对包括金黄色葡萄球菌在内的各种抗生素具有高耐药性的细菌在医疗保健中提出了重大挑战。金黄色葡萄球菌的一些菌株已演变为耐甲氧西林金黄色葡萄球菌(MRSA)。ulva lactuca是一种海洋自然资源,是公众不知道的,但显示出产生具有抗菌活性化合物的潜力。在这项研究中,所使用的方法是生物学薄层色谱(TLC),它鉴定了负责形成针对MRSA的抑制区域的化合物。活性化合物,并测试了分离的化合物的纯度,并使用UV-VIS分光光度计和FTIR鉴定。通过测量使用卡尺周围形成的抑制区来评估分离化合物的抗菌活性。基于对紫外线和FTIR光谱的解释,从ulva lactuca分离的化合物被确定为属于色素群,特别是贫血的化合物。抗菌活性测试表明,25%和50%浓度的平均抑制区直径分别为10.38±0.25和16.49±0.07mm。ANOVA结果显示,分离株在25%和50%浓度下的抗菌活性(P <0.05)存在显着差异。
这是一个“刚刚接受的”手稿,已通过同行评审过程对其进行了检查,并已被接受以进行出版。“刚刚接受的”手稿在接受后不久在线发布,该手稿是在技术编辑和格式化和作者证明之前的。基本和临床神经科学提供“刚刚接受的”作为可选和免费服务,使作者能够在接受后尽快向研究社区提供结果。在用技术编辑和格式化了手稿后,它将从“刚刚接受”的网站中删除,并作为已发表的文章发表。请注意,技术编辑可能会对可能影响内容的手稿文本和/或图形引入较小的更改,以及所有适用于期刊有关的法律免责声明。
我指示阿尔伯塔能源监管机构 (AER) 解除根据部长令 054/2021、093/2021 和 002/2022 暂停的所有批准,并延长根据这些命令暂停的批准的有效期,以考虑到暂停期。我还指示 AER 在评估煤炭勘探和开发申请时继续适用 1976 年《煤炭开发政策》中所述的土地类别内煤炭勘探和开发的限制,并充分考虑阿尔伯塔政府新闻稿中规定的煤炭行业现代化倡议政策指导,新闻稿标题为“通过更严格的煤炭规则保护环境”,日期为 2024 年 12 月 20 日。
1 斯里兰卡瓦亚姆巴大学食品科学与技术系、畜牧、渔业与营养学院,Makandura, Gonawila 60170,斯里兰卡;yujayakodi@gmail.com 2 佩拉德尼亚大学农业研究生院,佩拉德尼亚 20400,斯里兰卡;thiviya904@gmail.com 3 佩拉德尼亚大学工程学院化学与过程工程系,佩拉德尼亚 20400,斯里兰卡;ashogamage@gmail.com 4 中国斯里兰卡水技术联合研究示范中心 (JRDC),Meewathura Road, Peradeniya 20400,斯里兰卡 5 图卢兹大学国立农业与环境研究所农业工业化学实验室,LCA,31030 图卢兹,法国; philippe.evon@ensiacet.fr 6 佩拉德尼亚大学农业学院食品科学与技术系,佩拉德尼亚 20400,斯里兰卡 7 Département Génie Biologique, Institut Universitaire de Technologie A, Universit é Paul Sabatier, 32000 Auch, France * 通讯地址: tmadhujith@agri.pdn.ac.lk(TM); othmane.merah@ensiacet.fr (OM);电话:+94-713412171(TM); +33-(0)5-34-32-35-23 (OM)
波多黎各经济发展银行 (EDB)、波多黎各政府、其机构和代理机构(“政府”)以及其各自的官员、董事、雇员、代理人、律师、顾问、成员、合作伙伴或附属机构(与 EDB 和政府统称为“各方”)不就本文所含信息向任何第三方作出任何明示或暗示的陈述或保证,且所有各方明确否认任何此类陈述或保证。除了长期缺乏财务透明度所导致的固有复杂性之外,政府还必须依赖 2015 年、2016 年和 2017 年的初步信息和未经审计的财务数据。因此,EDB 和政府做出了某些假设,一旦这些财务报表经过全面审计,这些假设可能会发生重大变化。双方不对本演示文稿的任何读者或接收者承担任何责任或义务,无论是合同责任还是侵权责任,并且对于第三方因使用本演示文稿而导致或声称导致的或因第三方获得本文件而导致的任何损失、损害(包括但不限于间接损害或利润损失)或费用,无论属于何种性质,双方均不承担任何责任。双方不承担更新本文件所含信息的任何责任。本文件不构成根据公认审计准则进行的审计、根据美国注册会计师协会或任何其他组织制定的标准进行的内部控制检查或其他鉴证或审阅服务。因此,双方不对财务报表或任何财务或其他信息或政府的内部控制以及本文件所含信息发表意见或任何其他形式的保证。本文件中包含的任何陈述和假设,无论是前瞻性的还是历史性的,都不是未来业绩的保证,并且涉及本文件中做出的某些风险、不确定性、估计和其他假设。政府及其机构的经济和财务状况受到各种法律、金融、社会、经济、环境、政府和政治因素的影响。这些因素可能非常复杂,可能因财政年度而异,并且通常是政府采取或不采取行动的结果,不仅是政府,还有波多黎各金融监督管理委员会和其他第三方实体(如美国政府)。