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一种统一的疾病理论，例如癌症
广泛接受的是，癌症主要是由环境因素触发的随机自发突变引起的。我们的理论挑战了随机躯体突变理论（SMT）的观念。SMT与查尔斯·达尔文（Charles Darwin）的进化理论不太适合，因为相对较少的突变会如此频繁，并且这些突变会导致死亡而不是预测的生存。但是，如果我们要从病原体的有利位置及其支持的微生物群落来殖民人类并突变宿主细胞以使其自己的好处，因为它确实使他们具有进化优势，并且可以选择基因并将自己的DNA插入宿主插入宿主。在本文中，我们提供了证据，表明肿瘤实际上是由居住在硬基质包裹的生物膜中的各种微生物组成的复杂的微生物群落。这些微生物是导致癌症和控制血管生成的遗传突变的原因。这些病原体通过隐藏在肿瘤细胞，M2或M2样巨噬细胞以及其他吞噬免疫细胞中，并在其内部传播到由血小板摄入的远处，它们也会重新编程，并准备转移的位点，以进行转移。癌症的危险因素是病原体能够利用的能源的来源。这是根据我们以前的统一疾病理论，病原体利用黑色素来建造和维持肿瘤和转移。我们提出了我们对癌症的理解的范式转变，从而为治疗和预防途径提供了不同的轨迹。
A6.4-MEP004会议报告第四... fao scf提交2025.pdf 食品与气候行动小组 + Youngo MEP 004 的结果 增强可持续碳融资：第6.4条减少SDG 12合规性排放的法律，技术和财务影响。 tec向SCF输入有关财务机制运营实体草案的指导草案 马歇尔群岛共和国全国确定的捐款2031-35 2025年2月 TEC的年度报告2024 给聚会和观察者状态的消息... ETF报告工具 TEC GEO政策简介：实现所有人的早期警告 纳米比亚的全国确定的贡献 改变，例如东部和南部非洲。 大提琴矿物存储 第三个关于气候变化的全国传播 圭亚那 - 第一个两年一次的更新报告 埃及的第一个双年展透明度报告 计划国家D'Au Changement Climatique（... ） 全球年鉴 - 气候行动2020 谁是IEC IEC如何为气候行动做出贡献
22。MEP考虑了“ Ams-ii.g的修订版”。：不可再生生物量的热应用中的能效度量”和“ AMS-I.E。: Switch from non-renewable biomass for thermal applications by the user” and agreed to continue to work on these methodologies and the associated “Tool: Calculation of the fraction of non-renewable biomass”, “Standard: Sampling and surveys for CDM project activities and programmes of activities” and “Guidelines: Sampling and surveys for CDM project activities and programmes of activities” at its next meeting.
引用为：Vera P.S.，Jacobo C.A. ＆ceballos，例如（2025）。 Empercia en la cocina：dinámicasdesplegadas en los餐厅enépocade Cri
包括公司在内的组织的永久性需要维护和形成一组能够缀合效率和创新的能力。 div>当事件在环境中呈现，从根本上改变组织的条件时，上述内容会突出。 div>是经济危机，灾难和另一种性质的情况，组织尤其是组织，以及整个社会。 div>在这方面，本文的目的是根据动态能力和普通能力之间的区别来确定不同危机环境中餐馆在不同危机环境中实施的策略以及所涉及的能力类型。 div>为此，文献综述被用作方法论建议，并选择了国会中271篇文章和记录/论文的样本。 div>可以观察到动态能力理论与研究行业的发展有关。
变化，例如东部和南部非洲。
