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唾液酸官能化的金纳米颗粒，用于敏感和选择性比色测定5-羟色胺
摘要：我们提出了一种受自然复杂机制启发的新型比色方法，能够选择性地确定具有高灵敏度的5-羟色胺。此方法利用了链接到金纳米颗粒（SA-Aunps）的唾液酸（SA）分子的固有结合亲和力。在5-羟色胺结合，sa-aunps骨料和Sa-unps吸光度的特征性红移后，也会发生剧烈的色彩变化（红色至蓝色），即使没有仪器也很容易观察到。提出的方法有效地消除了潜在干扰物种（例如多巴胺，肾上腺素，L-酪氨酸，葡萄糖胺，半乳糖，甘露糖和草酸）的干预措施。缺乏与5-羟色胺相关的与结构相关的前体L- tryptophan的变化，进一步证实了这种方法检测方法的高选择性。比色法具有宽的线性动态范围（0.05 - 1.0μm），检测的低极限（0.02μm）和快速响应时间（5分钟）。该方法的检测极限低于到目前为止报道的其他比色性羟色胺传感器。通过在处理后血浆中采用5-羟色胺回收测定法评估了所提出的方法在生物样品分析中的使用。回收率为90.5％至104.2％，显示出有希望的临床应用潜力。
目标价格 (€) 6.89 (7.14 起) - Siav
2023 财年收入为 3390 万欧元，新平台投资已完成。Siav 是意大利内容服务平台领域的领先公司，其公布了 2023 财年业绩，其收入 (VoP) 为 3390 万欧元，与 2022 年的 3380 万欧元基本持平，低于我们的预期 (3630 万欧元)。这一结果主要是由于与地方公共行政业务部门相关的医疗保健领域某些重要 NRRP 项目被推迟，以及研发税收抵免大幅减少，导致现行立法认可的税率下调 50%，研发投资减少。 EBITDA 为 530 万欧元，而 2022 年为 580 万欧元，尽管在 2023 年，集团实施了一条旨在专注于附加值更高的业务线的路线，其特点是销售具有很强的递归性（“软件”组件 +14% 与 FY22 业绩相比，其中 80% 以上的销售额被视为经常性）。盈利能力下降，销售额的 EBITDA 利润率为 16.6%，而上一年为 17.9%，这也是由于 2023 年有关研发补助计算的规定发生变化造成的。息税前利润为 90 万欧元，而 2022 财年为 180 万欧元，折旧费用为 440 万欧元（2022 年为 410 万欧元），主要与无形资产 220 万欧元（190 万欧元）、有形资产和使用权 220 万欧元（210 万欧元）有关。最后，净收入为 -30 万欧元，部分原因是子公司难以产生足够的盈利能力。在资产负债表上，净债务为 1960 万欧元，而 2022 财年为 1650 万欧元，这更多归因于可用于投资活动的现金减少和新的内部组织。AM OnPrem 合同的管理被转移到新成立的内部销售办公室，该办公室将合同的续签和开票（约 630 万欧元）推迟到 2024 年初。商业重组仍在继续，并计划制定内部合理化战略以提高效率和利润率。根据“Gartner EAS 预测 2024-27”，在仍不确定的宏观经济环境中，意大利内容服务平台市场预计将实现 4.6% 的年增长率 (CAGR 2024-2027)。Siav 将继续进行商业重组，以增加对“企业”目标市场的关注，并制定了内部合理化计划，以修改组织流程，实现成本效益。经常性收入增长趋势将继续，重点是提高盈利能力和现金产生。此外，2023 年 11 月，SIAV 宣布已赢得四个 CONSIP 招标，为公共行政部门提供“数字健康 - 管理信息系统”的应用和支持服务。该订单的影响预计将从 2024 财年开始，持续约 24 个月，介于 800 万至 1000 万欧元之间。同时，到 2H24 年初，新的原生云平台 Connect 将在意大利最重要的金融机构之一发布。最后，将继续积极寻找合适的并购交易公司，以产生新的协同效应，并扩大所提供的产品范围和客户群。估计修订和估值。基于上述情况，我们决定调整对 FY24-25 的预测。我们预计 2024-25 年的销售额分别为 3790 万欧元（之前为 4120 万欧元）和 4240 万欧元（之前为 4620 万欧元）。关于盈利能力，我们现在预计 EBITDA 利润率将提高 19.6% 和 21.1%，与成本和流程效率目标一致。我们还将 FY26 添加到我们的明确预测中。我们使用新的估值和市场数据更新了我们的 DCF 和市场倍数估值模型，得出了新的目标价 6.89 欧元/股（7.14 倍）。我们的新目标价比当前股价高出 183%。按照我们的目标价，该股的 FY24E/25E EV/EBITDA 倍数分别为 10.9 倍和 8.7 倍。
在Siargao Island，Surigao del Norte，Mindanao，Phi
摘要。在地上和地下生物量量化地上的红树林时，应用异形方程是与气候变化适应的努力有关的重要步骤。广义的异态方程已用于估计红树林的生物量和碳储存。然而，采用广义的异态方程来估计生物量由于环境，物种和分区的变化而产生不确定性。因此，制定位点特异性异态方程对于准确量化生物量很重要。Siargao岛被认为是最大的红树林持续地形，估计有9,000公顷的红树林。这项研究的目的是使用破坏性方法来制定菲律宾棉兰老岛锡亚尔高岛的红树林的特定地点异态方程。关键词：碳库存，气候变化，增长，多种物种。简介。红树林生态系统已被证明可以提供各种经济和生态服务。It supports local fishery, livelihood to fisherfolk (Primavera 2000; Ingwall 2005; Walters et al 2008; Hogarth 2015) and fish breeding grounds (Brander et al 2012), produces wooden products (Da Silva et al 1993; Brander et al 2012; Abino et al 2014), protects coastal community from storm surge (Lee et al 2014) and sequesters atmospheric carbon.
