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World File Search System罗非尼
LED 应急楼梯照明和其他 2 件物品
5. 公开招标地点和日期 （1）地点：日本陆上自卫队留萌卫戍部队休息室 （2）日期和时间：2024 年 7 月 30 日星期二上午 10 点 6. 参加资格 （1）不属于《预算、会计和审计法》第 70 条规定的人员。此外，未成年人、被监护人或接受协助的人，即使已经取得订立合同所必需的同意，也属于同一条款内有特殊事由的情况。 （2）不属于《预算会计审计法》第七十一条规定情形的。 （3）已完成2022年度、2023年度、2024年度防卫省竞标资格（各省厅统一资格）登记手续，并已获得合格人员认证，“货物销售”等级为“D”以上，具备参加北海道地区竞标的资格。 （4）该人不属于“暂停与设备等及服务采购相关的指定等”附件的对象。 （5）该人目前没有受到合同官员或其他类似人员的交易暂停。 7.保证金等事项 （1）投标保证金：免除（但是，如果未按照《投标和签订合同指南》的规定办理合同手续，则中标人将被视为未同意签订合同，并将收取中标金额的百分之五的罚款。） （2）合同保证金：免除（但是，如果承包商不履行合同，则至少要收取合同金额的百分之十的罚款。） （3）延误赔偿金：每延误一天，将收取合同金额的千分之一或以上。 8. 无效投标 （1） 不具备第 1 项规定的参加竞标所需资格的人员所作的投标。 （2） 投标金额、投标人名称和印章难以确定的投标。 （3） 违反其他有关投标条件的投标。 （4） 通过电报或传真进行的投标。 （5） 投标人在投标开始时间之前迟到的投标。 （6） 未履行有关排除黑社会组织的承诺的人员所作的投标和承诺，且包含虚假内容或出现违反承诺的情况。 9. 中标确定方法
长链非编码RNA 编码的微肽研究进展
[摘要]长的非编码RNA（LNCRNA）是由200多个核苷酸构成的RNA分子，表现出相对较低的序列保护。很长一段时间以来，它们被视为“转录噪声”，即在生物领域中的非功能性RNA分子。近年来，随着研究的进步，科学家们在lncrnas中揭示了许多小型开放式阅读框（SORF），其中一些可以编码微肽。这些微肽已被证实参与了各种细胞过程和基因表达调节网络，扮演着至关重要的作用。这一发现为进一步探索生活活动以及临床诊断和疾病治疗的新研究方向开辟了新的研究方向。本综述总结了LNCRNA编码的菌根在病理和生理过程中的作用，微肽的亚细胞定位和功能机制以及微肽研究方法的进展，旨在为新型积分基于磨性的诊断诊断和治疗方法提供洞察力和参考。[关键词]长的非编码RNA；小开放阅读框；微肽；肿瘤
beta活动的心理 - 尼罗生物学相关性
日常生活中的慢性压力和焦虑会导致同情多动。这可以观察到行为，化学和神经系统变化，包括增加的焦虑，焦虑和抑郁，以及诸如同型半胱氨酸等生物学标志物的化学变化。在脑电图中，长期以来在焦虑状态下已经注意到了β（13–30 Hz）波活性，尤其是高β（> 20 Hz）。但是，最近的研究表明，低β波（13-20 Hz）也可能发挥作用。目前的论文提出了一项试点研究，该研究评估了神经周期的功效，作为一种非药物心理管理疗法，适用于与焦虑和抑郁症斗争的人。我们评估了心理计量学，血清同型半胱氨酸水平和定量脑电图（QEEG）。通过研究改善心理测量自我评估，神经周期的功效证明了神经周期的功效。我们观察到受试者的低β相对功率和同型半胱氨酸水平之间存在正相关。通过行为，化学和神经系统措施衡量的神经周期改善心理健康的功效验证了神经周期的功效。总的来说，这些发现支持低β在压力/焦虑表现中的作用，鉴于其调节与患者血样中的压力生物标志物显着相关，压力和焦虑自我评估。未来的工作应使用较大的数据集扩展这些发现，以确认健康和适应不良的低β的范围。关键字：qeeg; beta;压力;焦虑;同型半胱氨酸
经济利益、世界观和身份 | 丹尼·罗德里克
我们区分了政治供给侧对选民的理念诉求和利益诉求，并将凯恩斯-哈耶克关于理念重要性的观点与强调既得利益的斯蒂格勒-贝克尔方法相结合。在我们的模型中，政治企业家发现身份和世界观“模因”（叙事、线索、框架），这些“模因”会改变选民对身份或世界运作方式的看法。我们发现世界观政治和身份政治之间存在互补性，并说明它们如何相互加强。此外，我们还展示了不利的经济冲击如何导致理念政治的更大发生率。我们利用这些结果分析了 2000 年至 2018 年美国地方 60,000 个电视政治广告的数据。我们的实证研究量化了理念政治，并为关键的模型含义提供了支持，包括更高的不平等对身份政治和世界观政治的影响。
经济利益、世界观和身份 - 丹尼·罗德里克
我们区分了政治供给侧对选民的观念诉求和利益诉求，将凯恩斯-哈耶克关于观念重要性的观点与强调既得利益的斯蒂格勒-贝克尔方法相结合。在我们的模型中，政治企业家发现了身份和世界观“模因”（叙事、线索、框架），这些模因会引发选民的身份担忧或改变他们对世界运作方式的看法。我们发现世界观政治和身份政治之间存在潜在的互补性，并说明了它们如何相互加强。此外，我们还展示了不利的经济冲击（不平等加剧）如何导致观念政治的发生率上升。我们利用这些结果分析了 2000 年至 2018 年美国地方 60,000 个电视政治广告的数据。我们的实证研究量化了观念政治，并为关键的模型含义提供了支持，包括更高的不平等对身份政治和世界观政治供给的影响。
阿尔贝托·西诺罗尼 - 布雷西亚
教授信息工程领域（尤其是计算机科学和电信领域）的各种英语授课课程。他负责模拟和数字信号处理、图像分析、信息理论、电子通信等领域的众多考试，并承担教学责任。多年来，他参与了五门新课程的启动（数字信号处理 C（现为信息表示的高级方法）、电信网络流量建模、TLC 法律法规、遥感处理和采集系统（现为遥感数据分析）和图像数据分析）。教学负荷稳定在每年 120 到 140 小时的正面教学时间之间。教学活动连贯，并且通常与研究活动协同。
应急发电机检查和维护服务
2024年6月19日 — （4）防卫政策局局长、采购、技术和后勤局局长或陆上自卫队参谋长...... （3）设计文件中指定的标有JIS或JAS标记的材料或标准、准则等......