一、背景 2024年11月24日，《联合国气候变化框架公约》第29次缔约方大会（COP29）在阿塞拜疆巴库闭幕，会议通过了若干推动全球气候行动的里程碑式决定。《巴黎协定》项下各项进程预计将出现重大更新，包括全球适应目标、国家适应计划、适应资金以及对适应委员会和最不发达国家专家组等适应相关机构工作的支持。因此，将这些成果转化为对东部和南部非洲等易受气候变化影响地区的可行建议至关重要。该地区面临着极端天气事件增多、海平面上升和降雨模式难以预测等重大挑战，这些挑战扰乱了农业生产，威胁着水资源、生物多样性和数百万人的生计。随着全球对适应问题的关注度日益提高，COP29的成果为东部和南部非洲国家获取气候资金、建立更强有力的国际伙伴关系和实施有效的适应战略提供了重要机遇。本系列网络研讨会旨在探讨适应和资金问题，为区域利益相关者提供一个包容性的平台，以解读关键决策的影响，讨论区域优先事项，并制定实施路径。二、目标：本系列网络研讨会旨在：
摘要简介：环皮二苯甲酸（CPA）是一种由各种真菌物种产生的霉菌毒素，例如曲霉（A. flavus）。这项研究
摘要简介：环皮二苯甲酸（CPA）是一种由各种真菌物种产生的霉菌毒素，例如曲霉（A. flavus）。这项研究旨在限制和控制烟草抗污染小麦粉的CPA产生水平。材料和方法：从埃及的各个位置收集小麦粉样品（35个样品）。确定并确定真菌污染。维持曲霉的纯菌落并测试了CPA的生产。不同的程序，例如紫外线处理，热处理，材料吸附和乳酸杆菌的生物吸附。用于控制和降低CPA水平。结果：在24个样本中，14个A.黄素分离株（58.33％）能够产生CPA。酵母蔗糖汤是CPA生产最有利的培养基，产生290.6 µg/100 mL干生物量。紫外线对不同暴露时间的CPA的合成产生了影响，暴露60分钟后降低了45.5％。CPA水平随温度和暴露时间的增加而降低，在100°C下最大减少了71.1％，持续30分钟。木炭是最有效的吸附材料，占CPA的53.3％。嗜酸乳杆菌（L. condophilus）是最有效的生物吸附剂，占CPA的96.0％以上。将嗜酸乳杆菌细胞的接种物增加5×107，将CPA水平降低了82.1％。结论：非生物和生物控制措施的多样性及其有效性可能为控制和降低CPA水平提供了新的希望。关键字：曲霉曲霉，环皮二唑酸，乳酸杆菌属，超紫罗兰色引用：Abdelsalam Ayad Ayad A，Fadelsalam Ayad A，Fadel Alsaffar M，Fadel Alsaffar M，Hamza Merza Z，Farouk Z，Farouk Ghaly M.曲霉中含有小麦粉的酸水平。J Appl Biotechnol Rep。 2024; 11（4）：1439-1 doi：10.30491/jar.2024.478289.1784
现代炉子（例如，Ecodesign Computer EcoDesign）
SIA关键信息 - 2025年1月一般福利和福利•现代炉子（例如符合生态设计的模型）当与正确调味的可持续木材燃料一起使用时，是一种高效的加热方法，具有低颗粒和碳排放。这些炉子可以提供一种具有成本效益的方式来加热您家中的主要居住空间，并可以在整个物业的其余部分提供辐射的温暖。•现代炉子在提供空间加热和减少冷凝水方面非常有效，有助于减轻霉菌和潮湿，这可能对较旧的特性特别有益。•真正的火力可以帮助促进温暖和安全感，为整个家庭提供了一个焦点，并可能促进精神上的福祉。在对制造商Charnwood进行的1,227个炉灶使用者的调查中，有93％的人报告说，他们的炉子对他们的健康有积极的影响，因为它有助于改善自己的情绪，帮助放松身心并营造一个家常的氛围。资料来源：Charnwood Grid Indpendence＆Outer Security•使用现代的燃木炉子作为当地（次要的）空间供暖设备在您的物业中确保您始终可以加热您的房屋，并享受能源网络的独立性，并减少对化石燃料的使用。•拥有现代燃木炉灶提供了一种金融垫子，可抵抗波动的汽油，电力和石油价格。•与支付主要供暖费用所需的直接借方或预付款表不同，供应木材（或其他可持续的固体燃料）意味着您的加热是“购买和支付的”，您可以准确地衡量您使用多少用于保持温暖的数量。颗粒物和空气质量•许多日常的人类活动会产生颗粒物，这可能会对房屋外部和内部的空气质量产生负面影响。这些活动包括道路，铁路和航空运输，农业和农业，制造业和工业，包括固体燃料炉子和壁炉在内的家庭供暖，烟花，炸或烧烤食品，篝火，篝火，披萨烤箱，燃烧的蜡烛，使用空气
