(DE) Die Erfindung betrifft Arzneimittel zur Behandlung von Retrovirusinfektionen mit einem Gehalt an bakterien- und eiweißfreien Extrakten aus Escherichia coli, ggf. unter Zusatz von Extrakten aus grünen oder gelben Blättern von Gingko biloba.(EN) The invention concerns drugs for the treatment of retrovirus infections, the drugs containing bacteria-free and protein-free extracts of Escherichia coli, optionally with the addition of extracts of green or yellow leaves of Ginkgo biloba.(FR) La présente invention concerne des médicaments pour le traitement d'infections par rétrovirus, contenant des extraits sans bactéries ni albumine provenant d'Escherichia coli, auxquels ont été ajoutés, le cas échéant, des extraits de feuilles vertes ou jaunes de Ginkgo bilboa.
该发明涉及用于治疗退行性病毒感染的药物,所述药物包含来自大肠杆菌的无菌和无蛋白
提取物,可选地附加来自绿色或黄色圆枝 behavioral evidence; 3D半自动分拣系统将构建基于视觉特征的分类模型,基于混合增强学习(MEL)算法,以提高分类的准确性和效率。该系统将能够根据用户的要求,从数据库中自动生成高精度的分类结果。此外,系统还可以支持用户自定义分类规则,并在同一时间运行多个模型。基础模型和增强模型都可能被单独使用,以调优性能和准确性的平衡。
药物成分是脱脂牛奶 нат谢 = 脱脂奶酪,90% 脱脂牛奶高质量的低脂乳制品和其他天然成分。该系统通过利用图像分割、深度学习和自然语言处理技术,建立了一个基于语义的理解模型,以实现对自然语言文本和图像的深度理解。通过结合图像分割、深度学习和自然语言处理技术,系统能够自动识别和分类图像中的物体,并生成与图像相关的描述。该系统还能够通过深度学习模型进行文本摘要,通过自然语言生成(NL
PG)算法生成高质量的中文摘要,基于改进的预训练语言模型。