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World File Search System邻接
自体成骨细胞的邻接是否可以改善早期股骨骨坏死的核心减压结果？双盲，
这项工作得到了骨治疗SA（目前是BioseNic SA）的支持，该研究参与了研究和分析的各个阶段，并涵盖了与开发和发表本文相关的成本。与修订的开发有关的成本由伊拉斯士医院涵盖。在研究期间，其中一位作者（MJ）证明了个人付款或收益，收到了Medacta International的10,000美元至100,000美元。在研究期间，一位或多个作者（MJ）的机构已从骨治疗学付款。在研究期间，一位作者（TT）证明了个人付款或有益的收据，其金额低于骨治疗剂，Amgen，Amgen，Arrow，Biogen，Biogen，Chugai，Grunenthal，Grunenthal，Jansen，Jansen，LCA，LCA，Lilly，Lilly，MSD，Norordic，Novartis，Novartis，sanoas，thuas，Sanoas，thuas，thu.thus and thu。在研究期内，更多的院子机构（kpg）已从骨治疗学，Zimmer Inc，Waldemar Link GmbH和Co KG和Aesculap AG中获得。一位作者（KPG）证明了个人付款或收益，即在Thestudyperiod期间，Inanamountofusd10,000,000,000,000,000,000,000 fromaesculapagandreimbursementfromzimmerbiommerbiommmerbiomet（教育事件）。在研究期间，一个或多个作者（OG和WS）是骨治疗的雇员。在研究期间，其中一位作者（BVB）证明了个人付款或收益，从骨疗法和诺瓦迪普获得了10,000至100,000美元的金额。该研究在http://www.clinicaltrials.gov（NCT01529008）上进行了注册。所有ICMJE对作者，临床骨科和相关研究®编辑和董事会成员的利益形式的冲突都与该出版物有关，并且可以根据要求查看。这项研究的伦理批准是从比利时布鲁塞尔的Cub-ulb Erasme获得的（BE01）。德国库尔恩大学（DE02）； Chu Saint-Etienne - Comit´e Dey Protection des venses Sud-est 1，法国（FR01）； NRES委员会伦敦 - 英国西伦敦和GTAC（UK01）；和中心委员Mensgebonden Onderzoek，荷兰（NL01）。这项研究的伦理批准是从比利时布鲁塞尔的Cub-ulb Erasme获得的（BE01）。德国库尔恩大学（DE02）； Chu Saint-Etienne - Comit´e Dey Protection des venses Sud-est 1，法国（FR01）； NRES委员会伦敦 - 英国西伦敦和GTAC（UK01）；和中心委员Mensgebonden Onderzoek，荷兰（NL01）。10在布鲁塞尔比利时：布鲁塞尔的楚圣皮埃尔；默克斯姆（Merksem）很少。南希Chu Amense-他的南部医院Amense； AnnastiftTift，汉诺威； Urzburg;格雷夫斯瓦尔德（Greifswald）的正骨； GmbH是Waldkrankenhaus。大型医院。
Higen：分层图生成网络
图1：（a）显示了具有2个级别的样本分层图。社区以不同的颜色和节点的重量和较高级别的边缘的重量显示，分别表示相应社区和两部分的边缘之和。节点大小和边缘宽度表示其权重。（b）矩阵显示了图G 2矩阵的相应邻接，其中其每个子图形对应于邻接矩阵中的一个块，社区以不同的颜色显示，两分属均以灰色为颜色。（c）多项式分布的分解是一个递归粘性过程，在每次迭代中，首先将剩余权重的一小部分分配给M -The行（子图中的m -th节点），然后该分数V M分布在小三角形邻接邻接邻接次邻接次含量中。（d）平行的社区。（e）两分的平行预测。阴影线是代表每个步骤中候选边缘的增强边缘。
单调图的能量
自1978年以来，构思了基于邻接矩阵的特征值的图能量概念[5]时，已经提出了许多其他“图形能量”。如今，它们的数量接近200 [6，7]。几乎所有这些“图形能量”都是基于各种图矩阵的特征值，与邻接矩阵不同。在本文中，我们考虑了另一种“图形能量”，与早期的能量相比，该论文具有群体理论的根源，并使用了邻接矩阵的特征值。令G为n阶的Digraph（有向图）。让V（g）= {V 1，V 2，。。。，v n}是顶点集，e（g）g的边缘集。由e ij构成的是从顶点v i开始的G的定向边缘，并在Vertex v j结束。 G的邻接矩阵是由定义的N×N矩阵A（g）是从顶点v i开始的G的定向边缘，并在Vertex v j结束。G的邻接矩阵是由
欧洲法律对人工智能生成作品的保护......
