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GMV NSL，一家出生于英国脱欧时的全新公司...
Origins NSL于1998年10月由Vidal Ashkenazi教授从诺丁汉大学和专业卫星导航系退休后，于1998年10月成立，他成立了他被称为工程测量研究所和太空测量学院或IESSG。基于该系的附件，Ashkenazi教授与马克·杜姆维尔（Mark Dumville）博士，立即开始实施赢得大学赢得合同的业务计划。主要但不是完全是，在卫星导航中，团队迅速建立了获胜的公式，并获得了高价赢得胜利率，最终导致了NSL的第一个问题，因为分配的部门分配了这些工作，但没有可用的资源来履行合同。随后进行了重新思考，并在2002年进行了关键更改。马克·杜姆维尔（Mark Dumville）成为股东兼总经理，新的任命得到了新的任命，以便NSL可以自己赢得工作。随着人员的增加和新合同的履行，NSL从大学搬到了商业场所。
Lincon Polymers Private Limited
附件1中的仪器/设施的详细信息。基本原理和关键评级驱动因素重申分配给Nuziveedu Seeds Limited（NSL）的银行设施的评级（NSL）考虑了总运营收入和盈利能力和盈利水平以及合并水平上的23财年利润率的上升（FY至3月3日至3月31日，持续增长），在9MFY 2月3日的情况下，持续的型号，持续增长，持续的流动性。截至2023年3月31日，通过流动共同基金进行的25.58亿卢比和投资，达到908.6亿卢比，债务可忽略不计，债务可忽略不计，由专业和合格的管理，强大的内部研究与发展（R＆D）功能的强大而有经验的推动者支持，以及其在印度各自的杂物中跨越了所有主要的作物发展，以及与众不同。这些因素已将NSL定位为印度杂种种子市场和其他田间作物的主要竞争者，地理上多元化的产品组合是由棉花种子和地理多样化的生产中心所付出的重大贡献。然而，该评级受到集团公司的重大风险的抑制，这些公司截至2023年3月31日进一步增加了工作周期的延长，并且对农业气候变化的依赖。In FY23, NSL has invested ₹122.99 crore in group entities, ₹97.99 crore in Golden Tower Infratech Private Limited (GTIPL) which is engaged in development of IT special economic zone (SEZ) in Noida and ₹25 crore in NSL Energy Ventures Private Limited (NEVPL) engaged in energy generation with a special focus on renewable energy.评级敏感性：可能导致评级动作的因素
使用 EEGNet 和神经网络进行单次试验脑电图分类 ...
摘要 — 研究和开发新的机器学习技术来增强脑机接口 (BCI) 的性能一直是研究人员感兴趣的领域。开发稳健且通用的分类器一直是 BCI 在实际应用中的重要要求之一。EEGNet 是一个紧凑的 CNN 模型，据报道它可以推广到不同的 BCI 范式。在本文中，我们旨在通过采用神经结构化学习 (NSL) 进一步改进 EEGNet 架构，该学习利用数据中的关系信息来规范神经网络的训练。这将允许 EEGNet 做出更好的预测，同时保持输入的结构相似性。除了更好的性能之外，EEGNet 和 NSL 的组合更加稳健，适用于较小的训练样本，并且需要单独的特征工程，从而节省计算成本。所提出的方法已经在两个标准运动图像数据集上进行了测试：第一个是来自格拉茨大学的两类运动图像数据集，第二个是来自 2008 年 BCI 竞赛的 4 类数据集 2a。准确性表明，我们结合 EEGNet 和 NSL 的方法优于单一 EEGNet 模型。
880-NSL 型尾气分析仪 | Petrosystems
AMETEK Western Research 是尾气分析领域的领导者，在超过 25 年的时间里一直处于领先地位，现自豪地推出 880-NSL 型（无样品管线）尾气分析仪。880-NSL 型采用经过现场验证的紫外线技术，可准确监测尾气中的 H 2 S 和 SO 2 浓度。这款紧凑、坚固的变送器式分析仪可直接安装在您的工艺管道上，避免样品管线堵塞。880-NSL 还配备了防堵塞反吹功能，一旦发生任何内部故障情况，就会自动启动分析仪的空气反吹。
