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天鹅颈烧瓶实验 pdf
读完本节后，您将能够： 理解自然发生的概念以及为什么它曾被广泛接受作为某些生物起源的解释 了解范·海尔蒙特、雷迪、尼德汉姆、斯帕兰扎尼和巴斯德等科学家为证明或反驳自然发生理论所做的努力 大学生芭芭拉出现了喉咙痛、头痛、轻度发烧、发冷和剧烈但无痰的咳嗽等症状。她尝试了非处方药，但没有效果，导致进一步的症状和疲劳。哪些呼吸系统疾病可能是罪魁祸首？ 跳到下一个临床重点框 人类长期以来一直在思考：新生命从何而来？几千年来，宗教、哲学和科学界一直在争论这个问题 最古老的解释之一是自然发生，它可以追溯到古希腊，并在中世纪被广泛接受 亚里士多德提出，如果非生命物质中含有气（精神或呼吸），生命就可以从中产生。他列举了一些动物似乎出现在以前没有它们的环境中的例子。这一理论一直延续到 17 世纪，当时科学家进行了更多实验来支持或反驳这一理论。此时，该理论的支持者引用了尼罗河中突然出现的青蛙和储存的谷物中的老鼠的例子。当屋顶漏水，谷物发霉时，老鼠就出现了。Jan Baptista van Helmont 提出，老鼠可以从破布和敞开 3 周的麦粒中产生。然而，Francesco Redi 在 1668 年进行了一项实验，驳斥了蛆虫会在敞开的肉上自发产生的想法。他预测，防止苍蝇接触肉类可以防止蛆虫的出现。蛆虫只有在苍蝇在肉上产卵时才会形成，而且它们是苍蝇的后代，而不是自然产生的产物。Francesco Redi 的实验表明，蛆虫只出现在苍蝇可以产卵的敞开容器中。然而，当容器用网或软木塞密封时，就不会出现蛆虫。John Needham 认为，微生物是在短暂煮沸肉汤并密封后从“生命力”中自发产生的。拉扎罗·斯帕兰扎尼 (Lazzaro Spallanzani) 则用加热的肉汤进行了数百次实验，结果表明，只有当烧瓶暴露在空气中时，微生物才会进入烧瓶。斯帕兰扎尼的发现挑战了尼德汉姆的理论。巴斯德的实验使用了具有鹅颈特征的烧瓶，这种烧瓶允许空气流通，同时防止空气中的微生物通过颈部的弯曲进入。这种设计有效地防止了微生物污染灭菌肉汤。如果微生物以外的生命力负责微生物的生长，那么它就可以接触到肉汤，而微生物则无法渗透。巴斯德正确地预测，只要颈部完好，他鹅颈烧瓶中的无菌肉汤就会保持无菌。然而，如果颈部断裂，微生物就会进入并污染烧瓶。在一项开创性的实验中，路易斯·巴斯德证明细菌不会自发产生。相反，它们来自其他细菌。他通过比较两个烧瓶实现了这一目标：一个是弯颈，另一个是直颈。弯颈烧瓶中的肉汤保持无色清澈，而直颈烧瓶中的肉汤随着时间的推移变得浑浊且褪色。这一差异表明肉汤中的细菌来自外部来源，而非自发产生。如果细菌确实自发产生，弯颈烧瓶最终也会被感染。然而，事实并非如此，这进一步支持了巴斯德的结论。
使用 Python Flask 开发数字孪生操作平台
数字孪生概念已发展成为一种从数据中提取价值的方法，并正在发展成为一种用于设计和资产管理高价值工程系统（如飞机、发电厂和风力涡轮机）的新技术。在实施方面，许多专有的数字孪生软件解决方案已在该领域上市。相比之下，本文介绍了最近发布的数字孪生开源软件框架，该框架使用 Python 和 Flask 提供了一个基于浏览器的操作平台。新平台旨在最大限度地提高用户与从物理孪生获得的数据之间的连接性。本文介绍了如何使用这种类型的数字孪生操作平台 (DTOP) 将物理孪生和其他物联网设备连接到用户和云计算服务。该软件的当前版本 — DTOP-Cristallo — 使用三层结构作为要管理的工程资产的示例。在 DTOP-Cristallo 中，已经开发了用于数字孪生的特定工程软件工具，这些工具用于演示该概念。在这个阶段，所提出的框架是一个原型。然而，利用网络连接的开源数字孪生软件的潜力是未来研究和开发的非常大的领域。
使用深度学习和 Flask Web 应用程序自动检测脑肿瘤
