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以太坊das大小最新

發布時間: 2021-05-25 04:24:43

① dasemeihang地址誰知道或者給個類似dasemeihang的也可以呀~~~~~癩

題干不詳,無法解答

② das-44406-6品系包含哪些外源基因

das-44406-6品系包含哪些外源基因
miRNA是一類多細胞動物或植物基因組的前體mRNA內含子,miRNA獨立轉錄單位或miRNA基因簇編碼的19-25個核苷酸大小的內源性單鏈RNA,他們在轉錄後水平沉默特定基因從而對生物體基因表達起到精細調節的作用[1]。絕大多數miRNA基因在RNA聚合酶Ⅱ的作用下形成較長的莖環結構,稱為初級miRNA(primary miRNA ,pri- miRNA)。pri- miRNA在Drosha-DGCR8復合體的作用下形成長度約60-70個核苷酸的發夾狀RNA,成為前體miRNA(precursor miRNA,pre-miRNA)。隨後,pre- miRNA在Exprotin-5復合物[2]的作用下被轉運出胞核,在胞漿中由Dicer剪切成為miRNA復合體, miRNA復合物(RNA-inced silencing comlex,RISC)[1]與該miRNA的3』翻譯區(3』UTR)結合到位於胞漿的P-body(processing bady)中[3]:如果miRNA與靶mRNA匹配完全,則該復合體降解mRNA;

③ 什麼是sis,dcs,das系統

DCS系統_信息與通信_工程科技_專業資料。投標方的工作范圍 投標方應提供滿足本規范書要求所必需的硬體、 軟體和各項服務。 其中包括(但不限於) 下列內容: 1.2.2.1 按照機組運行要求,本 DCS 規范書的規定和適用的工業標准,設計並配置

④ 善領DAsp52.186版本和善領DAsp59.1239版本哪個是新版

DAsp59.1239版本是13年出的最新版!

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⑥ 大眾dasauto是什麼意思

「Das Auto」是大眾前任CEO馬丁-文德恩在2007年所制定的,這個標語翻譯成英文中就是「The CAr」,意思是大眾是汽車的代表。

「Das Auto」是德語,「das」只是一個表示詞性的前綴,沒有實際意思。德語中的名詞都有一個表示詞性的前綴,分別表示陽性、中性和陰性。「auto」就是德語中汽車的意思,其實「Das Auto」就是表示中文之中的「汽車」這個意思一樣。


(6)以太坊das大小最新擴展閱讀

1、大眾汽車集團成立於1938年,總部位於德國沃爾夫斯堡,是歐洲最大的汽車公司,也是世界汽車行業中最具實力的跨國公司之一。

2、2005年5月,總部在德國沃爾夫斯堡的大眾汽車公司,一輛亮銀色途安下線了,它標志著這個歐洲最大的汽車公司的汽車生產量超過一億輛。

3、在全球汽車市場低迷的事態下,大眾汽車2004年全球銷量比2003年的501.5萬輛增長了1.3%,再一次突破500萬,達到創記錄的507.9萬輛。

⑦ 如何運用das進行二室模型計算

【求助】關於DAS
一組數據,2室1/cc權重時,擬合結果中beta=0.01,t1/2beta=69.315
已經達到了擬合收斂的邊界,感覺此結果不應給出,或者應該是output with warning

此結果與實際情況相差甚遠,屬於數學上基本合理,葯動學上基本不合理的情況,一直驚嘆於DAS的擬合成功率之高,但也一直對DAS在邊界點上的結果也給與不帶警告的輸出覺得不妥。是不是DAS 3.0已有修正呢?

上次上海之行沒能與高手一見,甚遺憾,期待下次機會。

gerry.xls (42.5k)
請到上下載最新版本!
這個問題已經修正!請看結果

Book2.xls (36.0k)
兩個問題:
1.DAS中口服模型所求一級參數共6個
A
α
B
β
k
Ka
一般情況下所指的非脈管給葯方程中只有5個參數,請教一下,DAS使用的計算(擬合)公式是什麼?說明書中並未給出.

2.上述結果中推薦模型2中:
β=0
t1/2β=24447.938
似有不妥,請指教.

