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World File Search System两期
新闻稿的Datopotamab deruxtecan和Durvalumab的两期3阶段试验在两种乳腺癌亚型
参考文献1 Sung H等。ca Cancer J Clin。2021; 10.3322/caac.21660 2 O'Reilly D等。世界J Clin Oncol。2021; 12（3）：164-182。3 Bergin A等。f1000res。2019; doi：10.12688/f1000research.18888。4 Zhang Y等。 BMC癌。 2021; 21（568）。 5 Yoder R等。 NPJ乳腺癌。 2022; 8（1）：80。 6美国癌症学会。 三阴性乳腺癌的治疗。 2023年11月访问7国家癌症研究所。 seer癌统计事实：女性乳腺癌亚型。 2023年11月访问。 8 Sharma P.等。 肿瘤学家。 2016; 21（9）：1050–1062。 9 Lin H等。 exp mol Pathol。 2013; 94（1）：73-8。 10 Goldenberg D等。 oncotarget。 2018; 9（48）：28989-29006。 11 Dieci MV等。 NPJ乳腺癌。 2021; 7（1）：101。 12 Schrodi S等。 Ann Oncol。 2021; 32（11）：1410-24。4 Zhang Y等。BMC癌。 2021; 21（568）。 5 Yoder R等。 NPJ乳腺癌。 2022; 8（1）：80。 6美国癌症学会。 三阴性乳腺癌的治疗。 2023年11月访问7国家癌症研究所。 seer癌统计事实：女性乳腺癌亚型。 2023年11月访问。 8 Sharma P.等。 肿瘤学家。 2016; 21（9）：1050–1062。 9 Lin H等。 exp mol Pathol。 2013; 94（1）：73-8。 10 Goldenberg D等。 oncotarget。 2018; 9（48）：28989-29006。 11 Dieci MV等。 NPJ乳腺癌。 2021; 7（1）：101。 12 Schrodi S等。 Ann Oncol。 2021; 32（11）：1410-24。BMC癌。2021; 21（568）。5 Yoder R等。 NPJ乳腺癌。 2022; 8（1）：80。 6美国癌症学会。 三阴性乳腺癌的治疗。 2023年11月访问7国家癌症研究所。 seer癌统计事实：女性乳腺癌亚型。 2023年11月访问。 8 Sharma P.等。 肿瘤学家。 2016; 21（9）：1050–1062。 9 Lin H等。 exp mol Pathol。 2013; 94（1）：73-8。 10 Goldenberg D等。 oncotarget。 2018; 9（48）：28989-29006。 11 Dieci MV等。 NPJ乳腺癌。 2021; 7（1）：101。 12 Schrodi S等。 Ann Oncol。 2021; 32（11）：1410-24。5 Yoder R等。NPJ乳腺癌。 2022; 8（1）：80。 6美国癌症学会。 三阴性乳腺癌的治疗。 2023年11月访问7国家癌症研究所。 seer癌统计事实：女性乳腺癌亚型。 2023年11月访问。 8 Sharma P.等。 肿瘤学家。 2016; 21（9）：1050–1062。 9 Lin H等。 exp mol Pathol。 2013; 94（1）：73-8。 10 Goldenberg D等。 oncotarget。 2018; 9（48）：28989-29006。 11 Dieci MV等。 NPJ乳腺癌。 2021; 7（1）：101。 12 Schrodi S等。 Ann Oncol。 2021; 32（11）：1410-24。NPJ乳腺癌。2022; 8（1）：80。6美国癌症学会。 三阴性乳腺癌的治疗。 2023年11月访问7国家癌症研究所。 seer癌统计事实：女性乳腺癌亚型。 2023年11月访问。 8 Sharma P.等。 肿瘤学家。 2016; 21（9）：1050–1062。 9 Lin H等。 exp mol Pathol。 2013; 94（1）：73-8。 10 Goldenberg D等。 oncotarget。 2018; 9（48）：28989-29006。 11 Dieci MV等。 NPJ乳腺癌。 2021; 7（1）：101。 12 Schrodi S等。 Ann Oncol。 2021; 32（11）：1410-24。6美国癌症学会。三阴性乳腺癌的治疗。2023年11月访问7国家癌症研究所。seer癌统计事实：女性乳腺癌亚型。2023年11月访问。8 Sharma P.等。肿瘤学家。2016; 21（9）：1050–1062。9 Lin H等。 exp mol Pathol。 