XiaoMi-AI文件搜索系统
World File Search SystemStruktur
05 – 过渡计划 T
实施指南：气候变化缓解过渡计划 (TP IG) • 根据 ESRS E1 应用披露要求的指南 • 关注 ESRS E1-1“气候变化缓解过渡计划”（第 16 和 17 段）与 ESRS 2 的结合 • 参考与其他主题（特别是生物多样性和公正过渡）的接口 • 不具约束力（非权威性） • 跨部门 • 参考（尚待开发）EFRAG 文件“气候过渡规划参考实践”：制定气候相关过渡计划的流程辅助（无需协商） • 参考（尚待开发）EFRAG 文件“气候缓解过渡计划工作簿”：Excel 作为所有 ESRS E1 DR & AR 与 ESRS E1-1 的概述 • 参考（尚待开发）COM 文件“可信且符合气候法的过渡计划”：说明制定过渡计划过程的信息材料 联合开发与顾问小组 / 采访和调查大约 50 名编制者 • DG FIMSA、DG CLIMA、DG ENV、DG ENER、EBA、EIOPA、JRC、PSF、EFRAG SR TEG 的代表 2024 年 11 月 4 日：第一次公开 EFRAG-TEG 会议 • 介绍（修订后的）结构（包括仅限于报告过渡计划） • 讨论时间表草案 • EFRAG 机构批准：目前计划于 2025 年 1 月 • 发布征求意见：目前计划于 2025 年 1 月/2 月 • 意见征询期（IG 通常为 1 个月） • 2025 年 5 月前完成
表征由YVO4晶体制成的颗粒...
使用Lasemlation方法在激光脉冲频率和执行时间下从DE离子水和铵溶液中的YVO 4晶体和铵溶液中产生颗粒。流体中的激光消融产生相对较少的材料，因此本研究的目的是测试表征方法在这种情况下的可用性方面。然后使用表征方法的结果得出有关制造过程后粒子大小和结构的结论。被测试的方法是动态光扩展（DLS），框架光谱，X射线和扫描电子显微镜（SEM），具有整合的能量 - 感知X -Ray光谱（ED）。dls和SEM成功确定了颗粒的大小，该粒子的大小为100-1000 nm。这意味着创建了亚微米颗粒。拉曼光谱和EDS设法证明了化学结构在去离子水中的样品似乎相当不变。对于铵溶液中的样品，ED和框架谱的结果尚不清楚。X-射线差异对激光前景尝试中产生的少量材料没有结果。
基因组编辑技术作为修改免疫系统细胞的工具
摘要 TALEN、CRISPR-CAS9和prime editing（PE）等技术可用于编辑各种细胞的基因组。然而，造血干细胞和免疫细胞的基因组可能很快就会被更频繁地编辑以用于治疗目的。这是因为血液和骨髓作为组织缺乏非常复杂的三维结构。此外，诱导性多能细胞 (iPSc) 被认为是具有治疗潜力的细胞来源，但由于由其发展而来的畸胎瘤，仍然存在风险。还可以补充的是，敲除编辑比编辑更容易将突变基因转变为正常基因。反过来，CAR-T 等细胞或病毒感染的细胞是敲除基因组编辑系统作为治疗的一部分的重要目标。免疫系统细胞似乎也特别适合作为通过合成生物学创造全新细胞类型的起点，其中基因组编辑技术发挥着特殊的作用。所有这些都意味着 CRISPR-CAS9 和 PE 正在引起免疫学家越来越多的兴趣。本文讨论了这些技术的工作原理并解释了其不完善的原因。
创新节点杂志
抽象的水培法是由于土地使用增加而导致的狭窄土地农业解决方案之一。阿斯瓦纳水培农场通过生产水培蔬菜而从事粮食作物行业领域的农业。本研究旨在分析Aswana水培业务中的9个画布业务模型（BMC）元素。从本研究中收集的数据以主要数据和次要数据的形式。结果表明，水培修饰中的9个BMC元素，即包括温室和安装服务，优质的服务，及时交付和水培开发的客户关系。价值主张的价值，包括优质蔬菜，自由农药，优质养分和卫生。Aswana水培领域的客户元素，即家庭主妇，而该农场渠道包括直接营销，分销商，经销商和社交媒体。关键活动元素显示，阿斯瓦纳的活动包括耕种，维护，收获，分类，包装，分发和水交蔬菜的营销。合作伙伴被选为满足水培绿色产品的需求和分布，即Mastagiri Agro Sinergi，Rita Supermall，Cherry Fresh Fresh Fruit，以及自然和愈合的季节。Aswana水培收入是通过销售蔬菜，ABMIX营养，设备销售，安装和培训而获得的。分析了两种成本结构，即固定成本和可变成本。对水培香薰对BMC的分析对于协助制定更好的策略很重要。简介关键字：商业模型帆布，水培法，农业1。
ISSN 2303-1174 R.G. Pontoh。，P。Kindangen。，J.J。 Pondaag ...
