1纪念斯隆·凯特林(Sloan Kettering)癌症中心,美国纽约,美国; 2梅奥诊所 - 美国佛罗里达州杰克逊维尔杰克逊维尔; 3意大利米兰的助理大都会大都会尼古尔达; 4 Weill Cornell Medicine,美国纽约,美国; 5UniveritàVita-Salute San Raffaele,意大利米兰; 6意大利米兰的Irccs Ospedale San Raffaele; 7德国杜塞尔多夫Arensia探索医学研究所; 8阿尔弗雷德医院和莫纳什大学,澳大利亚维克,墨尔本; 9澳大利亚新南威尔士州康科德大学悉尼分校的Concord遣返综合医院;美国马萨诸塞州波士顿的达纳 - 法伯癌研究所10; 11乌尔姆大学,德国乌尔姆; 12 Beigene(Shanghai)Co,Ltd,中国上海; 13美国加利福尼亚州圣马特奥市Beigene USA,Inc;皇家墨尔本医院和墨尔本大学,澳大利亚维克,墨尔本大学的彼得·麦卡勒姆癌症中心14号
1 蛋白质科学、蛋白质组学和表观遗传信号实验室(PPES)和综合个性化和精准肿瘤学网络(IPPON),安特卫普大学生物医学科学系,Campus Drie Eiken,Universiteitsplein 1,2610 Wilrijk,比利时;chandra.ace@gmail.com(CSC);claudina.pereznovo@uantwerpen.be(CP-N.);kendeclerck90@hotmail.com(KD);ajaypalagani@gmail.com(AP);xaveer.vanostade@uantwerpen.be(XVO)2 安特卫普可持续性和医学应用等离子体实验室(PLASMANT),安特卫普大学化学系,2610 Wilrijk,比利时;priyanka.shaw@uantwerpen.be(PS); annemie.bogaerts@uantwerpen.be (AB) 3 PamGene International BV, 5211 Hertogenbosch, 荷兰;srangarajan@pamgene.com 4 安特卫普生物医学信息学网络(Biomina),安特卫普大学信息学系,2610 Wilrijk,比利时;bart.cuypers@uantwerpen.be (BC);nicolas.deneuter@uantwerpen.be (NDN);kris.laukens@uantwerpen.be (KL) 5 新加坡南洋理工大学李光前医学院淋巴细胞信号研究实验室,新加坡 1308232,新加坡;fazil.turabe@gmail.com (FMHUT);nkverma@ntu.edu.sg (NKV) 6 根特大学内科系血液学系,9000 根特,比利时; fritz.offner@ugent.be 7 根特大学生物分子医学系,9000 根特,比利时;pieter.vanvlierberghe@ugent.be * 通信地址:emilie.logie@uantwerpen.be (EL);wim.vandenberghe@uantwerpen.be (WVB);电话:+32-3265-2318 (EL) † 这些作者对本文的贡献相同。