880-NSL 型尾气分析仪 | Petrosystems
AMETEK Western Research 是尾气分析领域的领导者，在超过 25 年的时间里一直处于领先地位，现自豪地推出 880-NSL 型（无样品管线）尾气分析仪。880-NSL 型采用经过现场验证的紫外线技术，可准确监测尾气中的 H 2 S 和 SO 2 浓度。这款紧凑、坚固的变送器式分析仪可直接安装在您的工艺管道上，避免样品管线堵塞。880-NSL 还配备了防堵塞反吹功能，一旦发生任何内部故障情况，就会自动启动分析仪的空气反吹。
880-NSL 型尾气分析仪
AMETEK Process Instruments 是尾气分析领域的领导者，在 25 年多的时间里，该公司对 880-NSL 型（无样品管线）尾气分析仪的良好业绩感到自豪。880-NSL 型采用经过现场验证的紫外线技术，可准确监测尾气中的 H 2 S 和 SO 2 浓度。这款紧凑、坚固的变送器式分析仪可直接安装在您的工艺管道上，避免样品管线堵塞。880-NSL 还配备了防堵塞反吹功能，一旦发生任何内部故障情况，就会自动启动分析仪的空气反吹。
通过 STEM 教育将太空带入课堂，利用 ThinSats 进行极低地球轨道任务
太空科学的未来取决于我们吸引和调动学生参与科学、技术、工程和数学 (STEM) 领域的能力。真实的、亲身体验太空应用可提高学生对 STEM 学科的参与度和学习能力，并有助于吸引对 STEM 职业不感兴趣的学生。弗吉尼亚商业太空飞行管理局 (Virginia Space)、Twiggs Space Lab, LLC (TSL)、Orbital ATK、NearSpace Launch, Inc. (NSL) 和美国国家航空航天局 (NASA) 瓦洛普斯飞行设施合作开发了 ThinSat 计划，为学生团队提供设计、开发、测试和监控他们自己的实验有效载荷的机会，这些有效载荷将集成到一颗皮卫星中，并从 Orbital ATK 的 Antares 火箭的第二级发射。
selscan 2.0：在未经遗传数据中扫描扫描
基于单倍型的摘要统计数据 - 例如IHS（Voight等人2006），NSL（Ferrer-Admetlla等人 2014），XP-EHH（Sabeti等人。 2007）和XP-NSL（Szpiech等人 2021） - 在进化基因组学研究中司空见惯，以确定种群中的最新和持续的阳性选择（例如， Colonna等。 2014，Zoledziewska等。 2015，Ne´de´lec等。 2016，Crawford等。 2017，Meier等。 2018，Lu等。 2019，Zhang等。 2020，Salmo´n等。 2021）。 当适应性等位基因扫描一个人群时，它留下了长期高频单倍型和等位基因附近遗传多样性低的特征模式。 这些统计数据旨在通过总结单倍型纯合性的衰减来捕获这些信号，这是一个距离被推定的区域（IHS和NSL）或两个种群（XP-EHH和XP-NSL）之间的距离。 这些基于单倍型的统计数据非常有力地检测最近的阳性选择（Colonna等人 2014，Zoledziewska等。 2015，Ne´de´lec等。 2016，Crawford等。 2017，Meier等。 2018，Lu等。 2019，Zhang等。 2020，Salmo´n等。 2021），并且两个人群版本甚至可以在很大的参数空间上进行成对的FST扫描（Szpiech等人。 2021）。 此外，基于单倍型的方法也已证明对背景选择是可靠的（Fagny等人。2006），NSL（Ferrer-Admetlla等人2014），XP-EHH（Sabeti等人。 2007）和XP-NSL（Szpiech等人 2021） - 在进化基因组学研究中司空见惯，以确定种群中的最新和持续的阳性选择（例如， Colonna等。 2014，Zoledziewska等。 2015，Ne´de´lec等。 2016，Crawford等。 2017，Meier等。 2018，Lu等。 2019，Zhang等。 2020，Salmo´n等。 2021）。 当适应性等位基因扫描一个人群时，它留下了长期高频单倍型和等位基因附近遗传多样性低的特征模式。 这些统计数据旨在通过总结单倍型纯合性的衰减来捕获这些信号，这是一个距离被推定的区域（IHS和NSL）或两个种群（XP-EHH和XP-NSL）之间的距离。 