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HSSTTP-2024-报告
9.30 am 开幕式 10.00 am - 10.30 am 茶歇 10.30 am - 12.30 pm 破冰 Biswas KC, HSST 协调员 12.30 pm - 01.30 pm 午餐休息 1.30 pm - 3.30 pm 破冰 Lavan IK, 心灵训练师 3.30 pm - 3.45 pm 茶歇 3.45 pm - 5.30 pm 由 HSST Dr. Nishad, GHSS, Sholayur, Palakkad 填写
Bafilomycins：一类来自微生物、动物细胞和植物细胞的膜 ATPase 抑制剂
在原核生物和真核生物中，大多数已鉴定的离子泵 ATPase 属于以下三种结构类型之一。（i）F1Fo ATPase（F 型）存在于线粒体内膜（2）、叶绿体类囊体膜（3）和细菌细胞质膜（4）中。（ii）E1E2 ATPase（P 型）存在于真菌（5）、植物（6）和动物的细胞质膜中[包括 Na'，K4-ATPase（7）和 H +，K + -ATPase（8）]，以及肌细胞的肌浆网（Ca 2+-ATPase）（9）和细菌细胞质膜（K+-ATPase）（10，11）。 (iii) 已鉴定出第三类 ATPase（V 型），并从真菌和植物液泡（参考文献 12 及其中的参考文献）、包被囊泡（13、14）和嗜铬颗粒（15、16）的膜中部分纯化。正如 Mellman 等人（17）所建议的，我们使用术语“液泡 ATPase”来指代第三类 ATPase。F1Fo ATPase 通常使用 H+ 的电化学梯度（18）或偶尔使用 Na+ 梯度（19）来合成 ATP。这种类型的酶也表现出 ATPase 活性，在某些情况下仅在用蛋白酶活化后才表现出 ATPase 活性（20）。叠氮化物和 N,N'-二环己基碳二酰亚胺可抑制 F1Fo ATPase 的酶活性；寡霉素也可抑制线粒体 ATPase（21）。在 E1E2 ATPases 中，ATP 水解释放的能量与阳离子跨膜转运偶联。酶循环通过构象状态，包括形成磷酸化中间体。酶活性不受叠氮化物或寡霉素的影响，但被钒酸盐特异性抑制，在大多数情况下被 N-乙基马来酰亚胺和异硫氰酸荧光素抑制，而对于 Na4 ,K4-ATPase，则被乌巴因抑制 (5-11)。液泡 ATPases 似乎会水解 ATP，产生质子梯度，用于酸化细胞内区室 (12、17、22)。这组 ATP 酶因其抑制剂特异性而与其他两组 ATP 酶区分开来。液泡 ATPase 不受叠氮化物、寡霉素、钒酸盐或乌巴因的抑制。相反，
基于MTPI自动转移学习的深层网络自动训练方法和D
UAV图像采集和深度学习技术已被广泛用于水文监测中，以满足数据量需求不断提高和质量的增加。但是，手动参数培训需要反复试验成本（T＆E），现有的自动培训适应简单的数据集和网络结构，这在非结构化环境中是低实用性的，例如干山谷环境（DTV）。因此，这项研究合并了转移学习（MTPI，最大转移电位指数法）和RL（MTSA强化学习，多汤普森采样算法）在数据集自动启动和网络中自动培训，以降低人类的经验和T＆E。首先，为了最大程度地提高迭代速度并最大程度地减少数据集消耗，使用改进的MTPI方法得出了最佳的迭代条件（MTPI条件），这表明随后的迭代仅需要2.30％的数据集和6.31％的时间成本。然后，在MTPI条件（MTSA-MTPI）中提高了MTSA至自动提高数据集，结果显示准确性（人为误差）提高了16.0％，标准误差降低了20.9％（T＆E成本）。最后，MTPI-MTSA用于四个自动训练的网络（例如FCN，SEG-NET，U-NET和SEG-RES-NET 50），并表明最佳的SEG-RES-NET 50获得了95.2％WPA（准确性）和90.9％的WIOU。本研究为复杂的植被信息收集提供了一种有效的自动培训方法，该方法提供了减少深度学习的手动干预的参考。