摘要。 Siahaan P，Mangais RER，Kolondam B，Tangapo A，Mambu S. 2023。与East Dumog的各种主机隔离
摘要。Siahaan P，Mangais RER，Kolondam B，Tangapo A，Mambu S.2023。metarhizium sp。的遗传多样性。与印度尼西亚北苏拉威西东杜莫加的各种寄主分离。生物多样性24：6888-6896。metarhizium tungus是一种已知杀死许多害虫的昆虫病作用真菌。这意味着metarhizium sp。在生态系统中具有重要的生态作用，尤其是在控制昆虫种群和回收养分方面。研究元族种类的遗传多样性及其与昆虫宿主的关系提供了对害虫管理和研究其分类法的见解。这项研究旨在通过检查其各自的宿主类型来研究metarhizium真菌之间的遗传变异性，该类型可以用作分类学研究，种质保护工作和PEST Management的基本数据。探索结果表明，三种昆虫物种被Metarhizium sp真菌，即Scotinophara coarctata，Nilaparvata Lugens和Recilia recilia tosalis感染。系统发育分析的结果表明，与来自Genbank的四个可比较的牛hiasopliae分离株在同一组中，相似性水平为100％，而lugens和R. redorsalis隔离株与四个metarhizium huainamdanmdanmdanmdanmdanmdanmdanmdanmdanmdanmdanmdanmdangense sellige sellimes sellime sellime sellime sellime sellime sellime sellime sellime sellime sellime sellime sellime sellime sellime sellime sellime sally群。99％和三个分离株的表示相似性98％。分子分析证实，从颈链链球菌分离的元族是弧菌菌种，而从lugens和R. dorsalis分离的元则是m。真菌。Huainamdangense物种。已证明宿主昆虫的差异可以为metarhizium sp提供遗传变异。
两亲性唾液酸衍生物作为潜在的双重...- lirias
1杜布雷森大学药物化学系，匈牙利H-4032 DEBRECEN； elorincz01@gmail.com（E.B.L.）; herczeg.mihaly@pharm.unideb.hu（M.H.）; borbas.aniko@pharm.unideb.hu（A.B。）; herczegh.pal@pharm.unideb.hu（p.h.）2迪克雷大学药学博士学校，H-4032 DEBRECEN，匈牙利3国家生物分子研究中心，Masaryk University，611 37 Brno，捷克共和国Brno； josef.houser@ceitec.cz（J.H.）; lenka.malinovska@ceitec.muni.cz（L.M.）; michaw@chemi.muni.cz（M.W。）4中欧理工学院，马萨里克大学，捷克共和国625 00 BRNO 5 BRNO 5 BRNO，MASARYK University科学系生物化学系，捷克共和国Brno 611 37； rievajova.martina@mail.muni.cz 6应用化学系，杜布雷森大学H-4032 DEBRECEN，匈牙利DEBRECEN； kuki.akos@science.unideb.hu 7 Rega医学研究所，Ku Leuven，B-3000 Leuven，Belgium； lieve.naesens@kuleuven.be 8 National Laboratory of Virology, University of P é cs, H-7624 P é cs, Hungary 9 HUN-REN–UD Molecular Recognition and Interaction Research Group, University of Debrecen, H-4032 Debrecen, Hungary * Correspondence: bereczki.ilona@pharm.unideb.hu
siavash A. Bigdeli - curriculum vitae- dtu Compute
