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提交至尊敬的国家绿色法庭 (ngt)
1 YRS Rao 博士 科学家 ‘G’ 国家水文研究所 (NIH) 鲁尔基 2 Suresh Kumar 博士 助理化学家 中央地下水委员会 (CGWB) 3 MJ Nandan 博士 首席科学家 国家地球物理研究所 (NGRI)，海得拉巴 4 K. Sravanthi Jeevan 女士
国家转移账户和财政政策
平均值：东亚和太平洋地区（13%）、南亚（6%）、太平洋小国（5%） 超老龄化国家（65 岁以上人口占比超过 20%）：日本（30%） 老龄化国家（65 岁以上人口占比超过 14%）：澳大利亚（17%）、新西兰（16%）、韩国（17%）、泰国（15%） 老龄化国家（65 岁以上人口占比超过 7%）：新加坡（14%）、中国（13%）、朝鲜民主主义人民共和国和斯里兰卡（11%）；印度、印度尼西亚、伊朗（7%）、越南（9%） 下一波老龄化国家：孟加拉国、柬埔寨、尼泊尔（6%）、太平洋地区、马尔代夫、菲律宾（5%）、巴基斯坦、老挝（4%）、巴布亚新几内亚（3%）
电网规模电池存储：印度的成本、价值和监管框架
• 使用自下而上的资本成本，LCOS 的估算基于以下假设：项目寿命 = 20 年，电池组寿命 = 10 年，放电深度 = 90%，利率 = 11%（名义），O&M 成本 = 资本支出的 1%，每日循环，电池组性能下降 = 每年 1%
遗传与遗传疾病医院...
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优化简单的全卷积网络，以便在 PAC 2019 挑战赛中准确预测大脑年龄
通过脑部 MRI 扫描预测脑年龄不仅有助于改善脑老化模型，还能为预测分析方法提供基准。脑年龄增量是受试者预测年龄与真实年龄之间的差异，已成为脑部健康的一个有意义的生物标志物。在这里，我们报告了我们的脑年龄预测模型的详细信息以及 2019 年预测分析挑战赛的结果。挑战赛的目的是使用 T1 加权脑部 MRI 预测多中心数据集中受试者的年龄。我们应用了一种轻量级深度卷积神经网络架构——简单全卷积神经网络 (SFCN)，并结合了数据增强、迁移学习、模型集成和偏差校正等多种技术来预测脑年龄。该模型在 PAC 2019 大脑年龄预测挑战赛的两个目标中均取得了第一名：未消除偏差时平均绝对误差（MAE）= 2.90 年（第二名 = 3.09 年；第三名 = 3.33 年），消除偏差后 MAE = 2.95 年，领先优势较大（第二名 = 3.80 年；第三名 = 3.92 年）。
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Equities - India Close Chg .% CYTD.% Sensex 80,717 0.1 11.7 Nifty-50 24,613 0.1 13.3 Nifty-M 100 57,664 0.0 24.9 Equities-Global Close Chg .% CYTD.% S&P 500 5,588 -1.4 17.2 Nasdaq 17,997 -2.8 19.9 FTSE 100 8,187 0.3 5.9 DAX 18,437 -0.4 10.1 Hang Seng 6,297 -0.3 9.2 Nikkei 225 41,098 -0.4 22.8 22.8商品关闭CHG。％Cytd.％Brent（US $/bbl）87 0.0 0.0 0.0 11.6 GOLD（$/OZ）2,440 0.7 18.7 18.7 18.7 18.3 CU（US/MT） Almn (US$/MT) 2,403 -0.1 2.4 Currency Close Chg .% CYTD.% USD/INR 83.6 0.0 0.5 USD/EUR 1.1 0.1 -1.3 USD/JPY 158.4 0.2 12.3 YIELD (%) Close 1MChg CYTD chg 10 Yrs G-Sec 7.0 -0.01 -0.2 10 Yrs AAA Corp 7.5 0.00 -0.3流（b）16-JUL MTD CYTD FIIS 0.2 2.85 3.0 DIIS -0.06 0.43 29.0卷（INRB）16-JUL MTD* YTD* YTD*现金1,341 1494 1274 1278 F＆O 5,07,839 3,51,904 3,51,904 3,276 3,276,271;*平均
肠道菌群和体育锻炼水平
摘要：体育活动与肠道菌群组成之间关系的证据正在稳步增加。该研究的目的是比较一组精英男性足球运动员的肠道菌群组成，其中一组身体活动水平不同。对91名健康的年轻男性进行了横断面研究：17名精英足球运动员（23.7±4.2岁，BMI，BMI 23.2±1.2 kg/m 2）； 14具有高水平的体育锻炼（24.5±5.6岁，BMI 22.7±0.8 kg/m 2）； 23体育训练水平中等（29.3±3.9岁，BMI 22.5±0.8 kg/m 2）;和37名没有运动习惯的健康男性（28.1±5.9岁，BMI 22.4±1.0 kg/m 2）。相对微生物群的组成。使用量子荧光计评估提取的DNA的质量和数量。使用单向方差分析分析了受试者人群之间的差异，并采用了Bonferroni的事后测试来识别局部效应。精英足球运动员和体育锻炼水平较高的受试者显示，分析的9个微生物群体的患病率明显高于中度体育锻炼或久坐的受试者。在不同的研究人群中，企业与杆菌比的比率没有发现差异。本研究首次报告了精英足球运动员的肠道菌群参数。此外，它为不同水平的体育活动对肠道菌群组成的影响带来了新的见解。
与手稿有关的补充材料
S18 S8或S9或S10或S11或S12或S13或S14或S15或S16或S17限制器 - 发布日期：20010101-;语言：英语；出版年：2001-;年龄组：成年（18岁及以上）；出版年：2001-;英语;语言：英语；年龄组：成年（18岁及以上）；人口组：人类；英语;人类;语言：英语；年龄组：所有成年人；英语;人类;年龄相关：所有成年人：19岁以上；英语;人类;年龄相关：所有成年人：19岁以上；语言：英语