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抗抑性RT-qPCR预混液
储存和稳定性： 抗抑性 RT-qPCR 预混液采用干冰 / 蓝冰运输。到货后储存于 -20°C 下，以获得最佳稳定性。应避免反复 冻融循环。运输过程中解冻不影响产品性能。每次解冻后应混合 / 平衡溶液以避免分相。 有效期： 在外包装盒标签上的有效期内，在推荐条件下储存并正确处理时，试剂盒可保持完整活性。 安全预防措施： 处理试剂前请阅读并理解 SDS （安全数据表）。首次发货时提供 SDS 的纸质版文件，此后可应要求提 供。 质量控制： Meridian 遵守 ISO 13485 质量管理体系运行。抗抑性 RT-qPCR 预混液及其组分在活性、持续合成能 力、效率、热激活、灵敏度、无核酸酶污染和无核酸污染等方面均经过广泛测试 注： 仅供科研和 / 或进一步生产使用。
语义增强图像-文本预训练模型的零样本三维模型分类
Cheraghian 等人 [ 21 – 23 ] 在零样本 3 维模型分类方 面提出了 3 维点云的零样本学习方法、缓解 3 维零样 本学习中枢纽点问题的方法和基于直推式零样本学 习的 3 维点云分类方法，并将它们封装进一个全新 的零样本 3 维点云方法 [ 24 ] 中。以上方法均是利用已 知类样本的点云表征及其词向量对未知类别进行分 类，开创了零样本 3 维模型分类方法。近年来， CLIP 在零样本图像分类上取得了良好的效果，因此有研 究者将 CLIP 应用到零样本 3 维模型分类方法中， Zhang 等人 [ 25 ] 提出了基于 CLIP 的 3 维点云理解 (Point cloud understanding by CLIP, PointCLIP) 模型， PointCLIP 首先将 3 维点云投影成多个深度图，然 后利用 CLIP 的预训练图像编码器提取深度图特 征，同时将类别名称通过 CLIP 预先训练的文本编 码器提取文本特征。但是 PointCLIP 的性能受到深 度图和图像之间的域差异以及深度分布的多样性限 制。为了解决这一问题，基于图像 - 深度图预训练 CLIP 的点云分类方法 (transfer CLIP to Point cloud classification with image-depth pre-training, CLIP2Point) [ 26 ] 将跨模态学习与模态内学习相结合 训练了一个深度图编码器。在分类时，冻结 CLIP 的图像编码器，使用深度图编码器提取深度图特 征，该方法缓解了深度图和图像间的模型差异。用 于 3 维理解的图像 - 文本 - 点云一致性表征学习方法 (learning Unified representation of Language, Im- age and Point cloud for 3D understanding, ULIP) [ 27 ] 构建了一个图像、文本和点云 3 种模态的 统一嵌入空间，该方法利用大规模图像 - 文本对预 训练的视觉语言模型，并将 3 维点云编码器的特征 空间与预先对齐的视觉 - 文本特征空间对齐，大幅 提高了 3 维模型的识别能力。与之相似的是，基于 提示文本微调的 3 维识别方法 (CLIP Goes 3D, CG3D) [ 28 ] 同样使用 3 元组形式确保同一类别的 3 维模 型特征和图像特征之间以及 3 维模型特征和文本特 征之间存在相似性，从而使点云编码器获得零样本 识别的能力。另外， PointCLIP V2 [ 29 ] 在 Point- CLIP 的基础之上，通过利用更先进的投影算法和 更详细的 3 维模型描述，显着提高了零样本 3 维模型 分类准确率。本文采用语义增强 CLIP 解决图像和文 本的语义鸿沟问题，通过在语义层面为图像和文本 提供更多相似的语义信息，使图像和文本对齐更具有 一致性，从而有效提高 3 维模型的零样本分类性能。 2.2 提示工程
Air-Dryable 可风干血液直扩RNA/DNA qPCR预混液产品 ...
可风干血液直扩 RNA/DNA qPCR 预混液采用蓝冰运输。到货后储存于 -20°C 下，以获得 最佳稳定性。应避免反复冻融循环。运输过程中解冻不影响产品性能。每次解冻后应混合 / 平衡溶液 以避免分相。 有效期： 在外包装盒标签上的有效期内，在推荐条件下储存并正确处理时，试剂盒可保持完整活性。 安全预防措施： 处理试剂前请阅读并理解 SDS （安全数据表）。首次发货时提供 SDS 的纸质版文件，此后可应要求提 供。 质量控制： Meridian 遵守 ISO 13485 质量管理体系运行。 Air-Dryable
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我们如何知道这是计算安全的？我们没有。如果人们假设模块化指数是单向函数，则计算有限的窃听器EVE只有可忽略的概率可以恢复Alice's或Bob的Secret Key，A或B。在不知道{a，b}之一的情况下，对于G a和g b（mod q）的值而言，对于计算G AB（mod Q）的算法很难计算GAB（mod Q）。但是，这并不意味着我们知道如何从离散对数很难计算的假设中证明Di-e-Hellman密钥交换协议的安全性。相反，基于二型 - 赫尔曼密钥交换的安全性的假设称为决策局限性局部假设（DDH）假设。它涉及区分形式（g a，g b，g ab）（mod q）的有序三元组的问题，即形式的有序三元组（g a，g b，g c）（mod q）（mod q），当q是一个较大的素数并且G Modulo Q的顺序是另一个大的prime p。如果a，b，c从[p]随机随机取样，则DDH的假设是对于任何有效的可计算测试τ，概率prτ（g a，g b，g ab）= 1和prτ（g a，g b，g b，g b，g c）= 1 = 1 di e tif.1（n = n = log），以及n = 2（p），以及二（p）（p）（p）（p）（p）（p）（p）（p）（p）（p）（p）（p）（p）（p）（p）（p）（p）（p）（p）（p）（p）（p）（p）（p）（P） n的逆多项式函数。换句话说，DDH假设基本上只是一种说明Di-Hellman密钥交换在计算上是安全的一种方式。
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