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World File Search System朱先生
朱拉蓬研究生院化学...
硝酸铵和二硝基甲苯 (DNT) 等不敏感和低能量材料只能以纯商业形式在实验室规模上处理。涉及此类材料的合成仍然限制在 500 毫克以内。在气管中使用 DNT 时，请确保气管密封良好，附近没有加热装置，并有防撞击保护。储存和处置：必须对固体炸药、液体炸药、雷管和未知反应性材料进行单独储存。任何特定爆炸材料的储存量不得超过 500 毫克。储存容器和柜子上都需要张贴警告标志。爆炸物的识别、反应性、火灾/爆炸危险和反应性的数据表需要保存在储存地点和安全员手中。将爆炸物和高能材料存放在指定的安全爆炸物金属储存箱中。
朱莉·佐勒的声明
亚马逊以三大理念为基础：客户至上、长远考虑和创新意愿。Kuiper 就是我们如何将这些原则付诸实践的一个例子。我们研究了宽带接入的需求，并考虑了我们可以发明什么来帮助传统有线和无线解决方案无法覆盖的客户。Kuiper 就是答案。凭借我们的创新和扩展能力，我们知道我们可以为未服务和服务不足社区的数千万客户提供经济实惠的高速宽带解决方案。亚马逊已在 Kuiper 项目中投资了 100 多亿美元，我们将继续投资于实现愿景所需的基础设施、人员和技术。我们组建了一支由世界一流的科学家和工程师组成的团队；在华盛顿州雷德蒙德建造了一个大型研发和生产设施；购买了 80 多个重型发射装置来部署我们的星座；最近开始在华盛顿州柯克兰建造一个先进的卫星制造工厂，使我们能够每天建造多达四颗卫星。我们的卫星旨在提供与地面网络同等速度、延迟和可靠性的宽带服务，并为几乎全球任何地方的农村和偏远地区提供这种连接。我们的卫星群将服务于个人家庭以及企业、学校、医院、政府机构和其他组织，并为无线运营商提供回程解决方案以扩展 LTE 和 5G 服务。我们不仅致力于创新和服务客户，而且着眼长远。这就是为什么从第一天起，太空安全和可持续性就是我们的核心原则，我们的卫星在设计和建造时既要确保在太空中安全运行，又要在使用寿命结束时迅速报废。
Hakim Benkirane先生的偏差通知Quentin Blampey先生
肿瘤学中的精确药物旨在根据患者肿瘤的独特遗传和分子特征来个性化治疗，以提高治疗效率或最小化副作用。随着技术进步产生越来越精确的肿瘤微环境数据，该数据的复杂性也会增加。尤其是空间数据 - 最近且有前途的OMS数据类型 - 为细胞的分辨率提供了分子信息，同时将细胞在组织内的空间环境保留。为了充分利用这种财富和这种复杂性，深度学习是一种能够超过传统方法的局限性的方法。本手稿详细介绍了旨在改善单细胞和空间数据复杂系统的新深度学习和计算方法的开发。描述了三个工具：（i）SCYAN，用于细胞仪中细胞类型的注释，（ii）SOPA，一种一般的空间数据预处理管道，以及（iii）Novae，是空间数据的基础模型。这些方法适用于几个精确的医学项目，加深了我们对癌症生物学的理解，并促进了新生物标志物的发现以及确定潜在的精密医学股份目标。
Scott Chang先生
Scott Chang先生是艾伯塔大学可再生资源系土壤科学教授。Chancer教授在同位素和相关技术方面具有用于开发气候智能农业实践的应用，以减轻温室气体的排放并增强土壤中的碳固换。他被公认为是土壤科学领域最有影响力的研究人员之一，在美国土壤科学学会，加拿大土壤科学学会和美国农业学会中。Chang教授被2023年Clarivate/Web Science评为全球高度引用的研究人员。
debabrata datta先生
简介：Debabrata Datta教授在计算机科学和应用程序的本科和研究生水平上拥有多年的教学经验。他的主要研究兴趣是数据分析的领域。他是电子和电信工程师机构的终身成员。他还担任各种期刊/会议/书籍的技术委员会成员。课程教学：机器学习，数据仓库和数据挖掘，密码学和网络安全，计算机网络，套接字编程，面向对象的编程概念，微处理器，数据库管理系统，数据结构，数据结构，对书籍章节的编程贡献简介：1。Swarup Kumar Shaw，Vinayak Jaiswal，Sun Ghosh，Anal Acharya，Debabrata Datta，“使用NLP技术的Twitter情感分析器”，载于：授权使用NLP解决方案的低资源语言，Partha Pakray等编辑，由Partha Pakray等编辑198 - 232。https：//doi.org/10.4018/979-8-3693-0728-1.ch010。2。Madhumita Choudhury，Durba Paul，Anal Acharya，Nisha Banerjee和Debabrata Datta，“实时的面具面具和社会遥远的检测”，载于：有关社交福利应用程序的优化和增强计算机应用的观点，由P. Sivaram等编辑。al。，Igi Global，doi：10.4018/978-1-6684-8306-0.CH011。3。Anweshan Mukherjee，Rajarshi Saha，Ashwin Gupta，Debabrata Datta和Anal Acharya，“使用LSTM的情感分析”，载于：数据科学和机器学习百科全书，由John Wang，IGI Global编辑，IGI Global，PP。983 - 1006，doi：10.4018/978-1-7998-9220-5.CH057。4。Soumili Dey，Sustandra Datta，Rohan Das，Debabrata Datta，Anal Acharya，“使用机器学习的空间领域犯罪分析”