samburu中的年降雨量12图2降雨的年度周期,平均温度,最高温度和最低温度的温度13图3桑布鲁县1981- 2022年降雨量的年变化14图4桑布鲁县的季节性降雨差异15图5肯尼亚对不同GHG排放量的空气温度预测。 16图6肯尼亚不同温室气体排放方案的年平均降水预测,相对于2000年。 17图7桑布鲁县年度温度的空间变化18图8桑布鲁县年度降雨投影的时间变化19图9 MAM降雨变化20图10 OND降雨变化20图11最高预测温度趋势21图12最低投影温度趋势21samburu中的年降雨量12图2降雨的年度周期,平均温度,最高温度和最低温度的温度13图3桑布鲁县1981- 2022年降雨量的年变化14图4桑布鲁县的季节性降雨差异15图5肯尼亚对不同GHG排放量的空气温度预测。16图6肯尼亚不同温室气体排放方案的年平均降水预测,相对于2000年。17图7桑布鲁县年度温度的空间变化18图8桑布鲁县年度降雨投影的时间变化19图9 MAM降雨变化20图10 OND降雨变化20图11最高预测温度趋势21图12最低投影温度趋势21
在人类和其他灵长类动物中,由于BDNF基因在巨核细胞中的表达,血小板含有高浓度的脑源性神经营养因子。相比之下,通常用于研究中枢神经系统病变的影响的小鼠在血小板中没有明显水平的脑衍生的神经营养因子,并且它们的巨核细胞没有大量的bdnf基因。在这里,我们使用两种良好的CNS病变模型探索了血小板脑源性神经营养因子的潜在贡献,并使用“人源化”小鼠在巨核细胞特异性启动子的控制下使用“人性化”小鼠进行表达BDNF基因。使用二元术和通过sholl分析后评估的视网膜神经节细胞的树突状细胞的树状完整性标记了由含有脑源性神经营养因子的小鼠制备的视网膜外植体。将结果与野生型动物的视网膜以及补充饱和浓度的脑源性神经营养因子或tropomyosin激酶B抗体激动剂ZEB85的野生型外植体进行了比较。还进行了视神经张力,视网膜神经节细胞的树突在伤害后7天评估,将血小板中含有脑源性神经营养因子的小鼠与野生型动物进行了比较。在含有脑源性神经营养因子的小鼠中,纯合子的平均血清脑源性神经营养因子水平为25.74±11.36 ng/ml,17.02±6.44 ng/ml的杂氮小鼠,近乎杂合小鼠,接近原始的小鼠。基于细胞计数的视网膜神经节细胞存活在所有四组中均相似,显示约15%的损失。表现出强大的树突复杂性保存,类似于与补充脑衍生的神经营养因子或真霉素受体激酶B抗体抗体抗体激动剂的培养基孵育的野生型外植体,Zeb85。曲线下的sholl区域为1811±258、1776±435和1763±256,而野生型对照组中的Sholl区域为1406±315(p≤0.001)。在评估反式基因小鼠中视网膜神经节细胞的树突时,还观察到了一种强大的神经保护作用,与野生型相比,弯曲曲线下的视网膜神经节细胞的树突明显更高(2667±690和1921±392,p = 0.026),并且在无显着差异中,并且是无显着差异的。重复实验发现细胞存活没有差异,两者均显示约50%的损失。这些结果表明,血小板脑衍生的神经营养因子对视网膜神经节细胞的树突复杂性具有强大的神经保护作用,在体内和体内模型中,这表明血小板脑源性的神经营养因子可能是灵长类动物的重要神经保护因子。
DST&RE 与合作机构合作,在印度政府科技部、生物技术部的支持下,建立了昌迪加尔技能维吉安中心。该中心邀请来自公认学校董事会、学院和大学的学生申请生命科学、制药和食品领域的学生培训计划 (STP) 和技术人员培训计划 (TTP)。昌迪加尔 GGDSD 学院将提供为期 3 个月的培训计划,旨在通过实践培训提高学生技能并使他们具备行业就业能力,从而促进学生的职业发展道路。入选候选人将根据模块选择获得每月津贴和行业技能委员会 (LSSSDC & FICSI) 的证书。有关更多详细信息和注册,请访问 https://chandigarh.gov.in/departments/other-departments/science-technology-renewable-energy 和 http://ggdsd.ac.in/ 。申请截止日期为 2024 年 10 月 25 日。
