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海洋放线菌：抗菌发现的隐藏宝藏
1个心血管和胸腔成像单元，Pitié-Salpêtrière医院，公共援助巴黎公共援助 - 巴黎（APHP），法国巴黎，法国2号，索邦大学2号，Inserm cic-901，ap.hp.hp.sorbonne，ap.hp.sorbonne大学，UMRS1158大学，实验和临床呼吸神经生理学，AP-HP，University Hospital Hospital Group Aphp-Sorbonne University，Pitié-Salpêtrière医院，R3S系（呼吸，呼吸，呼吸道康复，睡眠）以及来自营养的代谢和代谢，Pitié-Salpêtrière医院，公共援助 - 巴黎公共援助 - 巴黎（APHP），法国巴黎，法国，5索邦大学，索邦大学，公共援助医院de Paris，Inserm u974，Inserm u974内科医学和临床免疫学部，Pitiudiun salistri saperparis paris paris paris paris parie paris parie，Paris parie，Paris parie，Paripate paripate，Paripate，Paripate，Paripate paripate，Paripate paripa France, 6 Sorbonne University, Institute Louis of Epidemiology and Public Health (IPLESP), Public Assistance-Hospitals of Paris (APHP), Pitié-Salpêtrière Hospital, Department of Medical Oncology, University Institute of Cancerology, Clip² Galilée, Paris, France, 7 Biomedical Imaging Laboratory, Sorbonne University, Inserm, Institute of Cardiometabolism and Nutrition,巴黎，法国
发掘隐藏的机会
本演讲中有关未来事件或结果的所有声明，趋势分析和其他信息构成了前瞻性陈述。前瞻性陈述通常是但并非总是通过使用诸如“ seek”，“ ofer”，“预期”，“相信”，“计划”，“估算”，“期望”，“期望”和“打算”的词来确定的，并表明事件或结果“可能”，“可能”，“意志”，“应该”，“应该”，“可能”，“可能”或“可能”或其他类似的表达方式。所有陈述（除历史事实的陈述）外，包括本文中的所有陈述，包括但不限于对获得La Parrilla Silver Mine和Mill的预期收益的陈述，以及未来的探索计划和结果，都是前瞻性的陈述。尽管Silver Storm Mining Ltd.（“ Silver Storm”或“ Company”）和合格的人（在技术和科学信息的情况下）认为，在这种前瞻性陈述和/或信息中所反映的期望是合理的，但不应对前瞻性陈述放置，因为公司不会给出任何期望，因为公司不会给予任何保证，因为该公司不会给予任何预期。These statements involve known and unknown risks, uncertainties and other factors that may cause actual results or events to differ materially from those anticipated in such forward-looking statements, including the risks, uncertainties and other factors identified in the Company‘s periodic filings with Canadian securities regulators, and assumptions made with regard to: that the Company's current and future exploration performance, the timing and extent of current and future drill programs, the ability to increase Mineral Resources其中，公司对拉帕里拉（La Parrilla）的计划和期望，公司将拉帕里拉（La Parrilla）纳入公司业务的能力以及最终以其资产生产的能力。
