1。MED/CBRN/BIOTECH/人为因素2。信息优越性3。传感器4。网络5。空间6。数字转换8。材料和组件9。空中战斗10。空气和导弹防御11。地面战斗12。力保护与移动性13。海军战斗14。水下战争15。模拟与培训16。破坏性技术
摘要和解释在1945年,约翰斯顿1描述了一种媒介,该媒介可以在24个而不是48小时内成功地产生淋病。加速增长率主要是由于培养基的琼脂含量(固体性)降低。GC中碱是在1947年引入的,琼脂含量减少。研究了某些淋球菌菌株的生长速率时,发现含有生长因子谷氨酰胺和cocarbox- ylase的培养基可改善恢复。2,3从该发现中开发了补充B,A酵母浓缩物。 在12种不同培养基中的一项融合研究中,用GC中碱,血红蛋白和补充剂B制备的富集巧克力琼脂被证明是孤立淋病猪笼草的优越性。 difco vx柔软和bbl™isovitalex™富集是为取代酵母浓缩物添加剂而开发的化学定义补充剂。2,3从该发现中开发了补充B,A酵母浓缩物。在12种不同培养基中的一项融合研究中,用GC中碱,血红蛋白和补充剂B制备的富集巧克力琼脂被证明是孤立淋病猪笼草的优越性。difco vx柔软和bbl™isovitalex™富集是为取代酵母浓缩物添加剂而开发的化学定义补充剂。
< 向下2 [n = 984],向前2 [n = 582],向前3 [n = 526],向下4 [n = 1,085],以及5 [n = 588],以及在T2D患者中,患有胰岛素 - noecec insec insec insec insec insec insec insec insec insec insec insecter,insecter或在治疗的第26周或第52周,与每日基底胰岛素(胰岛素甘蓝或胰岛素degludec)相比,基线糖化血红蛋白(A1C)的变化结果不属。 优越性的次要分析表明,与对此结果评估的每日胰岛素类似物相比,胰岛素ICODEC在统计学上比统计学上优越,但是差异的幅度不太可能在临床上很重要。 与每日基底胰岛素相比,用胰岛素ICODEC治疗在次要结局中产生了类似的临床益处,例如在血糖范围和体重变化中所花费的时间。< 向下2 [n = 984],向前2 [n = 582],向前3 [n = 526],向下4 [n = 1,085],以及5 [n = 588],以及在T2D患者中,患有胰岛素 - noecec insec insec insec insec insec insec insec insec insec insec insecter,insecter或在治疗的第26周或第52周,与每日基底胰岛素(胰岛素甘蓝或胰岛素degludec)相比,基线糖化血红蛋白(A1C)的变化结果不属。 优越性的次要分析表明,与对此结果评估的每日胰岛素类似物相比,胰岛素ICODEC在统计学上比统计学上优越,但是差异的幅度不太可能在临床上很重要。 与每日基底胰岛素相比,用胰岛素ICODEC治疗在次要结局中产生了类似的临床益处,例如在血糖范围和体重变化中所花费的时间。向下2 [n = 984],向前2 [n = 582],向前3 [n = 526],向下4 [n = 1,085],以及5 [n = 588],以及在T2D患者中,患有胰岛素 - noecec insec insec insec insec insec insec insec insec insec insec insecter,insecter或在治疗的第26周或第52周,与每日基底胰岛素(胰岛素甘蓝或胰岛素degludec)相比,基线糖化血红蛋白(A1C)的变化结果不属。 优越性的次要分析表明,与对此结果评估的每日胰岛素类似物相比,胰岛素ICODEC在统计学上比统计学上优越,但是差异的幅度不太可能在临床上很重要。 与每日基底胰岛素相比,用胰岛素ICODEC治疗在次要结局中产生了类似的临床益处,例如在血糖范围和体重变化中所花费的时间。向下2 [n = 984],向前2 [n = 582],向前3 [n = 526],向下4 [n = 1,085],以及5 [n = 588],以及在T2D患者中,患有胰岛素 - noecec insec insec insec insec insec insec insec insec insec insec insecter,insecter或在治疗的第26周或第52周,与每日基底胰岛素(胰岛素甘蓝或胰岛素degludec)相比,基线糖化血红蛋白(A1C)的变化结果不属。 优越性的次要分析表明,与对此结果评估的每日胰岛素类似物相比,胰岛素ICODEC在统计学上比统计学上优越,但是差异的幅度不太可能在临床上很重要。 与每日基底胰岛素相比,用胰岛素ICODEC治疗在次要结局中产生了类似的临床益处,例如在血糖范围和体重变化中所花费的时间。向下2 [n = 984],向前2 [n = 582],向前3 [n = 526],向下4 [n = 1,085],以及5 [n = 588],以及在T2D患者中,患有胰岛素 - noecec insec insec insec insec insec insec insec insec insec insec insecter,insecter或在治疗的第26周或第52周,与每日基底胰岛素(胰岛素甘蓝或胰岛素degludec)相比,基线糖化血红蛋白(A1C)的变化结果不属。 