区。将鼓励流程数字化,以促进更快、更简单的程序。6. 为什么昌迪加尔的区和邦/联邦属地只有一个出口计划?昌迪加尔是一个市邦。在行政上,它是中央政府内政部控制下的联邦属地。昌迪加尔只有一个区。因此,区出口产品将与邦/联邦属地产品相同。同样,区与邦/联邦属地具有相同的优势、劣势、机会和威胁。因此,区出口计划与邦出口计划相同。7. 为落实尊敬的总理的愿景,昌迪加尔政府成立了邦出口促进委员会。由于昌迪加尔是单区联邦属地,因此尚未成立单独的区出口促进委员会。政府于 2020 年 10 月 7 日发布了委员会成立通知:
随着连接和自动驾驶汽车的增殖,控制器区域网络(CAN)总线由于其速度和效率而成为车载网络的主要通信标准。但是,CAN总线缺乏基本的安全措施,例如身份验证和加密,使其非常容易受到网络攻击的影响。为了确保车辆安全性,入侵检测系统(IDS)必须检测到可见的攻击,并为新的,看不见的攻击提供强大的防御,同时保持轻量级的实用部署。以前的工作仅依赖于CAN ID功能,或者使用了手动功能提取的传统机器学习(ML)方法。这些方法忽略了其他可剥削的功能,这使得适应新的看不见的攻击变体和损害安全性。本文介绍了一种尖端,新颖,轻巧,车载,IDS玻璃,深度学习(DL)算法,以解决这些局限性。所提出的ID采用多阶段方法:在第一个阶段的人工神经网络(ANN)来检测可见的攻击,以及在第二阶段进行长期的短期记忆(LSTM)自动编码器,以检测新的,看不见的攻击。要了解和分析各种驾驶行为,使用最新的攻击模式更新模型,并保留数据隐私,我们提出了一个理论框架,以在层次结构联合学习(H-FL)环境中部署我们的ID。实验结果表明,我们的IDS的F1得分超过了0.99,对于看到的攻击,新型攻击的检测率为99.99%,超过0.95。这使我们的模型可与可见和看不见的攻击进行稳健。此外,误报率(FAR)在0.016%的情况下极低,最小化了错误警报。尽管使用了以其在识别复杂和零日攻击方面的有效性而闻名的DL算法,但IDS仍然轻量级,确保了其对现实世界部署的可行性。
在进入2050年净净净的途中,英国政府通过与1990年级别相比,通过削减78%的排放来设定2035年的目标。为了帮助了解电气化的本地能源系统如何为该目标和相关成本做出贡献,我们开发了一个基于全系统的本地能源优化(LEO)模型。该模型捕获了一系列最先进的技术,包括构建织物改造,电池存储,电动机,电加热,需求响应,分布式可再生以及点对点(P2P)能源交易。和该模型可以在成本和排放之间进行权衡评估,比较了两种系统操作模式,即面向成本和网格影响,并评估天气风险和资本成本假设的影响。威尔士的一个案例研究表明,(1)资本成本假设可导致当地能源系统的总成本差异高达30.8%; (2)以成本为导向的模式操作系统可以节省多达5%的成本,而面向网格的模式; (3)热泵的电加热在所有研究的技术中的优先级最高。总体而言,这项研究演示了如何通过整个系统融合到近期技术和商业模型的整个系统中,迈向脱碳的未来。
电动汽车(电动汽车)的电力单元(即电池)在充电或排放时会产生热量,从而导致其性能和可靠性随着时间的推移而恶化。本文研究了流经微型通道的液体冷却剂的几何和热流体参数。这些嵌入在电动汽车电池的表面中,以减少过热。设计参数,例如纵横比和微型频道的角度取向,以随机调查几种几何构型,这些几何构型几乎不直观。冷却液质量流量和流体入口温度也通过随机分布值的大数据集进行变化。与经验验证的模型一起实施了实时的EV驾驶周期,以评估电池操作,这证明了电池的热状态具有不同级别的冷却改造的复杂依赖性。该研究还分析了泵送和冷却能量需要驱动冷却液系统的寄生动力消耗,以实现最佳设计的改装,以实现可靠的电池性能。发现迷你通道参数极大地影响了电池的热性能。但是,发现优化的情况在电池中具有最小的温度差和最小功率要求。液体入口速度为0.13 m/s,流体入口温度为312.9 K,纵横比为1.7,倾斜角为4.9◦