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赞比亚沼气技术评估最终报告，Onesmus Munyati
o 能源技术的选择：专家组会议根据标准选择能源技术进行评估 o 技术选择标准：标准包括资源可用性、现有政策、实用性和技术的可再生性 • 步骤 3：制定项目问题，涉及绘制参与方的地图
瑜伽姿势检测与矫正系统
PK 技术园区，浦那，印度 摘要：为了研究和评估瑜伽姿势，这个最后一年的项目涵盖了瑜伽姿势检测系统的设计、开发和实施，该系统结合了计算机视觉和机器学习方法。通过给予练习者即时的反馈和指导，该方法旨在提高瑜伽练习的质量，并帮助练习者实现更好的姿势调整、形态和整体幸福感。该研究使用尖端的图像处理算法，从人们做瑜伽姿势的图片或视频中识别和提取重要的身体标志和信息。利用训练有素的机器学习模型，该系统可以准确识别和分类各种姿势，并提供有关姿势调整、平衡和良好姿势的实时反馈。从初学者到寻求指导以完善技能的经验丰富的练习者的专家都可以从提供的解决方案中受益。 关键词 – 自学习、机器学习、瑜伽姿势检测。
微生物衬里
profil tvrtke |公司资料。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。.5 Sustav Kvalitete |质量系统。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。5 Korisniychke Upute。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。5 Korisniychke Upute。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>6个用户说明。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>7 Logisticsa |后勤。 div> 。 div> 。 div> 。 div> 。 div> 。 div> 。 div> 。 div> 。 div> 。 div> 。 div> 。 div> 。 div> 。 div> 。 div> 。 div> 。 div> 。 div> 。 div> 。 div> 。 div> 。 div> 。 div> 。 div> 。 div> 。 div> 。 div> 。 div> 。 div> 。 div> 。 div> 。 div> 。 div> 。 div> 。 div> 。 div> 。 div> 。 div> 。 div> 。 div> 。 div> 。 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开发OGA的宠物示踪剂，具有改进的活力动力学
o -glcnacylation被认为在阿尔茨海默氏病中的tau病理发展中起作用，因为它可以调节Tau的聚集倾向。o -Glcnacylation由2种酶调节：O -GlCNAC转移酶和O- Glcnacase（OGA）。开发宠物示踪剂将是开发OGA治疗性小分子抑制剂的必要工具，从而实现靶向参与和剂量选择的临床测试。方法：筛选小分子化合物的集合，以抑制活性和与OGA的高度结合，以及有利的宠物示踪剂（多药耐药蛋白1 ef toplip of，中枢神经系统宠物系统宠物系统宠物多组合表的优化）等）。选择了两种具有较高属性的铅化合物，并且选择了OGA的选择性，以进一步实现，包括使用放射性访问结合测定法与组织匀浆的OGA结合。使用大鼠未标记化合物的微剂量方法建立了体内药代动力学。在带有11个标记化合物的啮齿动物和非人类培养物（NHP）中进行了体内成像研究。结果：两个选定的候选者Bio-735和Bio-578在体外显示出有希望的属性。用Tritium进行放射性标记后，[3 H] Bio-735和[3 H] Bio-578在啮齿动物脑匀浆中结合的结合分别表现出0.6和2.3nm的解离结合体。的结合被同源化合物和硫代thiamet G抑制了浓度，这是一种良好的特征和结构上多样的OGA抑制剂。成像研究表明，在非二型活性化合物存在下，这两种示踪剂在大脑中都具有很高的吸收，并且抑制了与OGA的结合。然而，只有BIO-578在具有11 c标记分子的PET研究的时间范围内显示出可逆的结合动力学，以使用动力学建模来实现定量。示踪剂摄取的植物与10 mg/kg的阻塞剂量结合在一起。铅化合物BIO-578在啮齿动物和人类后脑组织中对OGA的高度和选择性表现出很高的选择性，从而在NHP中进行了进一步的测试。NHP PET成像研究表明，示踪剂具有出色的脑动力学，并完全抑制了硫胺素G的特定结合。这些结果表明，示踪剂[11 C] Bio-578非常适合在人类中进一步表征。