XMTP MLS实施评论
libxmtp，它们对可扩展消息传输协议（XMTP）的生锈实现，它是在Web3环境中建立在消息层安全性（MLS）上的，用户将其现有的基于区块链的身份利用其基于区块链的身份进行身份验证。该应用程序是由OpenML的基础，并提供了XIP-46中所述的自定义身份验证服务，该服务建立了将多个钱包地址与单个自我管理的身份相关联的框架。审查是由三个顾问在三周的时间内进行的，总共努力为25人。在2024年11月18日的一周进行了一次重新测试，发现11个发现中有9个已固定。其余2个发现被视为“接受风险”，XIP-46更新了集成应用程序的设计选择和责任。
Rho GTPases及其效应蛋白
使用的缩写：ACK，激活的CDC42相关酪氨酸激酶； GEF，鸟苷核苷酸交换因子； PH，Pleckstrin同源性； DH，DBL同源性； PIP 2，磷脂酰肌醇4,5-双磷酸；间隙，GTPase激活蛋白； GDI，鸟苷核苷酸解离抑制剂； SRF，血清反应因子； NF-κB，核因子κB； Jnk，c-jun n末端激酶；婴儿床，cdc42/rac-Interactive结合； REM，Rho ectector同源性； RKH，ROK – Kinectin同源性； MLC，肌球蛋白轻链； PI-4-P5K，磷脂酰肌醇-4-磷酸5-激酶； GTP [s]，鸟嘌呤5« - [γ -thio]三磷酸； MAP激酶，有丝分裂原激活的蛋白激酶； MLK，混合细胞激酶； ACC，反平行线圈； BTK，布鲁顿的酪氨酸激酶； MBS，肌球蛋白结合亚基； ERM，Ezrin/radixin/Moesin; FH，形态学；黄蜂，Wiskott-Aldrich-Syndrome蛋白；波浪，黄蜂样的垂直蛋白质蛋白； lim激酶； EGF，表皮生长因子； TNFα，肿瘤坏死因子α； Mekk，地图激酶激酶激酶； PAK，P21激活的激酶； PKN，蛋白激酶N； MRCK，肌发育症激酶相关的CDC42结合激酶。1应向谁致辞（电子邮件Anne.bishop！ucl.ac.uk）。
OTP - USModernist
对比该建筑的初始和最终计划，可以发现虽然功能将发生巨大变化，但只需对内部隔断进行很少的更改。尽管如此，走廊和外墙仅承载屋顶结构，因此可以随时对内部布局进行不可预见的更改。绝缘不可燃纤维板屋顶甲板部分由外露的层压木梁支撑，部分由隐藏的钢托梁支撑。该结构由砖墙和钢柱支撑。外部砖石为佳乐粉砂模 1)1 类：内部砖石，包括所有隔断，为外露混凝土砌块。提供带翅片管辐射的热水加热。
MBRF2080CTP 肖特基整流器
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ETP新闻稿2025年3月 - 就业培训面板