符合 VG 95938 流体技术/液压软管认证，例如符合 DIN EN 853、854、856 和 857
DIN EN 857 (2SC) VG 95938 D2497/02/VG 95938 制造工厂 Hannoversch Münden, Auefeld 1； （GH735）DN 10 至 DN 25，（GH781）DN 06 至 DN 25
原创文章 人工智能增强篮球罚球的运动学分析 BEKIR KARLIK 1、MUSA HAWAMDAH 2 1 埃波卡大学计算机工程系，地拉那，阿尔巴尼亚 2 塞尔丘克大学计算机工程系，科尼亚，土耳其 在线发表：2024 年 12 月 30 日 接受发表：2024 年 12 月 15 日 DOI：10.7752/jpes.2024.12321 摘要：问题陈述和方法：在篮球比赛中，罚球的成功与否取决于球的出手角度、在空中的正确位置以及最佳速度运动特征。本研究利用人工智能（AI）研究了篮球运动员在疲劳前后执行罚球的运动学特征。材料和方法：我们使用了各种监督机器学习算法，包括：k-最近邻 (k-NN)、朴素贝叶斯、支持向量机 (SVM)、人工神经网络 (ANN)、线性判别分析 (LDA) 和决策树。这些算法用于对从球员收集的运动数据得出的特征进行分类，以揭示他们在不同疲劳程度下的投篮机制的模式和变化。当球员在疲劳前后成功和不成功投篮时，在球释放点测量肘部、躯干、膝盖和踝关节角度。有两种方法可用于对这些特征进行分类：第一种方法是直接使用行数据；另一种是使用主成分分析 (PCA) 减少数据。对于这两种方法，数据在应用于分类器之前都在 0-1 之间归一化。结果：我们通过使用朴素贝叶斯分类器对行数据获得了 98.44% 的最佳分类准确率。此外，使用 PCA 对减少数据进行 ANN 的结果显示最佳分类准确率 95.31%。研究结果揭示了疲劳引起的投篮力学的不同模式和变化，并强调了机器学习模型在分析生物力学数据方面的有效性。讨论和结论：这些结果有助于制定训练计划，以提高疲劳状态下的表现和一致性。这项研究强调了人工智能和数据驱动方法在运动生物力学中的潜力，可以为运动员表现和疲劳管理提供有价值的见解。关键词：智能算法、运动生物力学、运动数据、疲劳引起的变化简介在对各种运动进行的研究中已经观察到功能技能和基于技能的运动模式之间的差异。评估功能技能比评估基于技能的运动模式更具挑战性（Goktepe 等人，2009 年；Abdelkerim 等人，2007 年；Chappell 等人，2005 年）。例如，Goktepe 等人（2009 年）利用统计分析来证明踝关节、肩膀和肘部角度对网球发球的影响。Abdelkerim 等人（2007）展示了篮球运动员的计算机化时间运动分析，而 Chappell 等人（2005）则研究了在进行疲劳前和疲劳后练习的三个停跳任务中落地和跳跃动作中改变的运动控制策略。评估基于技能的收缩、适当的肌肉发力时间和关节定位等因素相对容易。值得注意的是，个人之间的动作执行和技能习得存在差异。在篮球罚球中，关节角度是足以将投篮分为不同类别的基本特征（Schmidt 等人，2012；Ge，2024；Zhang & Chen，2024）。疲劳是人类活动的自然结果，会影响运动员在训练和比赛期间的认知和学习能力。虽然大多数研究认为疲劳是影响表现的一个关键因素（Forestier & Nougier，1998；Apriantono 等人，2006），但一些研究表明疲劳对篮球罚球表现没有影响（Uygur 等人，2010；Rusdiana 等人，2019；Li，2021；Bourdas 等人，2024）。例如，Uygur 等人（2010）基于统计运动学分析发现疲劳对罚球没有显著影响。同样，Rusdiana 等人（2019）使用 SPSS 分析了罚球运动学，而 Bourdas 等人（2024）则专注于疲劳对三分跳投的影响。Li 等人（2021）研究了疲劳对女子篮球运动员投篮表现的运动学影响。