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World File Search System最大化
最大化吞吐量的定量西方结果
（a）上面显示的是来自单个LEO运行的数据。使用重组GFP蛋白的8点标准曲线在弹药筒上三次。墨盒2、3和4用于定量来自2种不同批次和各种剂量的转导细胞裂解物中的GFP表达。重组蛋白以2.5 ng/ml的速度作为校准器在所有墨盒上作为用于墨盒校正的校准器。（b）上面显示的是来自单个JES运行的数据。使用重组GFP蛋白的8点标准曲线运行，并用于定量来自2个不同批次转导的细胞裂解物中的GFP表达。总体而言，每杰西斯运行的毛细血管数量有限，只能容纳标准曲线的一个复制和有限数量的样品。在杰西系统上处理96个样本至少需要4次运行和12小时。
通过设计最大化生物多样性
该及时的指南致力于“保持简单”的同样口头禅，这就是为什么我认为支持从事计划和开发过程的人们的位置。它从一开始就提供了设计思想和概念的简洁但强大的概述，以将生物多样性嵌入到设计过程中。这是确保当地相关利益为野生动植物获得当地相关利益并在开发边界内外创造自然丰富的环境的最有效方法。
测试时间信息最大化的插件和...
摘要 - 目的：基于脑电图（EEG）的脑部计算机界面（BCI）可以在人脑和计算机之间进行直接通信。由于脑电图信号的个体差异和非平稳性，此类BCI通常需要在每次使用之前进行特定于特定的校准会话，这是耗时且用户不友好的。转移学习（TL）已提议缩短或消除此校准，但现有的TL方法主要考虑使用局部设置，在此设置中，所有未标记的EEG试验都来自新用户。方法：本文提出了测试时间信息最大化集合（T-Time），以适应最具挑战性的在线TL方案，其中未标记的新用户的脑电图数据列入流中，并立即执行分类。T时间从对齐的源数据中初始化多个分类器。当未标记的测试EEG试验到达时，首先使用集合学习预测其标签，然后通过条件性熵最小化和自适应边缘分布正则正规化来更新每个分类器。我们的代码已公开。结果：基于三个公共运动图像的BCI数据集进行的广泛实验表明，Time Over-Ever-Ever-Ever-Ever-Over大约20种经典和最先进的TL方法。明显：据我们所知，这是基于无校准的EEG BCIS的测试时间适应的第一项工作，使插件的BCIS成为可能。
最大化有效竞争的好处...
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期望最大化伪标签
在本文中，我们研究了伪标签。伪标签使用未标记数据的原始推断作为自我训练的伪标签。我们通过建立该技术与期望最大化算法之间的联系来阐明伪标签的经验成功。通过这种方式，我们意识到原始的伪标签是其更全面的底层公式的经验估计。基于这一见解，我们提出了贝叶斯定理下伪标签的完整概括，称为贝叶斯伪标签。随后，我们引入了一种变分方法来生成这些贝叶斯伪标签，涉及学习阈值以自动选择高质量的伪标签。在本文的其余部分，我们展示了伪标签及其广义形式贝叶斯伪标签在医学图像半监督分割中的应用。具体来说，我们专注于：（1）从 CT 体积中对肺血管进行 3D 二元分割； (2) 从 MRI 体积中对脑肿瘤进行 2D 多类分割；(3) 从 MRI 体积中对整个脑肿瘤进行 3D 二元分割；(4) 从 MRI 体积中对前列腺进行 3D 二元分割。我们进一步证明伪标签可以增强学习到的表示的鲁棒性。代码发布在以下 GitHub 存储库中：https://github.com/moucheng2017/EMSSL 。
最大化高级会员销售额
我们曾与大多数大型健身品牌合作，为 HydroMassage 和其他高级设施进行定位，因此对于哪些策略在行业中效果显著，我们拥有独特的见解。请允许我们分享我们的见解和知识，以帮助您最大限度地提高 Basic-Fit 高级套餐的成功率。
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此处使用的商标是Molecular Devices，LLC或其各自所有者的财产。规格如有更改，恕不另行通知。专利：www.moleculardevices.com/productaptents仅用于研究。不适用于诊断程序。
最大化可持续未来的效率
董事会由九名董事组成，其中七个是独立的。董事会有三个委员会（所有委员会领导人都是独立董事）：审计委员会，人力资源和薪酬委员会（“薪酬委员会”）和公司治理和提名委员会（“ CGNC”）。董事会委员会负责监督与其重点领域有关的与可持续性有关的风险和机会。Martinrea的审计委员会通过监督财务和审计有关的事项（包括财务风险和披露）来支持董事会。在气候或其他可持续性风险的范围内是或可能是财务上的重要的，审计委员会将通过考虑财务报表或其他披露风险的性质和规模来参与其中。薪酬委员会通过对人力资源事务的监督（包括人才管理和员工薪酬）来支持董事会。CGNC通过对公司治理事务的监督，例如健康与安全，多样性和包容性，人权，公司责任以及不断发展与可持续性相关的治理惯例来支持董事会。