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第四次两年期更新报告（BUR-4）
国家项目主任：印度第四次国家信息通报及向《联合国气候变化框架公约》提交的其他新信息 印度政府环境、森林和气候变化部科学家-G Indira Paryavaran Bhawan，Jor Bagh Road，新德里 - 110003 传真：+91-11-20819212 电子邮件：sharath.kr@gov.in
加拿大的印度太平洋战略：两年后
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随机的两处理，两周，跨界
AIM：Vildagliptin/二甲双胍50 mg/ 1000毫克膜涂层片（Sensityn®）正在开发用于治疗2型糖尿病。An open label, crossover, bioequivalence study (phase I) was conducted to assess the bioequivalence between Sensityn® Film Coated Tablets (Test Product/Alpha Pharma Industries, a subsidiary of Cigalah Healthcare LLC, KAEC, Saudi Arabia) and Galvusmet® Film Coated Tablets (Reference product/Novartis Pharma, Switzerland), in healthy adults under fed conditions.安全性和公差被评估为次要终点。材料和方法：一项随机研究，有两种治疗方法，两个时期，跨界，开放标签，实验室盲，单剂量，在36名健康男性受试者的喂养条件下进行7天的冲洗期。这些是药用药物产品（Sensityn®）或参考药物（Galvusmet®）；在美联储条件下，两者都是单个50 mg/ 1000 mg口服剂量。血样进行药代动力学分析，直到每个研究期间给药24.00h。ANOVA分析（测试序列，嵌套在序列，产物和周期效应中的受试者的嵌套）使用5％的显着性水平的对数和未转换数据的C Max Max AUC 0-T和AUC 0-∞以及对于T Max Max，K消除（L Z）和半寿命的未转换数据和未转换数据。结果：结果表明，Vildagliptin和二甲甲蛋白的C Max，AUC 0-T和AUC 0-∞通过了90％CI的接受度限值为80.00％-125.00％。因此，在美联储条件下证明了Sensityn®和Galvusmet®膜涂层片的生物等效性。此外，它具有可比的安全性。分别在Sensityn®和Galvusmet®给药后由3名受试者和1名受试者报告了治疗的不良事件。结论：目前的发现证实，Sensityn®（测试药物与Galvusmet®（参考药物）的生物等效性在吸收速度和程度上。这些发现支持Vildagliptin/二甲双胍50 mg/ 1000 mg膜涂层片（Sensityn®）的持续开发，用于2型糖尿病患者。
经验教训报告＃2 Raygen太阳能发电厂两
直接与关键流程设备供应商互动已使项目采用针对Raygen的操作配置和系统容量进行优化的组件，而非经常性工程工作大大减少了未来项目。供应商直接与饲料顾问，SLB和Raygen合作，以优化流程，降低成本并满足项目的性能要求。Raygen的植物设计和运营理念以一种新颖的方式使用了既定的工业技术，需要比典型的多种操作模式。确保对工厂进行优化以实现需求性能，需要在工艺设备设计方面的专家之间进行密切的协调，这是通过Raygen与我们的行业合作伙伴之间的合作来实现的。对未来项目的影响：饲料设计是模块化的，可以直接应用于未来的项目中。因此，开发项目的时间和成本将大大减少。协作，可重复的设计允许Raygen和SLB与主要供应商进行谈判和合作，以支持我们的长期项目管道和降低成本策略。
眼科中的两光子激发荧光
两光子激发荧光（TPEF）正在作为一种强大的成像技术，在散射培养基中具有出色的穿透力，从而可以在亚细胞水平上对生物组织的功能成像。TPEF通常用于癌症诊断，因为它可以直接观察活细胞内的代谢。该技术现已广泛用于包括眼科在内的各个医学领域。眼睛是一种复杂而细腻的器官，具有多个不同细胞类型和组织的层。尽管这种结构是视觉感知的理想选择，但它在TPEF眼成像中产生畸变。但是，自适应光学器件现在可以补偿这些像差，从而可以改善动物模型的人类疾病的眼睛的成像。眼睛是自然建造的，可以滤除有害波长，但是可以通过两光（2PH）激发来模仿这些波长，从而在诊断中使用。激光源制造的最新进展已使您可以最大程度地减少安全体内测量的暴露，同时获得足够的信号来检测功能图像，从而使TPEF成为人类应用的可行选择。本评论探讨了动物模型中波前延伸校正的最新进展以及对人类受试者使用TPEF的安全性，这两者都使TPEF成为眼科诊断的潜在强大工具。
分液基础知识 - Eppendorf
气垫原理（空气置换）气垫移液器由执行实际测量的活塞-气缸系统组成（图1）。气垫将吸入塑料尖端的样品与移液器内的活塞隔开。活塞向上运动会在尖端产生部分真空，从而将液体吸入尖端。活塞移动的气垫就像一个弹性弹簧，尖端中的液体体积由此悬浮。由于该空气体积的膨胀，活塞移动的体积约为比所需吸入的液体体积大 2% 至 4%。这种膨胀通过考虑死体积和移液器尖端的提升高度的系数来补偿。气垫移液器必须通过设计措施尽量减少温度、气压和湿度的影响，以免影响分液精度。
