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可再生能源应用改进型 Sepic 转换器的效率分析
Dr DSNM RAO Dr M.Jasmin Dr Megha Pandey Muntather Almusawi Ghazi Mohamad RAMADAN，6 R. Senthil kumar 1 印度，特伦甘纳邦，海得拉巴，Bachupally，GRIET 电子电气工程系。 2 副教授，新 Prince Shri Bhavani 工程技术学院，钦奈 3 助理教授，商学院，CHRIST（视为大学），班加罗尔 4 计算机技术工程系，技术工程学院，伊斯兰大学，纳杰夫，伊拉克，计算机技术工程系，技术工程学院，迪瓦尼亚伊斯兰大学，迪瓦尼亚，伊拉克，计算机技术工程系，巴比伦伊斯兰大学，技术工程学院，巴比伦，伊拉克 5 阿尔拜特大学 MLT 学院，卡尔巴拉，伊拉克印度 泰米尔纳德邦 Sivakasi AAA 工程技术学院教授
对抗耐药病原体的抗菌潜力
二甲双胍主要用于治疗2型糖尿病 (T2DM)，它通过激活AMP活化蛋白激酶 (AMPK) 来改善胰岛素敏感性并抑制肝脏糖异生，从而调节细胞能量稳态。它还通过抑制复合物I来影响线粒体呼吸，从而改变ATP的生成并增加细胞内AMP水平。尽管二甲双胍被广泛使用，但它仍可能引起恶心和腹泻等胃肠道副作用。新兴研究强调了二甲双胍的抗菌特性。它通过减少酰基高丝氨酸内酯 (AHL) 的生成来破坏铜绿假单胞菌的群体感应 (QS)，从而影响生物膜的形成和毒力。此外，它还显示出对抗金黄色葡萄球菌和肺炎克雷伯菌等多重耐药细菌的活性。这些发现表明二甲双胍具有作为辅助抗菌剂的潜力。它能够调节细菌通讯和代谢，为解决抗生素耐药性问题提供了广阔的前景，尤其是与传统抗生素协同使用时。进一步的研究可以验证其在这方面的临床应用。
多元化策略投资组合 截至 2024 年 9 月 30 日
AQR DELTA Fund II, LP 01/01/2012 - 30/09/2024 372,632,900 （332,082,533） 175,963,113 1.4 6.0% AQR Managed Futures Fund 01/01/2017 - 30/09/2024 500,000,000 （290,000,000） 312,628,789 1.2 4.3% AQR Style Premia Fund, LP 01/01/2014 - 30/09/2024 731,899,200 （622,449,567） 331,312,091 1.3 5.8% Aspect Core Trend HV Fund - Class A - USD 01/04/2018 - 30/09/2024 500,000,000 (340,000,000) 310,388,133 1.3 6.0% BlackRock Style Advantage Onshore, LLC - K 类 - USD 01/01/2018 - 30/09/2024 500,000,000 (354,357,841) 0 0.7 -13.5% BlackRock Style Advantage Onshore, LLC - L 类 - USD 01/08/2020 - 30/09/2024 354,357,841 (400,000,000) 64,804,113 1.3 11.9% Brevan Howard LP - I2 系列 NR 2022 年 1 月 5 日 - 2024 年 9 月 30 日 300,000,000 0 320,112,359 1.1 3.4% Bridgewater Optimal Portfolio, LLC - 3300-023 系列 2019 年 1 月 5 日 - 2024 年 9 月 30 日 525,174,284 (586,670,612) 0 1.1 3.9% Bridgewater Optimal Portfolio, LLC - 3300-023A 系列 2019 年 1 月 8 日 - 2024 年 9 月 30 日 100,000,000 (101,396,551) 0 1.0 1.4% Bridgewater Optimal Portfolio, LLC - 3300-023B 系列 2019 年 1 月 11 日- 30/09/2024 50,000,000 (50,822,048) 0 1.0 1.6% Bridgewater Optimal Portfolio, LLC - 3300-023C 系列 01/03/2020 - 30/09/2024 125,000,000 (131,724,132) 0 1.1 5.4% Bridgewater Optimal Portfolio, LLC - 3300-023D 系列 01/06/2020 - 30/09/2024 125,000,000 (141,231,553) 0 1.1 13.0% Bridgewater Pure Alpha 主要市场基金 II 