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    亚实性结节和磨玻璃结节肺腺癌单细胞水平的差异如何

    最近在朋友圈看到两个还算是比较类似的单细胞文章: 2021年1月27日,亚实性结节(SSN)的肺腺癌 单细胞文章是:https://advances.sciencemag.org/content/7/5...亚实性结节(SSN)的肺腺癌 单细胞 ?...该研究利用高通量单细胞转录组测序比较了磨玻璃结节肺腺癌(GGN-ADC,lung adenocarcinoma featured with ground glass nodules)和实性肺腺癌(SADC...adenocarcinoma manifested as pulmonary subsolid nodules by single-cell RNA sequencing" 该研究利用单细胞测序技术全面揭示了影像学表现为亚实性结节...亚实性结节的肺腺癌单细胞研究是:对16名CT影像学表现为SSN的肺腺癌患者的手术切除样本进行单细胞转录组测序,同时整合已发表的6例癌旁样本(nLung)和9例进展性肺腺癌样本(mLUAD)的数据,共获得

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    工业制造行业供应链平台管理数字化转型解决方案

    国内整个工业制造业正在逐渐复苏,同时随着国家在政策层面持续加码促进大型工业制造业拥抱电商,资本市场也在不断发力,鼓励金融业脱虚向实,回归实体的指导方针不断落地,我国工业制造业将面临政策导向与扶持的友好环境...目前的工业制造业还面临着诸多的困难: 1、传统工业制造企业的信息化流通弱,难以适应互联网时代的发展 传统工业专注于技术深造,对于如何将最新的产品包装推广出去是一个难题。...4、产业结构不合理,难以适应市场竞争 中国制造业产业结构的不合理表现为低水平下的结构性、地区性生产过剩,又表现为企业生产的高消耗、高成本。

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    腾讯全球数字生态大会|计算专场与遨驰技术专场邀您共探数实创新

    大会以" 数实创新,产业共进 "为主题,聚焦数字技术与实体经济创新发展,将邀请生态合作伙伴、技术开发者、政府及社会组织共话数字技术与实体产业的前沿趋势,探索全真互联时代的数实融合新机遇。...点击预约直播 遨驰技术专场:数实融合,布局末来——遨驰分布式云操作系统 遨驰 Orca 是腾讯云重磅推出的分布式云操作系统,相较于传统的云操作系统,遨驰在数实融合,传统行业数字化转型上能发挥更重要作用...在浪潮之下,遨驰是如何将绿色高效、安全可控的云计算服务提供到任意客户需要的位置,又是如何帮助机构、企业更高效地完成数字化转型升级?

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    工业制造行业B2B电商平台解决方案

    国内整个工业制造业正在逐渐复苏,同时随着国家在政策层面持续加码促进大型工业制造业拥抱电商,资本市场也在不断发力,鼓励金融业脱虚向实,回归实体的指导方针不断落地,我国工业制造业将面临政策导向与扶持的友好环境...目前的工业制造业还面临着诸多的困难: 1、传统工业制造企业的信息化流通弱,难以适应互联网时代的发展 传统工业专注于技术深造,对于如何将最新的产品包装推广出去是一个难题。...4、产业结构不合理,难以适应市场竞争 中国制造业产业结构的不合理表现为低水平下的结构性、地区性生产过剩,又表现为企业生产的高消耗、高成本。

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    工业制造行业B2B电商平台整体解决方案

    国内整个工业制造业正在逐渐复苏,同时随着国家在政策层面持续加码促进大型工业制造业拥抱电商,资本市场也在不断发力,鼓励金融业脱虚向实,回归实体的指导方针不断落地,我国工业制造业将面临政策导向与扶持的友好环境...目前的工业制造业还面临着诸多的困难: 1、传统工业制造企业的信息化流通弱,难以适应互联网时代的发展 传统工业专注于技术深造,对于如何将最新的产品包装推广出去是一个难题。...4、产业结构不合理,难以适应市场竞争 中国制造业产业结构的不合理表现为低水平下的结构性、地区性生产过剩,又表现为企业生产的高消耗、高成本。

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    解答03:Smith圆为什么能“上感下容 左串右并”?

    我们可知—— 在复平面阻抗直角坐标图中,有如下几个特殊的线: 黑色的线上的阻抗,有个特点:实部为0;(电阻为0) 红色的线上的阻抗,有个特点:虚部为0;(电感、电容为0) 蓝色的线上的阻抗,有个特点:实部为...1;(电阻为50欧姆) 黄色的线上的阻抗,有个特点:虚部为-1; 橙色的线上的阻抗,有个特点:虚部为1 当实部为0, X越呈感性时,越往黑色线的正上方走, X越呈容性时,越往黑色线的负下方走, 体现在实际的电路中...我们常说的口诀:上感下容,左串右并,具体的其实体现为: 串联电感,沿电抗图的顺时针方向移动; 串联电容,沿电抗图的逆时针方向移动 并联电感,沿导纳图的逆时针方向移动; 并联电容,沿导纳图的顺时针方向移动

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    NLP之文本表示

    引言 我们在做模型训练的时候,不是直接把文本或者词语传给计算机让其进行计算,而是需要将单词、句子、文本转换成向量或者矩阵进行计算,而如何将文本转换成向量就是本文需要介绍的内容。...单词的表示-one-hot 出现为1,不出现为0 每个单词是一个词库数量维度的向量,但是其中只有一个1,其他都是0。...句子的表示-boolean 向量为词库的大小,每个句子对应词库中单词出现与否的情况,出现为1,不出现为0,比如下面的例子: 词典:【我们,又,去,爬山,今天,你们,昨天,跑步】 【“我们”出现了为1,“...又“没出现为0,”去“出现了为1,”爬山“出现类为1,”今天“出现了为1,”你们“没出现为0,”昨天“没出现为0,”跑步“出现了为1】 例子:我们今天去爬山,明天去跑步 (1,0,1,1,1,0,0,

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