2013; 94（1）：73-8。 10 Goldenberg D等。 oncotarget。 2018; 9（48）：28989-29006。 11 Dieci MV等。 NPJ乳腺癌。 2021; 7（1）：101。 12 Schrodi S等。 Ann Oncol。 2021; 32（11）：1410-24。9 Lin H等。exp mol Pathol。2013; 94（1）：73-8。10 Goldenberg D等。oncotarget。2018; 9（48）：28989-29006。 11 Dieci MV等。 NPJ乳腺癌。 2021; 7（1）：101。 12 Schrodi S等。 Ann Oncol。 2021; 32（11）：1410-24。2018; 9（48）：28989-29006。11 Dieci MV等。 NPJ乳腺癌。 2021; 7（1）：101。 12 Schrodi S等。 Ann Oncol。 2021; 32（11）：1410-24。11 Dieci MV等。NPJ乳腺癌。 2021; 7（1）：101。 12 Schrodi S等。 Ann Oncol。 2021; 32（11）：1410-24。NPJ乳腺癌。2021; 7（1）：101。12 Schrodi S等。Ann Oncol。 2021; 32（11）：1410-24。Ann Oncol。2021; 32（11）：1410-24。
基于两期SEM-SVM方法的统计分析，用于环境噪声烦恼预测和影响因子的识别
背景和目标：噪声污染是一种环境压力源，主要是由于城市场景中的大量运输而造成的。交通噪音在城市环境中越来越关注，从而影响了公共卫生和福祉。随着城市化的扩展，理解和缓解流量引起的噪声烦恼变得越来越关键。本研究旨在开发一种机器学习模型，以预测沙特阿拉伯利雅得的交通引起的噪声烦恼。该研究探讨了人口统计学，噪声特征和交通状况诸如噪声烦恼之类的因素的影响。方法：在利雅得的21个地点进行了调查，收集了928名参与者的数据。调查包括有关人口统计学的问题（性别，年龄，教育，婚姻状况，职业），交通状况（交通流）和噪音感知（运输噪音，噪音敏感性，感知到的噪音）。采用的采样方法是分层和随机抽样的组合。分层抽样用于确保在调查中按比例表示各种人口统计细分（例如不同的年龄段，性别和教育水平）。结构方程模型用于分析收集的数据并确定因素烦恼的因素。这些重要因素然后用作支持向量机模型的输入变量，旨在预测噪声烦恼。使用均方根误差，平均绝对误差和R平方来评估支持向量机模型的性能。发现：结构方程模型分析表明，性别，年龄，教育水平，交通流量，交通噪音和个人噪声敏感性是噪声烦恼的重要原因。开发的支持向量机模型以1.416的根平方误差和0.90的确定系数达到了高度的精度。噪声敏感性成为影响噪声烦恼的最关键因素。结论：这项研究证明了机器学习的有效性，特别是支持向量机在预测流量引起的噪声烦恼方面的有效性。这些发现突出了个人特征和环境因素在噪声感知中的重要性，并且对于城市规划和缓解噪音策略而言可能是有价值的，从而促进了更弹性的城市环境。对于社区，城市规划师和政策制定者可以使用这些发现来通过实施噪声障碍，优化交通流以及执行更严格的噪音法规来设计无声区域。
2024 年第三季度业绩报告
注：本材料中包含的某些财务数字的百分比变动是根据两期/年的相应人民币财务数字计算得出的，四舍五入至最接近的千位。因此，某些表格中列出的百分比变动可能与根据两期/年的人民币财务数字计算得出的百分比变动不同，后者以百万为单位。
OMH 精神疾病反污名税收减免基金报告
《行为健康新闻》的出版商心理健康新闻教育获得了资金，用于创建和传播反歧视教育和信息，形式为《行为健康新闻》的两期特刊和四期 90 分钟圆桌讨论系列，由麦克西尔弗研究所的詹姆斯·罗德里格斯博士主持，并邀请了主题专家、研究人员、有生活经验的人、记者、政府官员以及社区倡导和服务提供者组织的代表。《行为健康新闻》的年度读者人数估计为 160,000 人。
2025 年研究项目提案征集
第 3-5 部分不得超过 5 页，不包括图表和参考文献。字体不得小于 Times New Roman 12，每页边距至少 2 厘米。提案应附上研究项目所在机构的录取通知书。获奖者名单将于 2025 年 10 月 31 日之前公布。如有必要，在当地伦理委员会批准项目后，将分两期提供资金，每期 50,000 欧元。有关此项目的咨询，请联系 Associazione Mia Neri Foundation 主席 Giovanni Neri，邮箱地址为 mianerifoundation@gmail.com
HE3020 国际经济学
在本课程结束时，您（作为学生）将能够：1. 确定一个国家的净出口流出和净资本流出的身份，2. 区分贸易平衡和经常账户平衡，3. 区分国内生产总值和国民收入，4. 在简化的两期模型中对贸易平衡和经常账户平衡对最佳消费者和企业行为以及政府干预的影响进行预测，5. 使用基本经常账户方程来陈述预测并将方程与开放经济宏观经济学的经验证据联系起来。