2022-now Generative Methods for Computer Graphics , DTU , two lectures, MSc Responsible AI , DTU , BSc, MSc Creating Digital Visual Experiences , DTU , BSc, MSc Geometric Data Analysis and Processing , DTU , one lecture, MSc 2022-2023 Introduction to Programming and Data Structures , DTU , BSc (430 studens) 2020-2022 Babysitting Neural Nets , CSEM，深度学习入职课程2014-2018计算摄影，伯尔尼大学和EPFL，MSC
中央员工政策
研究我的研究领域是能源（主要）和制造（次要），涉及跨越各个行业的应用的建模和实验性工作。在能源领域，我专注于能源转换和存储技术，特别着重于电池，燃料电池和压电，涵盖了从材料开发到系统开发和可持续性考虑因素的整个频谱。在制造业领域，我专注于精确完成技术，特别着重于研磨，艰苦的转弯和超级磨损。我的研究活动主要是跨学科的，与纳米技术，电化学，热科学，材料科学和AI/机器学习相交。教我的教学活动涵盖了能量，测量和设计与制造领域。我所教的课程包括：“传热”，“能量转换”，“测量实验室”，“热系统组件”，“工程系统的多物理建模”，“储能系统”，“电动和混合动力汽车”，“机械工程学中的实验研究”，以及“机械工程学”，以及“设计和制造”电动车辆的炮台。我还提供了制造领域的几门简短课程。我在我的学术生涯中都监督了35多个设计和制造的顶峰项目。与行业有密切的联系，我将可持续性，行业4.0，工程规范和标准，相关工程软件以及AI和机器学习等主题结合在我的课程中。这种方法旨在为下一代工程师提供满足行业以及社会当前和未来需求所需的知识和技能。
：Amira Pertama Salim Trimm，Albiner。他说
糖尿病的抽象死亡在印度尼西亚很高。这表明糖尿病患者的韧性非常低。低弹性是糖尿病患者的自我护理行为不良的结果。这项研究旨在基于健康信念模型产生教育模型，并确定教育模型增加2型糖尿病患者（T2DM）的韧性的有效性。这项研究使用了与实验性嵌入式设计的混合方法。定性研究中的线人共有7人。进行定性研究是为了探索健康信念模型，并确定与T2DM患者的弹性相关的风险和资产因素。根据定性研究设计的教育模型对印度尼西亚Pancur Batu地区的28名受访者进行了测试。在接受教育之前，进行了行为弹性（糖尿病自我护理）和健康弹性（HBA1C水平）的评估。使用摘要糖尿病自我保健活动（SDSCA）仪器来测量糖尿病自我保健行为。糖尿病自我护理和HBA1C水平从基线距离基线三个月零六个月后再次测量，以了解教育计划的有效性。Cochran测试表明那里
brainnet：用暹罗网络改善基于脑电波的生物识别识别
摘要 - 通过捕获大脑活动的消费者可穿戴设备的出现，已提出使用脑电波来验证用户身份的使用，以作为密码的方便替代品。最近在脑生物识别方面的工作显示出可行的性能，但考虑实用性的适用性不足。我们提出了一种新的解决方案Brainnet，该解决方案训练一个暹罗网络，以测量两个脑电图（EEG）输入的相似性，并使用时间锁定的大脑反应而不是连续的心理活动来提高准确性。这种方法消除了对脑电波识别系统进行检验的需求，这是当前解决方案中的常见陷阱，促进了实际部署。此外，Brainnet在验证模式下达到0.14％的误差率（EER），在识别模式下达到0.34％，即使在看不见的攻击者场景下进行评估时，也表现出色的状态。索引术语 - 脑生物识别技术，用户身份验证，计算机安全，脑电图（EEG）
非小细胞肺癌中的新型新兴分子靶标
摘要：使用高光谱图像（HSIS）的对象跟踪获得令人满意的结果，以区分具有相似颜色的对象。然而，当目标发生变形时，跟踪算法往往会失败。在本文中，提出了基于暹罗Pn的高光谱跟踪器来解决此问题。首先，基于遗传优化方法的频带选择方法设计用于快速降低HSI中信息的冗余。特别是选择了三个具有最高关节熵的条带。为了解决SiamRPN模型中模板中的信息随着时间的流逝而衰减的问题，从一般目标跟踪基准中对数据集进行了更新网络的培训，该基准可以获取有效的累积模板。使用光谱信息的累积模板的使用使跟踪变形目标更容易。此外，预先训练的SiamRPN的转移学习旨在为HSIS获得更好的模型。实验结果表明，提出的跟踪器可以在整个公共数据集中获得良好的跟踪结果，并且当目标变形在定性和定量上比较时，它比其他流行的跟踪器要好，从而达到57.5％的总体成功率，变形挑战率的成功率为70.8％。