XiaoMi-AI文件搜索系统
World File Search System曼努埃尔
皮埃蒙特地区
主题：根据ART协商多个经济运营商的咨询后，在直接分配程序中纠正了物质错误和任命 - 选择委员会。50，co。 1，Lett。b），立法法令N. 36/2023，关于基金会培训课程管理教师的选择，两年时间2023/2025，由皮埃蒙特地区资助，在FSE区域计划+ 2021-2027中值得，“区域呼吁为高等技术教育道路的融资（INS ACADENIM）（ITS ACADENNIM 20223/255）皮埃蒙特地区2023年12月15日，N。735）。杯年度2023/2024 J14D23004460001。杯年度2024/2025 J14D23004440006。基金会主席安娜·玛丽亚·波吉（Anna Maria Poggi）教授就任命的R.U.P.的提议，主任Dr.giulio genti，检查了提案的文本，下面抄录了该决议的组成部分：
抵御芬太尼并追捕海洛因
替代生计措施最有可能改善墨西哥的公共安全和法治，即使它们像根除一样将罂粟种植转移到其他地区。然而，替代生计计划的实施和有效性受到罂粟种植地区严重不安全的严重阻碍，需要多年的持续努力才能取得显著成果。尽管如此，墨西哥 DTO 重新定位为向美国走私芬太尼以及随之而来的墨西哥鸦片价格暴跌，为启动全面的农村发展工作提供了一个良机，这项举措也符合安德烈斯·曼努埃尔·洛佩斯·奥夫拉多尔 (Andrés Manuel López Obrador，俗称 AMLO) 政府努力的广泛主旨，即使它不是其所设想的替代生计的实际可操作设计。美国将墨西哥 DTO 指定为恐怖组织将适得其反地限制美国在墨西哥的反犯罪和禁毒工作，包括替代生计计划。
雨树发酵（萨曼萨曼）种子粉...
摘要。Anwar A，Zainuddin，Djawad Mi，AslamyahS.2023。使用混合微生物提高其营养质量的雨树（萨曼萨曼）粉粉的发酵。生物多样性24：5863-5872。雨树（萨曼萨曼）种子粉是蛋白质的来源；然而，由于存在抗营养剂，例如单宁蛋白作为蛋白质抑制剂，高粗纤维含量，溶解的蛋白质以及干燥和有机物的消化率低。使用混合微生物发酵可能会增强雨树粉的营养价值。这项研究旨在提高营养质量，并在体外使用混合微生物在体外使用混合微生物来减少雨树粉中的抗营养因素。这项研究中使用的微生物包括芽孢杆菌，酿酒酵母和根茎sp。这项研究是使用完全随机设计的阶乘设计的，即使用两个因素，即3剂混合微生物（0、1.5、3和4.5 ml/100 g雨树籽粉）和3个不同的孵育时间（42、72和96小时）。微生物剂量和孵育时间之间存在显着相互作用。The treatment of 4.5 mL of mixed microbes/100 g rain tree seed meal and a 72 hours incubation time reduced substantially crude fiber content (59.60%) and crude fat (73.20%), coupled with an increase in crude protein content (11.62%), NFE (6.52%), dry matter digestibility (DMD) (36.78%), organic matter digestibility (OMD) （50.42％）和溶解的蛋白质含量（20.27％）。