这些基于单倍型的统计数据非常有力地检测最近的阳性选择（Colonna等人 2014，Zoledziewska等。 2015，Ne´de´lec等。 2016，Crawford等。 2017，Meier等。 2018，Lu等。 2019，Zhang等。 2020，Salmo´n等。 2021），并且两个人群版本甚至可以在很大的参数空间上进行成对的FST扫描（Szpiech等人。 2021）。 此外，基于单倍型的方法也已证明对背景选择是可靠的（Fagny等人。2014），XP-EHH（Sabeti等人。2007）和XP-NSL（Szpiech等人2021） - 在进化基因组学研究中司空见惯，以确定种群中的最新和持续的阳性选择（例如，Colonna等。2014，Zoledziewska等。 2015，Ne´de´lec等。 2016，Crawford等。 2017，Meier等。 2018，Lu等。 2019，Zhang等。 2020，Salmo´n等。 2021）。 当适应性等位基因扫描一个人群时，它留下了长期高频单倍型和等位基因附近遗传多样性低的特征模式。 这些统计数据旨在通过总结单倍型纯合性的衰减来捕获这些信号，这是一个距离被推定的区域（IHS和NSL）或两个种群（XP-EHH和XP-NSL）之间的距离。 这些基于单倍型的统计数据非常有力地检测最近的阳性选择（Colonna等人 2014，Zoledziewska等。 2015，Ne´de´lec等。 2016，Crawford等。 2017，Meier等。 2018，Lu等。 2019，Zhang等。 2020，Salmo´n等。 2021），并且两个人群版本甚至可以在很大的参数空间上进行成对的FST扫描（Szpiech等人。 2021）。 此外，基于单倍型的方法也已证明对背景选择是可靠的（Fagny等人。2014，Zoledziewska等。2015，Ne´de´lec等。 2016，Crawford等。 2017，Meier等。 2018，Lu等。 2019，Zhang等。 2020，Salmo´n等。 2021）。 当适应性等位基因扫描一个人群时，它留下了长期高频单倍型和等位基因附近遗传多样性低的特征模式。 这些统计数据旨在通过总结单倍型纯合性的衰减来捕获这些信号，这是一个距离被推定的区域（IHS和NSL）或两个种群（XP-EHH和XP-NSL）之间的距离。 这些基于单倍型的统计数据非常有力地检测最近的阳性选择（Colonna等人 2014，Zoledziewska等。 2015，Ne´de´lec等。 2016，Crawford等。 2017，Meier等。 2018，Lu等。 2019，Zhang等。 2020，Salmo´n等。 2021），并且两个人群版本甚至可以在很大的参数空间上进行成对的FST扫描（Szpiech等人。 2021）。 此外，基于单倍型的方法也已证明对背景选择是可靠的（Fagny等人。2015，Ne´de´lec等。2016，Crawford等。 2017，Meier等。 2018，Lu等。 2019，Zhang等。 2020，Salmo´n等。 2021）。 当适应性等位基因扫描一个人群时，它留下了长期高频单倍型和等位基因附近遗传多样性低的特征模式。 这些统计数据旨在通过总结单倍型纯合性的衰减来捕获这些信号，这是一个距离被推定的区域（IHS和NSL）或两个种群（XP-EHH和XP-NSL）之间的距离。 这些基于单倍型的统计数据非常有力地检测最近的阳性选择（Colonna等人 2014，Zoledziewska等。 2015，Ne´de´lec等。 2016，Crawford等。 2017，Meier等。 2018，Lu等。 2019，Zhang等。 2020，Salmo´n等。 2021），并且两个人群版本甚至可以在很大的参数空间上进行成对的FST扫描（Szpiech等人。 2021）。 此外，基于单倍型的方法也已证明对背景选择是可靠的（Fagny等人。2016，Crawford等。2017，Meier等。 2018，Lu等。 2019，Zhang等。 2020，Salmo´n等。 2021）。 当适应性等位基因扫描一个人群时，它留下了长期高频单倍型和等位基因附近遗传多样性低的特征模式。 这些统计数据旨在通过总结单倍型纯合性的衰减来捕获这些信号，这是一个距离被推定的区域（IHS和NSL）或两个种群（XP-EHH和XP-NSL）之间的距离。 这些基于单倍型的统计数据非常有力地检测最近的阳性选择（Colonna等人 2014，Zoledziewska等。 