抽象的高度耕作土壤是农业景观的不稳定因素,也是侵蚀过程的强化。因此,需要研究将耕地转移到休耕状态期间土壤过程的方向。使用灰森林土壤在自发过度生长的变种中,草混合物的播种和草混合物的播种,并同时优化植物症矿物质的矿物质营养,研究了两岁的废弃土地(休耕)的微生物症状态。已经确定,在草种混合物的种植过程中形成了最不稳定的微生物症,其特征是微生物的最小总数(64710万CFU·G –1绝对干燥土壤)和组成群体之间的最小关系(组成部分)(组成部分)(98)(98)。自发过度生长变体和豆类草混合物的微生物中毒中的微生物总数分别超过谷物混合物变体的变体,分别超过6.29和34.8%。与重大关系总数的类似指标为4.08%。矿物质肥料的施用加剧了氮化合物的矿化过程,并减慢了土壤有机物的消耗,这是突然恢复颗粒病的变化和豆类 - 谷物混合物的培养的变化。草混合物变体的土壤的特征是最小的总生物学活性。它比自发过度生长和豆类草混合物的培养的变体的总生物学活性低1.33和33.2%。
伯罗奔尼撒战争就是这种情况,我将在第一章中探讨这一问题。公元前五世纪,雅典通过建立海上贸易帝国变得富裕而强大。雅典向海军投入大量资源,然后利用这些资源扩大贸易路线,建立殖民地和支流盟友体系。然而,考虑到斯巴达的军队占主导地位,所有这些在与斯巴达的战争中都无济于事。相比之下,斯巴达的大战略在地理上比较保守。它需要将军队留在离家较近的地方,以抵御外部威胁,并防止伯罗奔尼撒半岛发生奴隶起义。多年来,斯巴达开发了技术和战术,以最大限度地发挥其重型步兵的战斗力,并赢得了古希腊最强大的陆上力量的普遍赞誉。与雅典一样,它慢慢地实施了一项可行且持久的大战略。同样与雅典一样,它无法在其首选领域之外进行军事竞争。
洋葱(Allium Cepa L.)在世界许多国家都在营养,治疗和经济重要性而种植,但由于其高易腐性,保存仍然是一个主要问题。加工这种蔬菜可以提供一种解决方案,以减少丰度期间收获后的损失。这项工作的目的是为减少新鲜洋葱的收获后损失做出贡献,以增强其价值。为此,研究了两种干燥方法(太阳和阴影)的影响,有机精神和微生物学特征。洋葱接受两种类型的预处理(开水和蒸汽粉刷),并在33°C的温度下在太阳和室温下干燥7天。生化分析的结果表明,干燥将新鲜洋葱的水含量从83.23%降低至14.49%。的灰分含量也从1.84%到4.84%,可滴定酸度从5.48到42.91 MEQ/100G,总多酚含量从718.19到2170.28 mg eag/g/g和黄酮含量从30.25到136.25到136.01 mg Equer/g equer/g equer/g equer/g equer/g equer/g equer of Dried Onions。感官分析的结果表明,品尝者的颜色,味道和气味更加欣赏蒸汽风光和晒干的样品。Microbiological characteristics indicate the presence of aerobic mesophilic germs (1.30.10^1 to 7.06.10^5 CFU/g), total coliforms (5.80.10^1 CFU/g), yeasts and molds (1.10^1 to 1.81.10^1 CFU/g) and an absence of fecal coliforms, E. coli and ASR.所有这些结果都是洋葱加工的附加值,将有助于减少收获后的损失。关键字:洋葱,干燥,预处理,高易腐性,收获后损失,保存
PUMA BIOTECHNOLOGY, INC. 是一家生物制药公司,专注于开发和商业化创新产品以增强癌症治疗。Puma 于 2011 年获得了 PB272(口服来那替尼)、PB272(静脉注射来那替尼)和 PB357 的全球开发和商业化权利。2022 年,Puma 获得了 alisertib 的全球研发和商业化权利,alisertib 是一种选择性小分子口服极光激酶 A 抑制剂。来那替尼是一种强效不可逆酪氨酸激酶抑制剂,可阻断通过表皮生长因子受体 HER1、HER2 和 HER4 的信号转导。Puma 一直专注于开发口服版来那替尼,其最先进的候选药物针对的是 HER2 阳性乳腺癌的治疗。口服 Neratinib 于 2017 年获得美国食品药品监督管理局 (FDA) 批准,用于在辅助曲妥珠单抗治疗后对早期 HER2 过表达/扩增乳腺癌成人患者进行延长辅助治疗。Puma 于 2017 年开始商业销售该药物,在美国以 NERLYNX® 片剂的形式销售。2020 年 2 月,NERLYNX 还获得 FDA 批准与卡培他滨联合用于治疗在转移环境中接受过两种或两种以上抗 HER2 方案的晚期或转移性 HER2 阳性乳腺癌成人患者。NERLYNX 被授予上市许可