单宁含量在处理4.5 ml混合微生物/100g雨树粉时显着降低（37.72％），孵育时间为96小时。这些发现表明，经受发酵72小时或更长时间的雨树粉可改善营养质量，DMD和OMD。
埃莱姆的事实与奥秘
二十世纪的物理学取得了巨大的进步。二十世纪上半叶的基础物理学以相对论、爱因斯坦引力理论和量子力学理论为主导。二十世纪下半叶，基本粒子物理学兴起。物理学的其他分支也取得了很大进展，但从某种意义上说，超导性的发现和理论等发展是广度上的发展，而不是深度上的发展。它们不会以任何方式影响我们对自然基本定律的理解。从事低温物理学或统计力学研究的人都不会认为这些领域的发展，无论多么重要，都会影响我们对量子力学的理解。通过这一发展，观点发生了微妙的变化。在爱因斯坦的引力理论中，空间和时间起着压倒性的主导作用。物质在空间中的运动是由空间的性质决定的。在这个引力理论中，物质定义了空间，物质在空间中的运动由空间结构决定。这是一个宏伟而壮观的观点，但尽管爱因斯坦拥有巨大的权威，大多数物理学家都不再坚持这一观点。爱因斯坦在生命的后半段试图将电磁学纳入这一图景，从而试图将电场和磁场描述为时空的属性。这被称为他对统一理论的追求。在这方面他确实从未成功过，但他不是一个轻易放弃观点的人。
皮埃尔-路易·巴赞
研究工作 我的研究集中在开发计算建模技术上，以便更好地了解人类行为背后的神经解剖学和功能。我的工作主要集中在高场和超高场的磁共振成像 (MRI)。在方法论和应用工作中，我推进了层状 MRI 和 fMRI 的研究、脑髓鞘和铁的体内成像、小脑皮层和神经血管的映射以及皮层下分区。凭借计算神经解剖学的坚实基础，我最近研究了白质病理对认知和健康的影响、功能连接梯度的解剖学基础以及神经可塑性对 MRI 的影响。我最近的努力更加集中于构建皮层下结构和功能的详细模型，皮层下是人类大脑中一个重要但研究不足的区域，通过从显微镜到系统架构和认知模型的跨越。这些努力不仅体现在国际期刊和会议的出版物中，也体现在开源软件包和开放数据集等开放科学成果中。
乔伊斯·范·埃克
Physalis属包括未充分利用的物种，例如Groundcherry（Physalis Grisea）和Goldenberry（Physalis Peruviana），这些物种因其高度营养丰富的果实而受到重视。但是，农民的广泛采用受到阻碍，因为几乎没有做出任何改进。因此，它们的增长类似于野生物种，使生产管理具有挑战性。为了解决这个问题，我们正在使用基因组编辑来纠正不良特征，例如物种中的野生，不可控制的生长和果实的水果滴，由于脚踏室的关节区域脱落而在所有成熟阶段都发生。用于植物生长修饰，我们使用了三种不同基因的CRISPR/CAS9介导的诱变：自我促进，臂臂和勃起。编辑的线条表现出紧凑的生长习惯，其基因和物种也有所不同。为防止接地果实脱落，我们瞄准了无节型基因，并消除了花梗关节，使果实可以在植物上完全成熟。将对所有编辑的线条的果实糖含量，产量和其他与农业相关的特征进行评估。此外，我们正在使用GroundCherry作为模型探索无组织培养的基因组编辑。迄今为止，我们已经成功编辑了植物去饱和酶基因，并以预期的漂白表型恢复了后代。总的来说，我们的工作是将未充分利用的物种带到农艺可行作物水平的模型。