01/10/2022 - 30/09/2024 250,000,000 0 193,307,886 0.8 -12.1% Capstone Dispersion Fund (US) LP 01/10/2023 - 30/09/2024 250,000,000 0 258,909,921 1.0 3.6% Caxton Global Investments (USA) LLC - N 类权益 (无限制) A 01/01/2024 - 30/09/2024 50,000,000 0 54,189,357 1.1 8.4% Caxton Global Investments (USA) LLC - N 类权益 (无限制) B 01/05/2022 - 30/09/2024 200,000,000 0 226,102,707 1.1 5.2% Caxton Global Investments (USA) LLC - N 类权益（无限制）C 01/07/2024 - 30/09/2024 50,000,000 0 52,947,696 1.1 5.9% Davidson Kempner Institutional Partners LP 01/06/2022 - 30/09/2024 500,000,000 0 568,682,931 1.1 6.1% Dorsal Capital Partners, LP 01/06/2023 - 30/09/2024 200,000,000 0 230,961,034 1.2 11.4% Fort Global Trend Fund Series A 2020, LP 01/08/2020 - 30/09/2024 320,000,000 0 288,685,663 0.9 -3.6% GMO Systematic Global Macro 01/04/2019 - 30/09/2024 500,000,000 (200,000,000) 354,986,309 1.1 1.4% Hudson Bay Fund LP 01/04/2022 - 30/09/2024 500,000,000 0 566,528,061 1.1 6.2% JP Morgan Systematic Alpha 01/12/2017 - 30/09/2024 500,000,000 (334,006,991) 557,362 0.7 26.1% Man AHL Alpha 1.5XL Limited - A 类 USD 01/03/2022 - 30/09/2024 261,947,560 0 294,809,572 1.1 6.1% Man AHL Alpha Core 1.5X (开曼) SP - A 类 USD 01/03/2022 - 30/09/2024 83,000,767 (91,549,664) 0 1.1 10.3% MAN AHL Alpha Core 1.5X (开曼) SP A 类 USD 01/06/2023 - 30/09/2024 25,000,000 0 25,578,291 1.0 1.7% MW Alpha Plus (US) Fund II 01/12/2022 - 30/09/2024 200,000,000 0 214,482,554 1.1 3.9% Reservoir Strategic Partners Fund, LP 01/04/2012 - 30/09/2024 50,000,000 (70,185,069) 672,083 1.4 4.2%
提高太阳能转化效率
伊拉克B梅森学院，伊拉克B工程学院，机械工程系，阿拉斯拉大学，国王法哈德·本·阿卜杜勒齐兹（Fahad bin Abdulaziz Rd。）伊拉克D工程技术学院，GLA大学，马图拉，美国 281406，印度E Imam Abdulrahman bin Faisal University，P.O。 Box 1982, Dammam, 31441, Eastern Province, Kingdom of Saudi Arabia f Institute for Big Data Analytics and Artificial Intelligence (IBDAAI), Universiti Teknologi MARA, 40450, Shah Alam, Selangor, Malaysia g School of Electrical Engineering, College of Engineering, Universiti Teknologi MARA, 40450, Shah Alam, Selangor, Malaysia h伊拉克大学科学技术工程学院，伊拉克大学科学技术工程学院，伊拉克大学科学技术工程学院，伊拉克大学科学技术工程学院，伊拉克大学，伊拉克64001，伊拉克i伊拉克工程与自然科学，i istanbul okanbul okanbul okanbul okanbul okanbul okanbul， Bahcesehir大学，伊斯坦布尔，土耳其M计算机科学与数学系，黎巴嫩美国大学，贝鲁特，黎巴嫩N N N n Reenwable Energy Research Group，伊斯法罕，伊朗伊拉克B梅森学院，伊拉克B工程学院，机械工程系，阿拉斯拉大学，国王法哈德·本·阿卜杜勒齐兹（Fahad bin Abdulaziz Rd。）