优越性的次要分析表明,与对此结果评估的每日胰岛素类似物相比,胰岛素ICODEC在统计学上比统计学上优越,但是差异的幅度不太可能在临床上很重要。 与每日基底胰岛素相比,用胰岛素ICODEC治疗在次要结局中产生了类似的临床益处,例如在血糖范围和体重变化中所花费的时间。向下2 [n = 984],向前2 [n = 582],向前3 [n = 526],向下4 [n = 1,085],以及5 [n = 588],以及在T2D患者中,患有胰岛素 - noecec insec insec insec insec insec insec insec insec insec insec insecter,insecter或在治疗的第26周或第52周,与每日基底胰岛素(胰岛素甘蓝或胰岛素degludec)相比,基线糖化血红蛋白(A1C)的变化结果不属。 优越性的次要分析表明,与对此结果评估的每日胰岛素类似物相比,胰岛素ICODEC在统计学上比统计学上优越,但是差异的幅度不太可能在临床上很重要。 与每日基底胰岛素相比,用胰岛素ICODEC治疗在次要结局中产生了类似的临床益处,例如在血糖范围和体重变化中所花费的时间。向下2 [n = 984],向前2 [n = 582],向前3 [n = 526],向下4 [n = 1,085],以及5 [n = 588],以及在T2D患者中,患有胰岛素 - noecec insec insec insec insec insec insec insec insec insec insec insecter,insecter或在治疗的第26周或第52周,与每日基底胰岛素(胰岛素甘蓝或胰岛素degludec)相比,基线糖化血红蛋白(A1C)的变化结果不属。优越性的次要分析表明,与对此结果评估的每日胰岛素类似物相比,胰岛素ICODEC在统计学上比统计学上优越,但是差异的幅度不太可能在临床上很重要。与每日基底胰岛素相比,用胰岛素ICODEC治疗在次要结局中产生了类似的临床益处,例如在血糖范围和体重变化中所花费的时间。
随着芯片技术的出现,用于人工智能应用的高端封装变得越来越密集。其中,封装基板的密度也在不断提高,最近的基板倾向于采用非对称基板结构。然而,这种非对称基板会因芯片接合的加热过程而引起翘曲,因此在设计阶段控制基板中的铜剩余率以抑制翘曲是必不可少的。本文采用遗传算法来优化铜剩余率,并提出了一种考虑芯片接合时允许的翘曲值的算法流程。实际优化评估的结果证实了所提流程的优越性。
George 在为制药和生物技术公司提供生命周期管理问题(包括监管排他性和 FDA 面临的专利问题)监管建议方面拥有丰富的经验。他是孤儿药问题(包括孤儿药指定和排他性)方面的领先专家,并曾代表客户成功向 FDA 就与流行率、孤儿亚群和临床优越性相关的问题进行辩护。George 还定期为制药和生物技术公司提供有关《儿童最佳药物法案》和《儿科研究公平法案》下出现的儿科研究和儿科排他性问题的咨询。
纳米技术是一门研究纳米级技术的科学分支。换言之,人类的头发丝可以有 100,000 纳米宽。这就是从事这一领域的工作所需要的细节和精度。换句话说,纳米材料处于快速发展的纳米技术领域的前沿。它们独特的尺寸相关特性使这些材料在人类活动的许多领域中具有优越性和不可或缺性。这篇简短的评论试图总结应用纳米材料领域的最新发展,特别是它们在化学、物理、生物、医学和其他领域的应用。关键词:纳米技术;纳米材料;化学;生物学;医学;能源。* 通讯作者。电子邮件地址:hammoutiib@gmail.com
从磁共振图像(MRI)中自动分割脑肿瘤是计算机视觉中具有挑战性的任务之一。许多建议研究在图像分割中使用深神经网络(DNN),因为它们在脑肿瘤图像的自动分割方面具有高性能。由于梯度扩散问题和复杂性,通常需要大量时间和额外的计算能力来训练更深的神经网络。在本文中,我们提出了一种自动技术,该技术根据深度残留学习网络(RESNET)来解决DNN的梯度问题。 重新连接可以实现更准确性,并且可以使训练过程与等效DNN相比更快。 为了实现此增强,重新连接添加了与卷积神经网络层平行的捷径跳过连接。 模拟示例已在Dataset Brats 2015上进行,以验证所提出的技术的优越性。 结果验证了所提出的技术分别为完整,核心和增强区域的改善精度分别为83%,90%和85%。 此外,它的平均计算时间(3倍)比其他DNN技术快。在本文中,我们提出了一种自动技术,该技术根据深度残留学习网络(RESNET)来解决DNN的梯度问题。重新连接可以实现更准确性,并且可以使训练过程与等效DNN相比更快。为了实现此增强,重新连接添加了与卷积神经网络层平行的捷径跳过连接。模拟示例已在Dataset Brats 2015上进行,以验证所提出的技术的优越性。结果验证了所提出的技术分别为完整,核心和增强区域的改善精度分别为83%,90%和85%。此外,它的平均计算时间(3倍)比其他DNN技术快。