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Q4＆FY24财务业绩 SES AI在2024年第二季度收入宣布“ AL-AI”策略 全球原子公司 2025年2月投资者演讲 Q2财政2023股东致股东的信 Bio-Rad报告第四季度和全年2024年财务业绩 高级管理人员报酬的指南 VRFB系统 QS-IR-呈现-may-23.pdf Altus Power Investor演示 供应链管理 本文件规定了《努力税》策略和有关英国的税收策略，并符合《金融法》第20章的附表19 2023年8月投资者演讲 vpg-Investor-presentation-jan2025-1.pdf AB 1305气候披露 - 更新2024 Eastman-2Q24-Slide.pdf 公司演示
本新闻稿中包含的陈述本质上不是历史性的，这是1995年《私人证券诉讼改革法》的含义。gilead警告读者，前瞻性陈述受到某些风险和不确定性的影响，可能会导致实际结果差异。此外，吉利德（Gilead）做出了影响所报告资产，负债，收入和费用及相关披露的报告数量的估计和判断。gilead基于历史经验以及其他各种特定于市场和其他相关假设的估计，其认为在这种情况下是合理的，哪些结果构成了对资产和责任的账面价值的基础，这些基础是不容易从其他来源出现的。可能还有其他因素吉利德（Gilead）当前不知道可能会影响前瞻性陈述中讨论的事项，并且可能导致实际结果与这些估计值有显着差异。此外，截至2024年12月31日的季度的结果不一定表示未来任何期间的运营结果。gilead将读者指导其新闻稿，表格10-K的年度报告，关于10-Q表格的季度报告以及向SEC提交的其他披露文件。gilead声称，对1995年《私人证券诉讼改革法》中包含的安全港的保护，以提出前瞻性陈述。
如何引用本文Rathod P G，Sharma S K，P A等。 （2025年2月11日）血清避孕措施评估SARS-COV-
考虑到67％[1]的患病率为2.5％，置信区间为95％，设计效果为2，使用EPI INFO 7.2.0.1（使用EPI INFO 7.2.0.1（疾病控制和预防中心（CDC），Atlanta，Atlanta，Atlanta，Georgia，USA，USA）和ASS 1,100 folded folded folded folded foldeed thy样本量为6,054个个体。该地区分为两个区域的血清监管：Nagpur Municipal Corporation（NMC）和非NMC地区下的地区。那格浦尔市政区在行政上分为10个区域，而非NMC地区则分为13个talukas。进行评估，从NMC区域随机选择了40个簇，从10个区域中的每个区域中的每个区域中有4个簇。在非NMC地区，从13个talukas中选择了40个簇：对于12个talukas，每个三个簇（来自农村地区的两个，一个来自Taluka总部），其余的Taluka，来自农村地区的四个群集。
如何引用本文Abdul Samad B.，Al-Asady N.含有GR
在这项工作中，多孔支架基于聚氨酯，氧化石墨烯（GO）和Iiracin纳米球。我们使用甲苯二异氰酸酯和聚电解质制造了支架，结合了氧化石墨烯和iCariin载荷的纳米球，使用各种分析技术（包括FTIR，XRD，XRD，H-NMR，13 C NMR和SEM）对支架进行了彻底表征。分解模式，显示了多周的稳定分解。体内分析的结果提供了其治疗潜力的令人信服的证据，两种脚手架变体都显示出良好的生物相容性在兔模型中，TDI/GO/I脚手架特别出色，骨骼再生增强，表现出了增强的骨骼再生，并且在四周的植入术中，在较大的植入术中，在较大的deflective中，在四周的植入术中，在较大的deflection中，均显示出较大的prive，呈现出色的deflective，呈现出色的deflective，呈现出色的deflection，呈现出色的deflective，并证明了deflective骨出现的依据，并显示出横放的术语。整个研究范围。
如何引用本文Suzuki A，Sano K，Saito Y等。 （2025年2月8日）对病毒肝炎患者的肝纤维化进展进行建模
机器学习的最新进展，尤其是在疾病进展模型中，允许从横截面数据重建长期病理。Fonteijn等。 引入了“基于事件的模型” [13]，该模型启动了一系列无监督的机器学习方法，共同称为“疾病进展建模” [14]。 这种方法从横截面数据重建了长期的时间疾病进展，迄今为止，已主要应用于神经退行性疾病领域。 Young等人引入了一项关键的创新，后者开发了一种新颖的技术，即“亚型，阶段和推理”（Sustain）。 该机器学习工具通过结合疾病进展建模和聚类来确定疾病亚组和进展模式[15-18]。Fonteijn等。引入了“基于事件的模型” [13]，该模型启动了一系列无监督的机器学习方法，共同称为“疾病进展建模” [14]。这种方法从横截面数据重建了长期的时间疾病进展，迄今为止，已主要应用于神经退行性疾病领域。Young等人引入了一项关键的创新，后者开发了一种新颖的技术，即“亚型，阶段和推理”（Sustain）。该机器学习工具通过结合疾病进展建模和聚类来确定疾病亚组和进展模式[15-18]。
