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种子资本寻求新的战略合作伙伴来共同投资...
作为新加坡企业的投资部门，Seeds Capital将智能投资推向了创新的新加坡早期初创公司，具有强大的知识分子和全球市场潜力。我们采用共同投资模型，与来自世界各地的机构投资者汇手。利用我们的集体专业知识和网络，我们帮助创业公司商业化，实现其业务发展计划并在全球范围内进行扩展。我们将投资集中在与国家优先事项相一致的新兴和战略部门，包括制造，贸易与连通性，人类健康与潜在，城市解决方案与可持续性以及智能国家与数字经济。Edbi和Seeds Capital将合并，形成一个新的政府投资实体，称为SG增长Capital Pte Ltd，从2025年4月1日起生效。这汇集了Edbi和Seeds Capital的投资专业知识和网络，以支持新加坡创新企业的增长以及锚定关键运营和能力。在https://www.seedscapital.sg上了解有关种子资本的更多信息。
人工智能与劳动力发展：新兴经济体技能差距和培训需求的比较分析
© 作者 2024。开放获取 本文根据知识共享署名 4.0 国际许可进行许可，允许以任何媒体或格式使用、共享、改编、分发和复制，只要您给予原始作者和来源适当的版权，提供知识共享许可的链接，并指明是否进行了更改。本文中的图像或其他第三方材料包含在文章的知识共享许可中，除非在材料的版权声明中另有说明。如果材料未包含在文章的知识共享许可中，并且您的预期用途不被法定法规允许或超出允许用途，则您需要直接从版权所有者处获得许可。要查看此许可证的副本，请访问 http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
满足儿童和成人脊柱肌肉萎缩的未满足需求
过去的国会投资和政策已帮助刺激了SMA的发现。当前的SMA治疗可以放慢或停止与SMA相关的未来变性。如果提早提供，尤其是在症状发作之前，这些治疗方法可以大大改善运动和发育的增长，并减少对密集医疗保健和专业支持的未来需求。过去在SMA中的公共和私人研究还对受益于其他神经系统和神经肌肉疾病的神经系统和疾病机制产生了新的了解。但是，当前的SMA治疗不能治愈疾病或其使人衰弱的症状。在SMA的所有年龄和疾病阶段中，都有明显的未满足需求。私人资助的SMA研究没有跟上研究需求或可行的建议。需要继续对SMA的NIH研究，以满足研究需求并应对影响SMA和其他神经系统疾病患者的持续挑战，包括肌肉无力和疲劳。
Phenom 台式 SEM 的 EDS
Thermo Scientific Phenom Desktop SEM 重新定义了速度、易用性和性能。直观的用户界面使所有级别的用户都可以轻松获得 SEM 图像。所有 Phenom Desktop SEM 都支持能量色散 X 射线光谱 (EDS)，通过全面的元素分析补充 SEM 成像。强大的峰值识别、可靠的量化、量身定制的应用程序包和紧密的硬件集成支持只需单击几下即可实现的完整分析工作流程。
LeEDS 社区安全战略 2024-27
无论犯罪和反社会行为发生在何处，它们往往对个人和社区产生不利影响，我们致力于减少这些影响。在过去三年中，我们在上一战略中提出的关键成果方面取得了重大进展，包括采取措施支持长期解决问题，以解决社区内的反社会行为，继续推动活动，打击利兹针对妇女和女孩的暴力行为，打击严重的青少年暴力行为，以及许多其他亮点。虽然我们在过去三年中取得了重大进展，但我们并不满足于我们仍然面临的挑战。生活成本危机加剧了我们社区中的一系列不平等现象，并导致整个城市的社区安全问题加剧。我也承认，为缓解
PIN-2024-final.pdfPIN-2024-final.pdf
作为一个主权国家，Penobscot印度国家有能力将土地置于信任，建立税收结构，提供商业激励措施以吸引投资，并利用各种联邦计划（例如8（a）），以鼓励印度国家的经济发展。同时，总体上缺乏内部能力，再加上州和联邦机构关于和解协议，部落税收政策以及与部落特别相关的激励计划的了解有限，限制了自决和主权。这些因素增加了追求印度国家经济发展的复杂性。虽然Penobscot追求经济发展，但在CEDS中必须考虑整个印度国家常见的一系列固有挑战。在印度国家（Federal Reserve）出版的印度国家发展中的经济体增长，概述了八个问题是实现印度国家经济增长的根本挑战。像印度国家的大多数部落一样，印度印度国家努力建立强大的经济时，面临这些挑战。
移动药物小册子前锋利兹YP Team
决定夜晚是一款沉浸式游戏，旨在鼓励利兹的年轻人在酒精周围做出更安全的选择。与年轻人一起设计的年轻人决定夜晚邀请用户参加五种不同的饮酒场景。目的只是与您的朋友一起度过一个整夜。每种情况都是基于故事的，并着重于另一种饮料和情况，这是利兹的14-15岁孩子所建议的。
种子：模拟DNA存储中错误的出现
背景：DNA存储是一种非易失性存储技术，用于将数据作为合成DNA字符串存储，可提供前所未有的存储密度和耐用性。然而，将DNA用作实用的数字信息存储介质仍然是一个谜，因为这非常昂贵，并且需要大量时间将数据编码和解码数据与合成DNA进行编码和解码。更重要的是，DNA存储管道的各个阶段（例如，合成，测序等）是易误。此外，DNA会随着时间的流逝而衰减，合成DNA的可靠性取决于各个方面，包括保存介质和温度。允许信息的完美存储和恢复，从而使其与现有的基于闪光灯或磁带技术的竞争性，高级错误保护方案是必不可少的。然而，评估和比较现实模型条件下的各种DNA存储技术和错误纠正代码 - 包括广泛的合成培养基，测序技术，温度和持续时间 - 是非常时间的汇总和昂贵的。结果：在这项研究中，我们提出了种子，这是一种基于误差模型的模拟器，以模仿DNA存储不同阶段累积误差的过程。种子是第一个已知的模拟器，它结合了各种经验得出的统计（或随机？）错误模型，模仿DNA存储中各个阶段的不同类型的误差类型的产生和传播。它的有效性与许多已发表的湿lab实验的数据进行了评估。结论：种子易于使用，并提供灵活的和固定的参数设置，以模仿DNA存储中的误差模型。对体外实验结果的验证表明，其有望模仿DNA存储中错误产生和传播的随机模型。种子可作为带服务器端应用程序的Web界面以及便携式跨平台本机应用程序（可在givethelink中找到）提供。