所有这些研究都采用了统计方法；文献中尚未发现用于分析篮球罚球运动学的人工智能或软计算技术。近几十年来，高效的数据分析显著提高了使用软计算方法的各个领域的生产力。然而，体育科学中的大多数研究都集中在特定的比赛上，以探索不同数据源或机器学习技术在结构分析和语义提取中的作用。这项研究是首次将机器学习方法应用于运动学分析一些研究表明疲劳对篮球罚球表现没有影响（Uygur 等人，2010 年；Rusdiana 等人，2019 年；Li，2021 年；Bourdas 等人，2024 年）。例如，Uygur 等人（2010 年）根据统计运动学分析发现疲劳对罚球没有显著影响。同样，Rusdiana 等人（2019 年）使用 SPSS 分析了罚球运动学，而 Bourdas 等人（2024 年）则专注于疲劳对三分跳投的影响。Li 等人（2021 年）研究了疲劳对女子篮球运动员投篮表现的运动学影响。所有这些研究都采用了统计方法；文献中没有发现用于分析篮球罚球运动学的人工智能或软计算技术。近几十年来，高效的数据分析已显著提高了使用软计算方法的各个领域的生产力。然而，体育科学中的大多数研究都集中在特定的比赛上，以探索不同的数据源或机器学习技术在结构分析和语义提取中的作用。本研究首次将机器学习方法应用于运动学分析一些研究表明疲劳对篮球罚球表现没有影响（Uygur 等人，2010 年；Rusdiana 等人，2019 年；Li，2021 年；Bourdas 等人，2024 年）。例如，Uygur 等人（2010 年）根据统计运动学分析发现疲劳对罚球没有显著影响。同样，Rusdiana 等人（2019 年）使用 SPSS 分析了罚球运动学，而 Bourdas 等人（2024 年）则专注于疲劳对三分跳投的影响。Li 等人（2021 年）研究了疲劳对女子篮球运动员投篮表现的运动学影响。所有这些研究都采用了统计方法；文献中没有发现用于分析篮球罚球运动学的人工智能或软计算技术。近几十年来，高效的数据分析已显著提高了使用软计算方法的各个领域的生产力。然而，体育科学中的大多数研究都集中在特定的比赛上，以探索不同的数据源或机器学习技术在结构分析和语义提取中的作用。本研究首次将机器学习方法应用于运动学分析
原创文章 人工智能增强篮球罚球的运动学分析 BEKIR KARLIK 1、MUSA HAWAMDAH 2 1 埃波卡大学计算机工程系，地拉那，阿尔巴尼亚 2 塞尔丘克大学计算机工程系，科尼亚，土耳其 在线发表：2024 年 12 月 30 日 接受发表：2024 年 12 月 15 日 DOI：10.7752/jpes.2024.12321 摘要：问题陈述和方法：在篮球比赛中，罚球的成功与否取决于球的出手角度、在空中的正确位置以及最佳速度运动特征。本研究利用人工智能（AI）研究了篮球运动员在疲劳前后执行罚球的运动学特征。材料和方法：我们使用了各种监督机器学习算法，包括：k-最近邻 (k-NN)、朴素贝叶斯、支持向量机 (SVM)、人工神经网络 (ANN)、线性判别分析 (LDA) 和决策树。这些算法用于对从球员收集的运动数据得出的特征进行分类，以揭示他们在不同疲劳程度下的投篮机制的模式和变化。当球员在疲劳前后成功和不成功投篮时，在球释放点测量肘部、躯干、膝盖和踝关节角度。有两种方法可用于对这些特征进行分类：第一种方法是直接使用行数据；另一种是使用主成分分析 (PCA) 减少数据。对于这两种方法，数据在应用于分类器之前都在 0-1 之间归一化。结果：我们通过使用朴素贝叶斯分类器对行数据获得了 98.44% 的最佳分类准确率。此外，使用 PCA 对减少数据进行 ANN 的结果显示最佳分类准确率 95.31%。研究结果揭示了疲劳引起的投篮力学的不同模式和变化，并强调了机器学习模型在分析生物力学数据方面的有效性。讨论和结论：这些结果有助于制定训练计划，以提高疲劳状态下的表现和一致性。这项研究强调了人工智能和数据驱动方法在运动生物力学中的潜力，可以为运动员表现和疲劳管理提供有价值的见解。关键词：智能算法、运动生物力学、运动数据、疲劳引起的变化简介在对各种运动进行的研究中已经观察到功能技能和基于技能的运动模式之间的差异。