•在所选领域进行了一个实质性的独立研究项目,并为学术或工业研究的职业做好了充分的准备。教学方法每门课程都采用各种教学方法,包括讲座,研讨会,小组教学课程(监督),计算机工作,实践课程,示例课程,在线资源和实地考察;并非所有课程都可以使用。评估各个课程采用了一系列评估技术,包括看不见的书面考试,评估的课程工作,实验写作,文学和实验报告,明显的论文,口试,口试以及项目报告和演示文稿。为每个课程分别任命考官。在三级课程的第一年和第二年(IA和IB部分),每个课程的分数都会进行调节,以确保在每个主题中实现公平且可比较的分数。在IA和IB中,学生都在每个学科中排名,并根据他们在主题结果中的表现而获得班级。 在课程的第三年,第二部分和第三部分)中,考官根据相关课程组织者和教职员工批准的标记标准授予标记和课程。 的目标,成果和评估课程的每个主要课程都确定了其目标,学习成果,教学方法,评估和任何先决条件课程。 这些包含在附录A。 支持学生及其学习在IA和IB中,学生都在每个学科中排名,并根据他们在主题结果中的表现而获得班级。在课程的第三年,第二部分和第三部分)中,考官根据相关课程组织者和教职员工批准的标记标准授予标记和课程。的目标,成果和评估课程的每个主要课程都确定了其目标,学习成果,教学方法,评估和任何先决条件课程。这些包含在附录A。支持学生及其学习
我们报道了最佳掺杂三斜铁的超级电阻器的准颗粒松弛动力学(Ca 0。85 LA 0。 15)10(pt 3 as 8)(fe 2 as 2)5,使用极化超快光泵探针光谱法t c = 30 k。 我们的结果揭示了夜间闪光引起的各向异性瞬态反射性在超过120 K以下,并且在超导状态下持续存在。 高泵功能下的测量值分别以1.6、3.5和4.7 THz的频率显示出三种不同的,相干的声子模式,分别对应于1 g(1),E G和A 1 g(2)模式。 高频A 1 g(2)模式对应于具有标称电子耦合常数λa 1 g(2)= 0的feas平面的C轴极化振动。 139±0。 02。 我们的结果表明,在低温下,超导状态和列表状态共存但相互竞争,并且有可能与1 g的声子与库珀对形成(Ca0。>)的形成。 85 LA 0。 15)10(pt 3 as 8)(fe 2 as 2)5。85 LA 0。15)10(pt 3 as 8)(fe 2 as 2)5,使用极化超快光泵探针光谱法t c = 30 k。我们的结果揭示了夜间闪光引起的各向异性瞬态反射性在超过120 K以下,并且在超导状态下持续存在。高泵功能下的测量值分别以1.6、3.5和4.7 THz的频率显示出三种不同的,相干的声子模式,分别对应于1 g(1),E G和A 1 g(2)模式。高频A 1 g(2)模式对应于具有标称电子耦合常数λa 1 g(2)= 0的feas平面的C轴极化振动。139±0。02。我们的结果表明,在低温下,超导状态和列表状态共存但相互竞争,并且有可能与1 g的声子与库珀对形成(Ca0。85 LA 0。 15)10(pt 3 as 8)(fe 2 as 2)5。85 LA 0。15)10(pt 3 as 8)(fe 2 as 2)5。
三阴性乳腺癌(TNBC)不是一种独特的疾病,包括具有明显的组织病理学,转录和基因组异质性的多个实体。尽管进行了几项努力,但转录组和基因组分类仅仍然是理论上的,大多数患者正在接受化学疗法治疗。在包括PIK3CA和AKT在内的潜在靶向基因的驱动因素改变,已在TNBC亚型中鉴定出来,促使实施生物标志物驱动的治疗方法。然而,迄今为止,基于生物标志物的治疗以及基于免疫检查点抑制剂的免疫抑制剂的免疫疗法提供了对比和有限的结果。因此,对基因组和免疫情境的更好表征,以及对TNBC的基础,以及在转移性疾病中学到的经验教训为早期环境的翻译将改善患者的结果。强烈保证了多词技术,生物计算算法,最小残留疾病监测和新型临床试验设计的测定法,为TNBC患者铺平了个性化抗癌治疗的道路。
