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新闻稿 - Smurfit Kappa
集团首席执行官 Tony Smurfit 表示：“尽管经历了一年的特殊情况，但 2022 年对于 Smurfit Kappa 集团来说又是极其成功的一年。我们的业绩反映了我们的投资计划以及客户主导的创新和可持续发展计划的持续收益。SKG 的综合模式加上我们的地理足迹继续为所有利益相关者带来收益。 “全年收入增长 27%，达到 128 亿欧元。全年 EBITDA 为 23.55 亿欧元，较 2021 年增长 38%，EBITDA 利润率为 18.4%，ROCE 为 21.8%，净债务与 EBITDA 之比不到 1.3 倍。我们的资产负债表指标是集团历史上最强劲的，为 SKG 提供了显著的战略和财务灵活性。 “全年，集团的箱量下降不到 2%。通货膨胀率和速度显然对 2022 年的需求环境产生了负面影响。根据集团的指导，这与疫情期间不可持续的高需求水平的部分逆转相吻合。这种放缓在下半年尤为明显，尤其是在 12 月份，我们看到库存减少和客户停工。
PI KAPPA ALPHA 兄弟会年度报告
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PI KAPPA ALPHA 兄弟会年度报告
p a ruvers1ty o 1rg1ma eta av1 son rna 1 1am an arv pst on 1 Eta 杜兰大学 0 Thera Rhodes 学院 I Iota Hampden-Sydney K Kappa Transyl Nu 沃福德学院 ~ Xi 南卡罗来纳大学 0 Omicron Univprsitv of Rich Sigma 范德堡大学T Tau 北卡罗来纳大学 Y Upsilon 奥本大学 A Alpha Alpha 杜克大学 Af Alpha Gamma 路易斯安那州立大学 All Alpha Delta Georg 北卡罗来纳州立大学 AZ Alpha Zeta 阿肯色大学 AH Alpha 东弗吉尼亚大学 AI Alpha Iota 米尔萨普斯学院 AK Alpha Kappa Univers 乔治城学院AM Alpha Mu 佐治亚大学 AN Alpha Nu 辛辛那提大学 AO Alpha Omicron 西南大学 ATI Alpha Pi 萨姆福德 U I Alpha Sigma 加州大学伯克利分校 AT Alpha Tau 犹他大学 A Al }Tacuse 大学 AQ Alpha Omega 堪萨斯大学州立大学 BA Beta Alpha Pe 华盛顿大学 Bf Beta Gamma 堪萨斯大学 Bll Beta Delta 南卫理公会大学 BH Beta Eta 伊利诺伊大学 B0 Beta Theta 康奈尔大学 U M Beta Mu 德克萨斯大学 BN Beta Nu 俄勒冈州立大学 B~ Beta Xi 俄克拉荷马大学Bn Beta Pi 宾夕法尼亚大学 BI Beta Sigma 科罗拉多大学 B Beta Phi 普渡大学 BX Beta Chi 明尼苏达大学 D. Gamma Delta 亚利桑那大学 fE Gamma Epsilon 犹他州立大学 f0 amrna Iota 密西西比大学fK Gamma Kappa 蒙大拿州立大学 f I\ Gamma 新罕布什尔大学 fN Gamma Nu 奥里萨邦大学 Gamma Xi 华盛顿 P Gamma Rho 西北大学和 Gamma Sigma 匹兹堡大学 IT Gamma Upsilon 萨斯喀彻温大学 f Gamma Phi '迈克森林大学 fX Gamma Cusiana 理工学院 fQ Gamma Omega 迈阿密大学 D.B Delta Bet, iami 大学俄亥俄州 D.D. Delta Delta 佛罗里达南方学院 D.Z Delta Zeta 特拉华大学 6.0 Delta Theta 阿肯色州立大学 Ill Delta lot 南密歇根大学ssissippi D.N Delta Now 韦恩州立大学 6.？: Delta Xi 印第安纳大学 Delta Pi 圣何塞州立大学 D.P Delta Rho 林菲尔德学院 D.E Delta 伊佐纳州立大学 D. X Delta Chi 内布拉斯加州大学奥马哈分校 11 1!1 Delta Psi igh Point 学院 EA Epsilon Alpha三一学院 EB Epsilon Beta ValparJiso 大学 D. Epsilon 北德克萨斯 Delta 大学 EE Epsilon Epsilon 托利欧大学 EZ E H Epsilon 休斯顿州立大学 E0 Epsilon Theta 哥伦布州立大学 El Epsi K Epsilon Kappa 拉马尔大学 E/\.Epsilon Lambda 默里州立大学 EM Epsilon 乔治亚州立大学 E.S Epsilon Xi 凯斯西储大学 EO Epsilon Omi psilon Pi 萨姆休斯顿州立大学 EL Epsilon Sigma 田纳西大学马丁分校 psilon Phi 中央阿肯色大学 EX Epsilon Chi 匹兹堡州立大学 ElY E psilon Omega 东中央大学 ZA Zeta Alpha GMI 工程与管理 In f Zeta Gamma 东伊利诺伊大学 ZE .Zeta Epsilon 西肯塔基大学 Z
对阿片类药物使用中Kappa阿片受体系统的评论
