机译:基于收益奖励学校:全面了解如何计算指数并设定目标
Schools; Performance tests; Gain; Growth substances; Students; Targets; Population; Indexes; California; Range(Distance); Scoring; Los angeles(California);
机译:增益领域的后期不可靠性使电机系统不可能使用它们来计算空间中的目标位置
机译:基于构造-破坏方法的平行度计算受限直径图的路径集和割集数量
机译:基于学校的体重管理计划在低收入的西班牙裔中学生中遏制夏季体重增加
机译:基于加速度信号计算的角度误差的可变增益卡尔曼滤波器的基础研究,用于惯性传感器下肢角度测量
机译:三所独立学校中基于自然新兴技术的领导角色:基于社会网络的案例研究,使用模糊集定性比较分析。
机译:增益字段的postsaccadic不可靠性从空间中使用简单的增益场算法来计算目标位置排除了马达系统
机译:图4:(a)一种保守序列,其发生在芯片-SEQ数据集中的46,264个结合位点峰值中的79倍。说明了这种保守序列的突变分布,其中'_'表示该碱度不变; del表示此基础丢失; INS X表示新的基础X插入此基础前面。 (b)列出了几种重复的元素模式。 (c)在第一栏中,示出了由MEME芯片工具(Machanick&Bailey,2011)开采的前五个DNA主题。由CFSP算法发现的相应保守序列列于第二列中。在第三列中,列出了从突变信息转换的特定位置的评分矩阵。 MEME主题与PSSM格式的相似性与PSSM格式之间的相似性通过邮票图章比较工具(Mahony&Benos,2007)计算。这些对相似性的电子值显示在第四列中。 (d)在由GKMSVM描述符聚集的每个组中选择了一个图案,下面列出了CFSP算法的相应主题。 (e)从https://www.encodeproject.org收集的,有附加数据集(文件no:cernff100grl,cenf616irl,conf8.20cer,target:srebf1)。使用MEME工具在每个文件中选择前两个图案,并且我们的算法发现的相应主题如下所示。