您需要知道的是：加利福尼亚州领导着绿色行业投资，这将促进经济并打击气候变化。就业培训小组（ETP）支持零排放车辆（ZEV）制造商，例如业力汽车，并提供用于定制工作培训的资金。ETP培训美元将帮助业力培训工人从混合动力车转移到全电动汽车时。萨克拉曼多 - 2月28日，加利福尼亚就业培训小组批准了327,600美元的业力汽车，以培训Irvine和Moreno Valley的260名工人。总部位于欧文（Irvine）的业力汽车（www.karmaautomotive.com）是南加州唯一的超旧型，扩展范围的混合动力电动汽车（EREVS）和全电动汽车的制造商。该公司是零排放工具（ZEV）行业的公认领导者，以有限的生产量和用于制造这些高级车辆的软件和数字技术的创新而与众不同。他们的意思是：“ ETP很荣幸能够对业力汽车和工人的高技能进行这项投资，” ETP执行董事Jessica Grimes博士说。“这些在清洁经济和其他支持良好工作的行业中的战略投资确保我们州的经济保持强劲，我们的劳动力为未来做好了准备。”业力总裁Marques McCammon说：“我们很高兴获得这份ETP合同，使业力汽车能够投资于员工的发展并提高我们的运营效率。”“这笔资金将帮助我们提供高质量的培训计划，这对于我们在行业中的增长和竞争力至关重要。”
基于AI的路线优化，减少碳足迹以及环保供应的未来
摘要全球供应链的快速扩张导致碳排放和环境问题增加，因此需要采用可持续物流解决方案。本研究探讨了人工智能（AI）在优化运输路线，最大程度地减少燃油消耗和减少供应链的碳足迹方面的作用。AI驱动的路线优化整合了实时交通数据，天气状况和车辆效率，以增强最后一英里的交付和货运管理。机器学习算法进一步有助于预测性维护，机队电气化策略和需求预测，从而确保运营可持续性。这项研究还研究了绿色物流实践，包括使用电力和氢能车辆，多模式运输网络以及循环经济模型，以最大程度地减少环境影响。支持区块链的碳跟踪和AI驱动的可持续性指标可提高碳足迹报告的透明度。此外，该研究强调了监管框架和行业倡议，促进了低排放运输和智能物流中心。的发现表明，AI驱动的物流解决方案可以在实现可持续性目标的同时显着提高效率。但是，必须解决诸如高实施成本，数据隐私问题和基础设施限制之类的挑战。未来的研究应着重于将AI与物联网和区块链整合在一起，以增强可持续供应链中的可追溯性和决策。AI驱动系统提供变革功能该研究得出结论，AI驱动的绿色物流可以彻底改变运输，从而为碳中性和成本效益的全球供应链提供可行的道路。关键字：绿色物流，AI路线优化，可持续运输，减少碳足迹，供应链可持续性和环保物流。引言近几十年来，全球供应链的前所未有的增长彻底改变了贸易，商业和工业。但是，这种快速扩张的环境成本很高，碳排放量增加，资源过多和生态退化的提高。货运运输仅负责全球温室气体（GHG）排放的很大比例[1]，并且随着电子商务，城市化和国际贸易的持续增长，这些数字预计将攀升。这种日益增长的环境影响刺激了对可持续物流解决方案的需求，全世界的企业和政府都在寻求创新的方法，以减少碳足迹，同时保持运营效率。推动这一转变的最有希望的进步是将人工智能（AI）整合到物流和供应链管理中。
DTP900电池测试仪
数字测试仪检查电池的状态，起始效率（CCA），起动器系统和车辆的交流发电机电路。可选的参考国际标准，用于电池制造商使用的各种起始放大器范围对应的车辆。实用和紧凑，它允许在12V/24V电池（湿，凝胶，MF，AGM，PBCA，EFB）上进行操作，并与车辆断开并连接到车辆，促进快速且易于执行的测试操作。它会自动补偿温度以获得更精确的检测。背光LCD屏幕即使在光线较差的环境中也有助于读取数据。配备了内置打印机以打印报告。功能： - 对于湿，凝胶，MF，AGM，PBCA，EFB电池，从12V/24V时为4-250 AH； - 进行测试：电池状态，起始效率（CCA），起始系统，车辆交流发电机电路； - 车辆的可选参考标准； - 可以通过断开电池连接或连接到车辆进行测试； - 背光液晶显示屏； - 多语言：en，it，fr，de，es，pt; - 使用内置打印机直接打印报告。