中小企业战略绩效评估
摘要 本研究考察了战略评估对贝努埃州马古迪大都市中小企业绩效的影响。本研究具体考察了战略评估一致性、战略评估适用性、战略评估可行性和战略评估可接受性对贝努埃州马古迪大都市中小企业绩效的影响。本研究采用调查研究设计，并通过问卷调查收集原始数据。研究对象为贝努埃州马古迪大都市内选定的 240 家中小企业。本研究采用人口普查抽样技术。使用平均值、标准差和多元回归分析从受访者那里收集的数据。借助社会科学统计软件包 (SPSS 23)，在 0.05 的显著性水平上检验了制定的假设。研究结果表明，战略评估的一致性、战略评估的适宜性、战略评估的可行性和战略评估的可接受性对贝努埃州马古迪都市中小企业的业绩有显著影响。研究建议，中小企业管理层应不断根据业绩评估其战略，以便做出调整，实现既定目标。关键词：战略评估、一致性、适宜性、可行性、可接受性、增长。1.1 简介由于中小企业 (SMEs) 部门对实现众多社会经济目标做出了重大贡献，包括增加就业、产出、促进出口和支持创业，其重要性在全球范围内得到了广泛认可。在高收入国家，中小企业占所有就业人数的 65% 以上，占 GDP 的 55% 以上。在低收入国家，它们提供了 60% 以上的 GDP 和 70% 以上的就业岗位；而在中等收入国家，它们提供了 95% 以上的就业岗位和 70% 以上的 GDP（Wanjiru，2016 年）。
地面甚长基线原子干涉测量法
;路易吉·卡恰普蒂；塞尔吉奥·卡拉特罗尼；本杰明·卡努埃尔；基娅拉·卡普里尼；安娜·卡拉梅特；劳伦蒂乌卡拉梅特；马泰奥·卡莱索；约翰·卡尔顿；马特奥·卡萨列戈；瓦西利斯·查曼达里斯；陈玉傲;玛丽亚·路易莎·基奥法洛；阿莱西娅·辛布里；乔纳森·科尔曼；弗洛林·卢西安·康斯坦丁；卡洛·R·孔塔尔迪；崔亚欧;埃莉莎·达罗斯；加文·戴维斯；埃丝特·德尔·皮诺·罗森多；克里斯蒂安·德普纳；安德烈·德列维安科；克劳迪娅·德·拉姆；阿尔伯特·德罗克；丹尼尔·德尔；法比奥·迪·庞波；戈兰·S·乔尔杰维奇；巴贝特·多布里希；彼得·多莫科斯；彼得·多南；迈克尔·多瑟；扬尼斯·德鲁加基斯；雅各布·邓宁安；阿利舍尔·杜斯帕耶夫；萨扬·伊索；约书亚·伊比；马克西姆·埃夫雷莫夫；托德·埃克洛夫；格德米纳斯·埃勒塔斯；约翰·埃利斯;大卫·埃文斯；帕维尔·法捷耶夫；马蒂亚·法尼；法里达·法西；马可·法托里；皮埃尔·费耶；丹尼尔·费莱亚；冯杰;亚历山大·弗里德里希；埃琳娜·福克斯；纳瑟尔·加鲁尔；高东风;苏珊·加德纳；巴里·加勒威；亚历山大·高格特；桑德拉·格拉赫；马蒂亚斯·格瑟曼；瓦莱丽·吉布森；恩诺·吉斯；吉安·F·朱迪斯；埃里克·P·格拉斯布伦纳；穆斯塔法·京多安；马丁·哈内尔特；蒂莫·哈库利宁；克莱门斯·哈默勒； Ekim