具有无与伦比的隐藏力量的出色传输
这些建议和数据基于我们认为可靠的信息。他们是真诚地提供的，但没有保证，因为条件和使用方法是我们无法控制的。我们建议潜在的用户在以商业规模采用材料和建议之前确定我们的材料和建议的适用性。
机器人未来的关键可能隐藏在液晶中
“如果我想制作任意三维形状，比如手臂或抓手，我必须排列液晶，这样当受到刺激时，这种材料就会自发地重新组合成那些形状，”塞拉说。“到目前为止，缺少的信息是如何控制液晶排列的三维轴，但现在我们有办法实现这一点。”
b'we考虑了与随机噪声（LPN）问题的经典学习奇偶的稀疏变体。我们的主要贡献是一种新的算法框架，为学习稀疏平等（LSPN）问题和稀疏LPN问题提供针对低噪声的学习算法。 Different from previous approaches for LSPN and sparse LPN ( Grigorescu et al. , 2011 ; Valiant , 2015 ; Karppa et al. , 2018 ; Raghavendra et al. , 2017 ; Guruswami et al. , 2022 ), this framework has a simple structure without fast matrix multiplication or tensor methods such that its algorithms are easy to implement and run in polynomial space.令n为尺寸，k表示稀疏性，而\ xce \ xb7为噪声率，使每个标签都会被概率\ xce \ xb7翻转。作为计算学习理论中的基本问题（Feldman等，2009），学习稀疏的噪声均等（LSPN）假设隐藏的平等是K -Sparse而不是潜在的密集矢量。虽然简单的枚举算法采用n k = o（n/ k）k时间，但以前已知的结果静止图至少需要n k/ 2 = \ xe2 \ x84 \ xa6（n/ k）K/ 2 k/ 2 k/ 2 k/ 2对于任何噪声率\ xce \ xb7（Grigorescu et al。我们的框架提供了LSPN算法在时间O中运行（\ XCE \ XB7 \ XC2 \ XB7 N/K）K，对于任何噪声速率\ XCE \ XB7，每当\ XCE \ XB7中，每当LSPN的最新时间都会提高\ xce \ xb7 \ xb7 \ xb7 \ xe2 \ xe2 \ x88 \ x88 \ x88 \ x88 \ x88（p'
b'we考虑了与随机噪声（LPN）问题的经典学习奇偶的稀疏变体。我们的主要贡献是一种新的算法框架，它为学习稀疏平等（LSPN）问题和稀疏LPN问题提供了针对低噪声的学习算法。与以前的LSPN和稀疏LPN的方法不同（Grigorescu等人，2011年；英勇，2015年； Karppa等。，2018年； Raghavendra等。，2017年； Guruswami等。，2022），该框架具有一个简单的结构，而无需快速矩阵乘法或张量方法，因此其算法易于实现并在多项式空间中运行。令n为尺寸，k表示稀疏性，\ xce \ xb7是噪声率，使每个标签都会被概率\ xce \ xb7串起。是计算学习理论中的基本问题（Feldman等人。，2009年），学习与噪声的稀疏平等（LSPN）假定隐藏的平等是K -Sparse，而不是潜在的密集载体。虽然简单的枚举算法采用n k = o（n/k）k时间，但以前已知的结果静止图至少需要n k/2 = \ xe2 \ x84 \ xa6（n/k）k/2 k/2对于任何噪声率\ xce \ xb7（Grigorescu等人（Grigorescu等）），2011年；英勇，2015年； Karppa等。，2018年）。我们的框架提供了LSPN算法在时间O（\ XCE \ XB7 \ XC2 \ XC2 \ XB7 N/K）K中，对于任何噪声率\ XCE \ XB7
隐藏的马尔可夫链和田地，在Riemannian歧管中进行观测