附加一個小問題:
從推薦結果2的擬合曲線上看,擬合值和實則值仍有一定偏差,但擬合判據中R^2達到1,請教一下R^2計算公式是什麼?根據軟體給出的推薦結果2中實測值和擬合值用簡單相關系數(correl函數或者Pearson函數)計算的R=0.982532146,R^2=0.965369417.疑惑不解.
一草亭 wrote:
兩個問題:
1.DAS中口服模型所求一級參數共6個
A
α
B
β
k
Ka
一般情況下所指的非脈管給葯方程中只有5個參數,請教一下,DAS使用的計算(擬合)公式是什麼?說明書中並未給出.

請參見貴校王廣基校長主編的《葯代動力學》第118頁。

一草亭 wrote:
2.上述結果中推薦模型2中:
β=0
t1/2β=24447.938
似有不妥,請指教.

這個確實不合理,會盡快更正!btw,這也正是DAS經常更新的原因,每次解決一個新的問題,軟體都會有更新。所以需要經常到網站上下載新的版本!

一草亭 wrote:
從推薦結果2的擬合曲線上看,擬合值和實則值仍有一定偏差,但擬合判據中R^2達到1,請教一下R^2計算公式是什麼?根據軟體給出的推薦結果2中實測值和擬合值用簡單相關系數(correl函數或者Pearson函數)計算的R=0.982532146,R^2=0.965369417.疑惑不解.

R^2應該是模型所能解釋的變異占總變異的部分!
R2 = 1 - Σ[(C-C』)2/(C-Cav)2]
C』為擬合濃度,Cav為平均葯物濃度。沒時間看源代碼,DAS好像用的是此公式!
就這個問題還想和一草亭兄探討!其他的曲線擬合的相關指數R2 公式均是如此,為什麼在葯代動力學模型中R2 = 1 - Σ[(C-C』)2/C2] ?
gerry111 wrote:
請參見貴校王廣基校長主編的《葯代動力學》第118頁。

王廣基校長主編的《葯代動力學》第118頁電子版見附件,好像依然見不到6個參數,繼續疑問?

gerry111 wrote:
這個確實不合理,會盡快更正!btw,這也正是DAS經常更新的原因,每次解決一個新的問題,軟體都會有更新。所以需要經常到網站上下載新的版本!

其實擬合不出結果是正常的,國外的WinNonlin,Kenitica等軟體經常都有擬合失敗的情況出現,DAS也可以考慮對不理想數據的擬合給出一些警告和提示呀。一味的追求萬能擬合成功恐怕有一些難度。

118.pdf (190.3k)
gerry111 wrote:
R^2應該是模型所能解釋的變異占總變異的部分!
R2 = 1 - Σ[(C-C』)2/(C-Cav)2]
C』為擬合濃度,Cav為平均葯物濃度。沒時間看源代碼,DAS好像用的是此公式!
就這個問題還想和一草亭兄探討!其他的曲線擬合的相關指數R2 公式均是如此,為什麼在葯代動力學模型中R2 = 1 - Σ[(C-C』)2/C2] ?

其實國內好幾個軟體的模型判據的計算都是有一些問題的,最為嚴重的是*****軟體的AIC值計算,完全是錯誤的計算。

而關於r,r^2,R,R^2,相關系數,確定系數,擬合優度,判別系數等等這些看上去和r很想像的幾個參數,很多人都是迷迷糊糊的,一會叫相關系數,一會叫回歸系數,一會又叫回歸系數的平方,中英文不統一,大小寫不統一,整個一個亂啊。

葯動軟體中給出這些參數也無妨,但最好在軟體的使用說明手冊中給與說明並給出這些參數的中英文全稱,這樣使用者便可以有所選擇了。

較為欣賞的是WinNonlin的模型判據中關於r的解釋,WinNolin僅僅給出一個r obs-pre,一目瞭然,直接就是一個相關系數,其實很多時候一個相關系數也足夠了,3p87/97中給得也很直白regression coefficient,這樣其實挺好。主要還是看AIC去了。

這些個參數的計算也沒有一個具體的權威,WinNoline和Kinetica中關於 SBC(SC)判據的計算公式居然不一樣,誰對誰錯?看來只有參考原始的文獻了,WinNolin的User's Guide倒是挺詳細的。

gerry兄說的可能是這個公式:R2 = 1 - Σ(C-C』)2/ΣC2,某些書上叫判別系數,但個人認為不權威,沒有確切來源的情況下,對於中文名字的啟用要謹慎。
不好意思,這幾天很忙,今天才回答這個問題。

