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85 英寸 LCD 显示屏 2 件以下
2024年7月3日— 件名・规格等. 单位数量. 金. 额. 备考. 液晶〒85型以下2. 件. 以下余白. 计. 贵通知·公告汇L、入札及契约心得·契约条项等承诺の上,上记の)提出主寸。 令和6年8月29日.
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免疫治疗和分子分型时代小细胞肺癌治疗面临的挑战
多年来，小细胞肺癌 (SCLC) 的治疗标准一直保持不变。尽管经过了数十年的积极研究，但目前的治疗选择仍然有限，患有扩展疾病 (ED) SCLC 的患者的预后仍然很差。免疫检查点抑制剂 (ICI) 的引入是一个例外，也是最近唯一获批用于 ED-SCLC 的药物。然而，SCLC 免疫疗法的益处远远小于其他恶性肿瘤。SCLC 肿瘤微环境中不同的促免疫原性或免疫抑制特征可能会调节对免疫疗法的敏感性，或反过来削弱 ICI 的疗效。除了免疫疗法之外，对 SCLC 分子生物学的深入了解已导致确定了这种致命恶性肿瘤的新治疗靶点。最近的表观遗传学和基因表达研究已将 SCLC 分为四种不同的亚型，这些亚型由关键转录调节剂的相对表达定义，每种亚型都具有特定的治疗脆弱性。本综述讨论了 SCLC 免疫治疗的原理，并总结了该肿瘤的主要 ICI 试验。我们还概述了新的潜在治疗机会及其与 SCLC 新分子分类的结合。
优化 GBS 方案以实现牧草物种的有效基因分型
GBS（测序基因分型）以前被证明是一种经济高效且可靠的方法，可用于对几种牧草进行基因分型 [1; 2]。GBS 通过使用限制性酶来限制要扩增和测序的基因组部分（基因座）来降低基因组的复杂性 [3]。在某些情况下，当基因座数量相对于测序工作量而言很高时，就会生成许多基因座缺失数据的基因分型矩阵。因此，需要优化 GBS 协议以获得最多的基因座数量和最少的缺失数据比例。我们测试了几种限制性酶，并评估了在紫苜蓿（Medicago sativa）和鸭茅（Dactylis glomerata）两个物种中获得的基因座数量。对于紫苜蓿，我们还确定了在 1 066 个种质中获得的 SNP 和缺失数据的数量。
AI 案例研究：加拿大刑事法庭的概率基因分型 DNA 工具
生命最后阶段的法律问题（即将于 2021 年出版） 生命最后阶段的土著法律问题（即将于 2021 年出版） 人工智能、算法和政府决策（即将于 2021 年出版） 监管人工智能：关键问题和选择（2021 年 4 月） 人工智能和算法在美国刑事司法中的兴衰：加拿大的经验教训（2020 年 10 月） 互联网时代的诽谤法（2020 年 3 月） 集体诉讼：目标、经验和改革（2019 年 7 月） 法律能力、决策和监护权（2017 年 3 月） 小型遗产的简化程序（2015 年 8 月） 联邦 RDSP 的能力和法律代表（2014 年 6 月） 林业工人工资留置权法案审查（2013 年 9 月） 增加获得家庭司法的机会（2013 年 2 月） 弱势工人和不稳定工作（2012 年 12 月） 影响残疾人的法律框架：通过法律、政策和实践促进残疾人的实质性平等（2012 年 9 月） 法学院课程模块：关于暴力侵害妇女的教学框架（2012 年 8 月） 影响老年人的法律框架：通过法律、政策和实践促进老年人的实质性平等（2012 年 4 月） 《省级违法行为法》的现代化（2011 年 8 月） 《安大略省商业公司法》规定的连带责任（2011 年 2 月） 婚姻破裂时的养老金分配（2008 年 12 月） 兑现政府支票的费用（2008 年 11 月）
AI 案例研究：加拿大犯罪的概率基因分型 DNA 工具