摘要：Padang的工业公司为贸易做出了良好的贡献。在这个行业中需要供应链管理，因为目的是公司仍然可以以竞争优势竞争。竞争必须始终由公司考虑，因此公司必须制定赢得市场竞争的策略。为了使公司具有良好的公司业绩，可以通过在公司中使用供应链管理来支持。本研究的目的是确定供应链管理对公司绩效的影响。研究人员使用定性方法进行描述性研究类型，因为本研究的目的是对所研究现象之间的事实，特性和关系进行系统，事实和准确的描述或绘画。Alzano必须从客户那里获得订单，然后在Pertamina加载，最后是客户船的掩体。导致公司的绩效受到阻碍，许多船员很累，因为他们必须工作到早晨。根据研究的结果，可以得出结论，PT的供应链管理结构。Alzano需要根据发射的内容进行更改，以使公司的业绩更好并且可以提高。可以与本研究结果相关的建议，公司必须更加关注船员的状况，以使他们在工作时不会太累。
从天然材料数据库中基于药物的虚拟筛选，作为呈alosteric抑制剂突变体T790M/C797 EGFR，用于发现癌症药物
2 Halu Oleo大学食品科学技术系摘要肺癌是一种起源于气道或支气管上皮的主要恶性肿瘤。 癌症的发生的特征是细胞生长不正常，无限和损害正常组织细胞。 在抑制肺癌生长的受体之一是EGFR。 这项研究的目的是确定天然材料化合物作为肺癌药物的酸性抑制剂突变体T790M/C797 EGFR的活性。 这项研究是一项描述性研究计算的描述性研究，是使用配体软件的基于结构性的药物生态学建模方法，使用药物使用Autodock工具软件使用Autodock tocal进行了虚拟筛选和分子张力，该软件具有基于目标参数的根，基于目标参数的根，该词根的根部的根部的根的根的根的根，该根的根的根是根的根的根的根，根的根的根的根的根的根的根的根的根的根的根是>根的根的根的根的根的根的根 EGFR受体代码为5D41，而比较配体为57N。 研究的结果获得了药物模型的验证，即AUC值100％= 0.61，由2个水或h键供体的1个特征组成。 针对椰子数据库的基于药物的筛查可产生270,001个命中化合物。 分子拉伸的结果表明，化合物CNP0179931（3-（4-氯苯基）-n-- [（（ochahydro-1H- Quinolizin-1-基）甲基）-1H-Pyrazole-5-5-辅助酰胺具有结合的能量值（ΔG） -1H-pyrazole-5-羧酰胺（2,91 nm，可以得出结论，与天然配体相比，CNP0179931化合物具有更好的结合亲和力值，而基于氢键，Van derawal和Hydropophic Bonds的相似性，可以看到相互作用分析。2 Halu Oleo大学食品科学技术系摘要肺癌是一种起源于气道或支气管上皮的主要恶性肿瘤。癌症的发生的特征是细胞生长不正常，无限和损害正常组织细胞。在抑制肺癌生长的受体之一是EGFR。这项研究的目的是确定天然材料化合物作为肺癌药物的酸性抑制剂突变体T790M/C797 EGFR的活性。这项研究是一项描述性研究计算的描述性研究，是使用配体软件的基于结构性的药物生态学建模方法，使用药物使用Autodock工具软件使用Autodock tocal进行了虚拟筛选和分子张力，该软件具有基于目标参数的根，基于目标参数的根，该词根的根部的根部的根的根的根的根，该根的根的根是根的根的根的根，根的根的根的根的根的根的根的根的根的根的根是EGFR受体代码为5D41，而比较配体为57N。研究的结果获得了药物模型的验证，即AUC值100％= 0.61，由2个水或h键供体的1个特征组成。针对椰子数据库的基于药物的筛查可产生270,001个命中化合物。分子拉伸的结果表明，化合物CNP0179931（3-（4-氯苯基）-n-- [（（ochahydro-1H- Quinolizin-1-基）甲基）-1H-Pyrazole-5-5-辅助酰胺具有结合的能量值（ΔG） -1H-pyrazole-5-羧酰胺（2,91 nm，可以得出结论，与天然配体相比，CNP0179931化合物具有更好的结合亲和力值，而基于氢键，Van derawal和Hydropophic Bonds的相似性，可以看到相互作用分析。关键词：肺癌，EGFR，虚拟筛查，分子取
调查学生定量...
