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汽车行业的环境管理
1 Research Scholar, Dept.of Business Administration, Khwaja Moinuddin Chishti Language University 2 Assistant Professor, Dept.of Business Administration, Khwaja Moinuddin Chishti Language University Abstract Chikankari, a traditional handicraft from Lucknow has emerged as an entrepreneurial avenue for women not only in Lucknow but also in other parts of the country.Chikankari企业长期以来一直在为女性企业家提供经济独立性，而且向所有与之相关的女工匠提供了经济独立性。本研究探讨了促使妇女从事基卡卡里业务的关键动机因素，分析社会经济，文化和个人决定因素。已经采用了一种定性方法来实现这项研究的目标。从事奇卡卡里业务的女企业家接受了采访。除了女性企业家在这种业务因素中获得的财务独立性，例如对奇卡卡里产品的需求，当地社区的发展，对艺术的热情，独立感还被确定为选择这项业务的重要激励因素。调查结果表明，有针对性的政策干预措施，培训计划和增强的市场访问可以进一步赋予Chikankari企业家精神的妇女权力。这项研究为妇女的经济赋权和当代市场中传统手工艺的可持续性做出了贡献。关键词：妇女企业家精神，奇卡卡里，激励因素简介a）研究背景是研究，一群妇女或一群开始，计划和经营企业（尤其是企业），被称为女性企业家。印度政府已将女企业家定义为那些参与企业中股权和就业的人。由于企业家的妇女人数增加，国家的商业和经济发展幅度很大（Nandal等人2020）。妇女拥有的企业通过创造就业机会，改变国家的人口统计学以及为下一代女性企业家提供榜样，为社会做出了重大贡献。妇女的企业家发展有助于她们成为更有能力的个人和更具影响力的家庭和社区成员。印度拥有丰富的文化遗产，并以其许多艺术形式而闻名。印度的节日，美食，衣服和语言的变化极大，并为该国的独特身份做出了重大贡献（Tripathi等，2022）。由于印度服装是
控制Bolshezemelskaya Tundra Permafrost Peatlands（NE Europe）的Thermokarst湖泊中的浮游动物群落的环境因素
摘要：控制了受冻土影响的湖泊中浮游动物的丰度和生物多样性的环境物理和化学因素是鲜为人知的，但它们确定了水生生态系统对正在进行的气候变化和水变暖的反应。在这里，我们评估了Bolshezemelskaya Tundra湖中浮游动物社区的当前状态（NE Europe的Permafrost Peatlands），并提供有关浮游动物的组成和结构的新信息。结果表明，浮游动物群落的结构受到湖泊形态特征和大植物湖泊过度增长程度的影响。根据浮游动物的定量发展水平，大多数苔原湖是贫营养类型的，平均湿生物量高达1 g/m 3。在小融化池塘的浮游动物群落中观察到的物种数量最多，其面积高达0.02 km 2，并且长满了大植物。对影响湖泊的形成的因素的分析表明，浮游动物的物种组成和定量特征是通过pH和水矿化控制的。与60年前收集的该地区湖泊的文献数据获得的结果比较表明，这些湖泊的生态系统处于稳定状态。总体而言，这些新见解将提高我们对控制浮游动力学的因素的知识，以独特但相当丰富的欧洲苔原的热力学湖泊，并受到持续的气候变暖。
o r i g i n a l r e s a a r c h成熟的脑源性神经营养因子及其前体在预测卒中早期失眠p