伊拉克D工程技术学院，GLA大学，马图拉，美国 281406，印度E Imam Abdulrahman bin Faisal University，P.O。 Box 1982, Dammam, 31441, Eastern Province, Kingdom of Saudi Arabia f Institute for Big Data Analytics and Artificial Intelligence (IBDAAI), Universiti Teknologi MARA, 40450, Shah Alam, Selangor, Malaysia g School of Electrical Engineering, College of Engineering, Universiti Teknologi MARA, 40450, Shah Alam, Selangor, Malaysia h伊拉克大学科学技术工程学院，伊拉克大学科学技术工程学院，伊拉克大学科学技术工程学院，伊拉克大学科学技术工程学院，伊拉克大学，伊拉克64001，伊拉克i伊拉克工程与自然科学，i istanbul okanbul okanbul okanbul okanbul okanbul okanbul， Bahcesehir大学，伊斯坦布尔，土耳其M计算机科学与数学系，黎巴嫩美国大学，贝鲁特，黎巴嫩N N N n Reenwable Energy Research Group，伊斯法罕，伊朗伊拉克B梅森学院，伊拉克B工程学院，机械工程系，阿拉斯拉大学，国王法哈德·本·阿卜杜勒齐兹（Fahad bin Abdulaziz Rd。）伊拉克D工程技术学院，GLA大学，马图拉，美国 281406，印度E Imam Abdulrahman bin Faisal University，P.O。 Box 1982, Dammam, 31441, Eastern Province, Kingdom of Saudi Arabia f Institute for Big Data Analytics and Artificial Intelligence (IBDAAI), Universiti Teknologi MARA, 40450, Shah Alam, Selangor, Malaysia g School of Electrical Engineering, College of Engineering, Universiti Teknologi MARA, 40450, Shah Alam, Selangor, Malaysia h伊拉克大学科学技术工程学院，伊拉克大学科学技术工程学院，伊拉克大学科学技术工程学院，伊拉克大学科学技术工程学院，伊拉克大学，伊拉克64001，伊拉克i伊拉克工程与自然科学，i istanbul okanbul okanbul okanbul okanbul okanbul okanbul， Bahcesehir大学，伊斯坦布尔，土耳其M计算机科学与数学系，黎巴嫩美国大学，贝鲁特，黎巴嫩N N N n Reenwable Energy Research Group，伊斯法罕，伊朗伊拉克B梅森学院，伊拉克B工程学院，机械工程系，阿拉斯拉大学，国王法哈德·本·阿卜杜勒齐兹（Fahad bin Abdulaziz Rd。）伊拉克D工程技术学院，GLA大学，马图拉，美国281406，印度E Imam Abdulrahman bin Faisal University，P.O。 Box 1982, Dammam, 31441, Eastern Province, Kingdom of Saudi Arabia f Institute for Big Data Analytics and Artificial Intelligence (IBDAAI), Universiti Teknologi MARA, 40450, Shah Alam, Selangor, Malaysia g School of Electrical Engineering, College of Engineering, Universiti Teknologi MARA, 40450, Shah Alam, Selangor, Malaysia h伊拉克大学科学技术工程学院，伊拉克大学科学技术工程学院，伊拉克大学科学技术工程学院，伊拉克大学科学技术工程学院，伊拉克大学，伊拉克64001，伊拉克i伊拉克工程与自然科学，i istanbul okanbul okanbul okanbul okanbul okanbul okanbul， Bahcesehir大学，伊斯坦布尔，土耳其M计算机科学与数学系，黎巴嫩美国大学，贝鲁特，黎巴嫩N N N n Reenwable Energy Research Group，伊斯法罕，伊朗281406，印度E Imam Abdulrahman bin Faisal University，P.O。