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World File Search System补充方法
通过数据驱动的创新转化菲律宾农业：定量景观评估以优先考虑技术解决方案
与生态农业管理一起提高效率和生产力。由于所有类别都宣称关注合理的关注，因此菲律宾的农业创新工作涵盖了各种各样的补充方法。图像分析是重要的A.I.农业创新中使用的工具（Susheel等，2023）。例如，图像处理，机器学习和深度学习用于作物中的疾病鉴定（Haq等，2023）。小麦作物中的杂草检测也是使用图像分析和人工智能进行的。此外，在作物产量和生物量估计中使用了高光谱图像分析（Li等，2022）。此外，研究表明，可持续的农业创新对于增强可持续农业价值链和
低温电子显微镜与药物研发的未来
这一显著增长完全归功于科学家成功采用低温电子显微镜作为其 NMR 和 XRD 工作的补充方法。低温电子显微镜的早期行业采用者包括许多知名企业，包括辉瑞、基因泰克、诺华、Astex Pharmaceuticals 和默克。这些最初的采用者了解低温电子显微镜在药物发现方面的前景，因此他们很早就建立了内部能力。这意味着，一旦系统交付和安装，这些采用者就可以开始使用这种技术来分析难以结晶的蛋白质（例如膜蛋白）。现在，这些采用者正在探索在整个药物发现过程的多个步骤中使用低温电子显微镜，甚至包括临床试验期间的样本分析。
体内，体外和计算机：...
使用三种补充方法研究了生活系统：活细胞，无细胞系统和计算机介导的建模。在理解中进展，使研究人员能够创建新颖的chass和工业过程，这基于结合体内，体外和计算机研究的周期。这种设计 - 构建 - 测试 - 在实验和分析之间学习迭代回路周期，将物理学，遗传学，生物化学和生物信息学结合在一起，以保持前进的方式。由于计算机辅助方法并非受到感兴趣实体的物质性质的直接限制，因此我们在这里插图该良性周期如何允许研究人员探索从整个底盘到新型代谢周期中存在的化学性质。特别强调进化的重要性。
循环肿瘤 DNA 推动转移性结直肠癌的治疗 Giorgio Patelli 1,2,3、Gianluca Mauri 1,2,3、Federica Tosi 2、Alessio Amat
摘要 ◥ 在转移性结直肠癌 (mCRC) 的分子治疗领域不断发展中，识别可用药物治疗的改变对于为每位患者获得最佳治疗机会至关重要。由于可操作靶标的数量正在增加，因此需要及时检测它们的存在或出现，以指导选择不同的可用治疗方案。通过分析循环肿瘤 DNA (ctDNA)，液体活检已被证明是一种安全有效的补充方法，可解决癌症发展问题，同时克服组织活检的局限性。尽管关于 ctDNA 引导治疗应用于靶向药物的潜力的数据正在积累，但关于它们在护理连续性的不同领域的应用仍然存在重大知识空白。在这篇评论中，我们概括了 ctDNA 如何
实时欺诈的A-Ai-Aignemed数据工程策略
抽象的网络欺诈是在数字生态系统中经历的，这对于组织和个人的实验非常危险。欺诈检测的一般方法在稳定的环境中很好地工作，但无法获得现代数字空间所需的实时结果。本文旨在证明人工智能（AI）如何补充数据工程以应对这些挑战的方法。当AI模型得到强大的数据供稿支持时，组织可以实时确定欺诈活动，从而减少损失并鼓励安全的数字经济。为了向读者提供有关文章内容的背景，摘要将其内容分为作者支持的三个主要想法：AI的可扩展性，速度和欺诈检测的准确性。它还使读者了解替代方法和补充方法，实施示例以及本文中的趋势。最后，本文旨在确定AI增强的数据工程具有保护数字经济免受新兴欺诈形式的能力。
免疫肿瘤学临床试验超越 PD1/...
补充方法 数据集和分析 免疫肿瘤学 (IO) 临床试验的数据是从 GlobalData 的试验数据库收集的，随后由癌症研究所 (CRI) 根据 CRI IO Analytics 对不同免疫疗法类型和药物靶点信息的定义进行整理。数据截止日期为 2023 年 2 月。根据不同的作用机制，IO 疗法分为 6 个主要类别：(1) 针对 T 细胞的免疫疗法（“T 细胞靶向免疫疗法”或“TIM”），(2) 针对 T 细胞以外细胞类型的免疫疗法（“其他免疫疗法”或“OIM”），(3) 细胞疗法 4) 癌症疫苗 (5) 溶瘤病毒和 (6) 其他或未公开的疗法。更大的类别进一步分为针对分子类型（TIM 和 OIM）或细胞类型（细胞疗法）的子类别：
喷气子结构的量子生成模型
理解喷气机的子结构是高能物理学的基本挑战，因为其固有的复杂性和多规模动力学。虽然诸如蒙特卡洛模拟之类的经典方法是重现喷气机现象学特性的功率工具，但这种方法难以准确捕获有关射流形成和进化的复杂相关性和随机过程。量子构成对抗网络（QGAN）通过利用量子计算以数据驱动方式建模量子计算对高维相关性和纠缠的能力来提供一种新颖的补充方法。在这项工作中，我们采用了QGAN框架来对喷气机中领先的黑龙的运动学进行建模。我们的研究调查了量子机器学习是否可以提供对喷气子结构建模的新见解，尤其是在经典方法遇到限制的地区。结果表明，QGAN可以有效地捕获喷气子结构的关键特征，为探索高能物理学中驱动喷气机形成和进化的机制铺平了道路。