Zobrazeno 1 - 10
of 17 836
pro vyhledávání: '"Shengyu An"'
Publikováno v:
Drug Design, Development and Therapy, Vol Volume 18, Pp 2405-2420 (2024)
Bingjie Ma,1 Pengyi Hou,2 Ran Liu,3 Aijun Cang,1 Limei Zhao4 1Department of Pharmacy, People’s Hospital of Liaoning Province, Shenyang, 110010, People’s Republic of China; 2SCIEX Analytical Instrument Trading Co, Shanghai, 200000, People’s Repu
Externí odkaz:
https://doaj.org/article/d4fc162fc81d4268aa126a74c3cb3158
Autor:
Chi Derek Asaba
Publikováno v:
Comparative Literature: East & West, Vol 8, Iss 1, Pp 150-153 (2024)
Externí odkaz:
https://doaj.org/article/711bfb0e3cb542b9bcf59ce178ac1d23
Akademický článek
Tento výsledek nelze pro nepřihlášené uživatele zobrazit.
K zobrazení výsledku je třeba se přihlásit.
K zobrazení výsledku je třeba se přihlásit.
Autor:
Hu, Yu1 (AUTHOR), Sun, Hui1 (AUTHOR), Yan, Guangli1 (AUTHOR), Zhang, Xiwu1 (AUTHOR), Guan, Yu1 (AUTHOR), Li, Dan2 (AUTHOR), Wang, Xijun1,3 (AUTHOR) xijunw@sina.com
Publikováno v:
Journal of Separation Science. Feb2023, Vol. 46 Issue 3, p1-15. 15p.
Autor:
Fang, Cong, Liu, Jie, Feng, Menghan, Jia, Zhixin, Li, Yueting, Dai, Yihang, Zhu, Meixia, Huang, Beibei, Liu, Lirong, Wei, Zuying, Wang, Xu, Xiao, Hongbin
Publikováno v:
In Journal of Ethnopharmacology 5 October 2022 296
Akademický článek
Tento výsledek nelze pro nepřihlášené uživatele zobrazit.
K zobrazení výsledku je třeba se přihlásit.
K zobrazení výsledku je třeba se přihlásit.
Akademický článek
Tento výsledek nelze pro nepřihlášené uživatele zobrazit.
K zobrazení výsledku je třeba se přihlásit.
K zobrazení výsledku je třeba se přihlásit.
Publikováno v:
Chinese Journal of Tissue Engineering Research / Zhongguo Zuzhi Gongcheng Yanjiu. 6/18/2021, Vol. 25 Issue 17, p2687-2696. 10p.
Current 3D human motion reconstruction methods from monocular videos rely on features within the current reconstruction window, leading to distortion and deformations in the human structure under local occlusions or blurriness in video frames. To est
Externí odkaz:
http://arxiv.org/abs/2411.04399
Retrieval-Augmented Generation (RAG) has proven to be an effective method for mitigating hallucination issues inherent in large language models (LLMs). Previous approaches typically train retrievers based on semantic similarity, lacking optimization
Externí odkaz:
http://arxiv.org/abs/2411.03957