Box 1982, Dammam, 31441, Eastern Province, Kingdom of Saudi Arabia f Institute for Big Data Analytics and Artificial Intelligence (IBDAAI), Universiti Teknologi MARA, 40450, Shah Alam, Selangor, Malaysia g School of Electrical Engineering, College of Engineering, Universiti Teknologi MARA, 40450, Shah Alam, Selangor, Malaysia h伊拉克大学科学技术工程学院，伊拉克大学科学技术工程学院，伊拉克大学科学技术工程学院，伊拉克大学科学技术工程学院，伊拉克大学，伊拉克64001，伊拉克i伊拉克工程与自然科学，i istanbul okanbul okanbul okanbul okanbul okanbul okanbul， Bahcesehir大学，伊斯坦布尔，土耳其M计算机科学与数学系，黎巴嫩美国大学，贝鲁特，黎巴嫩N N N n Reenwable Energy Research Group，伊斯法罕，伊朗
2012 第 6 章 土地持有和建筑物 - GOV.UK
本章提供有关国防部 (MOD) 土地持有和建筑物的信息。本章分为两部分： - 土地持有； - 建筑物。背景 本章中的信息有广泛的用户，包括媒体、政界人士、学术研究人员和普通公众，他们使用这些信息来 了解国防部地产的规模和状况； 为国防的其他信息设定背景； 帮助理解举措和政策对国防部地产的影响。土地持有 国防部是该国最大的土地所有者之一，其地产相当于英国陆地面积的 1% 以上。该地产分布在大约 4,000 个地点，对武装部队的效力至关重要。它用于训练和住宿，并为可以发起行动提供基地。国防地产的总面积（永久业权和租赁业权）约为 229,000 公顷，如果需要，额外的权利和拨款可提供超过 205,000 公顷的进一步能力。它仅用于支持国防能力的交付。国防基础设施组织 (DIO) 于 2011 年 4 月 1 日成立，根据国防改革审查的建议，取代了现有的国防地产 (DE) 组织，并包括 TLB 财产和设施管理职能。DIO 管理的财产资产包括从军营和机场到农村训练区。这些价值约 240 亿英镑。新建、维护和物业管理的年度成本超过 20 亿英镑。欲了解更多信息，请访问国防基础设施组织网站：http://www.mod.uk/DefenceInternet/Microsite/dio/ 军人家庭住宿 负责管理英国皇家海军和海军陆战队、陆军和皇家空军所有军人家庭住宿 (SFA) 的组织是 DIO 作战住宿局（以前称为 DE 作战住房局和国防住房管理局）。1996 年 11 月，国防部在英格兰和威尔士的大部分住房存量被出售给私人公司 Annington Homes Limited (AHL)。军人家庭所需的房屋被租回，条件是国防部在 25 年内释放最低数量的房产供 AHL 处置。有关更多信息，请参阅 http://www.mod.uk/DefenceInternet/MicroSite/DIO/WhatWeDo/Accommodation/ServiceFamilyAccommodation.htm 要点 国防部拥有 229,000 公顷土地和滨海。 永久业权和租赁业权的数字与 2011 年报告的数字相比减少了约 1,200 公顷。这主要是由于处置了少数大型场地和大量小型地产。这些小型地产包括气象局在 2011 年 6 月将职责移交给商业、创新和技能部 (BIS) 后占用的所有地产。 国防部地产总体规模的减少与近年来地产的趋势一致，因为该部门试图剥离多余的地产，特别是那些可以协助政府提供土地用于住房等的更广泛举措的地产。 该中心占地最大，为 187,000 公顷，并可以通过各种权利和赠款获得另外 204,000 公顷的土地。持有量减少最多的是中部地区，减少了 1000 多公顷，其中很大一部分是由于一些较小的训练区被出售，例如富尔贝克（林肯郡）和斯特拉迪肖尔（萨福克郡）。 英格兰占国防部土地持有量的最大份额，其中国防部拥有 17.8 万公顷土地，并有权使用另外 8.4 万公顷土地。
1999 年第 4 季度第 13F 部分证券清单 - SEC.gov