I. 简介 对于脑瘤患者，早期诊断和最佳治疗至关重要。越早发现，越容易治疗，存活的机会就越大。考虑到这个基本想法，我们正在尝试开发一个应用程序，该应用程序将为我们提供确定患者是否患有脑瘤的功能。该软件旨在满足对脑瘤进行正确和准确诊断的需求（在我们对脑瘤进行了大量研究之后）该应用程序是使用编程语言 Python 开发的，以增强应用程序，我们将创建用户界面。界面使用最强大的 HTML 语言构建，用户界面使用 Flask 设计，以实现高度交互的界面。创建用户界面的主要优势是，没有计算机语言经验的人或者可以说他们不是程序员的人在用户界面的帮助下，可以使这个应用程序易于访问和使用，即使已经看过脑瘤。在后台，该应用程序使用机器学习来训练患者的 MRI 扫描，并查看图像的第一个区域以确定该人是否患有脑瘤。近年来，深度学习技术的出现彻底改变了医学图像分析，带来了疾病检测和分类的自动化解决方案
Thermo Scientific MaxQ 振荡器宣传册
已安装夹具，可提供最大容量 平台尺寸 容量 型号 11 x 13 英寸（28 x 33 厘米） 10 毫升锥形瓶 60 11-675-404 25 毫升锥形瓶 30 11-675-405 50 毫升锥形瓶 30 11-675-406 125 毫升锥形瓶 15 11-675-407 250 毫升锥形瓶 10 11-675-409 500 毫升锥形瓶 6 11-675-411 1L 锥形瓶 4 11-676-045 2L 锥形瓶 4 11-675-412 分液漏斗（500 毫升至 2L） 2 14-512-310 多功能托盘 – 14-278-57A 11 x 13” 可调节容器平台 – 11-675-408 5 层，可容纳血小板袋 (10 x 10") 5 袋 22-034-760 18 x 18" (45.7 x 45.7 cm) 10 ml 锥形瓶 113 11-675-413 25 ml 锥形瓶 64 11-675-414 50 ml 锥形瓶 64 11-675-415 125 ml 锥形瓶 32 14-272-4A 250 ml 锥形瓶 25 11-675-425 300 ml 锥形瓶 16 11-675-426 500 毫升锥形瓶 16 11-675-428 1L 锥形瓶 9 11-675-429 2L 锥形瓶 5 11-675-430 分液漏斗 (500 毫升至 2L) 3 14-512-311 多功能托盘 – 11-675-424 18 x 18 英寸可调节容器平台（无底），适用于 MaxQ 4000 和 6000 系列振荡器 – 11-675-427
通过滴定测定氯离子浓度（...
图1左瓶：在滴定终点之前，添加SCN-离子会导致硫氰酸硫氰酸酯沉淀物的形成，从而使溶液混浊。在这里，由于奶酪提取物的颜色，溶液还具有微弱的黄色。中心瓶：在端点，所有游离银离子都被SCN-沉淀。丝毫过量的SCN-与硫酸铵指示剂的Fe 3+离子形成了深红色的复合物，从而使溶液略有橙色/红色。右瓶：如果添加scn-持续超过终点，则形成进一步的硫代氰酸酯复合物，并产生更强的深红色结果。nb：当观察到深红色的第一个痕迹时，应停止滴定。使用不完全滴定的参考瓶进行比较是确定红色首次出现的有用方法。
你是一名营养师
3. 使用的技术 a. AWS：亚马逊网络服务是亚马逊的子公司，以按量付费的方式向个人、公司和政府提供按需云计算平台和 API。 b. Flask：Flask 是一个流行的 Python Web 框架，这意味着它是用于开发 Web 应用程序的第三方 Python 库。 c. Docker：Docker 是一种旨在通过使用容器更轻松地创建、部署和运行应用程序的工具。容器允许开发人员将应用程序与其所需的所有部分（例如库和其他依赖项）打包在一起，并将其作为一个包进行部署。 d. 机器学习：机器学习是人工智能 (AI) 的一种应用，它使系统能够自动从经验中学习和改进，而无需明确编程。机器学习专注于计算机
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4.3.4.1 程序。使用通风橱中的蒸汽浴或加热板蒸发 25 mL 容量瓶中的 2.0 mL 推进剂和 0.2 mL 1N 氢氧化钠。用氮气吹扫容量瓶以促进蒸发。用 2.0 mL 硫酸铁铵试剂和 2 mL 无氯蒸馏水溶解残留物。加入 1.0 mL 饱和硫氰酸汞试剂，旋涡混合，用无氯蒸馏水稀释至 25 mL 刻度。将容量瓶倒置几次再次混合，并在黑暗中静置 15 至 30 分钟。将蒸馏水的吸光度设为“0”后，在 5.0 cm 比色皿中测量试剂空白和样品溶液在 460 nm 下的吸光度。从样品吸光度中减去试剂空白的吸光度。根据4.3.4.3构建的校准曲线，测定氯化物含量。