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绿色氨气浮式生产储油罐 - Yinson Production
Yinson 的绿色氨浮式生产储存卸货 (FPSO)，也称为 Power to Ammonia (P2A) FPSO，灵感来自 Power-to-X 概念。P2A FPSO 是一种浮式生产和加工解决方案，可从 100% 可再生资源中生产绿色氨。生产的液氨将储存在船上，可定期卸载到往返天然气运输船上进行运输，从而实现“氨价值链”。
SUP OP（PERS-4412）/BUPERS-3 官员联系目录。
P2A TAR 详情 901-874-4620 P11“Pit Boss”/LCDR 详情 901-874-4601 P11A CWO/ENS/SUB 详情 901-874-4613 P12B LT Ops/PG School 详情 901-874-2936 P12C LT / LTjg Shore Det. 901-874-4627 P12D 入藏/实习官员 901-874-4273 P3 主任，官员计划/项目/分析部901-874-4623 P31 职业顾问 901-874-4621 P31A COG 74 安置/协助。职业顾问 901-874-4622 P2B SELRES/TAR 职业顾问 901-874-4624 P34 人力/数据库分析师 901-874-4582 P34B 运筹学系统分析师 901-874-4610
对使用音素到明节模型的共沉思进行定量分析
先前的共发化研究主要集中于有限的电话序列和特定的铰接器，仅提供近似描述的时间范围和偶联的幅度。本文是对辅助作用的最初尝试。我们利用现有的电磁关节摄影（EMA）数据集开发和训练音素到发音模型（P2A）模型，该模型可以为新型音素序列生成逼真的EMA并复制已知的coarticulation模式。我们在9k min-imal单词对上使用模型生成的EMA来分析共同的幅度和范围，最多可从共插曲触发器中进行八个音素，并在不同的辅音之间进行抗性共表明抗性。我们的发现与早期的研究保持一致，并提出比以前发现的较长范围的共发作用。这种基于模型的方法可以可能比较成人和儿童之间以及跨语言之间的共同介绍，从而为语音生产提供新的见解。索引术语：辅助，语音产生，音素到旋转模型
用于生物研究的基因编码生物发光葡萄糖指示剂
还使用特异性引物插入了 MglB (D236A) 中的突变。通过重叠 PCR 连接每个扩增片段，并通过热融合法亚克隆到线性化质粒中 [14]。所选载体为用于细菌表达的 pRSET B、用于哺乳动物表达的 pcDNA3 和用于植物表达的 pRI201_AN。将叶绿体定位信号、核酮糖二磷酸羧化酶小链 1A (RBCS1a) [15] 序列通过 Gly-Gly-Ser-Gly-Gly 接头融合在 LOTUS-Glc 和 LOTUS-Glc (D236A) 的 N 末端。为了共表达 miniSOG2 和 LOTUS-Glc，我们将 LOTUS-Glc 和 miniSOG2 与可自裂解的 P2A 肽连接起来 [16]。使用热休克法对大肠杆菌 (E. coli) 菌株 XL10-Gold 进行转化，并在 2 mL LB 培养基中用 0.1 mg/ml 氨苄青霉素在 37 ◦ C 下培养单个菌落过夜。通过碱性-SDS 裂解从收集的细菌沉淀中进行小规模 DNA 制备。使用 BigDye Terminator v1.1 循环测序试剂盒 (Thermo Fisher Scientific) 通过染料终止子循环测序确认质粒序列。LOTUS-Glc 及其变体的 DNA 序列显示在注释 S1 中。
摩洛哥的绿色氢气
AMEE 摩洛哥能源效率机构 AMHYD 摩洛哥氢能与可持续发展协会 ANRE 国家电力监管局 CCC 联合承包商公司 CESE 经济、社会和环境委员会 COP 22 缔约方会议 CRE 能源监管委员会 EU 欧洲联盟 FSRU 浮式储存再气化装置 GIZ 德国国际合作公司 GO 原产地担保 H2 氢气 IEA 国际能源署 IPP 独立电力生产商 IRENA 国际可再生能源机构 IRESEN 太阳能和新能源研究所 LCOH 氢气的平准化成本 MASEN 摩洛哥可持续能源机构 MEF 经济和财政部 MTEDD 能源转型和可持续发展部 MENA 中东和北非 MICIEN 工业、贸易、投资和数字经济部 NG 天然气 OCP Cherifian 磷酸盐办公室 ONEE 国家电力和饮用水办公室 ONHYM 国家能源办公室碳氢化合物和矿产 PPA 购电协议 PPP 公私合作伙伴关系 P2A 电转氨 PTL 电转液气 PtX 电转X R&D 研究与开发 RE 可再生能源 UM6P 穆罕默德六世理工大学
NDP 外显子 2 区域 KO 报告模板...