關於一級參數問題:
一般教科書只是簡單設定不考慮滯後問題,C=A*e(-at)+B*e(-bt)-(A+B )*e(-kat),當t=0時,C恆為0.
事實上,總有滯後,(或滯後為0),所以DAS擬合出的6個一級參數(a, b, ka,A,B,K)。C=A*e(-at)+B*e(-bt)-K*e(-kat),擬合時算出A,B,K,即可計算滯後時間(lagTime)。

一草亭 wrote:
這些個參數的計算也沒有一個具體的權威,WinNoline和Kinetica中關於 SBC(SC)判據的計算公式居然不一樣,誰對誰錯?看來只有參考原始的文獻了,WinNolin的User's Guide倒是挺詳細的。

這個我以前查過資料,,WinNoline的SBC判據計算公式是正確的。
SBC = N * ln We + lnN*P P是參數個數,N是點數,We是加權誤差平方和

一草亭 wrote:
gerry兄說的可能是這個公式:R2 = 1 - Σ(C-C』)2/ΣC2,某些書上叫判別系數,但個人認為不權威,沒有確切來源的情況下,對於中文名字的啟用要謹慎。

R2= 1 - Σ(C-C』)2/ΣC2的計算公式同樣也出現在王校長主編的《葯代動力學》第94頁上。不敢說不權威
想和一草亭兄繼續探討,為什麼此處不寫成類似曲線擬合的R2 公式——R2 = 1 - Σ[(C-C』)2/(C-Cav)2]
gerry111 wrote:
關於一級參數問題:
一般教科書只是簡單設定不考慮滯後問題,C=A*e(-at)+B*e(-bt)-(A+B )*e(-kat),當t=0時,C恆為0.
事實上,總有滯後,(或滯後為0),所以DAS擬合出的6個一級參數(a, b, ka,A,B,K)。C=A*e(-at)+B*e(-bt)-K*e(-kat),擬合時算出A,B,K,即可計算滯後時間(lagTime)。

那麼在C=A*e(-at)+B*e(-bt)-K*e(-kat)中K=-(A+B)了,總感覺這個K有點多餘,沒有讓人信服的解釋,特別是在上會的時候,畢竟很少資料這樣寫。

再說時滯問題是可以通過將t寫成t-Tlag,引進 Tlag參數來校正的,在這里直接引進一個K,權威依據是什麼?

在結果中:
Tlag=0

A 334.725
B 241.213
K 200.981
代進公式C=A*e(-at)+B*e(-bt)-K*e(-kat)也是不能令人理解的。或者說好像是錯誤的。再次請教。

gerry111 wrote:
R2= 1 - Σ(C-C』)2/ΣC2的計算公式同樣也出現在王校長主編的《葯代動力學》第94頁上。不敢說不權威:P
想和一草亭兄繼續探討,為什麼此處不寫成類似曲線擬合的R2 公式——R2 = 1 - Σ[(C-C』)2/(C-Cav)2]

R2= 1 - Σ(C-C』)2/ΣC2公式的確出現在好幾本教材上,我想也應該是有來源的,不過像WinNolin這樣的所謂標准軟體不採用此判據也應該有一些道理。R2= 1 - Σ(C-C』)2/ΣC2公式本身反映的是殘差與實際濃度的相對大小,而中文名稱,哈哈,就很亂了,王廣基的書上叫「擬合度」,有的教材上叫「判別系數」,而網上廣為流傳的3p87說明書中又叫「確定系數」,很不統一,關於R或者R^2,個人覺得用簡單相關系數就很好,用這種R2= 1 - Σ(C-C』)2/ΣC2讓普通用戶無法理解甚至誤導認為相關系數的符號不太好,即時是保留此判據,那DAS為什麼要舍棄簡單相關系數判據呢?
不好意思,這幾天在外出差,今晚才回來!

一草亭 wrote:
那麼在C=A*e(-at)+B*e(-bt)-K*e(-kat)中K=-(A+B )了,總感覺這個K有點多餘,沒有讓人信服的解釋,特別是在上會的時候,畢竟很少資料這樣寫。

再說時滯問題是可以通過將t寫成t-Tlag,引進 Tlag參數來校正的,在這里直接引進一個K,權威依據是什麼?

