肥皂的历史据信,发现第一批肥皂是偶然的,名字归因于一个罗马传奇,大约在莫罗·索波(Morro Do Sapo)附近的公元前1000年,在河流的小支流中,在河流的小支流中,在一个宗教场所下方,他们的衣服变得清晰起来。 水。清洁剂是由动物脂肪与木灰混合并穿透粘土质土壤形成的。据信,肥皂靠近当前的肥皂,起源于公元前600年的腓尼基人。将山羊猪肉用木灰煮沸,获得奶油肥皂[1]。最有趣的是,“肥皂”一词在几种语言中相似:Sapone(意大利语),Savon(法语),Seife(德语),Saippua(Finnish),Szappan(匈牙利语)。在第一次世界大战中,粮食短缺,因此是
条款和条件:我/我们承认并同意:1. 效率PEI 节能设备计划下申请的房产和住宅已在 PEI 财政部税务和财产记录处以我/我们的名义登记;2. 回扣不适用于新建建筑;本申请中申请升级的建筑必须在升级开始前建造并至少 6 个月内有人居住。3. 我/我们没有拖欠 PEI 政府或皇家公司的前笔贷款。4. 效率PEI 节能设备回扣计划下特定回扣的资格由效率PEI 决定。供暖系统升级必须安装在已经供暖的空间中才有资格获得回扣。5. 可能需要进行现场评估,我/我们同意允许在正常营业时间内合理进入我/我们的住宅。 6. 如果我/我们正在接受任何其他资金用于实施本申请项下的升级,我/我们将向 EfficiencyPEI 披露这笔资金。从所有政府来源获得的资金将不超过升级的总成本。 7. 安装一年以上的设备不符合退税条件。我申请的升级已在过去 12 个月内完成,或者设备尚未安装,因为我正在向 Finance PEI 申请贷款以支付安装费用。
基因编辑是一种很有前途的新方法,可用于治疗和治愈遗传疾病。特别是,CRISPR(成簇的常规间隔回文重复序列)/Cas 已成为一种令人兴奋的治疗方式,因为它具有专门针对和修改基因组内特定位点的固有能力。用于治疗研究的两种最常见的 Cas 酶是 Cas9 和 Cas12a。Cas12a 与 Cas9 表现出重要差异,这使其成为一种令人兴奋的酶,可进一步表征为基因编辑工具。具体而言,Cas12a 识别不同的原间隔区相邻基序 (PAM),使用较短的向导 RNA (gRNA),并在切割位点产生粘性末端而不是平端。1,2,3,4 此外,与 Cas9 相比,Cas12a 对 R 环内错配的容忍度较低,使其成为一种更特异性的酶。5 虽然已经是一种非常特异性的酶,但最近的研究已经提高了其编辑效率,从而产生了一种称为 AsCas12a Ultra 的工程变体。 6 在这里,我们描述了最近的研究,以描述为什么 AsCas12a Ultra 比 WT AsCas12a 酶更有效,并特别强调了为什么这种新变体具有良好的治疗潜力。
本出版物是对 NIST 手册 150《NVLAP 程序和一般要求》的补充,其中包含美国联邦法规 (CFR) 第 15 篇第 285 部分以及所有一般 NVLAP 程序、标准和政策。NIST 手册 150 中的标准涵盖 ISO/IEC 指南 25 的要求和 ISO 9002 (ANSI/ASQC Q92-1987) 的相关要求。手册 150-1 包含特定于 EEL 计划的信息,并且不会重复程序和一般要求中包含的信息。本手册各章节的编号以手册 150 为模板;例如,手册 150 的第 285.3 节介绍了 NVLAP 的描述和目标,而手册 150-1 的第 285.3 节介绍了 EEL 计划的描述。如果没有针对认证领域的特定材料,则省略章节编号。
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对野生种群进行离散而精确的基因改变已被提议作为解决由害虫引起的一些世界上最紧迫的生态和公共卫生挑战的一种手段。实现这一目标的技术,如合成基因驱动,已经开发了几十年。最近,新一代可编程核酸酶极大地加速了技术发展。CRISPR-Cas9 提高了基因工程的效率,并已被用作不同基因驱动遗传偏向机制中的主要效应核酸酶。在这些基于核酸酶的基因驱动中,归巢核酸内切酶基因驱动一直是大部分研究工作的主题(特别是在昆虫中),在类似的核心设计上已经开发出许多不同的迭代。我们绘制了归巢基因驱动的发展历史,重点介绍了诸如非预期修复结果、“泄漏”表达和亲本沉积等挑战的出现。最后,我们讨论了在制定提高归巢内切酶基因驱动效率以及减轻或防止意外后果的策略方面所取得的进展。
摘要 - Vision Transformer(VIT)架构越来越流行,并广泛用于处理计算机视觉应用。他们的主要特征是通过自我发挥机制提取全球信息的能力,表现优于早期的卷积神经网络。但是,VIT部署和性能随着它们的规模,可训练的参数数量和操作而稳步增长。此外,自我注意力的计算和记忆成本随着图像分辨率四次增加。一般而言,由于许多硬件和环境限制(例如处理和计算功能),在现实世界应用中使用这些架构是一项挑战。因此,本调查研究了最有效的方法,以确保亚最佳估计性能。更详细地,将分析四个高效类别:紧凑的体系结构,修剪,知识蒸馏和量化策略。此外,已经引入了一种称为高效错误率的新指标,以便在推理时间(例如参数,钻头,拖船和模型大小)时对模型的功能进行标准化和比较模型的功能。总而言之,本文首先数学上定义了用于提高视觉变压器,描述和讨论最新方法的策略,并在不同的应用程序场景上分析其性能。在本文结束时,我们还讨论了开放的挑战和有希望的研究方向。