规格书等发行地点、合同条款所在地及联系方式:青森县三泽市牛久保125-7航空自卫队三泽空军基地第3航空联队基地作战大队会计中队承包科邮政编码:033-8604(规格书等公开时除外)电话:0176-53-4121(内线3669、3678)传真:0176-53-5464
摘要简介:动脉粥样硬化引起的冠状动脉疾病和中风是发病率和死亡率的原因,其特征是内皮功能障碍,钙化,动脉阻塞。尽管实施了针对药物治疗和血运重建的优化策略,但仍有重复事件的发生率很高。胰岛素抵抗的特征是胰岛素依赖性器官和组织中的胰岛素敏感性降低,这意味着动脉粥样硬化疾病的高风险。已经提出了甘油三酸酯糖指数来鉴定胰岛素抵抗。高尿酸血症会增加氧化应激,平滑肌细胞增殖和内皮损伤的促炎物质。目的:进行叙事书目审查以评估索引的作用
摘要:磁传感器元件的准确测量一直是磁场应用中的重要问题,但传感器系统中存在不可避免的误差,在使用前需要进行校正。常见的标量校正方法难以对传感器元件进行有效校正,因为它需要均匀稳定的背景磁场,并且依赖于磁场模量。因此,设计了一套可用于传感器矢量校正的三轴亥姆霍兹线圈,以产生受控的标准磁场。分析了线圈的设计指标、均匀区大小以及磁场与电流的关系,为传感器元件的有效校准提供依据。测量结果表明,本文设计的线圈的均匀区大小和磁场精度满足设计要求。同时,利用该线圈进行传感器阵列标定和磁目标定位,使传感器误差降低了3个数量级,磁目标定位精度达到0.1m,实用效果良好。
《人工智能法案》是欧盟在人工智能监管方面的一个重要里程碑,其主要目标是为值得信赖、以人为本的人工智能建立法律框架。《人工智能法案》有效性的核心在于“人工智能系统”的定义,这一概念引发了相当大的争论。在《人工智能法案》的最终版本中,欧洲立法者选择了与 2023 年 11 月修订的经济合作与发展组织 (OECD) 定义非常接近的“人工智能系统”概念。这种一致性表明围绕《人工智能法案》的讨论与 OECD 的工作之间存在相互影响。虽然国际术语的一致性是有益的,但定义的模糊性和不明确性令人惊讶。
大型语言模型 (LLM) 的出现使生成式人工智能 (gen AI) 成为热门话题。LLM 改变了人们与计算机交互的方式——从代码和编程接口转向普通文本和语音。这种通过普通语言进行交流的能力以及 gen AI 类似人类的内容创建能力已经吸引了我们的集体想象力。从表面来看,最新 AI 模型的底层数学遵循了早期计算机科学家所熟悉的基本原理。单词或句子被转换成数字数组,使其适合计算机擅长的算术运算和几何操作。新功能是能够将大规模数学顺序带入日常非结构化数据,无论是文本、图像、视频还是音乐。最近的 AI 发展得益于两个因素。首先是大量数据的积累。最新的 LLM 利用了互联网上可用的全部文本和视听信息。其次是最新一代硬件的强大计算能力。这些元素将人工智能模型变成了高度精确的预测机器,具有检测数据模式和填补空白的非凡能力。关于增强模式识别是否足以接近“通用人工智能”(AGI),使人工智能具有完全类似人类的认知能力,人们正在展开激烈的争论。无论能否实现 AGI,将结构强加于非结构化数据的能力已经在许多任务中释放了新功能,而这些功能是前几代人工智能工具无法实现的。1 新一代人工智能模型可能会改变许多活动,并对更广泛的经济和金融体系产生深远影响。同样重要的是,这些相同的能力