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变更通知 Dogger Bank Teesside AB OWF SChedule 8 变更 3
2021 年 1 月 28 日，海洋管理组织 (MMO) 收到苏格兰电力可再生能源公司的请求，要求更改 2017 年东英吉利三处海上风电场命令 (“命令”) 附表 14 中包含的视同海洋许可证 (DML)。该请求旨在重新分配 EA 三处 DML 内的同意处置许可。
接受新型 JAK 抑制剂治疗的狗对核心加强疫苗的血清学反应 Stephen King 1；Simona Despa 1；Jay Jacela 2；Genevieve
方法 68 只约 10 月龄的比格犬，在加强疫苗接种前 7 个月以上接种过疫苗，根据性别和研究前滴度水平随机分为 3 个治疗组：假剂量（第 1 组）、1 倍（第 2 组）或 3 倍（第 3 组）标示剂量的伊诺替尼。动物每天接受治疗，共 56 天，并在第 28 天接受市售的灭活狂犬病毒 (RV)、犬腺病毒-2 (CAV-2)、犬瘟热病毒 (CDV) 和犬细小病毒 (CPV) 加强疫苗接种。在第 -1 天、第 28 天（加强疫苗接种前）、第 43 天（加强疫苗接种后 15 天）和第 56 天（加强疫苗接种后 28 天）测量每种抗原的抗体滴度。保护性抗体滴度阈值定义如下：狂犬病（0.5 IU/mL）、CAV-2（≥16）、CDV（≥32）和CPV（≥80）。每天观察狗是否有任何临床异常。
有用的Doggybot：使用腿部机器人和视觉模型
摘要 - 基于学习的方法已经实现了四足动力的强大性能。然而，一些挑战阻止了四足动物学习需要与环境和人类互动的有用室内技能：缺乏操纵的最终效果，仅使用模拟数据使用有限的语义介绍，以及在室内环境中的较低的遍历性和可及性。我们提出了一个在室内环境中进行四足动物移动操作的系统。它使用前式握把进行对象操纵，这是一种低级控制器，在模拟中培训了以egile的深度进行训练，以攀登和全身倾斜等敏捷技能，以及预先训练的视觉语言模型（VLMS），并具有第三人称Fisheye和Egentric RGB摄像头，以探索fishereye和Egincentric RGB摄像头，以进行儿子理解和指挥生成。我们在两个看不见的环境中评估了我们的系统，而没有任何现实数据收集或培训。我们的系统可以零射对这些环境并完成任务，例如遵循用户的命令在攀登女王大小的床上，成功率为60％。
硼nitrür量子点 - 格拉夫剂 - 水凝胶复合材料的超级电容器
摘要目的：在这项研究中，研究了eNOS表达在犬科动物疾病神经病理学中的作用。材料和方法：在研究中，使用了20只狗的小脑组织，用于尸检，并通过组织病理学和免疫组织化学方法诊断为衰减。脑组织中的7只狗死于其他疾病，其中未影响中枢神经系统的其他疾病。所有组织在10％缓冲的福尔马林溶液中固定48小时，然后在自来水中彻底洗涤过夜。在分级醇中脱水后，在二甲苯中清除并嵌入石蜡中。小脑的石蜡块以5μM切割，并用苏木精和曙红（HE）染色，并根据制造商的方案进行免疫组织化学（IHC）。结果：与对照组织相比，eNOS和细胞在感染组织中的表达增加。这种差异在统计上是显着的。结论：结果，eNOS表达增加可能是引发犬科动物疾病神经病理学凋亡的因素之一。然而，需要进一步的研究来导致疾病神经病理学的其他作用。关键字：凋亡，蒸发，狗，eNOS。
Dogwood-Geothermal-Draft-EIR-NOA.pdf
d. Dogwood 变电站：拟建的 Dogwood 地热电厂将需要一个新的变电站，将 Dogwood 地热机组产生的低压电能升压至商业传输所需的更高电压。无需升级场外传输设施，新的 Dogwood 变电站将直接连接到现有的与帝国灌溉区 (IID) 控制电网的互连点。变电站将包括一个 13.8 kV 断路器以保护发电机、至少 80 兆伏安 13.8 kV/115 kV 变压器以及用于计量和系统保护的 115 kV 电压和电流变压器。主控制大楼将包含位于大 HGEC 内的仪器和电信设备。
新南威尔士大学 FMH 人工智能能力声明 黑狗研究所
• Conductor 平台用于管理 AI 自适应试验，允许检查多种类型、时间和剂量的干预措施。Conductor 使用独特的 AI 算法将参与者分配到治疗中，该算法可以响应多个临床相关输入并从已完成的参与者结果数据中“学习” • Mind Grid 智能手机应用程序收集自我报告研究数据（例如问卷、生态瞬时评估）、主动数字表型数据（例如认知测试、击键动力学、语音和语言学数据）和被动传感器（例如步数、GPS、加速度计、陀螺仪）。然后，研究人员可以将这些数据用作 (i) 独立结果数据、(ii) 自适应试验的 AI 算法的输入，以及 (iii) 数字表型 - 识别疾病和治疗反应的数字标记 成功的应用
使用计算机断层扫描血管造影和大脑磁性Res
Portosystemic分类（PSS）是异常血管，允许血液绕过肝脏，由于缺乏正常的肝代谢，导致各种临床症状。成像模态，例如计算机断层扫描（CTA）和磁共振成像（MRI）对于PSS的诊断和表征至关重要。九只动物，临床表现暗示了CPS，接受了CTA和脑MRI。使用32个检测器CT单元进行CTA，并在1.5 Tesla Siemens Magnetom Avanto系统上进行MRI扫描。诊断出六例肝外门体分流器（EPS）和三个肝内分流器（IHPS）。MRI发现包括脑萎缩和白质超强度，与分流的类型相关。该研究证明了MRI在识别与CPS相关的特定大脑变化方面的价值。高级成像技术对于准确诊断CPS是必不可少的。该研究的发现加强了进一步研究的必要性，更大的队列以在CPSS类型和大脑MRI变化之间建立更强的相关性，旨在增强受影响动物的临床管理。