PK擬合時有二種方法:micro method and macro method 。micro method 就是用k12、k21這類參數做擬合, macro method 就是類似上面的公式用A a B b等參數做擬合,個人認為將t-Tlag代入macro method 的擬合公式時擬合難度將加大,這也正是現在很少用micro method 的原因。再說引進K來計算t-Tlag與直接用t-Tlag來擬合在數學上是等價的。

一草亭 wrote:
在結果中:
Tlag=0

A 334.725
B 241.213
K 200.981
代進公式C=A*e(-at)+B*e(-bt)-K*e(-kat)也是不能令人理解的。或者說好像是錯誤的。再次請教。

一草亭這一組數據真的挺奇怪,。DAS推薦的2個結果都有問題。
上面這個結果確實是錯的,原因就是Tlag=0。其實從ABK這3個數據中就可以看出,按這個結果,Tlag應該小於0,為了避免這種情況,軟體強制Tlag=0,所以出現這個錯誤的結果,正確的結果應該是(w=1)。這個問題會盡快糾正。
A 229.04
α 1.94
B 323.55
β 0.58
K 545.44
Ka 1.03
得出的t-Tlag為0.188

一草亭 wrote:
R2= 1 - Σ(C-C』)2/ΣC2公式的確出現在好幾本教材上,我想也應該是有來源的,不過像WinNolin這樣的所謂標准軟體不採用此判據也應該有一些道理。R2= 1 - Σ(C-C』)2/ΣC2公式本身反映的是殘差與實際濃度的相對大小,而中文名稱,哈哈,就很亂了,王廣基的書上叫「擬合度」,有的教材上叫「判別系數」,而網上廣為流傳的3p87說明書中又叫「確定系數」,很不統一,關於R或者R^2,個人覺得用簡單相關系數就很好,用這種R2= 1 - Σ(C-C』)2/ΣC2讓普通用戶無法理解甚至誤導認為相關系數的符號不太好,即時是保留此判據,那DAS為什麼要舍棄簡單相關系數判據呢?

看了源代碼:DAS中R2的公式是
R2 = 1 - Σ[(C-C』)2/(C-Cav)2]而不是R2= 1 - Σ(C-C』)2/ΣC2
此時R2應該是擬合出的模型所能解釋的變異占總變異的部分!這也是一般的曲線擬合用R2而不用r(簡單相關系數)的原因。R2 的缺點是無法進行房室及計算方法的分析比較而且通常是房室數越多優度越好,所以AIC、SBC等判據的價值更大。
gerry111 wrote:
關於一級參數問題:
一般教科書只是簡單設定不考慮滯後問題,C=A*e(-at)+B*e(-bt)-(A+B )*e(-kat),當t=0時,C恆為0.
事實上,總有滯後,(或滯後為0),所以DAS擬合出的6個一級參數(a, b, ka,A,B,K)。C=A*e(-at)+B*e(-bt)-K*e(-kat),擬合時算出A,B,K,即可計算滯後時間(lagTime)。

關於6參數公式:C=A*e(-at)+B*e(-bt)-K*e(-kat),你的意思是說DAS先擬合出6個參數,再計算Tlag?並且在計算出的Tlag值上,C=A*e(-at)+B*e(-bt)-K*e(-kat)的值應該是等於0的么?

而如果按照你給的值:
A 229.04
α 1.94
B 323.55
β 0.58
K 545.44
Ka 1.03
得出的t-Tlag為0.188

計算C=A*e(-at)+B*e(-bt)-K*e(-kat)值,取t=0.188時,方程值為-0.248880424。
不解?

為什麼不直接寫成:C=A*e(-a(t-Tlag))+B*e(-b(t-Tlag))-(A+B )*e(-ka(t-Tlag))呢?
從數學上講,在A,a,B,b,ka等5參數的基礎上引進Tlag後,變成了6參數方程,這也是最常見的形式。

事實上引進Tlag的macro方程:C=A*e(-a(t-Tlag))+B*e(-b(t-Tlag))-(A+B )*e(-ka(t-Tlag))是非常好擬合的。

DAS引進K參數後最終的方程形式是什麼?引進K參數的依據在哪裡?
如果說最終的方程形式依然是:C=A*e(-at)+B*e(-bt)-K*e(-kat),那Tlag的意義在數學公式上又是如何體現的?即t=0點時 C應該是=0的,這樣的等式如何才能成立?