Kappa阿片受体（KOR）系统与吞咽困难和从阿片类药物退出期间的“反奖励系统”有关。但是，该领域尚未明确共识，因为关于KOR系统与阿片类药物使用之间关系的混合发现。本评论总结了有关KOR系统和阿片类药物的研究。按照PRISMA指南进行了系统的范围审查，并根据已发布的协议进行。在以下数据库中进行了多个数据库的全面搜索：Medline，Embase，Psycinfo，Web of Science，Scopus和Cochrane。我们包括了临床和临床研究，这些研究测试了在阿片类药物中毒或从阿片类药物中提取过程中KOR激动剂/拮抗剂或测量的Dynorphin水平或KOR表达的施用。最终分析中包括了一百个研究。Kor激动剂的临床前施用减少了寻求药物/服用行为和阿片类药物戒断症状。kor拮抗剂表现出不同的发现，具体取决于戒断症状的药物和/或类型。临床前和临床研究中的阿片类药物戒断症状减弱。在有限的可用研究中，发现脑脊液（CSF）和外周血淋巴细胞（PBL）的阿片类药物使用阶秩序受试者（OUD）的脑脊液水平增加。在动物中，动酚水平和/或KOR表达在使用阿片类药物期间的发现混合。KOR/DYNORPHIN系统似乎具有多方面且复杂的性质，而不是简单地作为反奖励系统。在控制良好的研究环境中的未来研究是为了更好地说明KOR系统在阿片类药物使用中的临床作用所必需的。
预防和治疗先兆子痫的药物靶向核因子 κB
摘要：先兆子痫 (PE) 的特征是母体血液和胎盘细胞中转录因子核因子 κB (NFkB) 水平高且活性高。该因子负责调节已知影响炎症、细胞凋亡和血管生成以及细胞对氧化应激和缺氧反应相关过程的 400 多个基因。尽管高 NFkB 活性会诱发缺氧和炎症，这对植入过程有益，但在生理妊娠后期应降低 NFkB 水平，以利于母体免疫抑制并维持妊娠。人们认为，通过药物疗法下调 NFkB 活性可能是治疗先兆子痫的一种有前途的方法。有趣的是，许多用于预防和治疗先兆子痫的药物被发现可以调节 NFkB 活性。尽管如此，迫切需要进一步创新以确保治疗的安全性和有效性。本文总结了心脏病学、妇产科协会推荐的用于预防和治疗先兆子痫的药物对 NFkB 通路细胞调控的影响的当前知识状况。
羧甲基-kappa的特性和潜在应用...
羧甲基κ-carrageenan（CMKC），具有不同程度的取代（DSS），在粘性或粘贴溶液中被γ辐照。成功合成化学交联的水凝胶对DS，浓度和辐射剂量的依赖性。CMKC-3S水凝胶的最高凝胶分数为76％，Ds为1.58。水凝胶在水和盐水中显示出不同的肿胀程度。在两个溶剂中，肿胀行为与时间对应于二阶动力学。在15 kGy时照射20％浓度的CMKC-3s的吸水率最高为334 g水/g干凝胶。选择的水凝胶作为伤口敷料的应用，在沙质土壤中和金属吸附剂中评估。作为伤口敷料，CMKC-2S和CMKC-3S水凝胶具有相当大的拉伸强度，吸收伪细胞外流体的能力，以及具有pH/电导率的提取物，有助于促进愈合。此外，基于MTT检验，CMKC-3S水凝胶没有细胞毒性潜力。作为沙质土壤中的水位，测试样品的0.1、0.3和0.5％CMKC-3S颗粒最初保留了25.1％，32.2％和42.6％的水，而单独的沙质土壤则为19.2％。在第7天，三个沙质土壤CMKC组仍然有13.7–29.3％的水，而对照组的水只有3.85％。在批处理吸附研究中，水凝胶吸附的Cu 2+，Zn 2+，CD 2+和Pb 2+重金属在溶液中的不同容量，CD 2+是高度吸附和PB 2+，最少。CMKC-3S水凝胶显示出最高的金属摄取和吸附效率，其次是CMKC-2S，然后是CMKC-1S。CMKC-3S水凝胶，进一步测试了pH效应，在中性pH值时表现出最佳的金属摄取。
curriculum vita -sociology.msstate.edu
2023 - 现任美国惩教协会2023年 - 目前的路易斯安那州惩教协会2023年 - 现任美国犯罪学会 - 惩教与量刑司2017 - 现任美国犯罪学会 - 妇女与犯罪学会 - 2017年美国犯罪学会 - 现任美国犯罪学会 - 现任犯罪学会 - 2015年现任犯罪学 - 2014年 - 南方社会学会 - 2014年 - 目前的Alpha Kappa Kappa kappa kappa kappa kappa kappa kappa kappa
用于映射UMNGENI集水区LULC的机器学习算法，夸祖鲁 - 纳塔尔省
摘要：集水区的土地使用/土地覆盖（LULC）的分析是保护淡水资源的第一个措施。流域中的LULC信息已在自然科学领域中广受欢迎，因为它可以帮助水资源管理者和环境卫生专家根据可用的定量内形式制定自然保护策略。因此，遥感是解决集水层面与环境相关问题的问题。In this study, the performance of four machine learning algorithms (MLAs), such as Random Forests (RF), Support Vector Machine (SVM), Artificial Neural Networks (ANN), and Naïve Bayes (NB) was investigated to classify the catchment into nine rele-vant classes of the undulating watershed landscape using Landsat 8 Operational Land Imager (L8-OLI) imagery.对MLA的评估是基于对分析师的目光检查和常用的评估指标，例如用户的准确性（UA），生产者的准确性（PA），整体准确性（OA）和KAPPA系数。MLA产生了良好的结果，其中RF（OA = 97.02％，Kappa = 0.96），SVM（OA = 89.74％，Kappa = 0.88），Ann（OA = 87％，Kappa = 0.86）和NB（OA = 68.64 kappa = 68.64 kappa = 0.58）。结果表明，RF模型在SVM和ANN上具有较小的边缘的外观性能。NB产生令人满意的结果，这可能主要受到其对有限训练样本的敏感性的影响。相比之下，RF的稳健型号可能是由于能够用有限的火车数据对高维数据进行分类的能力。关键字：翁根尼河流域；机器学习； lulc; Landsat 8;遥感