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ldc5零草稿-CS FFD组
•最不发达国家经济体的系统性转型取决于解决国际经济体系中的障碍； •期望在内的发展中国家（包括最不发达国家）在国家一级取得了重大进展，而不会放松外部约束，从而缩小其财政和政策空间就像期望他们双手束手无策； •优先级应解决这些外部限制因素，这些限制缩小了不利权的财务流动，债务和多层政策条件等政策和政策空间，这些条件范围缩小了最不发达国家专注于以人为基础的，基于权利的社会经济转型策略； •消除性别不平等的方法应集中于解决主要的结构原因，即无偿的家庭和护理工作是对性别平等的主要宏观经济挑战。我们拒绝使妇女提高经济增长和盈利能力的方法，而这与认识妇女的人权相关。 •深切关注基于私人投资者的融资策略的波动和不可靠性，并且迫切需要将全球财务重新带入民主责任制，而不是一种促进财富，利用劳动力，扩大性别不平等并破坏全球经济稳定的系统； •全球财务问题的全球规范设定在遭受严重民主赤字的论坛中继续发生。在此过程中，最不发达国家被系统地排除在决策之外，而不是“统治者”而不是“规则制定者”。结果是一种全球经济和金融体系，无效且不适合最不发达国家。 •LDC5结果文件应包括具体的承诺，以在全球财务问题上建立全球规范流程，以代表和协调的唯一论坛，即联合国。
使用Flash Freeze Drying（FFD）策略，检查冰点温度对微囊化益生菌乳杆菌LA5的生存率
摘要：这项工作提出了一种适合益生菌细菌的新型干燥方法，称为闪光冷冻干燥（FFD），该方法包括在很短的时间内压力（上下）的环状变化，并在初级干燥期间应用。评估了三种FFD温度（-25℃，-15℃和-3°C）对乳酸乳杆菌LA5（LA）的细菌存活和水活性的影响，以前与藻酸盐和壳聚糖钙囊化。总过程时间为900分钟，比通常的2880分钟的通常冻干时间（FD）少68.75％。在FFD后，LA在-25°C下的LA达到了89.94％的细胞活力，比FD获得的细胞活力高2.74％，并且水活性为0.0522，该水活性比使用FD观察到的水活性明显低于55％。同样，这种冰点温度在存储结束时显示出64.72％的细胞活力（28天/20°C/34％的相对湿度）。使用实验数据，开发了一个有用的数学模型，以获得最佳的FFD工作参数，以实现最终干燥中的目标水分。
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脂肪酸合酶（FASN）抑制剂和甲状腺激素受体β（THRB）激动剂的组合，
•雄性LDL受体敲除（LDLR - / - ）小鼠用快餐饮食（FFD）喂养18周，以诱导MASH特征，并用TVB-3664（替代FASN抑制剂denifanstat，5 mg/kg，PO，PO，pO，QD）或RESMETMETIROM（MGL-316，MGL-31，QG），QGL-31，QGL-316，QGL-31，QGL-3196，ON 3 MGL-31，ON，ON 3 MGL-316，ONS Q. 10周。终点包括肝酶，脂质和肝组织学。原代人HSC被TGF-B1刺激，并在各种浓度下用denifanstat或resmetirom处理
通过地球物理和空间数据进行的综合分析，以确定Bawean Island上Kepuhlegundi温泉的形成
摘要：Bawean岛是位于爪哇岛北侧的后弧火山区火山活动的结果。bawean岛是由于地质结构在Meratus模式中由古近菜单构造线控制的。地幔撕裂导致了Bawean弧的形成。Kepuhlegundi温泉是Bawean Island上火山产品的组成部分。为了更详细地分析温泉的形成，我们进行了磁方法测量，并将数据与重力卫星和断层断裂密度（FFD）方法整合在一起。这三种方法用于确定温泉周围映射的地质结构的连续性。FFD方法可用于绘制温泉的弱区，这是由周围的谱系引起的。磁性和重力方法揭示了异常的对比，沿结构方向延伸到温泉。磁性和重力方法揭示了异常的对比，沿结构方向延伸到温泉。基于区域异常分析，频谱分析表明该结构位于15至80米的浅深度。每种方法中的图形显示在东北西北方向上的主要方向，这与Meratus结构模式的方向相对应。kepuhlegundi温泉，使热流体以含水层流经裂缝。
脂肪酸合酶 (FASN) 抑制剂可减少饮食引起的动脉粥样硬化的发展
• 雄性 Ldlr-/-.Leiden 小鼠以快餐饮食 (FFD) 喂养 18 周以诱发血脂异常、动脉粥样硬化和 MASH 特征，并用 TVB-3664（denifanstat 的替代 FASN 抑制剂，5 mg/kg，PO，QD）治疗 10 周。终点包括血浆脂质、脂蛋白谱、炎症标志物谱、肝脏组织学和主动脉根部动脉粥样硬化的组织学分析（根据 4 个横断面的 AHA 评分确定病变面积和严重程度，荷兰 TNO）。
从...
引言患者特定的心脏建模结合了源自医学图像和生物物理模拟的心脏的几何形状，以模拟心脏功能的各个方面。它可以非侵入性地提供有用的生理信息，以促进对个别患者的心脏疾病的理解，诊断和治疗计划[1]。但是，从患者图像数据中生成拟合心脏的模拟网格通常需要复杂的程序和大量的人类努力，从而限制了临床翻译。因此，我们有动力开发快速自动化的方法，从医学图像中构建心脏的模拟网格。深度学习方法可以从现有数据训练神经网络，以自动处理医疗图像并产生全心重建。虽然大多数先前的深度学习方法都集中在图像分割上，但我们最近的方法直接从患者图像数据中直接重建表面网格[2-3]。通过变形表面网格模板，我们以前的方法消除了中间分割步骤，该步骤有时会引入含有拓扑异常的外部区域，这些区域是无形的，无法用于基于模拟的分析[2]。我们还将自由形式变形（FFD）与深度学习结合在一起，以预测控制点网格的位移，以变形包含模拟的整个心脏模板的空间，从而可以直接重建来自图像数据的模拟现象[3]。但是，由于FFD对复杂形状变形的能力有限，因此我们先前的方法需要一个密集的控制点网格，包括成千上万的控制点，以实现可接受的整个心脏重建精度[3]。在这里，我们提出了一种新的深度学习方法，该方法利用Biharmonic坐标来变形整个心脏模板，以更高的精度和更少的控制点拟合目标图像数据。我们还引入了一些有效的学习偏见作为目标功能，以产生能够更好地满足心脏流量计算模拟的建模要求的网格。
对数字经济征税：前进的道路
16 Report of Ad Hoc Group of Experts on International Cooperation in Tax Matters: Eighth Meeting, United Nations, Official Record, (Department of Economic and Social Affairs) ST/ESA/258 (New York, 1998) 4 [18] available at http://www.un.org/esa/ffd/tax/overview.htm last seen on 04/05/2022.17税务国际合作专家委员会，2006年10月30日至2006年11月3日，联合国，官方报告，第二届会议7 [26]的报告，请访问http://www.un.un.org/ga/search/search/search/view_doc.asmbol= symbol=e/c.18/c.18/c.18/2006/10 eccept：0.02222222222222222.22222222.22222222.222222.2222.2222.2222。