用了各种基于FEM的仿真和数值优化工具来探索软机器人的计算设计。设计空间必须非常大，才能探索相关的设计，但也受到了足够的限制，以使优化问题可以解决。开发相关的数学适应性功能对于准确评估软机器人设计的性能和效果至关重要。鉴于计算设计算法的重要数据要求和准确模拟的计算费用，我们旨在通过选择平衡计算时间和准确性的模型或使用学习技术来加速FEM模拟来加快模拟的速度。本论文探讨了软机器人的计算设计，重点是对数值结果的模拟到真实性。解决了两个参数软操作器的设计优化，一个具有嵌入式传感器，另一个具有自动接触功能。随着控制任务，环境和设计空间变得更加复杂，计算负担增加。这激发了从FEM模拟中学到的替代模型的发展，以表征软机器人的设计和控制。通过各种情况证明了该模型的适用性，特别是对气动操纵器的嵌入式控制和软操作器的计算设计。此外，这项工作的一个关键目标是开发工具以选择软机器人设计和控制。
印度电力系统投资至2030年的最低成本途径
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通过 Frederick RAS 计划靶向 KRAS 的进展
- 超过 3,000 个单独的 RAS 和 RAS 通路质粒 - 180 个基因中每个基因至少有 1 个请求 - 21 个完整的 RAS 通路试剂盒（每个试剂盒含 360 个质粒） - 23 个完整的 RAS 突变体试剂盒（每个试剂盒含 61 个质粒）