2015，Ne´de´lec等。 2016，Crawford等。 2017，Meier等。 2018，Lu等。 2019，Zhang等。 2020，Salmo´n等。 2021），并且两个人群版本甚至可以在很大的参数空间上进行成对的FST扫描（Szpiech等人。 2021）。 此外，基于单倍型的方法也已证明对背景选择是可靠的（Fagny等人。2017，Meier等。2018，Lu等。 2019，Zhang等。 2020，Salmo´n等。 2021）。 当适应性等位基因扫描一个人群时，它留下了长期高频单倍型和等位基因附近遗传多样性低的特征模式。 这些统计数据旨在通过总结单倍型纯合性的衰减来捕获这些信号，这是一个距离被推定的区域（IHS和NSL）或两个种群（XP-EHH和XP-NSL）之间的距离。 这些基于单倍型的统计数据非常有力地检测最近的阳性选择（Colonna等人 2014，Zoledziewska等。 2015，Ne´de´lec等。 2016，Crawford等。 2017，Meier等。 2018，Lu等。 2019，Zhang等。 2020，Salmo´n等。 2021），并且两个人群版本甚至可以在很大的参数空间上进行成对的FST扫描（Szpiech等人。 2021）。 此外，基于单倍型的方法也已证明对背景选择是可靠的（Fagny等人。2018，Lu等。2019，Zhang等。 2020，Salmo´n等。 2021）。 当适应性等位基因扫描一个人群时，它留下了长期高频单倍型和等位基因附近遗传多样性低的特征模式。 这些统计数据旨在通过总结单倍型纯合性的衰减来捕获这些信号，这是一个距离被推定的区域（IHS和NSL）或两个种群（XP-EHH和XP-NSL）之间的距离。 这些基于单倍型的统计数据非常有力地检测最近的阳性选择（Colonna等人 2014，Zoledziewska等。 2015，Ne´de´lec等。 2016，Crawford等。 2017，Meier等。 2018，Lu等。 2019，Zhang等。 2020，Salmo´n等。 2021），并且两个人群版本甚至可以在很大的参数空间上进行成对的FST扫描（Szpiech等人。 2021）。 此外，基于单倍型的方法也已证明对背景选择是可靠的（Fagny等人。2019，Zhang等。2020，Salmo´n等。2021）。当适应性等位基因扫描一个人群时，它留下了长期高频单倍型和等位基因附近遗传多样性低的特征模式。这些统计数据旨在通过总结单倍型纯合性的衰减来捕获这些信号，这是一个距离被推定的区域（IHS和NSL）或两个种群（XP-EHH和XP-NSL）之间的距离。这些基于单倍型的统计数据非常有力地检测最近的阳性选择（Colonna等人2014，Zoledziewska等。 2015，Ne´de´lec等。 2016，Crawford等。 2017，Meier等。 2018，Lu等。 2019，Zhang等。 2020，Salmo´n等。 2021），并且两个人群版本甚至可以在很大的参数空间上进行成对的FST扫描（Szpiech等人。 2021）。 此外，基于单倍型的方法也已证明对背景选择是可靠的（Fagny等人。2014，Zoledziewska等。2015，Ne´de´lec等。 2016，Crawford等。 2017，Meier等。 2018，Lu等。 2019，Zhang等。 2020，Salmo´n等。 2021），并且两个人群版本甚至可以在很大的参数空间上进行成对的FST扫描（Szpiech等人。 2021）。 此外，基于单倍型的方法也已证明对背景选择是可靠的（Fagny等人。2015，Ne´de´lec等。2016，Crawford等。 2017，Meier等。 2018，Lu等。 2019，Zhang等。 2020，Salmo´n等。 2021），并且两个人群版本甚至可以在很大的参数空间上进行成对的FST扫描（Szpiech等人。 2021）。 此外，基于单倍型的方法也已证明对背景选择是可靠的（Fagny等人。2016，Crawford等。2017，Meier等。 2018，Lu等。 2019，Zhang等。 2020，Salmo´n等。 2021），并且两个人群版本甚至可以在很大的参数空间上进行成对的FST扫描（Szpiech等人。 2021）。 此外，基于单倍型的方法也已证明对背景选择是可靠的（Fagny等人。2017，Meier等。