披露 您声明：“例如，辩护律师很难获得有关这些工具如何工作的有意义的披露，这限制了律师评估或质疑这些工具的能力。这是因为在大多数情况下，开发人员/所有者声称他们的 PG 程序是他们不能或不会披露的专有商业秘密”和“只有工具的开发人员知道这些假设是什么。” 所有 STRmix 算法均在同行评审文献中披露。ESR 不要求隐瞒其中任何一个的商业秘密特权。但是，渗透我们算法的最简单方法是参加我们的为期 4 天的培训课程之一。许多律师都参加了这些课程。您批评我们的代码访问政策 1。事实上，我们的代码已经被 Nathaniel Adams 检查了三次。我们没有设定时间限制，我们不收费（虽然第三方收费），并且此检查可以根据协议在任何地方进行 2 。我们允许在房间内使用可上网的第二台计算机。带有代码的计算机无法上网，我们希望这是显而易见且可以理解的原因。我们已经多次与辩护律师协商并修改了保密协议。这与我们驻美国的知识产权律师认为可能做到的最宽松程度一样，并且比标准建议更为宽松。监督是敏感材料的正常活动，例如，实验室的标准操作程序 (SOP) 就是其中之一。最令人失望的是，您似乎将我们与反对代码审查的 TrueAllele 产品混为一谈。此外，当我们奉行最大程度开放的政策时，却被误解为反对或不愿披露，这令人失望。如果您对我们的保密协议或保护我们知识产权的流程有建设性的建议，我们将非常乐意接受。
开发rice中标题日期的SNP基因分型测定
标题日期（HD）是由多个基因座控制的至关重要的农艺性状，它可以探讨大米（Oryza sativa L.）的一系列地理和季节性适应。因此，有关跨父母HD基因型的信息对于标记辅助育种计划至关重要。在这里，我们使用Fluidigm 96-Plex SNP基因分型平台来开发基因分型测定，以确定41 HD基因座的等位基因（29个先前具有特征性的基因和12个定量性状基因座[QTLS]，包括新检测到的QTL）。基因分型测定总共区分了144个等位基因（根据文献和公开可用的数据库定义）和QTL。377个品种的基因分型平均显示3.5个等位基因，HD1，GHD7，PRR37和DTH8的多样性高于其他基因座的基因分型，而参考（“ Nipponbare”）基因型在41个基因座的30型中的占主导地位。HD预测模型使用来自200个品种的数据显示出良好的相互作用（r> 0.69，p <0.001），当时用22种未包含在预测模型中的品种进行测试。因此，开发的测定法提供了有关HD的基因型信息，并将实现具有成本效益的繁殖。
BRC生物信息学Illumina基因分型QC和Imputaion Service Pipeline
来自Illumine基因分型微阵列的原始基因分型数据以图像格式（IDAT文件）上传到Genomestudio软件中。此软件通过基于荧光强度的相似性来确定样品的自动聚类来确定等位基因的身份。但是，由于异常强度模式，默认聚类算法可能无法识别有效的簇，也可以将错误的基因型分配给样品。可以通过手动审查和回忆SNP来解决数据的可靠性，信心和整体质量，从而使其成为非常关键的质量控制（QC）程序，然后再使用PLINK或遗传解释进一步QC。此过程可以按; - =几周，具体取决于项目的大小（SNP的数量）。GenomeStudio软件需要至少提供的VWW样品来准确地群集数据，并且如果样本超过= www，我们必须在批处理中进行，以便花费更多的时间。此外，更大的芯片也需要更多的时间，因此成本更高。
变分...
HAMON FZCO，研发摘要这项工作提出了一个广义梯度估计器，该梯度估计器优化了涉及已知或黑框函数的期望，用于离散和连续的随机变量。我们合成并扩展了用于构建梯度估计器的标准方法，提供了一个框架，该框架会产生最小的计算开销。我们提出的方法证明了各种自动编码器的有效性，并引入了对加强学习，适应离散和连续的动作设置的直接扩展。实验结果揭示了提高的训练性能和样本效率，突出了我们在各个领域中估计器的实用性。未来的应用程序包括具有复杂注意力机制的培训模型，具有非差异可能性的连续远值模型，以及将我们的方法与现有方差减少技术和优化方法相结合。关键字：梯度估计，变异自动编码器（VAE），增强学习，重新聚集技巧，控制变体，策略梯度方法1。简介基于坡度的增强支持AI中的推进和支持学习。反向传播[16,19,12]的数字确定了可区分目标的斜率，而重新聚集技巧[24,4,4,13]赋予了概率模型的实际改进。尽管如此，许多目标需要斜率进行反向传播，例如，支持学习的黑盒能力[18]或离散抽样的不连续性[7,2]。[22]通过持续的放松提出了一个有思想的，低裂开的评估者。2。正在进行的技术通过角度评估者（包括艺人专家方法[21]和持续放松[7,2]来解决这一问题。我们通过学习基于大脑网络的控制变量来扩大这一点，即使没有一致的放松，也可以产生较低的，公平的评估材料，例如在支持学习或黑盒改进中。背景2.1。倾斜度估计器简化边界θ扩大支持学习中显示的假设（预期奖励Eτ〜π [r]）和休眠变量模型（增强p（x |θ）= e p（z |θ）[p（x | z）]）。我们增强L（θ）= E P（B |θ）[F（B）]。（1）