關於這個問題,倒是很願意有機會電話說說,感覺發帖說不清楚。
PS:俺的思路目前還是很清晰的,就是表述不順暢,gerry兄見諒。
gerry111 wrote:
看了源代碼:DAS中R2的公式是
R2 = 1 - Σ[(C-C』)2/(C-Cav)2]而不是R2= 1 - Σ(C-C』)2/ΣC2
此時R2應該是擬合出的模型所能解釋的變異占總變異的部分!這也是一般的曲線擬合用R2而不用r(簡單相關系數)的原因。R2 的缺點是無法進行房室及計算方法的分析比較而且通常是房室數越多優度越好,所以AIC、SBC等判據的價值更大。

那我的疑問就更大了。
R2 = 1 - Σ[(C-C』)2/(C-Cav)2]中Cav是指實測濃度的均值嗎?如果是的話,根據下列所謂擬合值計算的R^2怎麼也不可能等於1的。(DAS的推薦結果2中是 R^2=1,DAS的詳細數據如下)
具體可參見上述你給出的附件中推薦結果2

濃度(C) C擬合值
3.39 3.311
19.51 24.342
31.61 32.532
36.92 33.705
31.45 27.433
23.2 19
15.01 12.197
8.45 7.52
4.64 4.545
2.36 2.737
0.9 1.055
0.58 0.506

我想有幾個共識我們先明確一下:簡單相關系數在Excel中有兩個函數可以計算correl和pearson函數,Excel幫助文件中關於這兩個函數的計算公式均是間接的,沒有給出最原始的計算公式,最原始的計算公式如下,其中C^代表擬合濃度,C上加橫線代表均值。
screen.width-333)this.width=screen.width-333" width=224 height=94 title="Click to view full 未命名.GIF (224 X 94)" border=0 align=absmiddle>
假根據你給出的附件中推薦結果2中的擬合結果,按照公式R2 = 1 - Σ[(C-C』)2/(C-Cav)2],是如何計算得到DAS的結果R^2=1的呢?還是我理解的公式中Cav有誤?

其實還有好幾個問題或者建議,先一個一個向gerry兄請教吧。
呵呵,首先申明!你的這組數據DAS 的二個結果都是錯的,所以才出現各種問題:b=0,R2 = 1等等!這個問題會盡快修正 !一草亭兄可以換一組數據計算。
還有一個就是Cav的意義!本想由你自己發現,此處的Cav不是簡單的各濃度的平均值,而是由AUC推算的平均血葯濃度。

關於本貼我總結一下吧,便於兄一一解答。

1、關於擬合方程。DAS在二室模型口服給葯模塊中引進K參數後最終的方程形式是什麼?引進K參數的依據在哪裡?

2、關於 R2計算公式,你說R2 = 1 - Σ[(C-C』)2/(C-Cav)2]中,此處的Cav不是簡單的各濃度的平均值,而是由AUC推算的平均血葯濃度。 DAS這樣做的依據在哪裡?
附:如果我理解的Cav是葯濃的簡單均值有誤,根據葯濃的簡單均值代入R2 = 1 - Σ[(C-C』)2/(C-Cav)2]計算到的R^2遠遠不正確,那也就是可以初步推論由AUC推算的平均血葯濃度和葯濃的簡單均值相差應該很大。那麼請教下由AUC推算的平均血葯濃度計算公式是什麼?如此做的權威依據在哪裡?

3、再說換組數據試驗一下,見附件,參考結果中依然出現了很多葯動學實際意義上不能容忍的邊界值結果69.315,也許是我的版本不夠新,但依然在推薦結果2中出現了R^2=1,估計和上述原因一樣。再次請教遇到這樣的情況該如何處理?個人的建議是DAS給出部分敏感結果的時候應該加以警告或者提示。