2018，Lu等。 2019，Zhang等。 2020，Salmo´n等。 2021），并且两个人群版本甚至可以在很大的参数空间上进行成对的FST扫描（Szpiech等人。 2021）。 此外，基于单倍型的方法也已证明对背景选择是可靠的（Fagny等人。2018，Lu等。2019，Zhang等。 2020，Salmo´n等。 2021），并且两个人群版本甚至可以在很大的参数空间上进行成对的FST扫描（Szpiech等人。2019，Zhang等。2020，Salmo´n等。2021），并且两个人群版本甚至可以在很大的参数空间上进行成对的FST扫描（Szpiech等人。2021）。此外，基于单倍型的方法也已证明对背景选择是可靠的（Fagny等人。2014，Schrider 2020）。 然而，这些统计数据中的每一个都认为单倍型相是已知或据估计的。 作为非模型生物的基因组测序数据的产生正在变得常规（Ellegren 2014），有很多很大的机会来研究整个生命之树的最新适应性（例如， Campagna和Toews 2022）。 但是，这些生物/种群通常没有特征良好的人口历史或重组率2014，Schrider 2020）。然而，这些统计数据中的每一个都认为单倍型相是已知或据估计的。作为非模型生物的基因组测序数据的产生正在变得常规（Ellegren 2014），有很多很大的机会来研究整个生命之树的最新适应性（例如，Campagna和Toews 2022）。但是，这些生物/种群通常没有特征良好的人口历史或重组率
Koolen-de Vries 综合征致病基因 KANSL1 是运动所必需的纤毛发生
摘要 Koolen-de Vries 综合征 (KdVS) 的特征是过度社交、智力障碍和癫痫，是由 KANSL1 基因的致病变异引起的，该基因编码 NSL 复合物中的染色质调节剂，也直接在有丝分裂纺锤体微管稳定性中发挥作用。在这里，我们探索了 KANSL1 是否在纤毛中发挥作用，纤毛是一种富含微管的细胞器，对大脑发育、神经元兴奋性和感觉整合至关重要。利用 Xenopus 模型，我们发现 Kansl1 在发育中的纤毛组织中高度表达并定位在运动纤毛内。此外，Kansl1 耗竭会导致纤毛发生缺陷，而人类 KANSL1 可以部分挽救这种缺陷。根据这些发现，我们探讨了 99 名 KdVS 患者（年龄从 1 个月到 37 岁）中纤毛相关临床特征的患病率，包括结构性心脏缺陷、性腺功能低下和结构性呼吸缺陷。为了直接测试 KdVS 是否会导致人类纤毛功能障碍，我们在 11 名受影响的个体中测量了已证实的纤毛功能生物标志物鼻腔一氧化氮，并观察到与未受影响的家庭成员相比显着下降。总之，这项研究确定了 KANSL1 突变对 KdVS 的纤毛贡献。这项研究为越来越多的文献增添了新的内容，强调了纤毛与神经发育障碍的相关性，特别是与影响社交能力的障碍。展望未来，KANSL1 提供了一个独特的机会来研究社交过度的单基因机制，这可能有助于阐明社会行为的分子基础。简介 Koolen-de Vries 综合征 (KdVS) 是一种神经发育障碍，其特征是社交过度、面部特征畸形、癫痫、智力障碍、呼吸缺陷、肾脏缺陷、先天性心脏缺陷、脑积水和肌张力低下 (Koolen、Morgan 和 de Vries 2023)。KdVS 是由基因 KANSL1（KAT8 调节性 NSL 复合体亚基 1）内的致病变异或其相关基因组位点 17q21.31 的微缺失引起的（Moreno-Igoa 等人2015；Koolen、Morgan 和 de Vries 2023）。虽然 KANSL1 最广为人知的作用是作为 KAT8（赖氨酸乙酰转移酶 8）的染色质调节剂，
2024年国家安全法写作比赛
今年的国家安全法 (NSL) 写作竞赛主题探讨了能源弹性、气候变化和大国竞争之间的交集。虽然中国和俄罗斯继续依赖传统的能源生产系统，但国防部正在规划一个无碳未来，并表示：“率先实现这一目标的国家将获胜。因此，如果中国和俄罗斯不努力实现这一目标，他们就会失败。” [1] 根据世界银行的分析，到 2050 年，世界将经历与气候相关的灾难性移民，今年的写作竞赛要求作者研究能源弹性如何支持国家安全。国家情报委员会发现，“随着物理影响的增加以及地缘政治紧张局势加剧，气候变化将日益加剧对美国国家安全利益的风险。” 有哪些威胁即将出现，国防部如何规划弹性、无碳能源以成功影响大国竞争？空军军法署署长学校不会保留这些论文以供发表。获奖者可以自由选择在法律评论或期刊上发表作品。