将本文引用为：Swagatika Lenka，Dr. Ravindra Tiwari，（2025年）实时检测在线欺诈交易的混合ML和数据科学方法
1.2欺诈检测的数据预处理技术：为了准备欺诈检测算法的原始交易数据，需要数据准备。由于欺诈交易通常比真正的交易少很多，因此处理不平衡的数据集是一个主要的困难。可以纠正这种不平衡，例如在采样，过采样（SMOTE）或使用合成数据之类的方法。为了提高模型精度，数据清洁技术消除了噪声，处理丢失的变量并标准化数据。功能缩放确保每个输入功能对学习过程做出同等的贡献。通过适当的预处理提高了欺诈检测模型的有效性，从而确保模型从清晰，平衡的数据中学习正确的模式。
印第安纳医院的合并/收购，扩展和关闭更新：2025年1月7日，本文件记录了有关医院/医院的新闻文章 -
•2022年3月10日•哥伦布地区医院宣布，挖掘工作人员将从I-65的I-65 Road Workwork项目中分解并重新分配，该建筑材料是前Clarion Hotel Property的I-65 Road Work Project。哥伦布地区卫生计划在该物业的一部分上建造医疗办公室建筑。将要制定详细的设施计划，目的是在2023年底之前提供服务。•将社区卫生网络与产妇服务联系到汉密尔顿县。这是
如何引用本文 Trindade M、Gomes Pinto D、Carvalho N 等。 （2025 年 1 月 7 日）术中活检和术后上消化道
人类受试者：本研究的所有参与者均已获得或放弃同意接受治疗和公开发表。动物受试者：所有作者均已确认本研究未涉及动物受试者或组织。利益冲突：根据 ICMJE 统一披露表，所有作者均声明以下内容：付款/服务信息：所有作者均已声明未从任何组织获得所提交作品的财务支持。财务关系：所有作者均已声明他们目前或过去三年内与可能对所提交作品感兴趣的任何组织均无财务关系。其他关系：所有作者均已声明不存在可能影响所提交作品的其他关系或活动。
如何引用本文 Joseph Chandran B, Nair SP (2025 年 2 月 5 日) 软脊索的临床形态学研究及其与糖尿病的关系
软索瘤是一种常见的良性病变，由疏松的纤维组织组成，主要发生在颈部、腋窝和眼睑，躯干和腹股沟较少见 [1] 。它与皮赘、软纤维瘤和纤维上皮息肉同义。40 岁以上成人中软索瘤的发病率约为 46%。男性和女性之间的发病率没有差异 [2] 。它们通常发生在皮肤摩擦部位 [3] 。据报道，它们与许多疾病有关，包括肢端肥大症、症状性肠息肉、血脂异常、肥胖、糖尿病 (DM)、动脉粥样硬化和各种综合征，包括多囊卵巢综合征、Birt-Hogg-Dubé 综合征和 Cowden 综合征 [2] 。
如何引用本文：Gallego-Munevar C，Carrillo-Godoy N，Rondón-Barragán是。 TPO基因相关的新型突变的分子检测
目的：这项研究的目的是分析来自诊断为先天性甲状腺功能减退症（CH）的CAT的甲状腺过氧酶（TPO）基因的不同片段的序列。材料和方法：由于您的流血刺激激素和低T4的血清浓度高，因此被诊断为猫科动物。从具有CH的狗的TPO基因中含有突变的序列的分析允许预测受影响CAT中基因中的突变位点。此外，基于聚合酶链反应测试的设计还可以放大和测序这些基因段。此外，在患者死亡后，进行了死灵病和组织病理学，寻找受影响器官的宏观和微观改变。结果：尸检检查表明甲状腺的心脏同心左心室高奖杯和甲状腺的双侧增大。甲状腺的组织病理学表现出卵泡性发育不全和低胶体产生。gDNA分析允许检测TPO基因中的突变，该突变与位于核苷酸14.627（G/A）中的核苷酸12.542（a> g）中的一个过渡相对应，在核苷酸和核苷酸30.713（g/c）中。结论：由于存在这些多态性，因此怀疑存在一种突变等位基因的单相表达。需要进行更多的研究，以了解杂合中杂合中的作用，以及与CH在CAT中相关的基因突变的作用。另一方面，本研究的数据是开发分子测试的基础，该测试可以快速准确诊断猫中的HC。
00 引用本文：Anamika Raj、Noor Maizura Mohamad Noor、Rosmayati Mohemad、Noor Azliza Che Mat、Shahid Hussain，（2025）《智能糖尿病患者》
摘要 糖尿病视网膜病变 (DR) 是糖尿病的一种严重并发症，如果不及早发现和治疗，会导致视力障碍和失明。在这项研究中，我们提出了一种先进的预测系统，利用改进的深度神经网络 (DNN) 来提高 DR 诊断的准确性和效率。所提出的系统集成了一个深度学习框架，并针对受糖尿病影响的视网膜图像的独特特征进行了量身定制的修改。我们引入了专门的特征提取技术并优化了网络架构以适应糖尿病视网膜病变的复杂性。使用包含各种视网膜图像的综合数据集来训练和验证改进的 DNN 模型。实验结果证明，与现有方法相比，该方法具有更高的预测准确性，突出了所提出的方法在糖尿病视网膜病变的早期检测和预后方面的有效性。这种智能预测系统通过促进及时干预和降低不可逆视力障碍的风险，为改善糖尿病患者的临床管理带来了巨大的希望。