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HRU——热回收装置
主要功能 利用 CO 2 制冷装置的余热。该装置优先考虑加热自己的装置，然后再将其出售给区域供热供应商等。为了平衡加热侧的不同使用模式（温度和加热要求）和冷却侧的余热产生，该装置被设计为缓冲充电电路。这可实现非常稳定和均匀的充电，同时确保 CO 2 热交换器的长使用寿命。HRU 装置的流动温度由建筑要求（加热、热水或通风）控制，可通过其他 ECL 的信号或现有 SCADA 系统的 Modbus 进行控制。如果可能将余热出售给区域供热供应商或其他买家，可以进行管理，以便为这些买家提供恒定的温度。HRU 装置可以向冷却装置发送参考信号，指示可以积累多少热量。嵌入了安全功能以防止水侧沸腾。
执行摘要-FSANZ Consumpation Hub
缩写定义AFSI农业和粮食系统研究所爆炸基本的本地对准搜索搜索工具Blosum blosum阻止替代矩阵基质BP碱基对CCI机密商业信息比较全面的蛋白质过敏原资源DNA脱氧核糖核酸dw/dw dw/dw dw/dw dw/dw dw dw dw dw dw dw dw fiellated Elcimentime Elagence Elagence Elimantime Actic actica Inscip fa fa fa fa fa fa fa fa fa fa fa fa fa fa fa。 Organization of the United Nations FSANZ Food Standards Australia New Zealand GM Genetically modified h Hours kDa Kilodalton LC-MS/MS Liquid chromatography-tandem mass spectrometry LOD Limit of detection LOQ Limit of quantification Min Minutes MT Million tonnes NCBI National Centre for Biotechnology Information ng Nanogram NGS Next Generation Sequencing OECD Organisation for Economic Cooperation and Development OGTR Office of the Gene Technology调节器ORF开放阅读框
PRMT1 化学发光检测试剂盒
描述：PRMT1 化学发光检测试剂盒旨在测量 PRMT1 活性，用于筛选和分析应用。PRMT1 化学发光检测试剂盒采用方便的形式，8 孔试纸条预涂有组蛋白 H4 肽底物、针对组蛋白 H4 甲基化精氨酸残基的抗体、HRP 标记的二抗、S-腺苷甲硫氨酸、甲基转移酶检测缓冲液和纯化的 PRMT1 酶，可进行 96 种酶反应。PRMT1 化学发光检测试剂盒的关键是一种高度特异性的抗体，可识别组蛋白 H4 甲基化的 R3 残基。使用此试剂盒，只需三个简单的步骤即可检测甲基转移酶。首先，将 S-腺苷甲硫氨酸与含有检测缓冲液和甲基转移酶的样品一起孵育。接下来，添加一抗。最后，用 HRP 标记的二抗处理试纸条，然后添加 ELISA ECL 底物以产生化学发光，然后可以使用化学发光读数仪进行测量。组件：
PAM-CRASH 的多模型耦合 - ESI 集团
多模型和多尺度耦合的扩展是多代码耦合，其中不同的程序耦合并一起运行。例如，一个可以是 PAM-CRASH，另一个可以是客户程序。这两个不同程序之间的交互将通过接口（如匹配网格实体）进行，并且交换将通过基于消息传递接口 (MPI) 的完整库进行，该库将称为 ESI 耦合库 (ECL)。通过使用此库，耦合将以这样一种方式完成，即一个程序对另一个程序的源代码的访问非常有限。软件供应商之间的协作将更加容易，每个合作伙伴都保留其程序的机密性。ESI 集团和汽车合作伙伴之间已经完成了多代码耦合的成功测试案例。多代码耦合也可以在多物理环境框架中使用，如流体结构相互作用或热结构相互作用或任何其他类型的耦合。这证明了这种“新方法”在试验空间世界中的巨大潜力。
2022 年中期报告 - 关于汇丰
– 报告的税后利润增加了 8 亿美元，达到 92 亿美元。这包括从历史损失中确认递延税项资产的 18 亿美元收益，这是由于英国税务集团的利润预测改善，这加速了这些损失的预期利用。报告的税前利润减少了 17 亿美元，至 92 亿美元，反映了预期信贷损失和其他信贷减值费用（“ECL”）的净支出，而 2021 年上半年为净支出。调整后的税前利润下降了 9 亿美元，至 107 亿美元。– 报告的收入小幅下降至 252 亿美元，主要原因是外币折算的影响以及 2022 年上半年计划业务处置的损失。调整后收入增长 4% 至 257 亿美元，主要得益于净利息收入增加（反映利率上升和资产负债表增长），以及全球银行和市场业务（‘GBM’）全球外汇收入强劲增长。这部分被保险市场不利影响所抵消
超快双模式预定器的设计和相位噪声测量130 nm sige：c bicmos