00089C 9 5 7 ADE CORP MASS 0 0 0 9 1 2 1 0 5 ACM GOVT INCOME FD I N C 0 0 0 9 1 4 1 0 1 ACM GOVT SECS FD I N C 000917 1 0 4 ACM GOVT SPECTRUM FD I N C 0 0 0 9 1 8 1 0 2 ACM GOVT OPPORTUNITY FD I N C 000919 1 0 0 ACM MANAGED INCOME FD I N C 000937 1 0 2 ABN AMRO HLDG NV 0 0 0 9 4 2 1 0 2 ACM MUN SECS INCOME FD I N C 0 0 0 9 4 5 AC 9 ADT OPERATIONS 000949 1 0 7 ACM 管理的 DLR 收入 FD 000950 1 0 5 * AFC 有线系统 I N C 000950 9 0 5 AFC 有线系统 I N C 000950 9 5 5 AFC 有线系统 I N C 0 0 0 9 5 5 1 0 4 ACT TELECONFERENCING I N C 000957 1 0 0 * ABM INDS I N C 000957 9 0 0 ABM INDS I N C 000957 9 5 0 ABM INDS I N C 0 0 0 9 7 3 1 0 7 ACT MFG I N C 0 0 0 9 7 5 1 0 2 * ACT NETWORKS I N C 0 0 0 9 7 5 9 0 2 ACT NETWORKS I N C 0 0 0 9 7 5 9 5 2 ACT NETWORKS I N C 0 0 1 0 3 1 1 0 3 AEP INDS I N C 0 0 1 0 5 5 1 0 2 * AFLAC I N C 0 0 1 0 5 5 9 0 2 AFLAC I N C 0 0 1 0 5 5 9 5 2 AFLAC I N C 0 0 1 0 8 4 1 0 2 * 爱科集团 0 0 1 0 8 4 9 0 2 爱科集团 001084 9 5 2 爱科集团 0 0 1 2 0 4 1 0 6 * AGL RES I N C 001204 9 0 6 AGL RES I N C 001204 9 5 6 AGL RES I N C 0 0 1 2 5 0 1 0 9 AG SVCS AMER I N C 0 0 1 2 9 6 1 0 2 AHL SVCS I N C
1999 年第一季度第 13F 节证券清单 - SEC.gov
000919 1 0 0 ACM 管理收入 FD I N C 000937 1 0 2 ABN AMRO HLDG NV 000942 1 0 2 ACM MUN SECS 收入 FD I N C 000944 1 0 8 AER 能源 RES I N C 000945 AC 9 ADT OPERATIONS 000949 1 0 7 ACM 管理 DLR 收入 FD 000950 1 0 5 * AFC 电缆系统 I N C 000950 9 0 5 AFC 电缆系统 I N C 000950 9 5 5 AFC 电缆系统 I N C 000955 1 0 4 ACT TELECONFERENCING I N C 000955 11 2 ACT TELECONFERENCING I N C 000957 1 0 0 * ABM INDS I N C 000957 9 0 0 ABM INDS I N C 000957 9 5 0 ABM INDS I N C 000973 1 0 7 ACT MFG I N C 000975 1 0 2 * ACT NETWORKS I N C 000975 9 0 2 ACT NETWORKS I N C 000975 9 5 2 ACT NETWORKS I N C 0 0 0 9 8 1 1 0 0 A C I TELECENTRICS I N C 001004 1 0 0 ADM TRONICS UNLIMITED I N C 0 0 1 0 3 1 1 0 3 AEP INDS I N C 001055 1 0 2 * AFLAC I N C 001055 9 0 2 AFLAC I N C 001055 9 5 2 AFLAC I N C 001058 1 0 6 AFP IMAGING CORP 001073 1 0 5 AG ASSOCS I N C 001077 1 0 6 AG-BAG I N T L LTD 001084 1 0 2 * AGCO CORP 001084 9 0 2 AGCO CORP 001084 9 5 2 AGCO CORP 001204 1 0 6 AGL RES I N C 001250 1 0 9 AG SVCS AMER I N C 001296 1 0 2 AHL SVCS I N C
全国范围内针对所有儿童癌症患者实施精准医疗的诊断结果