评估功能技能比评估基于技能的运动模式更具挑战性（Goktepe 等人，2009 年；Abdelkerim 等人，2007 年；Chappell 等人，2005 年）。例如，Goktepe 等人（2009 年）利用统计分析来证明踝关节、肩膀和肘部角度对网球发球的影响。Abdelkerim 等人（2007）展示了篮球运动员的计算机化时间运动分析，而 Chappell 等人（2005）则研究了在进行疲劳前和疲劳后练习的三个停跳任务中落地和跳跃动作中改变的运动控制策略。评估基于技能的收缩、适当的肌肉发力时间和关节定位等因素相对容易。值得注意的是，个人之间的动作执行和技能习得存在差异。在篮球罚球中，关节角度是足以将投篮分为不同类别的基本特征（Schmidt 等人，2012；Ge，2024；Zhang & Chen，2024）。疲劳是人类活动的自然结果，会影响运动员在训练和比赛期间的认知和学习能力。虽然大多数研究认为疲劳是影响表现的一个关键因素（Forestier & Nougier，1998；Apriantono 等人，2006），但一些研究表明疲劳对篮球罚球表现没有影响（Uygur 等人，2010；Rusdiana 等人，2019；Li，2021；Bourdas 等人，2024）。例如，Uygur 等人（2010）基于统计运动学分析发现疲劳对罚球没有显著影响。同样，Rusdiana 等人（2019）使用 SPSS 分析了罚球运动学，而 Bourdas 等人（2024）则专注于疲劳对三分跳投的影响。Li 等人（2021）研究了疲劳对女子篮球运动员投篮表现的运动学影响。所有这些研究都采用了统计方法；文献中尚未发现用于分析篮球罚球运动学的人工智能或软计算技术。近几十年来，高效的数据分析显著提高了使用软计算方法的各个领域的生产力。然而，体育科学中的大多数研究都集中在特定的比赛上，以探索不同数据源或机器学习技术在结构分析和语义提取中的作用。这项研究是首次将机器学习方法应用于运动学分析一些研究表明疲劳对篮球罚球表现没有影响（Uygur 等人，2010 年；Rusdiana 等人，2019 年；Li，2021 年；Bourdas 等人，2024 年）。例如，Uygur 等人（2010 年）根据统计运动学分析发现疲劳对罚球没有显著影响。同样，Rusdiana 等人（2019 年）使用 SPSS 分析了罚球运动学，而 Bourdas 等人（2024 年）则专注于疲劳对三分跳投的影响。Li 等人（2021 年）研究了疲劳对女子篮球运动员投篮表现的运动学影响。所有这些研究都采用了统计方法；文献中没有发现用于分析篮球罚球运动学的人工智能或软计算技术。近几十年来，高效的数据分析已显著提高了使用软计算方法的各个领域的生产力。然而，体育科学中的大多数研究都集中在特定的比赛上，以探索不同的数据源或机器学习技术在结构分析和语义提取中的作用。本研究首次将机器学习方法应用于运动学分析一些研究表明疲劳对篮球罚球表现没有影响（Uygur 等人，2010 年；Rusdiana 等人，2019 年；Li，2021 年；Bourdas 等人，2024 年）。例如，Uygur 等人（2010 年）根据统计运动学分析发现疲劳对罚球没有显著影响。同样，Rusdiana 等人（2019 年）使用 SPSS 分析了罚球运动学，而 Bourdas 等人（2024 年）则专注于疲劳对三分跳投的影响。Li 等人（2021 年）研究了疲劳对女子篮球运动员投篮表现的运动学影响。所有这些研究都采用了统计方法；文献中没有发现用于分析篮球罚球运动学的人工智能或软计算技术。近几十年来，高效的数据分析已显著提高了使用软计算方法的各个领域的生产力。然而，体育科学中的大多数研究都集中在特定的比赛上，以探索不同的数据源或机器学习技术在结构分析和语义提取中的作用。本研究首次将机器学习方法应用于运动学分析
符合 VG 95938 标准的流体技术/液压软管认证，例如符合 DIN EN 853、854、856 和 857 标准
DIN EN 857 (2SC) VG 95938 D2497/02/VG 95938 制造工厂 Hannoversch Münden, Auefeld 1; （GH735）DN 10 至 DN 25，（GH781）DN 06 至 DN 25