摘要 - 高速和功率电路的设计复杂性增加到更高的操作频率。因此，此手稿概述了如何使用两个可切换除法比率为4和5的双重模数预分量器设计和优化完全差异的发射极耦合逻辑（ECL）门。第一个预拉剂被优化为最高的运行频率，分别为5和4的分别为142 GHz，甚至166 GHz。此外，另一位预拉剂已针对广泛使用的80 GHz频段进行了优化，该频段已由汽车行业大量促进，并且该域中有大量组件。可以在具有较宽的除法比率范围的完全可编程频率分隔线中使用两个预分量员。作为对具有出色噪声性能的频率转换设备的添加期噪声的测量非常具有挑战性，因此在理论上进行了讨论，并实际上进行了。在100 Hz的集成极限内，测得的抖动在500 AS和1.9 FS之间，最高为1 MHz偏移频率。
闭环错误 - 纠正学习加速了热电材料的实验发现
考虑到大型材料空间，热电材料的探索挑战，再加上掺杂和合成途径的多样性所带来的自由度的增加。在这里，已合并历史数据，并通过使用错误纠正学习（ECL）进行实验反馈进行更新。这是通过从先验数据集中学习而实现的，然后将模型调整为合成和表征的差异，这些差异很难参数化。This strategy is thus applied to discovering thermoelectric materials, where synthesis is prioritized at temperatures < 300 ○ C. A previously unexplored chemical family of thermoelectric materials, PbSe:SnSb, is documented, finding that the best candidate in this chemical family, 2 wt% SnSb doped PbSe, exhibits a power factor more than 2 × that of PbSe.本文的研究表明，与由最先进的机器学习（ML）模型提供动力的高通量搜索相比，闭环实验策略减少了所需的实验数量，以将优化材料数量高达3×。还可以观察到，这种改进取决于ML模型的准确性，以表现出减少回报的方式：一旦达到了一定的精度，与实验途径相关的因素开始主导趋势。
请愿书258/MP/2019 Page 1
“（i）指示被告向请愿人支付卢比的金额。4,44,77,904/ - （卢比（卢比40万卢比，只有40千万七千七百九百四四四四四个））在2016 - 17年合同年度塔塔PPA附表7的第1.2.8条中； （ii）指示被告支付卢比。1,17,92,085/ - （卢比仅17千万卢比仅九千万八千八十千千万）是截至2019年6月30日的延迟付款附加费的未偿金额，再加上延迟付款附加费，直到被录取的最终付款日期累积到第11.3.6.6.3.6.3.6.6.3.6.6.6.6.6.6.6.6.6.6.6 （iii）指示被告以2016 - 17年的合同年度CCL可能索取的款项，该金额根据JPL向CCL提交付款证明，以塔塔PPA的附表7的第1.2.8条的规定； （iv）直接被告人遵守请愿人与请愿人的条款，包括其及时付款的义务； （v）针对被告和赞成请愿人的诉讼费用； （vi）授予此类命令，在案件的事实和情况下进行进一步的救济，因为该委员会可能会认为公正，公平地认为对请愿人有利。” 4。但是，在请愿书的悬而未决期间，NCL和ECL征收进一步的罚款
讨论2040影响评估的结果
《欧洲气候法》（ECL）规定，欧盟委员会必须在《巴黎协定》全球股票结束后的六个月内提交2040年减少排放目标的建议。2035的目标必须在欧盟NDC的更新中提交，该目标最迟由COP 2025提交。2024年2月6日，欧盟委员会发布了三个文件：针对2040年减少排放目标的建议（EC 2024A），全面影响评估（EC 2024C）（EC 2024C），以及“工业碳管理（ICMC）的“ ICMC）”，“朝向雄心勃勃的工业碳含量”。建议和ICMC均基于影响评估的结果。2040年拟议的目标不是具体的立法主管。相反，它是2024年6月选举后向新欧盟委员会的建议。提案和影响评估都没有讨论实现目标的工具框架。本文在场景结果中有助于对建议的分类，将场景结果与欧洲欧洲科学咨询委员会的建议（ESABCC）的建议进行了比较，并要求在与碳管理方面的情况下报告方案结果的进一步透明度。
闭环错误 - 纠正学习加速了热电材料的实验发现
考虑到大型材料空间，热电材料的探索挑战，再加上掺杂和合成途径的多样性所带来的自由度的增加。在这里，已合并历史数据，并通过使用错误纠正学习（ECL）进行实验反馈进行更新。这是通过从先验数据集中学习而实现的，然后将模型调整为合成和表征的差异，这些差异很难参数化。This strategy is thus applied to discovering thermoelectric materials, where synthesis is prioritized at temperatures < 300 ○ C. A previously unexplored chemical family of thermoelectric materials, PbSe:SnSb, is documented, finding that the best candidate in this chemical family, 2 wt% SnSb doped PbSe, exhibits a power factor more than 2 × that of PbSe.本文的研究表明，与由最先进的机器学习（ML）模型提供动力的高通量搜索相比，闭环实验策略减少了所需的实验数量，以将优化材料数量高达3×。还可以观察到，这种改进取决于ML模型的准确性，以表现出减少回报的方式：一旦达到了一定的精度，与实验途径相关的因素开始主导趋势。