摘要。背景:正在设计,测试人工智能(AI),并且在许多情况下,从初级保健到公共卫生的医疗保健几乎各个方面都积极使用。目前已经确定,任何AI的应用都承担随之而来的责任,以考虑其发展,部署和影响的道德和社会方面。然而,在AI的快速发展领域中,与例如自动数据处理或更多“基本”算法相比,机器学习,神经网络,生成AI和大型语言模型等发展有可能提出新的和独特的道德和社会问题。方法:本文介绍了与医疗保健中AI有关的道德和社会问题的范围审查,并具有新颖的两管齐下的设计。审查的一条(SR1)包括对限制在最近的时间范围(2021-23)的广泛的学术文献综述,以更好地捕捉最新的发展和辩论。第二链(SR2)由狭窄的审查组成,仅限于对医疗保健中AI伦理的先前系统和范围进行范围的评论,但在更长的时间范围内(2014-2024)延长了以捕获辩论中的长期主题和重复的主题和问题。该策略提供了一种实用的方式来处理有关医疗保健中AI伦理的日益大量文献,以构成文献的深度和演变的方式。结果:SR1捕获了AI Systems提出的受众,医疗领域以及道德和社会主题(以及它们的权衡)的异质性。sr2概念化了有关医疗保健AI的道德和社会问题的范围评论的全面了解,以及所确定的趋势和差距。结论:我们的分析表明,基于对一般原则的吸引力,AI中典型的道德问题方法的典型方法变得越来越不可能对AI在医疗保健中提出的伦理和社会问题的细微差别和特殊性伸张正义,因为技术从摘要辩论和讨论转向现实世界中的应用程序和关注现有的应用程序和关注者。关键字:人工智能;药品;卫生保健;范围审查临床试验编号:不适用1背景1.1上下文
1。 div>简介。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>1 2。 div>fi entions and Results。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。。。。。。。2 3。证明。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。6 3.1。预定。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>6 3.2。 div>超级入境。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>8 3.6。 div>和ffi nity。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>9参考。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>12 div>
2里奥格兰德·杜尔(Unijuí)的西北区域大学。 ijuí/rs,巴西。 圣玛丽亚联邦大学(UFSM)。 严格的Sensu药理学研究生课程。 圣玛丽亚/RS,巴西。 https://orcid.org/0000-0002-9375-07452里奥格兰德·杜尔(Unijuí)的西北区域大学。ijuí/rs,巴西。圣玛丽亚联邦大学(UFSM)。严格的Sensu药理学研究生课程。圣玛丽亚/RS,巴西。https://orcid.org/0000-0002-9375-0745https://orcid.org/0000-0002-9375-0745
人工智能的发展提出了一个关于人类智能的基本问题:人类推理是通过应用从丰富的先前经验中获得的任务特定知识来最好地模拟的,还是基于领域通用的心理表征操纵和比较?我们针对视觉类比推理的情况来解决这个问题。使用熟悉的三维物体(汽车及其零件)的真实图像,我们系统地操纵视觉类比问题中的视点、零件关系和实体属性。我们将人类的表现与两种最近的深度学习模型(孪生网络和关系网络)的表现进行了比较,这两种模型直接经过训练来解决这些问题并将其任务特定知识应用于类比推理。我们还通过将领域通用的映射程序应用于汽车及其零部件的学习表征,开发了一个使用基于零件的比较 (PCM) 的新模型。在四项类比(实验 1)和开放式类比(实验 2)中,领域通用的 PCM 模型(而非特定任务的深度学习模型)在关键方面产生了与人类推理者相似的性能。这些发现证明,通过将大数据的深度学习应用于特定类型的类比问题,不太可能实现类似人类的类比推理。相反,人类确实(并且机器可能)通过学习对多个任务有用的结构信息进行编码的表示,再加上关系相似性的高效计算来实现类比推理。
风力涡轮机部件由于暴露在极端环境条件下,尤其是海上环境条件下,会承受相当大的应力和疲劳。为此,本研究探索了两种不同的风力涡轮机叶片疲劳损伤估计和剩余使用寿命预测方法。第一种方法使用雨流计数算法。第二种方法来自疲劳损伤模型,该模型描述了由于基质裂纹导致的微观损伤传播,在宏观尺度上表现为刚度损失。这两种技术都使用从著名的风力涡轮机模拟器 FAST(疲劳、空气动力学、结构和湍流)获得的叶片根部力矩传感器信号提供的信息进行了测试。