德勤指的是Deloitte Toustomatsu Limited(“ DTTL”),成员农场及其附属实体(总的来说是“ Deloitte Network”)。 DTTL(或“ Deloitte Global”)和每个成员公司和关联公司都是合法独立和独立的实体,并且不对第三方施加或约束彼此的义务。 DTTL和DTTL成员公司和分支机构仅对自己的行为和不进行责任,对其他公司或分支机构的行动和遗漏彼此不承担任何责任。 DTTL不为客户提供服务。有关更多信息,请访问www.deloitte.com/jp/about。 Deloitte Asia Pacific Limited是DTTL的成员公司,是保证有限责任公司。 Members of Deloitte Asia Pacific Limited and their affiliates are legally independent and separate organizations, serving more than 100 cities in Asia Pacific, including Auckland, Bangkok, Beijing, Bengaluru, Hanoi, Hong Kong, Jakarta, Kuala Lumpur, Manila, Melbourne, Munbai, New Delhi, Osaka, Seoul, Shanghai, Singapore, Sydney,台北和东京。
美国国家运输安全委员会。2010 年。遭遇鸟群后,两台发动机推力消失,随后迫降在哈德逊河上,全美航空 1549 号航班,空客 A320-214,N106US,新泽西州威霍肯,2009 年 1 月 15 日。飞机事故报告 NTSB/AAR-10 /03。华盛顿特区。摘要:本报告描述了 2009 年 1 月 15 日发生的一起事故,全美航空 1549 号航班在遭遇鸟群后,两台发动机推力几乎完全消失,被迫迫降在距离纽约市拉瓜地亚机场约 8.5 英里的哈德逊河上。150 名乘客(包括一名抱在怀里的儿童)和 5 名机组人员通过前部和机翼上方的出口撤离了飞机。一名乘务员和四名乘客受重伤,飞机严重受损。
1。简介。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。2 1.1。主要结果摘要。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。5 1.2。手稿的组织。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。9 2。背景理论。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。10 2.1。符号。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。10 2.1.1功能空间。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。10 2.2。有用的不平等。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。11 2.3。均质理论,假设和已知估计值。。。。。。。12 2.3.1周期均质化。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。12 2.3.2几乎是周期性的均质化。。。。。。。。。。。。。。。。。。13 2.3.3随机均质化。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。13 2.4。经典障碍物问题。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。15 2.4.1与可测量的系数17 3。障碍问题的均质化。。。。。。。。。。。。。。。18 3.1。两个障碍问题的紧密感。。。。。。。。。。。。。。。。。。18 3.2。惩罚障碍问题。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。20 3.3。惩罚障碍问题的均质化。。。。。。。。。。。。22 4。大规模C 1,1-溶液的常规性。。。。。。。。。。。。。。27 5。自由边界的同质化和大规模规律性。。31 5.1。自由边界的定性平坦度。。。。。。。。。。。。。。。。。33 5.2。改善平坦度。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。38附录A.尺寸一中的示例。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。44
https://doi.org/10.26434/chemrxiv-2022-x2cml-v2 orcid:https://orcid.org/0000-0000-0001-6216-296x chemrxiv未通过chemrxiv peer-review dectect。许可证:CC BY-NC-ND 4.0
气象数据受到各种观测实践的影响。数据取决于仪器、其暴露、记录程序和许多其他因素。需要记录所有这些元数据,以便尽可能充分利用数据。本指南将确定所有类型的站点应了解的最低限度信息,例如位置和测量单位。额外的信息对于数据用户和提供者都大有裨益。本指南讨论了理想情况下应该存储的完整元数据列表,并包括最佳实践列表。完整的元数据描述了站点自建立到现在以及希望未来的历史。大多数元数据必须从站点的文档(包括当前和历史文档)中获取,而其他一些元数据可以从数据本身获取。为了提供高质量的数据集,维护全面的站点文档并保持更新至关重要。站点管理员和网络管理员应共同建立必要的程序,以确保考虑到所有元数据需求。
有效提取药物分析物是药物代谢和药代动力学(DMPK)研究的关键方面。这长期用于小分子,仍然适用于寡核苷酸的生物分析。寡核苷酸药物及其代谢产物必须在生物流体和组织样品中进行定量。最新的寡核苷酸药物都经过广泛修饰和共轭。这些修改后的残基和共轭部分会使提取恢复和可重复性复杂化。在这项工作中,我们报告了有关如何实现改进提取的几个关键见解。使用弱阴离子交换(WAX)基于微板的固相萃取(SPE)设备来研究溶剂辅助蛋白酶K样品预处理的方案。直接注射LC-MS定量已证明了所有三种反义寡核苷酸(ASOS)的定量。
线性椭圆运算符的定量随机均质化已经被众所周知。在此贡献中,我们向前迈进了具有P-生长的单调操作员的非线性设置。这项工作致力于定量的两尺度扩展结果。通过处理2≤p<∞的指数范围d≤3,我们能够考虑真正的非线性椭圆方程和系统,例如 - a(x)(x)(1 + |∇| p-p-p-2)∇u = f(使用随机,非不必要的对称)。从p = 2到p> 2时,主要困难是分析相关的线性化操作员,其系数是退化的,无限的,并取决于通过非线性方程的解决方案的随机输入a。我们的主要成就之一是控制这种复杂的非线性依赖性,导致迈耶对线性化运算符的估计值,这是我们得出的最佳定量两尺度扩展结果的关键(这在周期性设置中也是新的)。
该项目旨在通过鉴定新型生物标志物和新型技术的部署来推进护理点诊断,以开发针对其中独特的表位的纳米体,以实现最高特异性。将通过分析可用的“ OMICS数据”来识别相关的生物标志物,并且已经编制了初步候选名单。纳米体将在学术实验室中使用硅和抗体发现和优化的体外方法的结合。该项目将在Sormanni Lab中开发,探索和采用人工智能(AI)策略,以获取针对预先确定的表位的纳米构造,这些表位在已识别的生物标志物表面是独一无二的[1,2]。然后,将通过体外定向进化方法(例如酵母或核糖体显示)组合来优化此类纳米体的亲和力,这些方法已经在实验室中启动和运行,以及用于预测与亲密关系增加的外生序列的机器学习方法。此外,通过已建立的管道[3],将在计算上进一步优化稳定性和溶解度,因为这些分子特性对于能够开发合适的保质期的侧向流量设备至关重要。