血液中的抽象钾浓度对于患有慢性肾脏疾病的大量患者群体起着至关重要的作用。连续监测血钾对于降低相关风险至关重要。基于家庭护理的小型测量套件将提高患者安全性并降低医疗费用。当前,离子选择电极(ISE)正在进化用于血液钾监测的应用。常规ISE是电位计量学或导电测量值。常规ISE需要一个参考电极来比较离子浓度的变化。这些参考电极由于不适当的填充溶液,连接堵塞和泄漏而随时间漂移,因此限制了传感器的寿命。在本文中,我们使用基于阻抗的测量来开发了一种无参考的固态ISE,以感知钾离子以克服漂移问题。使用阻抗测量评估钾选择性膜上钾选择性膜的灵敏度和选择性。开发的ISE在钾溶液(KCL)中以各种浓度扫描。另外,通过将电极存储在1 mM KCl溶液中40天来评估所提出的钾选择性电极的寿命。因此,微型钾选择性电极可以帮助那些需要连续监测血液钾水平的患者。
Name : Dual-Input pH/ORP/ISE/Temperature Bench Meter with Calibration Check , pH Range : -2.0 to 20.0 pH / -2.00 to 20.00 pH / -2.000 to 20.000 pH, pH Resolution :0.1 pH / 0.01 pH / 0.001 pH, pH Accuracy: ±0.1 pH / ±0.01 pH / ±0.001 pH, pH Calibration: Up to 5 points / 7 standard buffers (1.68, 4.01、6.86、7.01、9.18、10.01、12.45) / 5自定义缓冲区,ORP范围:±2000.0 mV,ORP分辨率:0.1 mV,ORP准确性:±0.2 mV,ISE范围:1.00 E-7至9.99 E10 CONTOLUTION:3 e10 E10 CONTOLUTION:3位数:3 digity:3 digity 0.01,0.1,10%,10%,10%,10%,10%,10%,10%,10%,10%,10%,10%,10%,10%,10%,10%,10%,10%,10%,1.1,10%,10%,1.1,10%,1.1,10%,1.1,10%,10%,10%,10%,10%,10%,10%。 (单价离子)/±1%的读数(二价离子),ISE校准:最高5分:6标准(0.1、1、10、100、1000、10000 ppm),:(二价离子),温度范围:–20.0至120.0°C温度:0.1°C(0.1°C(0.1°C),0.2°C精确:cecceccceccecceccecceccecceccecceccecceccecceccecceccecceccec,cocce很多:0.1°C ceccecceccecceccecccepr增加。 °F)REL MV偏移范围:±2000 mV,温度补偿:手动和自动,电极:pH / ORP / ISE电极,温度探针:RCA连接,按需记录:MIN200样品< / div>
配置 DHCP 服务器 ................................................................................................................................................................................ 73 域名服务器 ................................................................................................................................................................................ 73 Cisco DNA Center 安装和配置 ................................................................................................................................................ 73 Cisco ISE 安装和配置以及与 Cisco DNA Center 集成 ............................................................................................................. 74 ISE 安装和初始配置 ............................................................................................................................................................. 74 Cisco Firepower 管理中心安装和配置 ................................................................................................................................ 74 Cisco Cyber Vision Center 全球中心 ............................................................................................................................................. 74 Cisco Stealthwatch 管理控制台安装和配置 ............................................................................................................................. 75
