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关于冬眠，代谢健康和生物技术的神话和真相AK
虚假 - 了解冬眠在北极的松鼠和熊如何工作为开发技术以改善人类健康的线索。以身作则，UAF的科学家和学生发现了地松鼠大脑中的开关，使动物可以通过降低身体的恒温器进入冬眠。这一发现现在正在发展为一种药物，该药物将有助于在心脏骤停后降低体温，并使这种护理水平治疗可用于农村和远程急诊医学。NIH每年在美国人民的医学研究上投资近392亿美元（https://www.nih.gov/about-nih/what what what what whate-we-do/budget）。NIH通过向UAF授予1,180万美元的赠款来支持新陈代谢研究（TRIM）计划的生物医学价值，该计划的使命是通过研究冬眠研究来改善人类健康的研究来翻译发现。在冬眠后，所有冬季的熊和松鼠以虚弱的饥饿状态出现。
帕尔默市 231 W. Evergreen Avenue Palmer, AK 99645
下表列出了我们在本报告的日历年（2021 年）检测到的所有饮用水污染物。水中存在污染物并不一定表明水对健康构成风险。除非另有说明，否则本表中显示的数据来自报告的日历年进行的测试。EPA 和/或州要求我们每年监测某些污染物少于一次，因为这些污染物的浓度不会经常变化。帕尔默市有两项采样豁免。一个是石棉豁免；该市从未使用过任何含有石棉的管道，因此我们无需对其进行采样。我们还有一项合成有机污染物豁免，它消除了从未引入该地区的污染物的采样。
黄色色素的抗菌活性来自微球菌AK 11的11个分离株
伤口中的多药耐药（MDR）感染引起了重大关注。黄色有色的海洋细菌，菌株AK 11，是从珊瑚孔分离的。在Gosong Beach，Rembang，Central Java，印度尼西亚，并在实验室进行培养。这项研究旨在确定细菌共生体以及产生的色素类型，并确定黄色色素对引起伤口感染的细菌的抗菌效果。使用三种不同的方法进行提取过程，每种方法都以溶剂和蒸发过程进行区分。使用金黄色葡萄球菌，铜绿假单胞菌和大肠杆菌的测试细菌通过扩散法进行了抗菌活性测试。结果表明，最合适的色素提取方法是方法III，甲醇作为溶剂和使用N2的干燥技术。黄色色素提取物对金黄色葡萄球菌ATCC 6538和金黄色葡萄球菌菌株MDR的抗菌活性表现出抑制区直径为35±1.08和25±1.06mm。同时，铜绿假单胞菌和大肠杆菌细菌没有表现出任何抗菌活性。结果还揭示了细菌共生体是使用16S rRNA基因测序的微球菌，产生了类胡萝卜素的色素。总之，黄色颜料提取物具有抗菌的潜力，尤其是针对金黄色葡萄球菌。建议未来的研究继续专注于抗菌作用在体内的运作方式。
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1. 完成第 18 章杂项（词汇） 2. 修改第 18 章瑜伽的生活方式和诗歌 - 获胜者 3. 完成公平笔记本中的以下工作表（将共享
在脱氧电力系统甘发的风能储存权衡，A和Seshadri，AK和patil，B探索成本效益的风效