[1] R. J. Elliot，L。Aggoun和J.B. Moore。 隐藏的马尔可夫模型：估计和控制。 Springer Science+商业媒体，1995年。 [2] O. Capp´e，E。Moulines和T. Ryd´en。 在隐藏的马尔可夫模型中推断。 Springer Science+商业媒体，2005年。 [3] L. R. Rabiner。 关于隐藏的马尔可夫模型和语音识别中选定应用的教程。 （在语音识别中的读数中）。 Morgan Kaufmann Publishers，Inc，1990。 [4] R. Durbin，S。Eddy，A。Krogh和G. Mitchison。 生物序列分析。 剑桥大学出版社，1998年。 [5] S. Z，li。 图像分析中的马尔可夫随机字段建模。 Springer Publishing Company，2009年。 [6] A. Zare，M。Jovanovic和T. Georgiou。 湍流的颜色。 流体力学杂志，812：630–680，2017。 [7] B. Jeuris和R. Vandebril。 带有toeplitz结构块的块toeplitz矩阵的khler平均值。 SIAM关于矩阵分析和应用的杂志，37：1151–1175，2016。 [8] A. Barachant，S。Bonnet，M。Congedo和C. Jutten。 通过Riemannian几何形状进行多类脑部计算机界面分类。 IEEE生物培训工程交易，59：920–928，2012。 [9] O. Tuzel，F。Porikli和P. Meer。 通过分类的人行人进行探测。 IEEE关于模式分析和机器智能的交易，30：1713–1727，2008。 [10] S. Said，H。Hajri，L。Bombrun和B. C. Ve-Muri。 熵，2016年18月18日。B. Moore。隐藏的马尔可夫模型：估计和控制。Springer Science+商业媒体，1995年。[2] O. Capp´e，E。Moulines和T. Ryd´en。在隐藏的马尔可夫模型中推断。Springer Science+商业媒体，2005年。[3] L. R. Rabiner。关于隐藏的马尔可夫模型和语音识别中选定应用的教程。（在语音识别中的读数中）。Morgan Kaufmann Publishers，Inc，1990。[4] R. Durbin，S。Eddy，A。Krogh和G. Mitchison。生物序列分析。剑桥大学出版社，1998年。[5] S. Z，li。图像分析中的马尔可夫随机字段建模。Springer Publishing Company，2009年。[6] A. Zare，M。Jovanovic和T. Georgiou。湍流的颜色。流体力学杂志，812：630–680，2017。[7] B. Jeuris和R. Vandebril。带有toeplitz结构块的块toeplitz矩阵的khler平均值。SIAM关于矩阵分析和应用的杂志，37：1151–1175，2016。[8] A. Barachant，S。Bonnet，M。Congedo和C. Jutten。通过Riemannian几何形状进行多类脑部计算机界面分类。IEEE生物培训工程交易，59：920–928，2012。[9] O. Tuzel，F。Porikli和P. Meer。通过分类的人行人进行探测。IEEE关于模式分析和机器智能的交易，30：1713–1727，2008。[10] S. Said，H。Hajri，L。Bombrun和B. C. Ve-Muri。熵，2016年18月18日。Riemannian对称空间上的高斯分布：结构化协方差矩阵的统计学习。信息理论交易，64：752–772，2018。[11] E. Chevallier，T。Hose，F。Barbaresco和J. Angulo。对Siegel空间的内核密度估计，并应用于雷达处理。[12] A. Banerjee，I。Dhillon，J。Ghosh和S. Sra。使用Von Mises-Fisher分布在单位过度上进行促进。机器学习研究杂志，6：1345–1382，2005。