这些因素的示例包括但不限于:– 美国政府未来采取或未采取的与医疗补助或平价医疗法案相关的任何行动; – 联邦紧急事务管理局和私人保险公司为修复飓风玛丽亚和伊尔玛造成的损害而分配的任何款项的数额和时间; – 分配给波多黎各并根据社区灾难贷款计划提供的任何款项的数额和时间; – 美国政府为解决本文所述资金缺口而拨出的任何额外款项的数额和时间; – 波多黎各电力管理局 (PREPA) 修复 PREPA 电力系统和基础设施工作的完成时间表,以及 PREPA 电力系统和基础设施相关的任何未来发展或问题对波多黎各经济增长的影响; – 本文所述措施对外迁的影响;以及 – 解决第三章案件中任何未决诉讼的影响 由于这些因素的不确定性和不可预测性,其影响不能包括在本文件的假设中。未来事件和实际结果可能与本文包含的任何估计、预测或陈述存在重大差异。本文件中的任何内容均不应被视为 EDB、政府或政府内任何政府机构明示或暗示承诺采取或不采取任何行动,或承认任何事实或未来事件。本文件中的任何内容均不应被视为邀请、建议或劝告任何人参与、追求或支持特定行动或交易,购买或出售任何证券,或做出任何投资决定。接收者收到本文件即被视为已确认并同意这些限制的条款。本文件可能包含未在此处定义的大写术语,也可能包含其他文件中讨论或普遍理解的术语。您不应假设未定义的大写术语的含义,如果需要澄清,您应将问题提交给 EDB (BDE@bde.pr.gov)。
PSE国际移民经济学主席现在已经存在了第三年,旨在支持PSE移民的学术研究,并启动与国际宏观经济学和公共政策相关的新研究。在PSE的迁移主持人的创建始于认识到,从气候变化(创造流离失所的人)到民粹主义(及其强大的反移民立场),从竞争到创新到创新(以及与全球人才的相关竞争)到增加的全球经济和人际竞争,从而增加移民的竞争。PSE移民主席与Edmond de Rothschild集团合作,试图分析国际移民动态,无论是经济,人道主义还是环境,并评估其对经济和社会的影响。在第二年,主席支持七个优先研究领域的研究。正在进行的有关这些主题的研究项目的重点如下。
小学 时长:全天 主题:通过家长/监护人-学生-教师会议与家长/监护人沟通学生的进步情况 主办方:Simcoe 县教育局小学,包括 7-12 年级中学的 7 年级和 8 年级 演讲者/主持人:小学教育工作者 小学教育工作者将与学生和家长/监护人会面,讨论本学年迄今为止的学生进步情况,包括优势领域和下一步改进措施。 指定幼儿教育工作者 (DECE) (150 分钟) DECE 工作人员将参与学习,以建立他们的专业知识,确保学生获得对未来成功至关重要的必要基础阅读技能。部分时间将由幼儿教育团队同步领导,后续工作将异步完成。
“思想”选项卡包含可以代表灵魂或一群灵魂完成的自动场景或动作。这使角色可以通过视频或链接对他人的帖子进行喜欢,分享,重新发布和评论。“思想”选项卡还允许维护,为身份创建新的注册,并登录已经存在的配置文件。“思想”选项卡的框架及其创建的场景可以在代码中看到;这些文件是单独编写的,父母文件调用较小文件以实现该功能。图3是一个触发场景功能的聚合文件。特定的兴趣,它调用了MongoDB的想法,并呼吁提供GUI的文件,从而使其功能更加用户友好(图4)。值得注意的是,相同的代码包含对其他社交媒体平台的参考,包括Facebook和Instagram,表明将项目扩展到X之外,如图5所示。
人类活动识别(HAR)在使用配备传感器的设备和大型数据集的日益增长的情况下变得非常重要。本文使用HAR的五个关键基准数据集(UCI-HAR,UCI-HAR,PAMAP2,WISDM,WISDM和Berkeley Mhad)评估了三类模型的性能:经典的机器学习,深度学习体系结构和受限制的Boltzmann机器(RBMS)。我们使用诸如准确性,精度,回忆和F1评分等群集以进行全面比较,评估了各种模型,包括决策树,随机森林,卷积神经网络(CNN)和深信仰网络(DBN)。结果表明,CNN模型在所有数据集中都提供了卓越的表现,尤其是在伯克利MHAD上。像随机森林这样的经典模型在较小的数据集上做得很好,但是面对具有较大,更复杂数据的Challenges。基于RBM的模型还显示出显着的潜力,尤其是对于特征学习。本文提供了详细的比较,以帮助研究人员选择最合适的HAR任务模型。
缩略词列表 AFV 替代燃料汽车 APU 辅助动力装置 含有 6% 至 20% 生物柴油的 B20 混合物 BIM 行为影响模型 CC&C 清洁城市和社区 CEJST 气候和环境正义筛查工具 CEL 社区参与联络 CNG 压缩天然气 CO 2e 二氧化碳当量 DAC 弱势群体 DOE 美国能源部 E85 高浓度乙醇混合物 EEJ 能源和环境正义 EIA 能源信息署 EPA 环境保护署 EUI 能源使用影响 EV 电动汽车 GGE 汽油加仑当量 GHG 温室气体 GREET 模型 温室气体、受管制排放和技术能源使用模型 HDV 重型汽车 HEV 混合动力汽车 IR 怠速减少 LCFS 低碳燃料标准 LDV 轻型汽车 LNG 液化天然气 MGGE 百万汽油加仑当量 NCFP 国家清洁车队伙伴关系 NEVI 国家电动汽车基础设施 NREL 国家可再生能源实验室 RNG 可再生天然气 TI 技术集成 UC 服务不足社区 VMT 车辆行驶里程 VTO 车辆技术办公室