背景：早期发作失眠（EOI）对患有早期神经系统恶化（END）的患者的调查和管理似乎在临床实践中没有得到充分的优先级。脑衍生的神经营养因子（MBDNF）及其前体ProbDNF在神经可塑性中起重要作用，并且可能与EOI的病理生理机制有关。这项研究旨在研究血清MBDNF，probDNF和MBDNF/probDNF比与EOI与EOI的相关性的关联。方法：在2021年10月至2023年12月的一项前瞻性队列研究中，招募了232例末端的中风患者和56例健康对照（HCS）。使用酶连接的免疫吸附测定法对MBDNF和ProbDNF的血清水平进行定量。EOI是根据睡眠障碍的国际分类（ICSD-3）诊断出的。末端患者根据存在或不存在EOI将其分为亚组。结果：与HC中的患者相比，最终患者的MBDNF，probDNF和MBDNF/probDNF比的血清水平明显降低（所有p <0.05）。在232例最终患者中，有82名（35.3％）发展了EOI。与没有EOI的人相比，具有EOI的人的MBDNF和MBDNF/probDNF比显着较低（全p <0.001）。多元逻辑回归分析表明，男性性别（p = 0.026），汉密尔顿抑郁量表（HAMD）得分（P <0.001），MBDNF（P = 0.009）和MBDNF/probDNF比率（P <0.001）是EOI的独立预测因素。MBDNF和MBDNF/probDNF比分别为0.686和0.778。结论：我们的研究确定了MBDNF水平降低与MBDNF/probDNF比率降低与最终患者EOI的发展之间的相关性。此外，与单独使用MBDNF或ProbDNF相比，MBDNF/probDNF比率可以提供更大的EOI的见解。关键字：脑衍生的神经营养因子，缺血性中风，失眠，早期神经系统劣化，生物标志物
影响系统性冠状动脉风险估计的因素2（...
摘要背景：本研究旨在确定与显然40-69岁的健康个体中致命和非致命心血管疾病（CVD）事件的10年风险有关的因素。方法：根据Score2中的CVD风险，将148例未建立CVD的患者分为低风险（70名患者）和高风险（78名患者）组。结果：高风险患者出现较高的左心房体积指数（LAVI）（p = 0.003），左心室质量指数（LVMI）（p <0.001），以及早期舒张期传播流量与早期舒张期二刺激性末端运动峰值的峰值峰值的比率（p <0.00，e/e/e'）（e/e/e'），但是（vo 2 at）（p = 0.02）和最大氧气吸收（vo 2max）（p = 0.008），与它们的对应物相比。高危患者的高敏感性心脏肌钙蛋白T（HS-CTNT）（p <0.001）和脑纳替肽（NT-ProBOBNP）（p <0.001）的N末端促hor激素值较高（p <0.001）和肾小球过滤率（GFR）（GFR）（P <0.001）。在多个逻辑回归模型中，E/E'> 6.75 cm/s（OR 3.9，95％CI：1.5-10.3; p = 0.004）和HS-CTNT> 4.8 pg/ml（OR 6.02，95％CI：2.3-15.8; P <0.001）独立于高和极高的CVD风险。SCORE2 (%) correlated positively with metabolic age (R Spearman = 0.79; p < 0.001), hs-cTnT (R = 0.6; p < 0.001), and NT-proBNP (R = 0.5; p < 0.001) and negatively with GFR (R = –0.5; p < 0.001) and VO 2max (mL/min/kg) (R = –0.3; p < 0.001）。结论：E/E'和较高的HS-CTNT水平升高独立地预测得分2中的风险很高且非常高的风险。关键字：Score2，CVD风险，冠状动脉疾病，动脉粥样硬化，螺旋凝结法增加的10年心血管疾病风险与较高的代谢年龄，较高的NT-ProBNP和HS-CTNT以及GFR的较低水平相关。
减少量子因式分解中的量子比特数量
背景。Shor 的突破性算法 [13] 表明，因式分解和计算离散对数的问题可以在量子计算机上在多项式时间内解决。从那时起，许多作者引入了该算法的变体并改进了其成本估算，以尽量减少对量子比特、门数或电路深度的要求 [2、15、14、8、5、12]。由于 Shor 算法被认为是量子计算机与密码分析最相关的应用，这些工作也旨在确定量子计算架构可能变得“与密码相关”的点。在本文中，我们专注于空间优化。考虑群 Z ∗ N 中的离散对数 (DL) 问题，其中 N 为素数。让我们记 n = log 2 N。我们取乘法生成器 G。A 的 DL 是数量 D，使得 A = GD mod N。