人类皮肤充当身体与外部环境之间的保护障碍。角质层(SC)中的皮肤微生物组和细胞间脂质对于维持皮肤屏障功能至关重要。但是,尚不完全了解皮肤细菌与脂质之间的相互作用。在这项研究中,我们表征了57名健康参与者队列中前臂和面部的皮肤微生物组和SC脂质谱。16S rRNA基因测序表明,身体位置和性别之间的皮肤微生物组成显着不同。雌性前臂样品具有最高的微生物多样性。hominis葡萄球菌,微球菌,结核菌菌群,细菌,麦格纳(Finegoldia Magna)和moraxellaceae sp。的相对丰度。明显高于脸部。通过重建未观察到的状态(PICRUST2)和ANCOM-BC对群落进行系统发育研究对16S rRNA基因测序的预测功能分析显示,身体位置或性别之间的细菌代谢途径不同雌性前臂和硫氧化途径,雄性脸更丰富。SC脂质轮廓在身体位置之间也有所不同。总游离脂肪酸(FFA),硫酸胆固醇和鞘氨酸的面部更丰富。二氢 - /6-羟基/植物 - 陶瓷的前臂中更丰富。16S rRNA基因测序和脂质的相关分析揭示了细菌与皮肤脂质之间的新型相互作用。香农熵和hominis与FFA,硫酸胆固醇和鞘氨酸负相关;虽然与二氢/6-羟基/植物神经酰胺正相关。预测途径谱和脂质的相关性鉴定出与氨基酸代谢相关,碳水化合物降解,芳香族化合物代谢和脂肪酸降解代谢与Dihydro-/6-Hydroxy/phyto-ChoreTer collatise collatise collatise collatise collatise collatise conteration s呈阳性相关。鞘氨醇。这项研究提供了有关皮肤微生物组和脂质之间潜在相关性的见解。
Contact Details : Name: Krishna Murthy H M Joint Director of Horticulture Bio Technology Centre, Bannerghata Main Rd, Hulimavu, Bengaluru, Karnataka 560076 Email-ID: sadh.co2014@gmail.com Details of the organizing team: Coordinator-1: Dr. Muralidhar Singh M, Assistant Professor, Dept of ME, RVITM协调员-2:Manish Kumar博士,我的助理教授,我的RVITM协调员3:Shruthi P教授,ISE部助理教授,ISE部,RVITM的行业详细信息:
COVID-19 疫情对全球经济产生了长期影响。由于强制居家限制,预计家庭日常活动将消耗更多电力,从而导致能源利用率提高。本研究旨在调查 COVID-19 疫情期间最相关的能源消耗因素。该研究采用结构方程模型方法来评估 511 名巴基斯坦居民的反应。实证结果显示,感知行为控制 (PBC)、感知环境关注 (PEC)、感知监控效益 (PMB) 和节能意图 (ISE) 之间存在正向显著关联。发现积极预期情绪 (PAE) 是 ISE 和节能行为 (ESB) 的重要预测因素。进一步,我们扩展分析以发现感知 COVID-19 破坏性 (PCD) 对 ISE 和 ESB 关系的调节作用。结果表明,PCD 正向调节这种关系。根据研究结果,为从业者、研究人员和院士提供政策含义和未来研究方向,以满足国家在实现未来可持续发展道路上的能源需求。
DSA 5103智能数据分析3个学时(与ISE 5103交叉列表)先决条件:教师的研究生或许可; ISE 3293或ISE 5013; CS 1313或CS 1323。在我们的社会中,数据的数量,速度和多样性正在迅速增加。同时,计算能力和数据分析技术的复杂性正在增加。但是,即使随着能力,企业和组织的扩展,也经常发现自己“数据丰富,但信息差”。智能数据分析是一种整体方法,用于解决现实世界数据密集型问题,将人类直觉与数据分析工具整合在一起,以最好地提出有意义的见解。为此,该课程具有四个基本主题:定义问题,理解和应对数据,选择和使用适当的分析工具,并发现和传达洞察力。涵盖的技术包括数据清洁和预处理,探索性分析和可视化,降低维度,线性和逻辑回归,决策树和聚类。本课程将向学生介绍强大的开源统计编程语言(R),并包括大量的动手数据分析和团队项目。(f)
生活很少是一条直线!B.S. McGill University M.S. 伊利诺伊大学博士伦斯勒理工学院。 Fisher Control,爱荷华州,1981- 1982年喷气推进实验室,帕萨迪纳,1985- 1988年RPI教师:1988年 - 现任猫董事:2005 - 2013 - 2013年ISE部门:2013-2013-2018 ECSE DEPT主管:2018 - 2018年 - 现在现在B.S.McGill University M.S. 伊利诺伊大学博士伦斯勒理工学院。 Fisher Control,爱荷华州,1981- 1982年喷气推进实验室,帕萨迪纳,1985- 1988年RPI教师:1988年 - 现任猫董事:2005 - 2013 - 2013年ISE部门:2013-2013-2018 ECSE DEPT主管:2018 - 2018年 - 现在现在McGill University M.S.伊利诺伊大学博士伦斯勒理工学院。Fisher Control,爱荷华州,1981- 1982年喷气推进实验室,帕萨迪纳,1985- 1988年RPI教师:1988年 - 现任猫董事:2005 - 2013 - 2013年ISE部门:2013-2013-2018 ECSE DEPT主管:2018 - 2018年 - 现在