4.2.1 授予电子人格 ................................................................................................ 81 4.2.2 合同法 .............................................................................................................. 90 4.2.3 进入公有领域 .............................................................................................. 94 4.2.4 虚构链接 ...................................................................................................... 100 4.2.5 衍生作品制度 ................................................................................................ 106 4.2.6 职务作品原则 ................................................................................................ 112 4.2.7 邻接权保护 ................................................................................................ 117
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4.2.1 授予电子人格 ................................................................................................ 81 4.2.2 合同法 .............................................................................................................. 90 4.2.3 进入公有领域 .............................................................................................. 94 4.2.4 虚构链接 ...................................................................................................... 100 4.2.5 衍生作品制度 ................................................................................................ 106 4.2.6 职务作品原则 ................................................................................................ 112 4.2.7 邻接权保护 ................................................................................................ 117
功能性脑网络稀疏分层表征学习用于预测自闭症严重程度
机器学习算法已广泛应用于自闭症谱系障碍 (ASD) 的诊断工具，揭示了大脑连接的改变。然而，对于基于磁共振成像 (MRI) 的大脑网络是否与大规模队列中的 ASD 症状严重程度有关，人们知之甚少。我们提出了一个基于图卷积神经网络的框架，可以生成稀疏分层图表示以表示功能性大脑连接。我们没有为每个节点分配初始特征，而是利用特征提取器来导出节点特征，并将提取的表示输入到分层图自注意框架中，以有效地表示整个图。通过在特征提取器中结合连接嵌入，我们提出了邻接嵌入网络来表征大脑连接的异构表示。我们提出的模型变体优于具有不同配置的邻接嵌入网络和功能连接矩阵类型的基准模型。使用这种方法和最佳配置（用于节点定义的 SHEN 图集、用于连接性估计的 Tikhonov 相关性和身份邻接嵌入），我们能够以有意义的准确度预测单个 ASD 严重程度：预测和观察到的 ASD 严重程度评分之间的平均绝对误差 (MAE) 和相关性分别为 0.96 和 r = 0.61（P < 0.0001）。为了更好地理解如何生成更好的表示，我们使用典型相关分析研究了提取的特征嵌入和基于图论的节点测量之间的关系。最后，我们对模型进行了可视化，以确定对预测 ASD 严重程度评分最有贡献的功能连接。
BOT-206 Cr。 3（2+1）细胞生物学，遗传学和...
实现：在“ CC-213数据结构和算法”中研究的概念，性能分析/测量，稀疏矩阵，n维数组。堆栈：表达式评估。递归：回溯。队列：双端队列，自我引用类和动态内存分配。链接列表：单链接列表，循环列表，链接堆栈和队列（双端列表），双重链接列表。树：二进制树，二进制搜索树，高度平衡和AVL树的简介，作为优先队列的堆和堆，双端优先级队列。搜索：线性搜索，二进制搜索和索引类型。哈希：哈希函数，碰撞解决：开放的哈希，链接。排序：选择，气泡，插入，外壳，radix，合并，快速，堆排序的逻辑和算法实现。图形：图形术语，邻接列表和邻接矩阵以及图形的邻接列表表示。基本图形操作：广度首次搜索和深度第一次搜索，跨越树（BFSST，DFSST）。
增长由此开始。 - AnnualReports.com
我们已经启动了 20 多个基础设施邻接项目，并且正在发展它们。每个项目的收入至少可达 10 亿美元，而有些项目的收入将达到 100 亿美元或更多。通过扩展我们的核心业务，我们可以加速增长，同时建立更强大、更多样化的业务模式。
通过定量结构特性（QSPR）分析探索药理学性状的基于频谱的描述
研究以定量结构性质关系（QSPR）分析为中心，重点是各种图能量，研究了诸如Me-氯喹酮，Sertraline，Sertraline，Niclosamide，Tizoxanide，Pha-690509，Irricasan，Emricasan，Emricasan和Sofosbuvir等药物。采用计算建模技术，旨在发现这些药物的化学结构及其独特特性之间的相关性。结果阐明了结构特征和药理学特征之间的定量关系，从而提高了我们的预测能力。这项研究显着，通过对这些药用化合物的结构质质连接提供基本见解，从而有助于药物发现和设计。值得注意的是，某些基于光谱的描述符，例如正惯性能，邻接能量，算术几何能，第一个Zegrab能量和谐波指数，表现出高于0.999的强相关系数。相反，众所周知的描述符，例如扩展的邻接，拉普拉斯和无价的拉普拉斯光谱半径，以及第一个和第二个Zagreb estrada指数的性能较弱。文章强调了图形能量和线性回归模型的应用，以有效预测药理特征，通过阐明分子结构与药理特征之间的关系来有效地增强药物发现过程并帮助有针对性的药物设计。