昨日,在阿米尔殿下谢赫·贾瓦赫·宾特·哈马德·本·苏海姆·阿勒萨尼的赞助下,卡塔尔大学 (QU) 第 46 届 (2023 届) 女学生毕业典礼在 QU 体育和活动中心举行。多位酋长和部长阁下以及大学董事会成员、大学副校长和毕业生监护人出席了毕业典礼。在毕业典礼上,殿下为 499 名优秀学生颁发了荣誉,卡塔尔大学校长哈桑·拉希德·德哈姆博士为各学科的 3,147 名研究生颁发了证书。放映了一部关于女学生学术历程的电影,此外还展示了 QU 在 2022-2023 学年取得的成就和成就以及最突出的活动,
关于我们 Electrochaea GmbH 正在寻找一位积极主动且经验丰富的工艺工程师,以支持开发团队实现其生物甲烷化工艺的技术商业化。该公司正在开发一种颠覆性的新技术,将二氧化碳转化为甲烷,使用可再生能源和各种二氧化碳原料。Electrochaea 的电转气技术代表了一种商业上可行的解决方案,可用于公用事业规模的能源存储、电网平衡和碳回收。该技术的核心是一种专有的生物催化剂——一种适应性产甲烷古菌菌株,一种单细胞厌氧微生物——它可以有效地将氢气和二氧化碳转化为管道级甲烷,直接注入现有的天然气管网。该公司正在风能和太阳能渗透率高的市场(丹麦、瑞典、德国、比荷卢三国、英国、加利福尼亚等)商业化这种电转气技术,这些市场可再生能源的间歇性导致电力生产过剩时间延长。有利的市场也根据电价、激励计划和现有基础设施来定义。位置 慕尼黑南部 (Planegg)
3 Recipient of ‘ Best Poster Award' (First Position) under Technical Session: Nanotechnology for plant health management for paper presented entitled “Evaluation of antifungal potential of ZSB-ZnO nanoparticles combination against phytopathogenic fungi and their plant growth promotion effect on chili” during ISMPP 42 nd Annual Conference & National Symposium on Plant Health Management held during May 10 - 12, 2023 at Anand农业大学,阿南德。
研究男性和女舞者中低能量可用性(LEA)的指标和相关性的抽象目标。方法是针对特定于舞蹈的能量可用性问卷(DEAQ),并在国际上向舞者在线培训,专业或高级业余水平进行了国际培训。DEAQ在当前经过验证的,已发表的LEA问卷调查中吸引了与运动相对能源缺乏症(RED-S)的临床结果。问题解决了公认的生理指标和LEA在舞蹈背景下的后果以及潜在的相关性。lea进行量化,以包括这些特征。结果247对DEAQ的反应进行了分析(225名女性和22名男性),平均年龄为20.7岁(SD 7.9),芭蕾舞的练习85%。57%的女舞者和29%的男性舞者报告了与LEA一致的心理,生理和身体特征,表明有红S的风险。就需求和环境而言,舞蹈训练的独特性质在这种情况的发展中具有潜在影响力。不到三分之一(29%)的舞者意识到红S。结论本研究发现,舞者是一组特定的高级艺术表演者,这些表现出了LEA的指标,因此有可能发展Red-S的不良临床健康和表现后果。对红色S的意识很低。DEAQ有可能提高认识,并成为一种实用的,客观的筛选工具,以识别LEA中的舞者,有发育红色S的风险。
申请程序 我们持续接受申请,并鼓励您尽快申请。请将:a) 您的简历(最多 3 页)、b) 一封动机信(400-500 字)解释您为何想在 ZOE 研究所工作以及 c) 一份您的作品样本(PowerPoint 幻灯片、出版物、新闻稿或类似材料)发送至 applications@zoe-institut.de 。请勿在申请中附上照片。请在主题行中注明“工业政策实习生”。如果我们将您列入面试名单,我们将尽快回复您,告知您在线面试的日期。如有任何疑问,请联系 applications@zoe-institut.de 。