沼气：不仅仅是能源
建筑物是欧盟最大的能源消耗者，占最终能源消耗的 42% 和二氧化碳排放量的 36%。建筑物的一次能源中只有 23% 来自可再生能源。向碳中和建筑的过渡将需要一系列工具，而沼气提供了一套易于实施且具有成本效益的解决方案。沼气可以为住宅和第三产业建筑提供热量，无论是现场直接供热还是通过区域供热网进行异地供热。一系列设备可以满足不同类型建筑的现场发电需求，无论是个人建筑还是集体建筑，无论是旧建筑还是新建建筑。小型热电联产（用于集体建筑）和燃料电池单元（用于个人住宅）既能产生热量，也能产生电力。其他选项可以与电器结合使用，以提供高效的混合解决方案 - 例如，生物甲烷燃料锅炉与电动热泵相结合。
关于瑜伽的研究出版物清单总计862
瑜伽疗法在改善老年人群的感知压力，抑郁和生活质量方面：一项随机对照试验。 应用意识研究杂志，10（1），62。 17。 Jintu Kurian，Ramesh Mavathur N（2022）。 改善睡眠质量和情绪对的影响瑜伽疗法在改善老年人群的感知压力，抑郁和生活质量方面：一项随机对照试验。应用意识研究杂志，10（1），62。17。Jintu Kurian，Ramesh Mavathur N（2022）。改善睡眠质量和情绪对
2型糖尿病预防（Yoga-DP）
名义学方法。结果：与可行性相关的促进者是有用的参与者招聘策略，并从试验协调中心获得的帮助和支持。与干预相关的促进者是干预含量，结构和交付（包括材料）和瑜伽教练能力的优势。feasibil-与动物相关的挑战缺乏对潜在参与者中T2DM的了解，潜在参与者中与T2DM相关的污名和恐惧，在解释研究并从潜在的参与者和控制参与者的参与者，其他参与者的参与者中获得的潜在参与者和需求中的潜在参与者的书面同意的困难，与其他参与者的需求有关挑战，参与者后续行动中的问题以及数据收集和试用文档中的问题。与参与者对瑜伽的兴趣有限，参与者对练习瑜伽的时间限制有限瑜伽教练。结论：审判人员和瑜伽教练的看法和经验帮助我们了解了进行可行性试验的促进者和挑战，并分别提供了预防T2DM的干预措施。试用注册号：印度（CTRI）CTRI/2019/05/018893。在设计定义的RCT来评估瑜伽DP的有效性时，将使用这些发现及其建议，并可能对计划类似试验的研究人员有所帮助。
自生激励计划2020沼气...
这项研究不是对SGIP内现场产生的评估（对2018-2019 SGIP的单独影响评估将于2020年晚些时候完成）。相反，本研究试图增进对现场生成的当前市场状况的了解，特别是沼气1助长了现场生成，以及随着时间的推移，与现场生成的成本效益相关的关键驱动因素。这是对现场产生的潜在成本效益在一系列假设和场景下的潜在成本效益的前瞻性分析。该项目部分完成了，部分是对SGIP计划的敏感性分析和计划设计变化和参与者技术特征的成本，包括燃料选择，燃烧和通风的基线。此分析的目的是测试各种变化如何影响SGIP上执行的成本效益测试。结果可以被视为改进程序的方法，但不是对程序的实际评估。
biogase：超越能量
生物 - 甲基化过程是彼此结合使用时这两个能量载体的互惠性质的一个很好的例子。绿色氢是由多余的绿色电力产生的，可以与原始沼气结合使用，以将生物CO 2转化为生物甲烷。这种甲烷化过程允许生物甲烷充当储能解决方案：过量的绿色电力以生物甲烷的形式存储在气网中。相反，如果氢是所需的能量载体，则可以直接由生物甲烷或原始沼气产生生物氢化。
使用人工智能的 AI 瑜伽教练
摘要：所有年龄段的人都可以从瑜伽的身心健康中受益。瑜伽姿势必须正确执行，尤其是在没有教练的情况下，以免对骨骼、肌肉和韧带造成伤害。因此，在图像处理的帮助下，使用人工智能和机器学习将有助于在没有现场教练的情况下向表演者提供反馈。所提出的系统旨在指导用户正确地执行瑜伽姿势，并在他们做错时纠正他们。以文本和音频的形式向用户提供反馈，这可以帮助练习者防止受伤，并增加练习瑜伽姿势的好处。通过从互联网上拍摄各种图像来创建不同瑜伽姿势的数据集。借助 OpenCV 和媒体管道，从网络摄像头的每个图像中找出数据点。现在将其加载到基于卷积神经网络的深度学习模型 (CNN) 中，该模型有助于识别姿势中的错误并产生错误百分比，并以文本或音频期望输出的形式向用户提供所需的反馈，其分类准确率约为 95%。关键词：实时姿势识别、瑜伽、活动识别、媒体管道和人体姿势估计