分液基础知识 - Eppendorf
气垫原理（空气置换）气垫移液器由执行实际测量的活塞-气缸系统组成（图 1）。气垫将吸入塑料吸头的样品与移液器内的活塞隔开。活塞向上运动会在吸头中产生部分真空，从而将液体吸入吸头。活塞移动的气垫就像一个弹性弹簧，吸头中的液体体积由此悬浮。由于该空气体积的膨胀，活塞移动的体积比所需吸入的液体体积大约大 2% 到 4%。这种膨胀通过考虑死体积和移液器吸头的提升高度的系数来补偿。必须通过设计措施将温度、气压和湿度对气垫移液器的影响降至最低，以免影响分配精度。
ejx110a差分发射器
高性能差压力发射器EJX110A具有单晶硅谐振传感器，适合测量液体，气或蒸汽流以及液位，密度和压力。ejx110a输出4至20 mA DC信号，与测得的不同压力相对应。其高度准确稳定的传感器还可以测量可以在积分指示器上显示的静压，也可以通过大脑或HART通信进行远程监测。其他关键功能包括快速响应，使用通信的远程设置，诊断和可选状态输出，以提高压力高/低警报。多感应技术提供了先进的诊断功能，以检测诸如冲动线阻滞或热量痕量破裂等异常。f oundation fieldbus和profibus pa协议类型也可用。除了菲尔德总括和profibus类型外，所有EJX系列模型都在其标准配置中，均被认证为符合SIL 2的安全要求。
比差分更难积分
这是我想进一步探索的一些概念的集合，我将看到他们带我去哪里。，这可能太冗长了，因为我会想到这个问题。如果您准时短暂，请随时跳过结束，因为那是我认为我对OP要求的答案的答案。我的重点是将分化和集成为符号操作。为了差异化，让我们考虑一个包括常数（可能是复杂的），$ x $的功能符号的$ e $ e $，并且在算术操作和组成下被关闭。我们可以添加更多功能符号，例如$ e^x $，$ \ ln（x）$或$ x^{ - 1} $，但我们假设我们知道如何为添加到$ e $的每个添加的衍生物找到它们的衍生物。仅使用常数和$ x $，我们将多项式作为设置$ e $。更大的选项将是基本功能。如果差异化被视为$ e $中符号内的操作，则根据定义，它的算法是算法，因为我们可以根据$ e $中任何功能 - 符号的衍生物，因为其涵盖了生成$ e $的操作的属性。挑战可能来自确定功能是否属于$ e $。我声称，至少集成与差异化（可能更难）一样困难，这对于多项式来说是显而易见的，但取决于所选的集合$ e $。现在，让我们考虑构建一个适合集成的域，类似于我们处理分化的方式。让我们称此功能符号$ i $的收集。它包含常数和$ x $，其中可能还有其他符号，例如$ e^x $或$ x^{ - 1} $，我们知道它们的积分。这是一个简单的事情。我们假设$ i $在某些操作下关闭：其元素的线性组合以及操作$ \ oplus $（乘以衍生物）和$ \ otimes $（特定的组成操作）。这为我们提供了一个合理的最小域来定义内部集成。在这样的$ i $中，集成成为使用这些操作编写的功能的算法。我声称，在这种情况下，如果我们假设$ i $包含常数，并且满足了三个条件之一，那么推导很简单，从而允许仅使用一个基本操作计算衍生物。可以将OP的问题转化为是否给定的$ E $，我们有一种算法来检查其元素是否是$ i $的一部分，还是使用其积分和某些操作已知的函数 - 符号。此功能取决于$ e $的性质及其可用功能符号。对于$ x $中的多项式，这种算法显然存在。我们不仅有一些情况，即某些$ e $的问题是不可确定的。感谢Richardson的定理，如果$ e $包含$ \ ln（2），\ pi，e^x，e^x，\ sin（x）$，并且还包括$ | x | $以及$ e $中没有原始功能的功能，则条件3可用于$ e $ $ e $的基本功能，以及$ | x | $ | x | $。要验证这种情况，我们可以使用$ e^{x^2} $。定理的有效性源于基本函数$ m（n，x）$的存在，每个自然数$ n $都与0或1相同，但是对于每个自然数$ n $，无论它是相同的0还是1。如果我们通过为每个原始添加符号来关闭$ e $，则此范围消失。给定这样的函数，如果我们可以在$ e $中确定集成，那么对于每个自然数$ n $，无论$ f_n（x）：= e^{x^2} m（n，x）$是否可以集成。但是，这将使我们能够弄清楚$ m（n，x）$是0或1何时，因为$ f_n（x）$是可以集成的，当$ m（n，x）= 0 $而不是$ m（n，x）= 1 $时。因此，对于某些类$ e $，我们看到虽然派生是基本的（显示该功能属于$ e $），但集成是不可决定的。这已经表明集成比派生更难（依赖我们集成的函数类别的语句）。观察：上述$ e $集成的不确定性与在$ e $中具有函数符号无关，而没有原始函数 - 符号为$ e $。另一方面，这使得$ e $不是由有限的许多符号生成的，从而使确定何时用$ e $中的符号表示函数更为复杂。因此，对于这个大$ e $的原因，如果我们赋予了我们知道的功能，则可以计算其积分，因为我们假设输入为$ e $。问题仍然存在：$ e $可以比派生更难集成？