T. Hanımeli；蒂芙尼·哈特；莱昂妮·霍金斯；奥雷利恩·希斯；杰瑞特·海斯；维多利亚·A·亨德森；斯文·赫尔曼；托马斯·M·赫德；贾森·M·霍根；博迪尔·霍尔斯特；迈克尔·霍林斯基；卡姆兰·侯赛因；格雷戈尔·詹森；彼得·耶格利奇；费多·耶莱兹科；迈克尔·卡根；马蒂·卡利奥科斯基；马克·卡塞维奇；亚历克斯·凯哈吉亚斯；伊娃·基利安；苏门·科利；贝恩德·康拉德；约阿希姆·科普；格奥尔吉·科尔纳科夫；蒂姆·科瓦奇；马库斯·克鲁兹克；穆克什·库马尔；普拉迪普·库马尔；克劳斯·拉默扎尔；格雷格·兰茨伯格；迈赫迪·朗格卢瓦；布莱尼·拉尼根；塞缪尔·勒鲁什；布鲁诺·莱昂内；克里斯托夫·勒庞西·拉菲特；马雷克·莱维奇；巴斯蒂安·莱考夫；阿里·莱泽克；卢卡斯·隆布里瑟； J.路易斯·洛佩兹·冈萨雷斯；埃利亚斯·洛佩兹·阿萨马尔；克里斯蒂安·洛佩斯·蒙哈拉兹；朱塞佩·加埃塔诺·卢西亚诺；马哈茂德；阿扎德·马勒内贾德；马库斯·克鲁兹克；雅克·马托；迪迪埃·马索内特；阿努帕姆·马宗达尔；克里斯托弗·麦凯布；马蒂亚斯·梅斯特；乔纳森菜单；朱塞佩·梅西尼奥；萨尔瓦多·米卡利齐奥；彼得·米林顿；米兰·米洛舍维奇；杰里迈亚·米切尔；马里奥·蒙特罗；加文·W·莫利；尤尔根·穆勒； Özgür E. Müstecapl ioğlu ;倪伟头 ;约翰内斯·诺勒；塞纳德·奥扎克；丹尼尔 KL 爱;亚西尔·奥马尔；朱莉娅·帕尔；肖恩·帕林；索拉布·潘迪；乔治·帕帕斯；维奈·帕里克；伊丽莎白·帕萨坦布；埃马努埃莱·佩鲁基；弗兰克·佩雷拉·多斯桑托斯；巴蒂斯特·皮斯特；伊戈尔·皮科夫斯基；阿波斯托洛斯·皮拉夫齐斯；罗伯特·普朗克特；罗莎·波贾尼；马可·普雷维德利；朱莉娅·普普蒂；维什努普里亚·普蒂亚·维蒂尔；约翰·昆比；约翰·拉菲尔斯基；苏吉特·拉詹德兰；恩斯特·M·拉塞尔；海法 雷杰布·斯法尔 ;塞尔日·雷诺；安德里亚·里查德；坦吉·罗津卡；阿尔伯特·鲁拉；扬·鲁道夫；迪伦·O·萨布尔斯基；玛丽安娜·S·萨夫罗诺娃；路易吉·圣玛丽亚；曼努埃尔·席林；弗拉基米尔·施科尔尼克；沃尔夫冈·P。施莱希；丹尼斯·施利珀特；乌尔里希·施奈德；弗洛里安·施雷克；克里斯蒂安·舒伯特；尼科·施韦森茨；阿列克谢·谢马金；奥尔加·塞尔吉延科；邵丽静;伊恩·希普西；拉吉夫·辛格；奥古斯托·斯梅尔齐；卡洛斯·F·索普尔塔；亚历山德罗·DAM·斯帕利奇；佩特鲁塔·斯特凡内斯库；尼古拉斯·斯特吉乌拉斯；扬尼克·斯特罗勒；克里斯蒂安·斯特鲁克曼；西尔维娅·坦廷多；亨利·斯罗塞尔；古列尔莫·M·蒂诺；乔纳森·廷斯利；奥维迪乌·廷塔雷努·米尔恰；金伯利·特卡尔切克；安德鲁. J.托利；文森扎·托纳托雷；亚历杭德罗·托雷斯-奥胡埃拉；菲利普·特罗伊特兰；安德里亚·特罗姆贝托尼；蔡玉岱;克里斯蒂安·乌弗雷希特；斯特凡·乌尔默；丹尼尔·瓦鲁克；维尔·瓦斯科宁；维罗尼卡·巴斯克斯-阿塞韦斯；尼古拉·V·维塔诺夫；克里斯蒂安·沃格特；沃尔夫·冯·克利青；安德拉斯·武基奇斯；莱因霍尔德·瓦尔泽；王金;尼尔斯·沃伯顿；亚历山大·韦伯-日期；安德烈·温兹劳斯基；迈克尔·维尔纳；贾森·威廉姆斯；帕特里克·温德帕辛格；彼得·沃尔夫；丽莎·沃尔纳；安德烈·雪雷布；穆罕默德·E·叶海亚；伊曼纽尔·赞布里尼·克鲁塞罗；穆斯林扎雷；詹明生;林周;朱尔·祖潘；埃里克·祖帕尼奇