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加州多重奖励计划 (cmas) 特殊条款
a) “验收测试”是指在履行期间进行的测试，旨在确定设备和软件是否符合规范以及本文引用的所有其他附件，并确定设备的可靠性。b) “协议”是指本协议或协议（包括任何采购订单），无论其名称或格式如何。c) “应用程序”是指旨在为正在处理的信息的用户执行有用工作的计算机程序。应用程序由硬件/软件系统的用户开发或以其他方式获取，但它们可以由承包商提供。d) “附件”是指与承包商提供的机器或设备系统的机械、电气或电子互连，由原始设备制造商以外的人制造，且未与承包商连接。e) “商业实体”是指任何个人、企业、合伙企业、合资企业、公司、S 公司、有限责任公司、独资企业、股份公司、财团或其他法律认可的私人法人实体。 f)“买方”是指该州授权的缔约官员。g)“商用硬件”是指已开发或定期使用的硬件，其：(i) 已向公众出售、出租或许可；(ii) 已向公众提供出售、出租或许可；(iii) 尚未向公众提供、出售、出租或许可，但将及时进行商业销售、出租或许可，以满足本协议的交付要求；或 (iv) 满足上述 (i)、(ii) 或 (iii) 中表达的标准，并且仅需进行微小修改即可满足本协议的要求。h)“商业软件”是指已开发或定期使用的软件，其：(i) 已向公众出售、出租或许可；(ii) 已向公众提供出售、出租或许可；(iii) 尚未向公众提供、出售、出租或许可，但将及时进行商业销售、出租或许可，以满足本协议的交付要求；或者 (iv) 满足上述 (i)、(ii) 或 (iii) 中表达的标准，并且只需要进行少量修改即可满足本协议的要求。i) “合同”在 CMAS 协议中使用时，是指采购机构向 CMAS 协议持有人签发的合同。j) “承包商”是指与国家签订本协议的商业实体。承包商应与“供应商”、“卖主”或其他类似术语同义。k) “定制软件”是指不符合商业软件定义的软件。l) “数据处理子系统”是指承包商提供的单个机器的补充，包括必要的控制元件（或功能等效元件）、操作软件和软件（如果有），它们作为一个集成组进行操作，并通过承包商提供的电源和/或信号电缆完全连接，例如直接访问控制器和驱动器、一组终端及其控制器等。
无障碍研究和多重残疾或复杂需求的用户
传统上，无障碍研究界将大部分精力集中在设计与单一类别的残疾相关的辅助技术和系统上。尽管这种方法为该领域带来了宝贵的进步和发展，但无障碍研究人员越来越一致地认为，专注于为单一残疾设计技术过于简化了残疾问题，因为这种方法可能无法充分解决大量具有复杂需求的用户在现实世界中的经历。尽管对患有多重、严重或复杂残疾的用户进行研究存在挑战，但就未来工作而言，无障碍研究界必须采用更具包容性的方法，让具有多重残疾生活经历的用户直接参与和塑造辅助系统和无障碍技术的设计。因此，我们提议举办第二届无障碍研究和多重残疾或复杂需求用户国际研讨会。研讨会将作为一个论坛，让参与者分享他们的观点，这些观点与设计考虑到多重残疾用户的多维需求的无障碍系统方面的挑战和机遇有关。该研讨会旨在挑战无障碍领域的现有范式、分享最新成果并促进未来合作。
药物研发中多重检测的完整指南
– FirePlex 多重测定. . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 8 – Fireplex-96 免疫测定. . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . ... . ... . ... . ... . ... . ... . ... . ... . ... . ... . ... . ... . ... . ... . ... . ... . ... . ... . ... . ... . ... . ... . ... . ... . ... . ... . ... 9 – 高通量 FirePlex 免疫测定 . ... . ... . ... . ... . ... . ... . ... . ... . ... . ... . ... . ... . ... . ... . ... . ... . ... . ... . ... . ... . ... . ... . ... . ... . ... . ... . ... 9 – Abcam 如何帮助您为工作流程选择合适的多重免疫测定法？.................... ... .... .... .... .11
确保 ads-b 协议能够抵御多重攻击
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一种用于改善多重对比度增强方法......