图 S01：CRISPR/Cas9 编辑人类 iPSC。(A) 使用双 sgRNA（sg1 和 sg2）靶向外显子 2 两侧的区域来生成 HDR 介导的 NDP KO-GFP 报告系，使用带有 KO 报告模板的 PUC57 载体，由外显子 2 (5'UTR)-eGFP-P2A 盒组成，两侧是同源臂 (HA)，其中包括 PAM 位点突变和用于质粒线性化的 sgRNA 切割位点 (sg1-c 和 sg2-c)。在此过程中还生成了 NHEJ 介导的 NDP KO (NDP Δ exon2) 以及 NDP WT 同源克隆。(B) 使用类似方法生成 NDP WT-GFP 报告系。外显子 3 的 CDS 两侧的双 sgRNA（sg3 和 sg4）和含有修复模板的质粒，由外显子 3（CDS）-V5-P2A- eGFP 盒组成，两侧是同源臂，包括 PAM 位点突变和用于质粒线性化的 sgRNA 切割位点（sg3-c 和 sg4-c）。sgRNA，小向导 RNA；HDR，同源定向修复；KO-GFP，敲除报告基因；KO，敲除；WT，野生型；PAM，protoscpacer 相邻基序；UTR，非翻译区；CDS，编码序列；HA，同源臂；eGFP，增强型绿色荧光蛋白；P2A，猪 teschovirus-1 2A 自切割肽；V5，V5 标签。
EEG-fNIRS 研究
要揭示人类大脑如何编码和约束词语，必须识别形态语义加工背后的复杂神经认知机制。形态加工涉及对给定词语的内部形态信息和结构的心理操作，整个过程总是与语义分析交织在一起（Chung, Tong, Liu, McBride-Chang, & Meng, 2010 ; Ip et al., 2017）。迄今为止，尽管形态学在字母语言处理中的作用已得到广泛探索（例如，Bölte、Jansma、Zilverstand和Zwitserlood，2009；Carrasco-Ortiz和Frenck-Mestre，2014；Leminen、Smolka、Dunabeitia和Pliatsikas，2019；Schremm、Nov en、Horne和Roll，2019），但尚不清楚中文形态学在阅读过程中如何表现。由于超过 70% 的中文词是由两个或三个构成字/词素复合而成的，因此书面中文通常被描述为形态音节（DeFrancis，1989），其中每个字对应一个音节/词素。因此，亚词汇层次的构成词素可能在介导词汇获取和整词加工中发挥重要作用。最近，越来越多的研究证明了汉语复合词阅读中词素效应和亚词汇加工的心理现实（例如，Huang, Lee, Huang, & Chou, 2011; Huang, Lee, Tsai, & Tzeng, 2011; Zhao, Wu, Li, & Guo, 2017 ; Gao, Wang, Zhao, & Yuan, 2021 ）。然而，在汉语词汇阅读过程中，人类大脑如何编码形态约束的时空特征仍不清楚。有趣的是，有人将并列复合词（如“花草”、/faa1 cou2/、flower 和 grass、plant）嵌入视觉启动词汇决策任务中，研究了汉语形态结构加工的时间进程和时间特征（Chung et al.，2010）。事件相关电位（ERP）结果显示，纯形态结构效应仅在220 至300 毫秒的时间窗内检测到（额叶P250/P2效应），而经典的N400语义启动效应（表现在中央顶叶电极点）能够指示语义记忆网络的激活，这表明形态结构可能在早期复合词阅读过程中自动调节语义加工（Pylkköanen & Marantz，2003；Pylkköanen、Feintuch、Hopkins & Marantz，2004）。另一项研究也表明，具有相同形态结构的词对比具有不同结构的词对引起的 P2a 波幅更大（在额叶部位为 150 至 180 毫秒）（顾，余，马，2012）。这些发现表明，在汉语复合词阅读的早期阶段可能存在形态结构加工成分，并且独立于后期的词汇语义加工。然而，与早期加工理论（如 P250/P2、P2a）相反，最近的一系列研究表明，汉语形态加工在词汇后层面上暗示着有意识的过程（Allen、Badecker 和 Osterhout，2003；Newman、Ullman、Pancheva、Waligura 和 Neville，2007）。例如，研究发现，形态生产力较高的词（即从属结构）会引发明显更大的 P600
Shrivenham 社区发展规划
目录 简介 6 0.1 前言 6 0.2 Shrivenham – 地方 6 0.3 Shrivenham 社区 6 0.4 社区规划简介 7 第一部分 – 背景 9 1.1 简介 9 1.2 国家和地方规划背景 10 1.2.1 国家规划政策框架 10 1.2.2 白马谷地区 2031 年地方规划第 1 和第 2 部分 10 1.2.3 斯温顿东部扩张 11 1.2.4 Shrivenham 的地理背景 12 1.2.5 历史背景 12 第二部分 – 关于 Shrivenham 及其面临的问题 14 2.1 当地区域概况 14 2.1.1 西谷分区 14 2.1.2 Shrivenham 教区 14 2.1.3 保护区 15 2.1.4 具有特殊科学价值地点（SSSI） 15 2.1.5 村庄设施 16 2.1.6 圣安德鲁教堂 17 2.1.7 村庄特色 17 2.1.8 人口统计 19 2.2 PEST 环境分析 19 2.3 优势、劣势、机会、威胁（SWOT） 23 第三部分 — 发展阶段 25 3.1 社区规划发展 25 3.2 方法 26 3.3 公众参与和数据收集 28 第四部分 — 发展管理政策 39 4.1 简介 39 4.2 住房政策 39 DS1 定居点差距 39 H1 发展的一般要求 41 H2 住房组合 42 H3 建筑区内的场地 42 H5 老年人和年轻居民的住房 42 4.3.设计政策 44 D1 设计 44 D2 高街的建筑风格 44 D3 为电动汽车提供支持 45 D4 为场所提供光纤 46 4.4 停车政策 46 P1 设计 – 停车场和布局 46 P2a 村中心停车和可达性 47