在脱碳的电力系统甘帕德里（Gangopadhyay），A和Seshadri，AK和Patil中， 探索具有成本效益的风能储存组合，以取代传统的化石燃料发电，而不会损害脱碳电力系统中的至关重要。 我们使用帕累托前沿系统评估年度成本和不同风能存储能源组合的可靠性之间的权衡，以满足印度南部可再生富富富富富富富富富富富富富富富富富富富股的未来电力需求。 帕累托边境可以表征多个目标问题的有效解决方案，而不可能改善一个目标而不会加剧另一个目标。 取决于优先级，可以选择帕累托前沿上的点。 模拟方案考虑了对电力的需求以及基本产生的不同（图1）和化石燃料的供应侧灵活性的估计增加。 我们使用小时需求数据，估计电池充电和排放对电池寿命的影响，并根据小时的天气再分析数据模拟发电。 在州电网的基本发电量下降和有限的灵活性的背景下，满足需求的可靠性受允许的生成限制的限制。 我们表明，增加电池存储容量而不随之增加可再生生成能力的效率降低。 即使有足够的电池存储，通过在官方公认的可再生电位内保持风能安装，具有有限灵活性的完全脱碳网格可以实现约63％的可靠性。探索具有成本效益的风能储存组合，以取代传统的化石燃料发电，而不会损害脱碳电力系统中的至关重要。 我们使用帕累托前沿系统评估年度成本和不同风能存储能源组合的可靠性之间的权衡，以满足印度南部可再生富富富富富富富富富富富富富富富富富富富股的未来电力需求。 帕累托边境可以表征多个目标问题的有效解决方案，而不可能改善一个目标而不会加剧另一个目标。 取决于优先级，可以选择帕累托前沿上的点。 模拟方案考虑了对电力的需求以及基本产生的不同（图1）和化石燃料的供应侧灵活性的估计增加。 我们使用小时需求数据，估计电池充电和排放对电池寿命的影响，并根据小时的天气再分析数据模拟发电。 在州电网的基本发电量下降和有限的灵活性的背景下，满足需求的可靠性受允许的生成限制的限制。 我们表明，增加电池存储容量而不随之增加可再生生成能力的效率降低。 即使有足够的电池存储，通过在官方公认的可再生电位内保持风能安装，具有有限灵活性的完全脱碳网格可以实现约63％的可靠性。探索具有成本效益的风能储存组合，以取代传统的化石燃料发电，而不会损害脱碳电力系统中的至关重要。我们使用帕累托前沿系统评估年度成本和不同风能存储能源组合的可靠性之间的权衡，以满足印度南部可再生富富富富富富富富富富富富富富富富富富富股的未来电力需求。帕累托边境可以表征多个目标问题的有效解决方案，而不可能改善一个目标而不会加剧另一个目标。取决于优先级，可以选择帕累托前沿上的点。模拟方案考虑了对电力的需求以及基本产生的不同（图1）和化石燃料的供应侧灵活性的估计增加。我们使用小时需求数据，估计电池充电和排放对电池寿命的影响，并根据小时的天气再分析数据模拟发电。在州电网的基本发电量下降和有限的灵活性的背景下，满足需求的可靠性受允许的生成限制的限制。我们表明，增加电池存储容量而不随之增加可再生生成能力的效率降低。即使有足够的电池存储，通过在官方公认的可再生电位内保持风能安装，具有有限灵活性的完全脱碳网格可以实现约63％的可靠性。这将是昂贵的，并且需要大型风能项目超过正式评估潜力（受土地分配的约束），以实现99％的网格可靠性。完全脱碳的网格（在没有任何基本发电的情况下）具有6 gw的灵活发电，并允许每年30％的可再生能源削减，将导致网格可靠性约为93％。结果强调了对限制阈值，可再生能源潜力以及需求侧管理机会的全面检查，这些机会依赖客户愿意改变小时消费模式。
飞机维修行业的工作量和时间压力... - DergiPark
本研究的目的是从人为因素的角度考察飞机维修领域由于工作量和时间压力而发生的飞机事故。本研究采用了定性研究设计之一的案例研究方法。经观察，此次飞机事故的发生是因为维修技师在更换飞机主起落架时，没有将右起落架减震器管安装到主液压系统中，而主管人员也没有管控好这次维修操作。因此，在此次维护后首飞时，飞机在跑道上着陆时，感觉到右起落架剧烈震动，飞机向右偏离，随后右主起落架严重受损。当我们回顾事故发生的主要原因时，我们发现过大的工作量和时间压力影响了维护技术人员和主管的表现，并导致他们因人为因素而犯下错误。可以说这项研究很重要，因为它涉及真实事件，揭示了该事件中的人为因素错误如何危及飞行安全，并为飞机维修领域的文献做出了贡献。
