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通过封闭式CT
冠状动脉钙评分（CCS）可以通过用于筛查心血管疾病（CVD）的非门控或门控计算机断层扫描（CT）进行量化。和非门控的CT用于常规冠状动脉钙（CAC）筛查，原因是其可负担性。但是，非门控CT成像的伪影对自动评分构成了重大挑战。为了应对由工件引起的评分偏见，我们开发了一种新颖的语义提示得分暹罗（SPSS）网络，用于非门控CT的自动CC。在SPSS中，我们建立了一个共享网络，该网络具有回归监督学习和语义监督学习。我们通过混合不带CAC掩模的非门控CT并用CAC掩模将CT训练SPS。在回归监督学习中，该网络经过培训，可以预测非门控CT的CC。为了打击运动伪像的影响，我们引入了语义范围的学习。 我们利用门控CT来训练网络以学习更准确的CAC语义功能。 通过整合回归监督学习和语义监督学习，语义信息可以促使重新调查监督的学习，以准确预测非门控CT的CC。通过在公开可用的数据集上进行广泛的实验，我们证明SPS可以减轻像素化文物标签引入的潜在评分偏差。 此外，我们的实验结果表明，SPSS建立了最先进的性能。在回归监督学习中，该网络经过培训，可以预测非门控CT的CC。为了打击运动伪像的影响，我们引入了语义范围的学习。我们利用门控CT来训练网络以学习更准确的CAC语义功能。通过整合回归监督学习和语义监督学习，语义信息可以促使重新调查监督的学习，以准确预测非门控CT的CC。通过在公开可用的数据集上进行广泛的实验，我们证明SPS可以减轻像素化文物标签引入的潜在评分偏差。此外，我们的实验结果表明，SPSS建立了最先进的性能。
使用简单封闭的新对流方案
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日期：20-12-2024注意封闭的招聘...
的应用程序被邀请在时间限制的ICAR基因组编辑网络计划下的高级研究员（一个数字）的职位，标题为“精子干细胞中的基因组编辑，并移植具有改善肉类生产特质的羔羊”，收到该应用程序的最后一个日期已扩大到30.1220224。此招聘受到ICAR的有效条款和条件进行此类任命。项目终止后，没有在ICARNIANP/ICAR中提供吸收/重新就业。参与的人的服务将自动被终止项目终止。任命纯粹是临时的，有可能随时终止，而无需分配任何原因。有兴趣的候选人可以通过电子邮件（SoftCopy）将正式填写的申请（softCopy）发送给“ binsilabkrishnan@gmail.com”或30-12-2024或之前。入围候选人将在06-01-2025通知，面试日期将被宣传，并将在班加罗尔Adugodi的Icar-Nianp举行。候选人将不得支付任何TA/DA，必须自己安排旅行，住宿等。参加面试。
![b'b't量子Zeno效应以最简单的形式描述了量子系统的频率测量可以减慢其时间演变的现象，最终导致其停止完全改变。已经对封闭量子系统进行了广泛的研究[BN67，MS77，CHE72，FRI76，FP08，EI05，EI21]和开放量子系统[MS03，BZ18，BFN + 20，MW19，MW19，MW19，MAT04，GL \ XC2 \ XC2 \ XA8U16，BDS21，MR24，MR24，MR24，MR 24 \ x3，MR 24 \ x3，MR 24 \ ack x.24 \ x. x.24 \ x3，MR24 \ x.34 \ x.24 \ ack ar x。在[IHBW90，FGMR01，SMB + 06，SHC + 14]中实现了现象的实验验证。量子ZENO效应具有各种应用，例如在控制变质[FJP04，HRB + 06]，量子误差校正[EARV04，PSRDL12]和状态准备[NTY03，NUY04，WYN08]中。在这里，我们考虑以下在量子动态半群下演变的可能无限二维开放量子系统中的量子Zeno效应的一般设置，该系统由E t l'](/simg/8/8f69182f83db9d5d0321bc2141ee1dd1cd7c035a.webp)
b'b't量子Zeno效应以最简单的形式描述了量子系统的频率测量可以减慢其时间演变的现象，最终导致其停止完全改变。已经对封闭量子系统进行了广泛的研究[BN67，MS77，CHE72，FRI76，FP08，EI05，EI21]和开放量子系统[MS03，BZ18，BFN + 20，MW19，MW19，MW19，MAT04，GL \ XC2 \ XC2 \ XA8U16，BDS21，MR24，MR24，MR24，MR 24 \ x3，MR 24 \ x3，MR 24 \ ack x.24 \ x. x.24 \ x3，MR24 \ x.34 \ x.24 \ ack ar x。在[IHBW90，FGMR01，SMB + 06，SHC + 14]中实现了现象的实验验证。量子ZENO效应具有各种应用，例如在控制变质[FJP04，HRB + 06]，量子误差校正[EARV04，PSRDL12]和状态准备[NTY03，NUY04，WYN08]中。在这里，我们考虑以下在量子动态半群下演变的可能无限二维开放量子系统中的量子Zeno效应的一般设置，该系统由E t l'