⑧ 求葯代處理軟體 DAS或 kinetica5.0

這些事電子書吧 我看到那個有關kinetica的 電子書了但我想要的是軟體您看看有么

⑨ DAS, SAN, NAS 和IPSAN他們之間的區別和聯系

1、意思不同

NAS按字面簡單說就是連接在網路上,具備資料存儲功能的裝置,因此也稱為「網路存儲器」。它是一種專用數據存儲伺服器。

IPSAN是在SAN後產生的,SAN默認指FCSAN,以光纖通道構建存儲網路,IPSAN則以IP網路構建存儲網路,較FCSAN,具有更經濟、自由擴展等特點。

存儲區域網路簡稱SAN,採用網狀通道技術,通過FC交換機連接存儲陣列和伺服器主機,建立專用於數據存儲的區域網路。

開放系統的直連式存儲簡稱DAS,已經有近四十年的使用歷史,隨著用戶數據的不斷增長,尤其是數百GB以上時,其在備份、恢復、擴展、災備等方面的問題變得日益困擾系統管理員。

2、優點不同

DAS能實現大容量存儲,將多個磁碟合並成一個邏輯磁碟,滿足海量存儲的需求。可實現應用數據和操作系統的分離,能提高存取性能,無須專業人員操作和維護,節省用戶投資。

SAN提供了一種與現有LAN連接的簡易方法,並且通過同一物理通道支持廣泛使用的SCSI和IP協議。SAN不受現今主流的、基於SCSI存儲結構的布局限制。

NAS產品是真正即插即用的產品。NAS設備一般支持多計算機平台,用戶通過網路支持協議可進入相同的文檔,因而NAS設備無需改造即可用於混合Unix/Windows NT區域網內。

IPSAN價格合理的存儲合並功能與更為簡化的集中數據管理功能實施過程簡單。IP網路技術相當成熟,IP-SAN減少了配置、維護、管理的復雜度。

3、特點不同

DAS可視化eCRF編輯功能,更易於數據收集,數據疑點同步自動核查,減少錯誤,提高數據質量,不同用戶及角色選擇性地擁有數據接觸權,保證數據安全,保留所有用戶數據操作痕跡以備查。

SAN由於其基礎是一個專用網路,因此擴展性很強,不管是在一個SAN系統中增加一定的存儲空間還是增加幾台使用存儲空間的伺服器都非常方便。通過SAN介面的磁帶機,SAN系統可以方便高效的實現數據的集中備份。

IP SAN基於十分成熟的乙太網技術,由於設置配置的技術簡單、低成本的特色相當明顯,而且普通伺服器或PC機只需要具備網卡,即可共享和使用大容量的存儲空間。

四者的聯系:IP-SAN的發展 其實是由 NAS 和SAN 發展過來的。通過NAS 和SAN的發展史,不難看出在早期由於DAS的發展,FAS 發展趨勢,慢慢的形成的兩個團隊。

網路-DAS

網路-SAN

網路-NAS

網路-IPSAN

⑩ 美國USETH白藜蘆醇的功效及價格

實際上,白藜蘆醇產品有益健康的概念,是一個不折不扣的「跨國營銷騙局」。
在中國宣稱保健的成分
居然在美國有傷腎案例
中國熱炒的明星概念
卻被美國確認數據造假
白藜蘆醇是一種抗氧化劑,葡萄、藍莓中就含有這種成分,於 1939 年由日本科學家發現。
可能你沒怎麼聽說過這個名詞,但搜搜看就知道,越來越多的國人在買。
自白藜蘆醇被發現之後,在長達近 60 年的時間里,人們並沒有發現它有多厲害。但一位名叫 Dipak Kumar Das 的學者於上世紀末將白藜蘆醇推上「神壇」。
Dipak Kumar Das 是美國康州大學心血管研究中心主任,因研究白藜蘆醇的有益特性而著名。
他聲稱白藜蘆醇有降低心血管疾病的功效,並認為這是法國人生活習慣極差但心血管病發病率歐洲最低原因——因為法國人最愛的葡萄酒中含有白藜蘆醇。
有了權威人士的推薦和研究背書,白藜蘆醇逐漸進入公眾視野,被冠以「軟化血管、抗氧化、抗衰老」的光環。
但誰能想到,光環的背後卻是造假和黑幕。
發表了 117 篇關於白藜蘆醇的研究文章的 Das,由於學術造假而身敗名裂,於 2012 年被康州大學開除。
康州大學的調查報告稱,大量研究存在蓄意的數據偽造。
而最終被康州大學調查確認的 Das 造假研究文章,至少有 145 篇

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