143例白质病变患者的视网膜评估 对ADHD中的烦躁及其关系的定量分析... VOJTA治疗对唐氏综合症患者步态能力的直接影响：一项试点研究 评估计算机视觉综合征和埃塞俄比亚亚的斯亚贝巴员工之间的相关因素 社论：脑肿瘤和神经退行性疾病的分子病理学，生物标志物和治疗剂 帕金森氏病的自主功能障碍研究的进步 英国的大麻使用：医学和休闲大麻用户的个体差异的定量比较 跨学科方法通过可持续设计加速了混合可再生能源系统的采用 海洋放线菌：抗菌发现的隐藏宝藏 病例报告：使用全面的心胸MRI方法与免疫检查点抑制剂相关的肌毒性监测：临床病例的见解 引用Xia M，Zhao Y，Yu T，Lin X，Liao G，Jiang Y，Mao J，Peng J和Cai S（2025）基线HBSAG定量和CD4 T细胞计数 社论：皮肤血管炎和血管病 开发用于预测早期不屈服的机器学习模型突出了北极研究中RAID得分实现的强大预测重要性 基于AAV的实验动物中人类疾病建模的向量 瘤胃微生物的影响
与没有这种病变的那些相比，缺血性中风后的预后（3），并且它们经历了更大程度的认知障碍（4）。WML可能是由脑小血管疾病引起的，脑白质血液流量减少（5）。目前，WML的原因通常归因于慢性小血管疾病。一些研究发现，脑灌注减少可能会导致双侧缺血和缺氧，从而导致微循环疾病并恶化神经变性（6）。次要皮质损伤会发生，因为白质纤维之间的连接受损（7）。然而，除了包括年龄和高血压在内的危险因素外，视网膜微血管异常的严重程度与lacunar梗死的发生和发展有关（8）和WMLS（9）（如多项研究中）。减少了视网膜微动菌和微化的数量，以及视网膜内层内层厚度的减小，与认知能力受损，灰色和白色质量较低以及损害的白质网络结构显着相关（10）。
揭开特朗普的隐藏议程
德黑兰 - 在亚足联冠军联赛精英2024/25年的高风险戏剧中，伊朗的巨大巨车波斯波利斯发现自己处于斗争中。在与强大的Al Hilal遭受4-1的失利后，Persepolis的淘汰赛阶段的道路缩小了，这使他们对阵Nassr的比赛不仅是一场比赛，而且是一个决定性的时刻。与阿尔·希拉尔（Al Hilal）的比赛敏锐地提醒了这场精英竞赛中波斯波利斯面临的挑战。尽管表现良好，但伊朗方面仍无法跟上Al Hilal的节奏和精确性，Al Hilal表现出了令人信服的4-1 Vic Tory的主导地位。这种损失使Persepolis摇摇欲坠，而他们目前在锦标赛中站在第9位，只有前八支球队前进。
应变拓扑超材料并在高阶坐标中揭示隐藏的拓扑
拓扑物理学彻底改变了材料科学，在从量子到光子系统和声音系统的不同环境中引入了物质的拓扑阶段。在此，我们提出了一个拓扑系统的家族，我们称其为“应变拓扑超材料”，其拓扑合适仅在高阶（应变）坐标转换下被隐藏和揭幕。我们首先表明，规范质量二聚体，该模型可以描述各种设置，例如电路和光学元件，等等属于该家族，在该家族中，应变坐标揭示了在自由边界处的边缘状态的拓扑非平地。随后，我们为主要支持的基塔夫链提供了一种机械类似物，该链支持拟议框架内的固定和自由边界的拓扑边缘状态。因此，我们的发现不仅扩展了拓扑边缘状态的识别方式，而且还促进了各种领域中新型的托托质材料的制造，具有更复杂的量身定制的边界。
揭示还是隐藏？雇主在劳动力市场上学习...
雇主学习如何影响研究科学家市场人才的分配？我使用40,000博士学位的计算机科学博士学位（CS）的工作历史与其科学出版物和专利措施相匹配。CS会议的作者将研究人员在次年转移到顶级科技公司之一的可能性，控制其起源公司和经验，这意味着在更有生产力的工人与更有生产力的公司之间的匹配过程中，公众学习起着强大的作用。 许多高质量的论文伴随着相关的专利申请，但该申请是私人信息18个月。 此类论文的作者在次年中不太可能向公司阶梯上升，但正如雇主工资设置模型所预测的那样，更有可能在三年内成为顶级公司。 i估计该模型的结构版本，发现如果雇主没有从phd后研究中了解工人，那么早期计算机科学家的科学出版物将减少16％。 披露专利申请的速度更快将增加1％的创新，这是由于更快的正分类匹配速度驱动的。将研究人员在次年转移到顶级科技公司之一的可能性，控制其起源公司和经验，这意味着在更有生产力的工人与更有生产力的公司之间的匹配过程中，公众学习起着强大的作用。许多高质量的论文伴随着相关的专利申请，但该申请是私人信息18个月。此类论文的作者在次年中不太可能向公司阶梯上升，但正如雇主工资设置模型所预测的那样，更有可能在三年内成为顶级公司。i估计该模型的结构版本，发现如果雇主没有从phd后研究中了解工人，那么早期计算机科学家的科学出版物将减少16％。披露专利申请的速度更快将增加1％的创新，这是由于更快的正分类匹配速度驱动的。