b'b't量子Zeno效应以最简单的形式描述了量子系统的频率测量可以减慢其时间演变的现象，最终导致其停止完全改变。已广泛研究了封闭的量子系统[BN67，MS77，CHE72，FRI76，FP08，EI05，EI21]和开放量子系统[MS03，BZ18，BFN + 20，MW19，MW19，MW19，MAT04，GL \ XC2 \ XC2 \ XC2 \ XA8U16，BDS21，MRM MR MR MR MR MR MR MR MR MR MR MR MR MR MR MR M \ XC2 \ XA8O24]和现象的实验验证是在[IHBW90，FGMR01，SMB + 06，SHC + 14]中实现的。量子ZENO效应具有各种应用，例如在控制反应[FJP04，HRB + 06]，量子误差校正[EARV04，PSRDL12]和状态准备[NTY03，NUY04，WYN08]中。在这里，我们考虑以下在量子动力学半群下进化的无限二维开放量子系统中的量子zeno效应的一般设置，该系统由e t l'
封闭的管状机械超材料作为轻质负荷结构和能量吸收器
周期性的桁架晶体材料，尤其是当与当前的添加剂制造技术结合使用时，引起了轻质材料工程的关注。作为基本立方桁架家族的成员，简单的桁架晶格沿主要方向具有最高的良好和强度，并且在承载载荷机械超材料中起着重要作用。高的各向异性机械性能和对屈曲载荷和剪切负荷的低阻力限制了其在能量吸收中的使用。在这里，我们提出了一类简单的封闭管晶格，具有有限的负载方向依赖性以及高机械性能和不规则的稳定后产物后反应。通过在微观上直接激光写作使其复杂结构的制造成为可能。实验和模拟表明，无论负载方向如何，弹性模量和简单封闭管状晶格的屈服强度都比简单立方体晶格的晶格明显大。在0.1的相对密度下，与桁架晶格相比，闭合的管状晶格可以分别吸收沿方向[100]和[110]的能量的4.45倍和6.14倍。平均标准化的Young的模量和屈服强度分别比最杰出的壳质超材料的质量大28％和53％。如此出色的机械性能使其成为用于承载和吸收能量的应用的潜在候选者。
利用低温电子显微镜对恰加斯疫苗候选物 TcPOP 的开放和封闭构象进行分析，并对其抗体反应进行表征
细化参数 闭合构象 开放构象 地图分辨率（掩蔽） 3.54Å 4.02Å 地图分辨率（未掩蔽） 3.55Å 4.03Å FSC（模型）（掩蔽）= 0.143 2.28Å 3.35Å 相关系数（掩蔽） 0.77 0.60 Ramachandran 允许值 100% 98.53% 表 2 PHENIX 40 中实空间细化的闭合和开放构象的冷冻电镜统计数据。447
RSH单程映射封闭v5
在第六个月期间，信托基金获得了额外的资金，以涵盖计划的赤字，以重新设置年度计划，并逐步淘汰额外的收入，还将迄今为止的职位重置为Breakeven。在第8个月末，信托基金报告说，赤字为1,320万英镑，以违反该计划。与第七个月相比，进一步的不良差异为230万英镑（赤字1,090万英镑）。该信托的效率目标为2024/25的4470万英镑（7.6％）。在月底，已交付了1,790万英镑，目的是1,900万英镑，而计划减少的升级和与收入相关的方案的缺口短缺，目前尚未验证。该信托设定了一项运营资本计划，为2024/25的外部资助计划为1680万英镑和7,620万英镑，提供9290万英镑的总资本计划，其中已有1620万英镑在第8个月花费了计划，并计划了确保年度cdel全面承诺的计划。截至2024年11月底，信托的现金余额为5440万英镑。
封闭式策略：备兑看涨期权收益投资组合 2025-1
† 信托中包含的证券的每单位历史 12 个月分配额和每个历史 12 个月分配率仅供说明之用，并不代表信托的实际分配或分配率。每单位历史 12 个月分配额基于信托中包含的证券在信托存款日期前 12 个月支付的实际分配的加权平均值，并减少了投资信托时将产生的费用和开支的影响。每个历史 12 个月分配率的计算方法是将历史 12 个月分配额除以信托的初始公开发行价 10 美元/单位。不保证信托中包含的证券的发行人将来会宣布股息或分配。信托支付的分配以及相应的利率可能会因某些因素而高于或低于所示的数字，这些因素可能包括但不限于发行人支付的股息或分配的变化、实际发生的费用、货币波动、出售信托证券以支付任何递延销售费用、信托费用和开支、信托单位价格的变化，或随着赎回、到期或出售信托中的证券而变化。信托中某些证券的分配可能包括非普通收入。
封闭式策略：主收入投资组合 2025-1
† 信托中包含的证券的每单位历史 12 个月分配额和每个历史 12 个月分配率仅供说明之用，并不代表信托的实际分配或分配率。每单位历史 12 个月分配额基于信托中包含的证券在信托存款日期前 12 个月支付的实际分配的加权平均值，并减少了投资信托时将产生的费用和开支的影响。每个历史 12 个月分配率的计算方法是将历史 12 个月分配额除以信托的初始公开发行价 10 美元/单位。不保证信托中包含的证券的发行人将来会宣布股息或分配。信托支付的分配以及相应的利率可能会因某些因素而高于或低于所示的数字，这些因素可能包括但不限于发行人支付的股息或分配的变化、实际发生的费用、货币波动、出售信托证券以支付任何递延销售费用、信托费用和开支、信托单位价格的变化，或随着赎回、到期或出售信托中的证券而变化。信托中某些证券的分配可能包括非普通收入。