摘要定量推理在数学教育领域具有重要作用。世界上许多数学教育者所拥有的主要目标是促进学生的心理能力与他们通过数学手段克服现实生活问题的能力之间的关系。这项工作的基本方面包括培养学生对数量的理解，尤其是与物体特征相关的数量。主要目标是授权学生利用其定量推理能力。在这项研究的背景下，定量推理显示了个人在识别，连接和制定新数量时使用的认知过程。代数是科学的学科，现在被广泛称为研究数学结构，关系和数量的学科之一。为了提高学生对代数的理解及其概括的能力，采用了特殊的学习方法。这项研究针对的是在Makassar的一所初中列出的女学生，并试图在概括的背景下研究其定量推理能力，同时考虑性别差距的潜力。为了实现这一目标，采用了定性方法，从而提供了有关学生在完成给定作业时所做的定量推理能力的见解。关键字：定量推理，概括和性别最后，这项研究的结果将提供全面的了解，以了解学生如何在概括过程中参与定量推理，其中包括连接数量，识别数量和制定新数量的阶段。
请引用以下文章：ZikmundGalkováL，HlásenskéJ，špinarováL等。心力衰竭患者的睡眠呼吸暂停综合征的发展
在这项工作中，我们描述了心力衰竭患有睡眠呼吸暂停综合征的患者，随后在神经术心脏移植（OTS）之后，并通过过度压力通气影响它。睡眠呼吸暂停（SA）是心血管疾病的独立危险因素。通过临床症状可能是持久的疲劳和过度的每日嗜睡，认知功能的障碍，包括短期记忆和浓度疾病恶化，行为障碍，例如现实，侵略性，动机丧失和所谓的夜间症状：ronchopathy（打s），频繁呼吸呼吸 - 夜生活，nykturia，睡眠碎片以及在口中或早晨的醒来后觉醒典型的干旱后。sa诊断基于多求人瘤或polygrafiilly检查的结果，其治疗在于所谓的非侵入性超压通气。sa可以导致现有心血管疾病的新或恶化的发展，因此最终导致心力衰竭的发展（HF），这是由功能或结构异常引起的临床综合征导致心力衰竭。尽管捷克共和国和全球的心力衰竭发生，尽管开发了新的有效药物和非药物手术，包括原位性心脏移植。©2023，čks。
硅胶复合阶段的合成和表征...
