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迈克尔·蒙苏尔号 (ddg-1001)
USS MICHAEL MONSOOR (DDG-1001) “欢迎您的指挥赞助团队登船！” 欢迎登船，祝贺您被任命为 USS MICHAEL MONSOOR (DDG-1001) - 美国海军有史以来技术最先进的导弹驱逐舰。我们期待与您会面，了解您，并与您合作，让这艘伟大的船焕发生机！如果您尚未被分配赞助商，请发送电子邮件至赞助商@ddg1001.navy.mil 进行请求。如果您在准备执行命令时以及在前往船上途中有任何问题，请随时联系您的赞助商和/或 COC。我们在这里为您提供帮助，并希望实现顺利的转移过程。如果您有任何问题或特殊需求，请立即联系我们。欢迎加入 Shipmate！指挥官 执行官 CAPT V. A. Fortson CAPT M. A. Smidt USS MICHAEL MONSOOR (DDG-1001) USS MICHAEL MONSOOR (DDG-1001) 单位 100403 箱 1 单位 100403 箱 1 FPO, AP 96694 FPO, AP 96694 电子邮件：CO@ddg1001.navy.mil 电子邮件：XO@ddg1001.navy.mil 指挥士官长 赞助协调员 CMDCM K. Freyberg FCC Shannon / OS1 Allen USS MICHAEL MONSOOR (DDG-1001) USS MICHAEL MONSOOR (DDG-1001) 单位 100403 箱 1 单位 100403 箱 1 FPO, AP 96694 FPO, AP 96694电子邮件: CMC@ddg1001.navy.mil 后甲板: (619) 952-8653 电子邮件: sponsor@ddg1001.navy.mil
EPIC STEEL 米苏拉
如果不立即使用金属屋顶或墙板，应将面板存放在阴凉干燥的地方。如果可能，应将其解开并竖立在室内。将面板存放在干燥、通风良好的地方非常重要。如果产品不能存放在室内，请抬起捆包的一端，以便在存放期间让水分流出。不要将面板直接接触地面。将面板放在地面上时，请确保在负载下放置某种类型的块。确保整个捆包周围有良好的空气流动，以避免捆包周围积聚水分。面板之间滞留的水分会导致油漆起泡并形成白锈。EPIC Steel 对购买后未立即使用的面板不承担任何责任。
糖尿病 - 苏格里式 - resources.pdf
Lifescan下的品牌会创建糖尿病产品。网站包含有关糖尿病基础测试，胰岛素治疗和管理的基本信息。1-800-663-5521 https://www.onetouch.ca/请求免费Onetouchverio®品牌仪表：https：//www.onetouch.ca/offers
瑞贝尔苏斯 - accessdata.fda.gov
∙∙∙∙∙∙∙∙∙∙∙∙∙∙∙∙∙∙∙∙∙∙∙∙∙∙∙∙∙∙∙∙∙∙∙∙∙∙∙∙∙剂量和用法∙∙∙∙∙∙∙∙∙∙∙∙∙∙∙∙∙∙∙∙∙∙∙∙∙∙∙∙∙∙∙∙∙∙∙∙ • RYBELSUS 有两种剂型（即剂型 R1 和剂型 R2），推荐剂量不同 (2.1) o 这些剂型不能按 mg/mg 替代 o 使用任一种剂型，但不要同时使用两种剂型。 • 早晨空腹服用 RYBELSUS，并用水送服（最多 4 盎司水）；除水外，不要与其他液体一起服用。(2.2) • 服用 RYBELSUS 后，至少等待 30 分钟，再进食、饮用饮料或服用其他口服药物。(2.2)。 • 将药片整个吞下。不要分割、压碎或咀嚼药片 (2.2)。 • 请参阅完整处方信息，了解有关从 OZEMPIC 转换为 RYBELSUS 以及在两种不同的 RYBELSUS 配方之间切换的说明（2.4）。
苏米娅·穆克吉
奖项/表彰： (1) 通过国家级考试：GATE (2007)、CSIR-NET (2012)、GATE (2014、2015)。 (2) 2010 年在 Jadavpur 大学获得理工学硕士学位，荣获一等一（金牌）。出版物：(1) “天然色素花青素和单宁对阿拉伯胶生物聚合物的反应性改性：它们的光学和阻抗研究”，Soumya Mukherjee & Himadri Mullick-材料研究创新，Taylor & Francis 集团，DOI：10.1080/14328917.2021.1987694 (2) “用于植物生物聚合物渗出液反应性改性的果实发色团选择及其紫外可见光研究”，S Mukherjee、H Mullick - 科学教育进展，113,2021 - lincolnrpl.org (3) “黑贾木果皮提取物改性阿拉伯胶生物聚合物适用于通过电荷转移增强实现能源设备应用”，Soumay Mukherjee et.al.-Journal of Macromolecular Science, Part B, Taylor & Francis Group, DOI:10.1080/00222348.2024.2422705 联系方式：物理系，Maulana Azad College, 8, Rafi Ahmed Kidwai Rd, Taltala, Kolkata, West Bengal 700013。电子邮箱：soumya.juphysics@gmail.com 手机：+918777086539
国金证券-医药健康行业研究：技术升级赋能行业应用，AI+医药健康发展有望提速-230505.pdf
DeepMind 团队于2020 年12 月发布的一种人工智能蛋白质结构预测算法AlphaFold2，被 认为具有人工智能领域里程碑性意义，解决了生物学界长达50 年的蛋白质空间结构预测 难题，改变了此前几乎只能使用X 射线晶体学和冷冻电子显微镜等实验技术确定蛋白质结 构的现状。它的原理基于最先进的深度学习算法以及进化中蛋白质结构的守恒。它使用了 大量的蛋白质序列和结构数据进行训练（如MGnify 和UniRef90 数据库、 BFD 数据库）， 并 使用了一个新的深度神经网络构架，该网络被训练为通过利用同源蛋白质和多序列比 对的信息从氨基酸序列生成蛋白质结构。 DeepMind 公司与欧洲生物信息研究所（EMBL-EBI） 的合作团队已经使用AlphaFold2 成功预测出超过100 万个物种的2.14 亿个蛋白质结构， 几乎涵盖了地球上所有已知蛋白质。这一成果标志着AlphaFold2 在结构生物学领域的突 破，因为这些预测结果中有大约35%的结构具有高精度，达到了实验手段获取的结构精度， 而大约80%的结构可靠性足以用于多项后续分析。这将有助于深入理解蛋白质的结构和功 能，为生命科学领域的研究提供更多的线索和解决方案。 AlphaFold2 应用范围广泛，未来 可能被应用于结构生物学、药物发现、蛋白质设计、靶点预测、蛋白质功能预测、蛋白质 -蛋白质相互作用、生物学作用机制等。