神经退行性疾病相关淀粉样蛋白的液-液相分离罗韵怡1,2
神经退行性疾病是由细胞和神经元在大脑和周围神经系统的功能丧失引起的疾病，包括阿尔茨海默氏病（AD），帕金森氏病（PD），杏仁核外侧硬化症（ALS）以及额叶摄取症状（FTD）和其他。由于对神经退行性疾病的病理机制不完全理解，目前可用的治疗方法只能减轻某些相关症状，并且仍然缺乏有效的治疗方法。大多数神经退行性疾病具有常见的细胞和分子机制，这是淀粉样蛋白样蛋白聚集体和包含体的形成。神经退行性疾病中蛋白质聚集体的广泛存在表明它们在疾病发生和进展中的特殊作用。长期以来，成核和聚集被认为是蛋白质骨料形成的唯一途径。然而，最近的研究表明，这些蛋白可能会经历另一个聚集过程，即液相分离介导的聚集。相分离是生物分子通过弱的多价相互作用形成动态凝结的过程。在这些冷凝物中，生物分子浓度高度富集，并且仍然与外部环境保持动态交换。相分离是由弱的多价相互作用（例如静电，π相关，氢键和疏水相互作用）介导的。对于特定分子，它们的相分离行为可能主要由一个或某些相互作用介导。但是，生活系统中的相互作用更为复杂。有很多工作着眼于在各种系统中做出重大贡献的相互作用类型。这些发现可能有助于我们进一步了解序列上的小扰动者如何改变相位分离行为，以及为什么自然发生的突变会产生重要的生理和生物物理效应。在活生物体中进行相分离的蛋白质通常包含本质上无序的区域（IDR）或本质上无序的蛋白质（IDP）。淀粉样蛋白通常具有这种特征。这样的IDR/ IDP没有稳定的折叠结构，并且以动态形式存在于解决方案中。由于缺乏清晰的三维结构，IDR/IDP具有更高的动力和灵活性，因此为分子间接触和相互作用提供了更多机会。近年来，研究人员表明，许多神经退行性疾病与淀粉样淀粉样蛋白样蛋白可以进行相分离，这表明淀粉样蛋白样蛋白和病理学的相行为之间存在潜在的关联。在这里，我们总结了有关几种神经退行性疾病相关的淀粉样蛋白的相分离和聚集的最新研究，包括Aβ，TAU，α-突触核蛋白，TDP-43和SOD1。它们是与神经退行性疾病相关的典型病理蛋白，并且已被证明与过去几十年中相关疾病具有很高的相关性。他们的共同特征是患者中发现的淀粉样蛋白聚集体。最近的研究表明，它们也具有相分离的特性，这可能与病理聚集体的形成相关。因此，我们总结了这些淀粉样蛋白的相位行为的最新研究，这可能带来调节相关病理过程和治疗疾病的潜在机会。我们希望本文可以帮助加深对神经退行性疾病中蛋白质的病理机制的理解，并激发疾病治疗的新思想。
录用稿件，非最终出版稿 - 工程科学学报
因此，跨个体、跨场景的脑电分析方法逐渐成为研究热点。越来越多的研究人员将广泛应用脑 电信号分析的特征于跨个体、跨场景的脑电信号分析研究中。 Touryan 等人采用经典的独立成分分 析的特征分析方法描述特征空间，计算功率谱密度（ Power Spectral Density ， PSD ），并采用顺序 前向浮动选择方法识别频谱特征中的独立成分集，结果表明该方法可以识别出跨场景脑电信号中的 共同成分 [88] 。 Kakkos 等人采用了特征融合的方法，将 PSD 与功能连接特征相结合，提高了跨场景 分类的性能，并证明了脑特征融合在跨场景中的应用更为有效 [89] 。 Xing 等人将模糊熵特征用于跨 场景脑电信号分析，发现模糊熵特征相对于其他特征更能适合跨场景 [90] 。卷积神经网络 （ Convolutional Neural Networks ， CNN ）和递归神经网络（ Recurrent Neural Networks ， RNN ）等基 于深度学习的新型跨任务模型在跨场景脑电分析中展现了巨大潜力。这些模型能够自动提取特征和 学习复杂的脑电特征，从而有效地缩小不同任务和场景之间的差距，提高模型的泛化能力 [91][92][93] 。 近年来，一些跨学科的方法被创新性地应用于跨场景研究， Zhao 等人提出了一种跨学科的对齐多 源域自适应方法，用于跨个体的 EEG 疲劳状态评估，显著提高了模型的泛化能力 [94] ， Zhou 等人在 此基础上进行改进，提出了一种跨任务域自适应方法，有效提升了跨场景认知诊断的性能 [95] 。