Mint Miscellaneous Publishers OoP 鸡蛋计时器,2 分钟沙漏计时器 $1.00 Tb Z 150376 由于玻璃结构,运输方式受到限制。■ 由于玻璃结构,运输方式受到限制。V.Good SPI Games OoP Great Battles Am Civil War Std Rules '80 $2.00 n 3 1941 Std 规则(仅限),大约 Pea Ridge/Wilson's Creek/Drv Washington。高亮和下划线,封面上有文字。V.Good SPI Games OoP Great Battles Am Civil War Std Rules '80 $2.00 n 3 58710 Std 规则(仅限),大约 Pea Ridge/Wilson's Creek/Drv Washington/Jackson/Corinth。一些非常轻微的斑点和皱纹; otherws EX. V.Good Miscellaneous Publishers OoP Miscellaneous PARTS $1.00 n Z 47160 带底座的塑料赛跑者:7 个红色,2 个黑色。1 个底座破损,2 个正在破损。Excell Miscellaneous Publishers OoP Miscellaneous PARTS $1.00 n Z 83755 109 个白色定制模切计数器。包括箭头、黑色圆圈中的星星、sml 星星和手写在 sml 印刷盒中的 #s 1-4。Mint Decision Games S&T Games OoP Miscellaneous PARTS $1.00 n Z 110492 一套 8 个来自 S&T 201 的 DESTROYED 标记。不知道这些是用于哪个游戏的。 Excell AH Avalon Hill Game Co. OoP PBM 说明第二份 $3.00 n Z 106092
尼泊尔的温度升高预计将高于全球平均水平。年平均温度预计到本世纪中叶的平均平均升高为2.9°C,在最高排放方案下,到本世纪末,平均范围为2.9至4.3°C,与1986 - 2005的基线周期相比。降水。尼泊尔已经在1天降水的持续时间,强度和频率以及为期5天的降水事件和预测中显着增加。短期和长期的平均年降水量可能会增加。在长期(2036-2065)中,中期(2016- 2045年)的平均年度降水可能会增加2%–6%(2016- 2045年),而年平均降水量可能会增加8%–12%。耦合模型比较项目阶段5(CIMP5)集成模型在所有排放途径下,到2080 - 2099年预计的年度干旱概率至少为10%,干旱概率的增加。河流流量:降水增加将增加平均河流流量;但是,干旱事件的频率和严重程度已经发生,这种趋势将在气候变化下继续。除拉贾普尔以外的所有副标题都由非冰川河喂养,不会受到雪和冰川融化的影响。项目组件对气候和天气状况高度敏感,包括:Rajapur的水的供应非常复杂,这条大型编织的河流的水可用性主要受到东岸流量的可用性的影响;卡纳利河盆地气候变化的长期建模表明,由于温度升高和代表性浓度途径下的降雨平均排放量(RCP)4.5将增加6.4%2046至2070和8.4%2070至2099年。
摘要:由于技术的进步,学习的各种方法学可能性在教育领域获得了动力,这成为调查的肥沃基础。在这个问题中,这项工作的指导目标出现了,因为以其核心衡量和理解与技术资源相关的神经学习的一些贡献的机会,作为教学学习过程的指标。Neuro -Learning开辟了理解认知过程的方法。首先,对与技术使用相关的神经学习的基础进行了分析,特别是在学生的形成背景下。此外,通过图像(媒体和代表)等数字资源在网络文化中如何进行教学学习的各个方面。为此,研究具有探索性特征,从方法上讲是一项定性研究,得到了书目研究的支持,作为理论支持作者,为这一研究贡献了这一研究。从书目贡献中产生的数据,通过该数据可以得出结论,与技术相关的神经学习可以帮助大量学习,但是需要仔细的计划来提供简化学习的方法。关键字:神经学习;技术;教学实践。