大多数数据驱动方法都很容易受到数据变化的影响。当将深度学习 (DL) 应用于脑磁共振成像 (MRI) 时，这个问题尤其明显，因为脑磁共振成像的强度和对比度会因采集协议、扫描仪和中心特定因素而变化。大多数公开的脑磁共振数据集来自同一中心，在扫描仪和使用的协议方面是同质的。因此，设计出可以推广到多扫描仪和多中心数据的稳健方法对于将这些技术转移到临床实践中至关重要。我们提出了一种基于高斯混合模型 (GMM-DA) 的新型数据增强方法，目的是增加给定数据集在强度和对比度方面的可变性。该方法允许增强训练数据集，使训练集中的可变性与现实世界临床数据中看到的可变性相媲美，同时保留解剖信息。我们比较了最先进的 U-Net 模型在添加和不添加 GMM-DA 的情况下对脑结构进行分割训练的性能。这些模型在单扫描仪和多扫描仪数据集上进行训练和评估。此外，我们验证了同一患者图像（相同和不同扫描仪）的重测结果的一致性。最后，我们研究了偏差场的存在如何影响使用 GMM-DA 训练的模型的性能。我们发现，即使训练集已经是多扫描仪，添加 GMM-DA 也可以提高 DL 模型对训练数据中不存在的其他扫描仪的泛化能力。此外，同一患者分割预测之间的一致性得到了改善，无论是同一扫描仪重复还是不同扫描仪重复。我们得出结论，GMM-DA 可以提高 DL 模型在临床场景中的可转移性。
DTI-MLCD：使用多重预测药物-靶标相互作用...
识别药物-靶标相互作用 (DTI) 是药物发现和药物重新定位的重要步骤。为了降低实验成本，已经提出了大量用于此任务的计算方法。已经开发了基于机器学习的模型，尤其是二元分类模型来预测药物-靶标对是否相互作用。然而，当前方法的性能仍有很大改进空间。多标签学习可以克服单标签学习带来的一些困难，从而提高预测性能。多标签学习面临的关键挑战是指数级的输出空间，考虑标签相关性有助于克服这一挑战。在本文中，我们通过引入用于 DTI 预测的社区检测方法（称为 DTI-MLCD）来促进多标签分类。此外，我们更新了黄金标准数据集，在该数据集的基础上添加了 15,000 个以上的 DTI 正样本，该数据集自 2008 年以来已被大多数先前发布的 DTI 预测方法广泛使用。所提出的 DTI-MLCD 应用于这两个数据集，证明了它优于其他机器学习方法和几种现有方法。本研究的数据集和源代码可在 https://github.com/a96123155/DTI-MLCD 上免费获取。
利用链球菌进行体内多重基因靶向...
胰腺导管腺癌是一种致命的癌症类型，与体细胞中的多种基因突变有关。基因工程小鼠几乎不适用于开发胰腺癌模型，异种移植模型在反映早期胰腺癌方面存在局限性。因此，使用成簇的规律间隔的短回文重复序列进行体内体细胞基因工程用于生成胰腺癌动物模型越来越受到关注。在本研究中，我们选择了 Kras、Trp53、Ink4a、Smad4 和 Brca2 作为靶基因，并应用空肠弯曲菌 Cas9 (CjCas9) 和化脓性链球菌 Cas9 (SpCas9) 通过腺相关病毒 (AAV) 转导来开发胰腺癌。在确认 AAV2 的多灶性和弥漫性转导后，我们生成了 SpCas9 过表达小鼠，该小鼠在两次 AAV 转导后表现出靶基因中高双链 DNA 断裂 (DSB) 和胰腺上皮内瘤变 (PanIN) 病变；然而，三次 AAV 转导的野生型 (WT) 小鼠没有出现 PanIN。此外，将小型 Cjcas9 应用于具有两个 AAV 系统的 WT 小鼠，该小鼠还出现了高广泛性 DSB 和 PanIN 病变。观察到了导管和胰岛细胞中的组织学变化和癌症标志物（如 Ki67、细胞角蛋白、Mucin5a、α 平滑肌肌动蛋白）的表达。此外，研究还揭示了几个发现，例如 1) AAV-CjCas9 的多重 DSB 潜力、2) 导管周围淋巴细胞浸润、3) 多灶性癌症标志物表达，以及 4) 在 AAV 介导的靶向中启动 PanIN 需要 12 个月以上。在这项研究中，我们提出了一种用于体内癌症建模的有用工具，该工具也适用于其他疾病模型。
布里斯托尔的多重劣势战略（2023-2026）
考虑这些数字时还有一点：一些利益相关者的反馈表明，年轻人面临的多重不利因素可能有所不同，进一步探讨这一点可能会有所帮助。下文数据缺口部分将介绍这一点。................................................................................................................................................................10
工程师在量子网络中实现多重纠缠
在新系统中，两个节点是由Yttrium Orthovanatrate晶体制成的纳米制造结构（YVO4）。激光器用于激发这些晶体内的稀土金属Ytterbium原子（Yb3+），导致每个原子散发出与之纠缠的光子。来自两个独立节点的原子的光子，然后进入检测到它们的中心位置。该检测过程触发了一种量子处理方案，该方案导致在成对的ytterbium原子之间创建纠缠状态。