Elisabeth Wadensten，医学博士 1,2； Sandra Wessman，医学博士 3.4；弗里达·阿贝尔 (Frida Abel)，博士 5.6； Teresita Diaz De St ˚ ahl，博士 4； Bianca Tesi，博士 7,8,9； Christina Orsmark Pietras，博士 1.2； Linda Arvidsson，博士 1.2； Fulya Taylan，博士 7.8； Susanne Fransson，博士 5.6； Hartmut Vogt 博士，医学博士，哲学博士 10； Anna Poluha，医学博士 11.12； Sailendra Pradhananga，博士 1； Maria Hellberg 医学博士 1 ； Kristina Lagerstedt-Robinson，博士 7.8； Praveen Raj Somarajan，理学硕士 4；索菲·塞缪尔森 (Sophie Samuelsson)，理学硕士 1.2； Sara Orrsjo，医学博士 5.6； Khurram Maqbool，博士 13； Karin Henning，医学博士 14.15；托拜厄斯·斯特里德 (Tobias Strid) 博士 16； Torben Ek 医学博士、哲学博士 17.18； Henrik Fagman 医学博士、哲学博士 19； Thomas Olsson Bontell，医学博士 19.20；汤米·马丁森，博士 5.6； Florian Puls，医学博士，19 岁； Per Kogner 医学博士、哲学博士 14.21； Valtteri Wirta，博士 22,13,23； Cornelis Jan Pronk 医学博士、哲学博士 24； Joakim Wille，医学博士，24 岁； Richard Rosenquist 医学博士、哲学博士 8.22； Monica Nist´er，医学博士，哲学博士 3.4； Fredrik Mertens 医学博士、哲学博士 1.2； Magnus Sabel 医学博士、哲学博士 17.18； Ulrika Nor´en-Nystr¨om，医学博士，25 岁； Pernilla Grillner 医学博士、哲学博士 14； Ann Nordgren 医学博士、哲学博士 5,6,7,8； Gustaf Ljungman 医学博士、哲学博士 26,27； Johanna Sandgren，博士 3.4；以及医学博士、哲学博士 David Gisselsson 1,2；瑞典基因组医学儿童癌症工作组
语言研究理论与实践目录
摘要——多年来，指导性 SLA 研究强调不同教学情境中的纠正反馈 (CF) 互动，并表明 CF 在 L2 发展中的促进作用。然而，很少有研究调查教师的 CF 实践与他们的信念及其对学习者在传统语言学习情境中吸收的影响。通过结构化观察和半结构化访谈，本研究在美国一所 K-12 学校的一个中低 (LI) 班和一个中高 (HI) 班中考察了两位教师的 CF 实践、信念及其对阿拉伯语作为传统语言 (AHL) 情境中的 L2 学习的影响。从两个有 30 名学生的班级收集了总共 20 小时的观察数据，并根据 Lyster 和 Ranta (1997, 2007) 的 CF 类型分类法进行编码。访谈数据是从两位班主任那里收集的，并基于扎根理论方法进行主题编码和分析。结果表明，两位教师都对 CF 抱有积极的看法，并且偏爱隐性 CF 和提示。LI 教师的 CF 实践在很大程度上反映了他们的 CF 信念，而 HI 教师的实践则完全反映了他们的 CF 信念。LI 教师主要针对学习者的词汇错误提供反馈，而 HI 教师主要针对学习者的语法错误做出回应。LI 教师使用引出、重述和元语言反馈被证明可以有效地提高吸收率和修复率。另一方面，在 HI 教师的课堂上，引出和澄清要求是最有效的 CF 类型。研究结果表明，具有 CF 知识的教师可以提供 CF，最终可能导致高吸收率和修复率。索引术语 — 纠正反馈、学习者吸收、CF 信念、CF 实践、母语使用
语言研究理论与实践目录
摘要——多年来，指导性 SLA 研究强调不同教学情境中的纠正反馈 (CF) 互动，并表明 CF 在 L2 发展中的促进作用。然而，很少有研究调查教师的 CF 实践与他们的信念及其对学习者在传统语言学习情境中吸收的影响。通过结构化观察和半结构化访谈，本研究在美国一所 K-12 学校的一个中低 (LI) 班和一个中高 (HI) 班中考察了两位教师的 CF 实践、信念及其对阿拉伯语作为传统语言 (AHL) 情境中的 L2 学习的影响。从两个有 30 名学生的班级收集了总共 20 小时的观察数据，并根据 Lyster 和 Ranta (1997, 2007) 的 CF 类型分类法进行编码。访谈数据是从两位班主任那里收集的，并基于扎根理论方法进行主题编码和分析。结果表明，两位教师都对 CF 抱有积极的看法，并且偏爱隐性 CF 和提示。LI 教师的 CF 实践在很大程度上反映了他们的 CF 信念，而 HI 教师的实践则完全反映了他们的 CF 信念。LI 教师主要针对学习者的词汇错误提供反馈，而 HI 教师主要针对学习者的语法错误做出回应。LI 教师使用引出、重述和元语言反馈被证明可以有效地提高吸收率和修复率。另一方面，在 HI 教师的课堂上，引出和澄清要求是最有效的 CF 类型。研究结果表明，具有 CF 知识的教师可以提供 CF，最终可能导致高吸收率和修复率。索引术语 — 纠正反馈、学习者吸收、CF 信念、CF 实践、母语使用