图2 VAD GWAS的曼哈顿图。除了APOE区域的变体外,我们还确定了与VAD相关的五个新的遗传基因座。蓝色和红线分别对应于5e-7和5e-8的P值,分别针对全基因组暗示性和显着SNP。曼哈顿杂交荟萃分析的地块。每个点代表一个SNP,x轴显示每个SNP所在的染色体,Y轴显示了每个SNP与VAD的关联与VAD的cossestry荟萃分析中的 - log10 p值。红色水平线显示了全基因组的显着阈值(p值= 5E-8; - log10 p值= 7.30)。在每个基因座中最接近最重要的SNP的基因已被标记。
要理解当今普遍存在的肥胖问题,我们必须回顾过去,更准确地说,回顾人类新陈代谢的进化史。毕竟,我们的大脑和身体与我们的祖先一样。他们没有在糖湖里游泳,也没有从树上摘巧克力棒;相反,食物往往很少,人们经常挨饿。我们的新陈代谢在几个世纪中适应了这些生活条件。“进化教会了大脑和身体,食物并不总是随时可得。每当食物充足时,我们就会学会填饱肚子,为食物匮乏做好准备,”Tittgemeyer 解释道。例如,即使胃已经饱了,饱腹感信号也可能被激活我们的奖励系统所取代。神经递质多巴胺在这方面起着重要作用。另一个信号系统会估计一顿饭的能量含量,并在你的嘴巴咬下第一口之前为身体做好相应的准备。位于大脑下丘脑的神经细胞被称为“饥饿神经元”,参与了这一过程。 “这些细胞只有在我们吃饱的时候才会稍微活跃起来。但当我们饿的时候,它们就会变得非常活跃,”蒂特格梅尔解释道。
目标:开发机器学习(ML)风险分层模型,以预测全因死亡率和心血管死亡率,同时估算生活方式行为因素对模型功效的影响。方法:使用40岁或40岁以上的成年人的全国代表性样本进行了前瞻性队列研究,该样本是从2007年至2010年的美国国家卫生和营养检查调查中得出的。参与者进行了全面的面试和医疗实验室检查,随后,他们的记录与国家死亡指数有关,以进行进一步分析。结果:在包括7921名参与者的队列中,记录了9。75年的平均随访持续时间,共有1911年死亡,包括585例心血管相关死亡。该模型预测了接收器操作特性曲线(AUC)下的区域的死亡率为0.848和0.829。根据ML分数将参与者分为不同的风险群体被证明有效。所有的生活方式行为与全因和心血管死亡率均表现出反相关性。随着年龄的增长,饮食评分和久坐时间的明显影响变得越来越明显,而体育活动的观察到相反的趋势。结论:我们开发了一种基于生活方式行为的ML模型,以预测全因和心血管死亡率。开发的模型为评估与生活方式相关风险的评估提供了宝贵的见解。它适用于个人,医疗保健专业人员和政策制定者,以做出明智的决定。关键词:心血管死亡率,全因死亡率,生活方式行为,风险分层,死亡率预测,机器学习。
全脑脑是复杂的大脑畸形,这是由于早期胎儿发育过程中大脑不完全的裂解而导致的。这种情况的特征在于普罗德龙(胚胎的前脑)的失败,以正确分成大脑半球的双叶,导致影响大脑和面部特征的异常。根据大脑分裂的严重程度,全脑脑分为四种类型:Alobar Holoporsencephaly:最严重的形式,其中没有脑半球分离,导致单个脑室心室和一个单裂脑。半月骨全脑脑:大脑半球部分分离,大脑的结构在某种程度上介于Alobar和Lobar之间。Lobar Holoporsencephaly:最少的严重形式,具有更好的脑半球分离和更正常的大脑结构。中半球间变体(syntelcephaly):半球在大脑中间没有分离,但可能在前和后方面更正常地分裂。是什么导致全脑脑?
摘要 本文提出了一种基于反转电荷的 MOS 晶体管 7 参数分析模型,旨在开发考虑 MOS 晶体管物理特性的简化分析电路设计方法。所提出的面向设计的模型首次能够描述先进纳米技术的主要短沟道效应以及晶体管漏极电流对漏极电压的依赖性,同时该模型对所有偏置状态(从弱到强反转)和所有工作区域(线性和饱和)均有效。提出了一种基于器件物理的简单程序来估算给定技术的晶体管模型参数。此外,针对不同的设计场景开发了电流导数的解析表达式。通过直接与 28 nm FD-SOI 技术中 N-MOS 晶体管的硅测量值(沟道宽度为 1 µ m,沟道长度为 30 nm、60 nm 和 150 nm)以及使用行业标准紧凑模型执行的模拟进行比较,验证了所提模型的准确性。