语义细分是计算机视觉中的核心任务,它允许AI模型交互和了解其周围环境。与人类在潜意识中的场景相似,这种能力对于场景的场景至关重要。但是,许多语义学习模型面临的挑战是缺乏数据。现有的视频数据集仅限于不代表现实示例的简短,低分辨率视频。因此,我们的关键贡献之一是徒步旅行数据集的自定义语义细分版本,其中包含来自不同城市之旅的长达一个小时,高分辨率的真实世界数据。此外,我们评估了在我们自己的自定义数据集中开放的开放式语义模型的性能,并讨论未来的含义。关键字
。CC-BY-NC-ND 4.0 国际许可下可用(未经同行评审认证)是作者/资助者,他已授予 bioRxiv 永久展示预印本的许可。它是此预印本的版权持有者此版本于 2022 年 9 月 27 日发布。;https://doi.org/10.1101/2022.09.26.509570 doi:bioRxiv 预印本
癌症是对人类健康和生命的威胁。尽管以前以化学药物治疗为中心,但癌症治疗已进入了精确的靶向治疗时代。有针对性的治疗需要精确的指导,从而选择性地杀死癌细胞,从而减少对健康组织的损害。因此,探索肿瘤治疗的潜在靶标的需求至关重要。依赖细胞周期蛋白的激酶调节亚基1B(CKS1B)是保守的细胞周期蛋白激酶亚基1(CKS1)蛋白家族的成员,在细胞循环中起着至关重要的作用。大量研究表明,CKS1B与许多人类癌症的发病机理有关,并且与耐药性密切相关。在这里,我们描述了当前对CKS1B细胞功能及其潜在机制的理解,总结了CKS1B作为癌症治疗靶点的最新研究,并讨论CKS1B作为治疗靶点的潜力。
长链非编码RNA(lncRNA)长度超过200个核苷酸,是一类新发现的基因转录副产物,由于缺乏开放阅读框6,其蛋白质编码功能有限。越来越多的研究表明,lncRNA通过转录和转录后水平等多种机制在基因调控中起着潜在的调节作用7。鉴于lncRNA对肿瘤相关基因的积极影响,其可能参与癌症进展也就不足为奇了8,9。近年来,利用高通量测序技术发现了越来越多在各类肿瘤中失调的lncRNA,随后通过RT-PCR实验进一步证实10,11。随后,许多功能实验表明,lncRNA可以作为肿瘤启动子或抑癌基因来调节肿瘤细胞行为12,13。 lncRNA 的频繁失调及其在肿瘤进展中的重要作用凸显了 lncRNA 作为新型生物标志物的巨大潜力 14,15 。LncRNA PTPRG 反义 RNA 1 (PTPRG-AS1) 是一种新发现的 lncRNA,由 Yi 等人首次在鼻咽癌中阐明其功能。16 。此前,PTPRG-AS1 也在肺癌和乳腺癌中表达 17,18 。然而,它们在上述两种肿瘤中的功能仍有待探索。到目前为止,PTPRG-AS1 是否在 EOC 中异常表达尚未得到证实。在这项研究中,我们首次提供了 PTPRG-AS1 在 EOC 组织中高表达的证据,并有可能作为 EOC 患者的新型预后生物标志物。
我们提出了PCA基础,这是一种多模式决策 - 用于评估多模式大型语言模型(MLLM)的整体功能的基准。偏离了专注于简单任务和单个模型功能的预先基准,PCA基础台面引起了三种复杂的方案:自动驾驶,国内机器人和开放世界游戏。给定的任务说明和不同的文本,该模型必须在推理链中无缝地掌握感知,齿轮和行动的多种功能,以做出准确的决策。此外,PCA基础台上的错误定位功能,在感知,知识或推理等领域的审查模型不准确。这增强了部署MLLM的可靠性。为了平衡评估的准确性和效率,我们可以使用PCA-Eval,一种自动评估程序,并评估10个普遍的MLLM。结果揭示了开源模型与强大的专有模型(如GPT-4 Vision)之间的显着性能差异。为了打扮,我们介绍了体现的实体演化(EIE),这是一个自动框架,用于在多模式体现的环境中综合说明调谐示例。EIE在PCA板台上有7,510个培训示例,并提高了开源MLLM的性能,偶尔超过了GPT-4 Vi-Sion(决策准确性+3%),从而确保EIE的有效性。我们的发现表明,诸如GPT4-Vision之类的强大MLLM在实施剂中显示了决策的希望,为MLLM研究开辟了新的途径。所有基准数据和评估代码均公开。