将纳米Si颗粒与多种碳组成（硅碳复合材料）混合在一起是克服硅离子电池（LIB）中阳极中有机成分的弱点的常见方法之一。石墨是一种碳同种型，具有非常好的有组织的结构和高电导率，因此它成为复合/c的最理想和实用的碳材料。椰子壳木炭废物用作石墨前体，在1200°C的温度下，镍催化剂石墨化过程3小时（C-NI）。在这项研究中，矫形四乙基（TEOS）用作硅酮的来源。 进行水解过程以形成SIO 2/c过渡阶段，其每克C-Ni（来自椰子壳木炭的石墨粉）的Teos mol的变化为0.045 mol/g，0.09 mol/g，0.09 mol/g和0.18 mol/g。 接下来，在800°C的温度下，使用热还原法和在650°C的温度下使用雄激素还原方法来降低SIO 2 /c转变阶段。< /div> < /div> 在样品中获得的XRD的结果降低了雄伟的含量，显示了Si相的存在。 显微镜电子扫描图像的结果还支持降低镁热的Si/C TM样品的存在。 拉曼光谱分析结果表明，在C-Ni样品，Si/C T和Si/C TM上的比率I D/I G分别为1,169、1,012和1,260。 在C-NI和S/C TM样品中，带有SI/C TM样品结果的电导率测试的电导率值为12,8695（s/cm），高于C-NI，仅为4,53170（最多）。在这项研究中，矫形四乙基（TEOS）用作硅酮的来源。进行水解过程以形成SIO 2/c过渡阶段，其每克C-Ni（来自椰子壳木炭的石墨粉）的Teos mol的变化为0.045 mol/g，0.09 mol/g，0.09 mol/g和0.18 mol/g。接下来，在800°C的温度下，使用热还原法和在650°C的温度下使用雄激素还原方法来降低SIO 2 /c转变阶段。< /div> < /div>在样品中获得的XRD的结果降低了雄伟的含量，显示了Si相的存在。显微镜电子扫描图像的结果还支持降低镁热的Si/C TM样品的存在。拉曼光谱分析结果表明，在C-Ni样品，Si/C T和Si/C TM上的比率I D/I G分别为1,169、1,012和1,260。在C-NI和S/C TM样品中，带有SI/C TM样品结果的电导率测试的电导率值为12,8695（s/cm），高于C-NI，仅为4,53170（最多）。关键字：阳极，石墨，硅碳复合材料，lib，椰子废物
在“ CrackSafe” Web应用程序开发中应用机器学习模型，以检测贝拉·普拉蒂维（Bella Pratiwi）大楼1 *大学i
机器学习模型在Web应用程序“ CrackSafe”开发中的应用在贝拉·普拉蒂维（Bella Pratiwi）建筑物墙壁上发现迷恋1 *伊斯兰大学45 Bekasi 1 Bekasi 1电子邮件通信：Bellaprtwii25@gmail.com摘要：本研究旨在分析AI和机器学习技术在CrackSafe Web应用程序中的应用，以检测构建构建构建构建构建的构建。定性方法用于了解房屋壁上裂谷检测中的挑战，需求和潜在解决方案。裂缝和非耐药性数据集图片用于使用Yolov8训练检测模型，并使用平均平均精度（MAP），F-1得分，精度和回忆对模型进行评估。结果表明，即使仍然有改进的空间，模型也可以很好地识别裂纹。此应用程序还成功地检测了垃圾邮件，显示了建筑物维护的潜力。部署过程涉及使用烧瓶将AI模型集成到网站中。裂缝安全开发有望提高建筑物维护的效率和安全性，并降低高运营成本。关键字：人工智能；机器学习；探伤; YOLOV8摘要：本研究旨在开发利用AI和机器学习的CrackSafe Web应用程序，该研究旨在分析在CrackSafe Web应用程序中的AI和机器学习技术的实施，以检测建筑结构中的裂缝。一种定性方法用于了解检测住宅壁裂缝的挑战，需求和潜在解决方案。使用Yolov8的裂纹和非裂缝图像的数据集用于训练检测模型，并使用平均平均精度（MAP），F-1得分，精度和召回进行模型评估。结果表明该模型可以很好地识别裂纹，尽管仍然有改进的余地。该应用程序还成功地检测了Spall，证明了建筑物维护的潜力。部署过程涉及使用烧瓶将AI模型集成到网站中。裂缝保护的发展有望提高建筑物维护的效率和安全性，并降低高运营成本。关键字：人工智能；机器学习；探伤; Yolov8文章信息：提交：2024-04-20 |接受：2024-09-30 |发布：2024-10-03版权所有©2024，作者。