糖酵解相关基因二氢硫辛酰胺乙酰转移酶通过 Wnt/β-catenin 和 PI3K/Ak 促进肝细胞癌预后不良
肝癌在恶性肿瘤中发病率居第六位，死亡率居第三位，癌症相关死亡居第四位（1）。肝细胞癌（HCC）占原发性肝癌的75%–85%（2）。2020年HCC的发病率高于其他恶性肿瘤，世界卫生组织（WHO）估计，到2030年将有超过100万人死于HCC（3）。HCC具有高度异质性，病因复杂。该肿瘤的主要原因包括代谢紊乱、慢性肝炎病毒感染、吸烟和过量饮酒（4,5）。由于HCC早期临床症状不明显，发病机制不明，患者诊断时通常已是晚期HCC或已有远处转移，预后不佳（6），因此HCC的治疗具有挑战性。
人工智能在军事中的应用及其优势 Abdulrahman Yusuf Abdullahi，2 Umar Farouk Musa，3 Firuze AK，4 Muhammad A
引言 人工智能 (AI) 在数据、计算机处理能力和机器学习发展的帮助下，在全球范围内逐渐完善并成为一种更高效的技术，尤其是在过去的二十年里。因此，人工智能在各个领域的日常生活中得到越来越频繁的使用。这项技术的一些不同用途包括语音识别、生物特征认证、移动测绘、导航系统、交通和交通控制、管理、制造、供应链管理、数据收集和控制有针对性的在线营销。因此，人工智能在军事领域也拥有广泛的应用也就不足为奇了 [1]。军事能力是当前衡量一个国家或民族“实力”的指标。美国国防部将军事能力定义为“实现某一作战目标（赢得战争或战斗、摧毁一组目标）的能力”。它直接或间接地受到现代化、结构、准备和可持续性的影响。装备、武器库和技术复杂程度在很大程度上决定了现代化程度 [2]。互联网正在取代自第二次世界大战开始以来发动战争的传统方式。研究表明，针对人工智能领域的营利性公司和政府机构的黑客攻击现在越来越普遍。研究人员认为，现代自主系统和人工智能 (AI) 有望在未来的军事对抗中发挥关键作用 [3]。最近的科学出版物表明，神经网络技术在当今的网络战中非常普遍。智能交通系统 (ITS) 的发展是主要的例子之一，还有预测和评估环境现象、将信息推文与非信息推文（包含谣言或不详细的无关数据）区分开来以及预测动态外汇常规市场。这种类型的增强器以多种方式帮助军事领域，并成为发展军事能力的最重要武器 [4]。军事决策中应考虑各种资源和能力的数据（人力资源、战斗和支援车辆、直升机、尖端情报和通信设备、火炮和导弹），这些资源和能力可以执行各种类型的复杂任务，例如情报收集、调动、直接和间接火力、基础设施和运输
应用K-Nearest邻居机器学习算法用于预先销售畅销产品Muhtajuddin Danny 1*，Asep Muhidin 2，AK
摘要在商业界越来越激烈的竞争发展，并伴随着信息技术的进步，使零售公司陷入了更严格，更开放的竞争状况。PT LG Innotek印度尼西亚是唯一在印度尼西亚生产调谐器的公司。查看消费者需求，PT LG Innotek必须提高产品质量，并添加消费者喜欢和经常购买的产品。因此，PT LG Innotek Indonesia需要进行分析，以帮助公司识别倾向于销售良好的产品。可以通过应用机器学习算法（尤其是K-Neartible最邻居方法）进行此分析。这项研究的目的是找出KNN算法在预测销量良好且在印度尼西亚PT LG Innotek销售不佳的产品方面的表现。基于分析结果，预测结果的精度水平为94.74％，错误率为5.26％。具有高度的准确性和较低的错误率，可以得出结论，K-Near-Neigral方法有效地用于预测PT LG Innotek Indonesia最佳销售产品的销售。