它是通过对在 Z 2 上定义的函数 f ( x, y ) = G x A − y mod N 调用 Shor 的量子周期查找子程序来找到的。这个子程序只是在所有 ( x, y ) ∈ [0; 2 m 1 − 1] × [0; 2 m 2 − 1] 上调用叠加的 f，执行 QFT 和测量（图 1）。经过一些有效的后处理后，可以找到周期 ( D, 1 )。因此，逻辑量子比特的数量取决于两个参数：输入大小 m 1 + m 2 和工作区大小。对 RSA 半素数 N 进行因式分解可以简化为求解 Z ∗ N 中的 DL 实例，其中 DL 的预期大小为 1
基于工厂的编码一个逻辑量子位的量子极性码的容错准备
最近提出了一种容错方法来准备 Q 1 码的逻辑码态，即编码一个量子比特的量子极性码。其中的容错性由错误检测装置保证，如果在准备过程中检测到错误，则完全丢弃准备。由于错误检测，准备是概率性的，其成功率（称为准备率）随代码长度的增加而迅速下降，从而阻止了大代码长度的代码状态的准备。在本文中，为了提高准备率，我们考虑工厂准备 Q 1 码态，其中尝试并行准备多个 Q 1 码态副本。使用额外的调度步骤，我们可以避免每次检测到错误时完全丢弃准备，从而反过来提高准备率。我们进一步提供了一种理论方法来估计使用工厂准备准备的 Q 1 码的准备和逻辑错误率，该方法被证明与基于蒙特卡洛模拟的数值结果紧密相关。因此，我们的理论方法可用于为大代码长度提供估计，而蒙特卡罗模拟实际上并不可行。对于电路级去极化噪声模型，我们的数值结果表明准备率显著增加，特别是对于较大的代码长度 N 。例如，对于 N = 256 ，对于实际有趣的物理错误率 p = 10 − 3 ，它从 0.02% 增加到 27%。值得注意的是，N = 256 的 Q 1 码在 p = 10 − 3 和 p = 3 × 10 − 4 时分别实现了大约 10 − 11 和 10 − 15 的逻辑错误率。与具有相似代码长度和最小距离的表面码相比，这相当于提高了大约三个数量级，从而表明所提出的方案用于大规模容错量子计算的前景。
使用SEQ-DAP-SEQ识别植物转录因子DNA结合位点
5.2索引2 CaagcagaagagcggcataCgagat acatcg gtgactggagttc agacgtgtgtgtgtctcttccgatctccgatc 5.3索引3 caagcagcagaagacggcatacggcataCgctagagctagctcta gccta gccta gcctag gtgactggagttc agacggtgtgtgtgtgcttccgctcgtcggatcgcagtcgcgatc.4 index4 TGGTCA GTGACTGGAGTTC AGACGTGTGCTCTTCCGATC 5.5 Index 5 CAAGCAGAAGACGGCATACGAGAT CACTGT GTGACTGGAGTTCA GACGTGTGCTCTTCCGATC 5.6 Index 6 CAAGCAGAAGACGGCATACGAGAT ATTGGC GTGACTGGAGTTC AGACGTGTGCTCTTCCGATC 5.7 Index 7 CAAGCAGAAGACGGCATACGAGAT GATCTG GTGACTGGAGTTC AGACGTGTGCTCTTCCGATC 5.8 Index 8 CAAGCAGAAGACGGCATACGAGAT TCAAGT GTGACTGGAGTTCA GACGTGTGCTCTTCCGATC 5.9 Index 9 CAAGCAGAAGACGGCATACGAGAT CTGATC GTGACTGGAGTTCA GACGTGTGCTCTTCCGATC 5.10 Index 10 CAAGCAGAAGACGGCATACGAGATAAGCTAGTGACTGGAGTTC AGACGTGTGCTCTTCCGATC 5.11 Index 11 CAAGCAGAAGACGGCATACGAGAT GTAGCC GTGACTGGAGTTC AGACGTGTGCTCTTCCGATC 5.12索引12 caagcagaagacggcatacgagat tacaag gtgactggagttc agacgtgtgtgctttccgatc