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Graphsynergy：网络启发的反癌药物组合预测的深度学习模型
图2。鉴于药物CombDB数据集上的不同药物，细胞系和组织的预测性能。 A. 药物和细胞系的预测性能的分布。 x轴表示ROC -AUC的值。 y轴表示相应的ROC -AUC值的频率。 B. 及其相应的ROC-AUC值的药物和细胞系相关蛋白质的数量分布。 C.药物和细胞系的平均蛋白质平均程度及其相应的ROC-AUC值的分布。 在B.和C.中，这些线是带有灰色阴影的插入线，表示拟合误差。 D.所有细胞系的ROC-AUC值的组织特异性分布。鉴于药物CombDB数据集上的不同药物，细胞系和组织的预测性能。A.药物和细胞系的预测性能的分布。x轴表示ROC -AUC的值。y轴表示相应的ROC -AUC值的频率。B.及其相应的ROC-AUC值的药物和细胞系相关蛋白质的数量分布。C.药物和细胞系的平均蛋白质平均程度及其相应的ROC-AUC值的分布。在B.和C.中，这些线是带有灰色阴影的插入线，表示拟合误差。D.所有细胞系的ROC-AUC值的组织特异性分布。
FSA比赛手册2025
在3.5成本报告文件中文件将使用FSG CR工具创建BOM＆CCBOM。然后，使用CR工具中相应的“ PDF导出”功能将整个CR导出。导出的PDF应与成本和排放说明文件（CEEF）和支持材料（SM）一起拉开（例如图），然后上传到FSA主页。除了对CEEF的零件/过程成本以及相应的温室气体排放以及CCBOM中使用的相应的温室气体排放和相应的链接成本，对CEEF的样式没有其他规则。CCBOM和支持材料的文件格式应为PDF。包含所有文档的ZIP档案必须不迟于3.2列出的截止日期。所有上传的文档应包含文件名中的汽车号（例如_CCBOM.pdf）。 提交看起来像这样：_CCBOM.pdf）。提交看起来像这样：
FSA比赛手册2025
在3.5成本报告文件中文件将使用FSG CR工具创建BOM＆CCBOM。然后，使用CR工具中相应的“ PDF导出”功能将整个CR导出。导出的PDF应与成本和排放说明文件（CEEF）和支持材料（SM）一起拉开（例如图），然后上传到FSA主页。除了对CEEF的零件/过程成本以及相应的温室气体排放以及CCBOM中使用的相应的温室气体排放和相应的链接成本，对CEEF的样式没有其他规则。CCBOM和支持材料的文件格式应为PDF。包含所有文档的ZIP档案必须不迟于3.2列出的截止日期。所有上传的文档应包含文件名中的汽车号（例如_CCBOM.pdf）。 提交看起来像这样：_CCBOM.pdf）。提交看起来像这样：
康复与健康科学（MMR-RHS）中的混合方法报告
评论介绍包括有关感兴趣主题的文献综述（定量，定性和混合）确定差距，证明对混合方法方法的需求清楚地指出了研究的总体目标，该方法支持混合方法的方法指出了使用混合方法的基本原理清楚地识别出具有重要陈述的方法，并介绍了对相应的成分的影响，并为相应的陈述提供了对相应的组成部分的范围。混合方法设计（探索性顺序，解释顺序，并发等）用于实现项目的总体目标：
医院管理局（HA） - 年度计划
在2023-24年度计划中，我们将制定四个战略目标和22种策略，这些策略与相应的计划目标反映了我们为实施五年战略计划所做的工作。在2023-24年度计划中，我们将制定四个战略目标和22种策略，这些策略与相应的计划目标反映了我们为实施五年战略计划所做的工作。
微RNA是经典进化热点基因座的效应基因
在B. Anynana及其相应的基因型中。 （e）miR-193，miR-193-3p和miR-2788的两个成熟链的指导链的表达水平，跨相应的突变线和WT。 n = 3-4; NS：不重要； *：p <0.05; **：p <0.01; ***：p <0.001;相同字母的表达水平彼此没有显着差异。错误栏：SEM。 （f）在鳞翅目树中三种模型蝴蝶种类的系统发育放置先前映射到皮质基因座的树。 系统发育来自（28）。 10在B. Anynana及其相应的基因型中。（e）miR-193，miR-193-3p和miR-2788的两个成熟链的指导链的表达水平，跨相应的突变线和WT。n = 3-4; NS：不重要； *：p <0.05; **：p <0.01; ***：p <0.001;相同字母的表达水平彼此没有显着差异。错误栏：SEM。（f）在鳞翅目树中三种模型蝴蝶种类的系统发育放置先前映射到皮质基因座的树。系统发育来自（28）。10
NEWSLETTER-2025-2.pdf
感兴趣的话题。如果老师授权您在他的/她的小组中选修相应的科目，您必须要求他/她签署相应的全组超长表格，您将于 2 月 13 日或 14 日从以下页面下载：https://escolares.quimica.unam.mx。获得老师签名后，您必须在 2 月 17 日至 28 日之间将上述表格送至 CAE 办公室。
测试用于计算离散傅里叶变换的函数...
在第二个 SS f M 程序中，提供了一个基于网络的工具，使用户能够为许多关键计算生成适合其自身应用的参考数据集和相应的参考结果。该工具采用 Java 实现的数据生成器的形式，以便提供生成器的可移植性（跨计算机平台），以及生成的参考数据集的灵活性和可重复性。该工具在第三个 SS f M 程序中得到进一步开发，以提供测试服务的功能。该工具有两种操作模式。在第一种模式下，为用户提供参考数据集和相应的参考结果。在第二种模式下，仅向用户提供参考数据集，但可以上传测试结果以与相应的参考结果（对用户隐藏）进行比较。
量子电路分区到 SAQIP 架构构建块的精确映射
摘要 — 量子计算受益于量子态的集体特征，例如叠加和纠缠，可以有效解决传统系统难以解决的问题。可扩展量子信息处理器架构 (SAQIP) 是一种有前途的技术，它基于离子阱，实现了一种由大量全定制构建块（旨在实现所谓的基本逻辑单元 (ELU)）组成的混合体，这些构建块通过可重构光开关网络连接。与每个架构一样，需要相应的设计方法才能将给定的量子功能正确映射到相应的设备上。然而，由于相应的复杂性经常使过去的架构无法实现这项任务的精确解决方案，大多数现有的映射方法都依赖于启发式方法，因此无法提供精确/最佳结果。然而，考虑到 SAQIP 架构，可以避免这个问题。事实上，由于这种架构的构建块，任何要映射的电路都必须划分为 ELU。由于这些通常规模适中，因此可以得到精确/最优解。在本文中，我们概述了一种可以生成此类最优结果的精确映射方法。为此，我们在混合整数线性规划 (MILP) 中提出了相应的公式，可以应对（较小但仍然不平凡的）复杂性。