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EasySep™总核酸提取试剂盒
EasySep™总核酸提取试剂盒来自含有多达1 x 10^6细胞的细胞悬浮液（≤5x 10^6细胞/ml）的核酸。在样品裂解后，easepSep™总核酸急流螺丝™捕获核酸，并使用Erythroclear™磁铁（目录＃01737）进行标准和全血的制剂，或96-Well pcr Microplate磁铁（目录＃100-100-100-13044）进行96-Well in 96-Well in 96-Well形式。残留蛋白和细胞成分通过用70％乙醇洗涤分离的核酸去除，并使用洗脱缓冲液从Rapidspheres™释放。最终分离的分数包含纯化的核酸，可以立即使用Nanodrop™分光光度计直接定量，额外纯化（例如DNA去除），或用于下游应用。
聪明的农业城市 - （总建议）
1。在各种形式和维度中结束贫困。2。通过实现粮食安全和促进可持续农业来零饥饿。3。所有年龄段的人都身体健康和福祉。4。质量教育，包括终身学习的包容性和公平性。5。所有妇女和女孩的性别平等和授权。6。清洁水和卫生，以确保可用性和可持续管理。7。所有人负担得起的清洁能源。8。体面的工作和经济增长，促进创新和生产力。9。行业，创新和基础设施，用于弹性和可持续系统。10。减少了国家内部和之间的不平等现象。11。可持续城市和社区优先考虑包容性和韧性。12。负责任的消费和生产最大程度地减少废物。13。气候行动以打击全球变暖及其影响。14。水下的生活，保护海洋和海洋资源。15。陆地上的生活，保护生物多样性和生态系统。16。和平，正义和强大的机构，确保问责制。17。实现目标的合作伙伴关系，通过协作加强实施。
麻将AI超级凤凰机器学习方法研究与改进
由于 ∂u ( l +1) k ∂u ( l ) j = w ( l +1) kj f ′ ( u ( l ) j )，我们有 δ ( l ) j = ∑ J k =1 δ ( l +1) k ( w ( l +1) kj f ′ ( u ( l ) j ))。
介绍基于大脑的人工智能技术 Yuragi Learning
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![利用人工智能（AI）技术与电磁学进行优化设计 [I]](/simg/e\e2b202296b0567a88b2efb733a168494aa2a8937.png)
利用人工智能（AI）技术与电磁学进行优化设计 [I]
(1) MP Bendsøe 和 N. Kikuchi，“使用均质化方法在结构设计中生成最佳拓扑”，Comp. Methods in Appl. Mech. Eng.，第 71 卷，第 197-224 页，1988 年。 (2) MP Bendsøe 和 O. Sigmund，拓扑优化，理论、方法和应用，Springer，2004 年。 (3) Hidenori Sasaki 和 Hajime Igarashi，“使用傅里叶级数对 IPM 电机进行拓扑优化”，Journal of Electrical Engineering (B)，第 137 卷，第 3 期，第 245-253 页，2017 年 3 月。 (4) Y. Tsuji 和 K. Hirayama，“使用基于函数扩展的折射率分布的拓扑优化方法设计光路设备”，IEEE Photonics Technol. Lett.， (5) T. Sato、H. Igarashi、S. Takahashi、S. Uchiyama、K. Matsuo 和 D. Matsuhashi，“使用拓扑优化实现内置永磁同步电机转子形状优化”，《电气工程杂志 (D)》，第 135 卷，第 3 期，第 291-298 页，2015 年 3 月。 (6) S. Kobayashi，“实数编码 GA 的前沿”，《人工智能杂志》，第 24 卷，第 1 期，第 147-162 页，2009 年 1 月。 (7) T. Sato、K. Watanabe 和 H. Igarashi，“基于正则化高斯网络的电机多材料拓扑优化”，《IEEE 会刊》， (8) S. Hiruma、M. Ohtani、S. Soma、Y. Kubota 和 H. Igarashi，“参数和拓扑优化的新型混合：应用于永磁电机，”IEEE Trans. Magn.，第 57 卷，第 7 期，8204604，2021 年 (9) Y. Otomo 和 H. Igarashi，“用于无线电源传输设备的磁芯 3-D 拓扑优化，”IEEE Trans. Magn.，第 55 卷，第 6 期，8103005，2019 年。 (10) K. Itoh、H. Nakajima、H. Matsuda、M. Tanaka 和 H. Igarashi，“使用带归一化高斯网络的拓扑优化开发用于缝隙天线的小型介电透镜，”IEICE Trans. Electron.， E101-C 卷，第 10 期，第 784-790 页，2018 年 10 月。 (11) N. Hansen、SD Müller 和 P. Koumoutsakos，“通过协方差矩阵自适应降低去随机化进化策略的时间复杂度（CMA-ES），”进化计算，第 11 卷，第 1 期，第 1-18 页，2003 年。 (12) N. Aage、E. Andreassen、BS Lazarov 和 O. Sigmund，“用于结构设计的千兆体素计算形态发生”，自然，第 550 卷，23911，2017 年。
詹姆斯·M·波普总军士长
詹姆斯·M·波普首席军士长 詹姆斯·波普首席军士长是位于马里兰州华盛顿安德鲁斯海军航空联合基地的第 316 联队的代理指挥长。在这一职位上，他向指挥官提供所有士兵事务以及有关福利、战备、利用、士气和五个联队、三个总部和 80 多个租户组织以及 60,000 名军人和文职飞行员以及国家首都地区和世界各地的家人的生活质量等问题的建议。第 316 联队通过即时反应旋翼机资产支持我们国家首都的应急行动。它还为世界上能见度最高的航线提供安全保障，并负责空军纪念馆和空军牧师团的运营。波普酋长在 1995 年加入空军之前，作为空军家属长大，曾在美国国内和海外的多个地方生活过。在他的整个职业生涯中，他担任过各种领导职务，在中队、大队和联队服役。他曾部署到廷德尔空军基地，为联合卫队、南方守望、伊拉克自由行动和联合特遣部队凤凰城飓风迈克尔救援行动提供支持。他的任务包括科罗拉多州、伊利诺伊州、密西西比州、马里兰州、德克萨斯州、华盛顿州和韩国的基地。他还曾在波斯尼亚、埃及、匈牙利、科威特、伊拉克和埃及服役。在此之前，他曾担任马里兰州安德鲁斯联合基地第 316 任务支援组的高级士兵领导。教育 2001 飞行员领导力学校，麦科德空军基地 (AFB)，华盛顿州 2009 士官学院，麦克斯韦空军基地，阿拉巴马州 2009 应用科学副学士，电气和机械技术，CCAF 2009 空军学院训练学校，美国空军学院，科罗拉多州 2012 一等士官学院，麦克斯韦空军基地，阿拉巴马州 2013 应用科学副学士，教育和培训，CCAF 2013 应用科学副学士，人力资源管理，CCAF 2014 专业经理人认证，CCAF 2015 理学学士学位，工商管理，科罗拉多州立大学，CO 2017 高级士官学院，函授 2019联合部队参谋学院 2022 年首席领导力课程，首席军士长学院，阿拉巴马州麦克斯韦空军基地 任务 1. 1995 年 2 月 - 1995 年 5 月，受训人员，基础军事训练，第 332 训练中队，德克萨斯州拉克兰空军基地 2. 1995 年 5 月 - 1995 年 8 月，学生，供暖、通风、空调和制冷学徒课程，第 366 训练中队，德克萨斯州谢泼德空军基地 3. 1995 年 8 月 - 2001 年 5 月，暖通空调熟练工，第 62 土木工程中队，麦克乔德空军基地，华盛顿州