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World File Search System概括性
通过几何深度学习提高MHC-I结合肽预测的概括性
肽与主要组织相容性复合物（MHC）分子之间的相互作用在自身免疫，病原体识别和肿瘤免疫方面是关键的。癌症免疫疗法的最新进展需求需要更准确的MHC结合肽计算预测。我们解决了与MHC结合的肽预测的普遍性挑战，从而揭示了当前基于序列的方法的局限性。我们利用几何深度学习（GDL）的基于结构的方法表明，在看不见的MHC等位基因的普遍性方面有望提高。此外，我们通过在结构（3D-SSL）上引入一种自我监督的学习方法来解决数据效率。在不暴露于任何绑定亲和力数据的情况下，我们的3D-SSL优于基于序列的方法，该方法在〜90倍的数据点上训练。最后，我们证明了基于结构的GDL方法对乙型肝炎病毒疫苗免疫肽疗法案例研究的结合数据的偏见。这项概念验证研究强调了基于结构的方法增强通用性和数据效率的潜力，对数据密集型领域（如T细胞受体特异性预测预测）具有重要意义，为增强对免疫反应的理解和操纵铺平了道路。
G-string V和EDUG数据分析软件在确定本科生的数学评分可靠性中使用尼日利亚贝努斯州大学的概括性理论的可靠性
概括性理论是围绕一组变异来源组织的，称为方面。这些是差异的驱动因素（项目，评估者，观察）。方面是指类似的测量案例。该方面的每个级别称为条件。表现出感兴趣的系统变化（学生，对象，观察者）的测量对象是代表真实，系统变化的测量对象，而不是变异的来源。在此实验中，测量学科是学生（S），三个组成部分是任务（T），场合和评估者（R）。根据居登的布伦南（Brennan）（2019年）的说法，这些方面可以分为两个广泛的类别：分化和仪器方面的方面。Orluwene和Memory（2020）将区分方面进一步分为嵌套和穿越方面。 框架A和B“交叉”当每个方面都知道每个方面的水平Orluwene和Memory（2020）将区分方面进一步分为嵌套和穿越方面。框架A和B“交叉”当每个方面都知道每个方面的水平
开发免疫学测定，着眼于概括性的潜力，他们的概括性
•病毒和其他可用的病毒和其他关键试剂•共享协议和方法•开发的结合测定 - 多种抗原和格式 - ELISA和多重分析•可用的中和测定可用 - WTVNA，PSVNA，SVNA，SVNA•T细胞分析已建立（AIM，AIM，ICS，ICS，ICS，ICS，ELISPOT），并确保FC的贡献•评估FC的贡献•S-CORTICTINCE•STRECTINCE•STRECTINCE AB AB ABSTINCE•ST RESSITION•SARTICES•STRECTINCE•STRECTINCE AB AB AB AB STEMITIS •评估的免疫力持续时间•调整了测定以评估变体的影响•数据影响的决策以增强或重新制定疫苗
多线圈MRI重建挑战 - 评估大脑MRI重建模型及其对改变线圈配置的概括性
深度学习的大脑磁共振成像（MRI）重建方法具有加速MRI采集过程的潜力。尽管如此，科学界缺乏适当的基准来评估高分辨率大脑图像的MRI重建质量，并评估这些提出的算法在存在很小但预期的数据分布变化的情况下将如何行为。使用大型高分辨率，三维，T1加权MRI扫描的大量数据集，旨在解决这些问题的基准，旨在解决这些问题。挑战有两个主要目标：（1）比较该数据集上的不同MRI重建模型，以及（2）评估这些模型对使用不同数量的接收器线圈获取的数据的概括性。在本文中，我们描述了挑战实验设计，并总结了一组基线和最先进的脑MRI重建模型的结果。我们提供了有关当前MRI重建最先进的相关比较信息，并强调了获得更广泛采用之前所需的可推广模型的挑战。公开可用的MC-MRI基准数据，评估代码和当前的挑战排行榜。他们提供