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World File Search SystemP5
主任：供应链管理（P5）
福利：第13款检查，住房补贴，养老金，团体生活，医疗援助和学习赠款。有兴趣的申请人应发送（a）详细说明他们符合该职位要求的程度的动机； （b）申请表（可从www.mut.ac.za下载）; （c）简历； （d）经过认证的学历以及学术记录，适用相关专业机构的专业注册证明以及有效驾驶执照的副本。（如果在南非以外获得资格，请提供学术成绩单和SAQA评估证书）； （e）通过电子邮件：hr@mut.ac.za的三个可联系裁判的姓名。查询：电话：（031）907 7565 /7560截止日期：2024年4月19日Mangosuthu技术大学致力于实现< / div>的目标
pppA2'p5'A2'p5'A：一种利用干扰素处理细胞的酶组分合成的蛋白质合成抑制剂
摘要 将干扰素处理过的细胞的细胞质提取物与双链 RNA 和 ATP 一起孵育，可形成一种低分子量的无细胞蛋白质合成抑制剂，其有效浓度为亚纳摩尔。通过将来自此类细胞的 poly(I)poly(C)-Sepharose 结合酶级分与 [:IH 或 [a- 或 y-32P]ATP 一起孵育，可方便地合成该抑制剂。该放射性抑制剂的特征在于其在尿素存在下在 DEAE-Sephadex 上的行为，以及在酶、碱和高碘酸氧化和 ft 消除的顺序降解中获得的产物。其结构似乎是 pppA2'p5'A2'p5'A。除了 2'-5' 键之外，我们没有发现任何其他修改或异常的证据。有时抑制剂制剂似乎包括相应的二聚体 (pppA2'p5'A)、四聚体 [ppp(A2'p)3A]、五聚体 [ppp(A2'p)4A]，以及数量逐渐减少的高级寡聚体。三聚体、四聚体和五聚体的活性相似，但二聚体的活性较低，即使有活性。
axle ai 和 Archiware P5 档案
说到存储：由于生产和交付格式的不断增长，快速访问在线存储空间也越来越成为一种商品。始终将所有资产保持在线的成本太高 - 因此，一旦不再需要它们进行日常生产，就需要将它们转移到更便宜、更可靠的长期存储中。这就是 Archiware P5 Archive 的作用所在。从 axle ai 界面触发，它将高分辨率视频文件迁移到专用的存档存储中，并在新项目需要时将其返回给用户。
人工智能与核指挥、控制和通信：P5......
官方消息来源没有提供关于五大常任理事国如何设想将尖端人工智能模型应用于其核开发和现代化计划的细节。但可以肯定的是，人工智能技术的当前进步将影响核武器、态势和决策过程。3 鉴于人工智能对军事能力的潜在深远影响，核武器国家 (NWS) 已将追求人工智能作为战略重点。虽然美国旨在利用人工智能保持其在国防和军事应用方面的技术优势，但俄罗斯将人工智能的进步与其全球地位和主权联系在一起。4 中国正在积极探索“智能化”战争，其中人工智能和先进技术全面融入各个战争层面以及军民融合领域。5 英国和法国也将人工智能列为其国防战略的基石。6
风力涡轮机安全规则 - 支持程序P5
3.2当替代安全的工作系统不是另一组WTSR 3.2.1确认确认，首席承包商/公司具有识别危害和消除危害和/或控制它们的手段的过程，以便满足立法要求。3.2.2确认首席承包商/公司有培训和授权记录以涵盖作品范围。3.2.3确认首席承包商/公司对WTG的了解要属于其SSOW（可能需要熟悉站点）。3.2.4确认首席承包商/公司具有正式实施其SSOW的流程。3.2.5确认如何实现WTG的安全访问和出口，并保留哪些记录。
阻止雌二醇受体时代，ERB和GPER ...
摘要 - 雌二醇不仅参与成年的能量代谢的调节，而且还参与了生命的第一阶段，因为它调节了不足和过度营养所引起的改变。预先研究的目标是确定：1）如果雌二醇参与大鼠能量代谢的正常编程； 2）如果该编程有特定的时间窗口，并且3）如果男性和女性在这种激素的作用方面差异很大。雌激素受体（ER）A，ER B和GPER分别被其特定的Antagists MPP，PHTPP和G15封锁，从产后日（P）1（P）1（出生日）到P5或从P5或从P5到P13。生理参数，例如体重，脂肪库和热量摄入。假设AGRP，POMC，MC4R，ER A，ER B和GPER mRNA水平以及雌二醇的血浆水平。我们发现，将ER受体从P5到P13显着降低了男性的长期体重和女性下丘脑POMC mRNA水平。ERS从P1到P5的阻断仅在女性中仅伴有血浆二醇水平。目前的结果表明，雌二醇从P5到P13对雌性大鼠男性和POMC表达的体重的编程作用，并强调将两种性别纳入代谢研究的重要性。有必要揭示雌二醇在发育和成年期间雌二醇对食物摄入量的作用的基础的机制，并确定这种编程在男性和女性中如何差异。2019 IBRO。 由Elsevier Ltd.发布的所有权利保留。2019 IBRO。由Elsevier Ltd.发布的所有权利保留。
T. Richards。2022. 更好地合作？人工智能支持的代码翻译评估。第 27 届智能用户国际会议
图 1. 研究程序。我们的研究采用了混合因子设计，其中包括 2 个受试者内因素（数据结构和 AI 支持的存在）和 2 个受试者间因素（AI 数量和质量）。这些因素以平衡的方式随机分配给我们的 32 名参与者，确保同等数量的参与者体验每种因素组合。在上面的例子中，我们展示了一位个人参与者 (P5) 的体验。研究从指示和口头同意开始。接下来，P5 开始第一个任务，即在没有 AI 支持的情况下翻译 Trie。然后，P5 填写了一份关于该任务的简短调查问卷（附录 C.3.2），然后休息 5 分钟。在第二项任务中，P5 使用 5 个质量较差的 AI 翻译翻译了 Priority Queue。之后，他们再次填写了任务后调查问卷，其中现在包括有关他们与 AI 合作经验的其他问题。最后，他们填写了研究后调查问卷（附录 C.3.3），以对比他们在两项任务上的经验。