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塞巴斯蒂安·勒科尔努 (Sébastien Lecornu)，陆军部部长，于 2023 年 10 月 23 日在荣军院国家酒店荣获荣誉勋章
塞巴斯蒂安·勒科尔努 (Sébastien Lecornu)，陆军部部长，于 2023 年 10 月 23 日在荣军院国家荣誉院荣誉勋章颁奖典礼上荣获 2023 年 10 月 23 日军事奖
沉香叶茶康普茶 (Aquilaria malaccensis Lamk.) 的抗氧化活性和乙酰胆碱酯酶抑制剂
痴呆症目前仍然是一个全球性的健康问题，全球估计有5520万人患有痴呆症。最常见的痴呆症类型之一是阿尔茨海默病，因为它占痴呆症病例的 60-80%。日惹是印度尼西亚阿尔茨海默病发病率最高的地区。阿尔茨海默病是一种渐进性的神经退行性疾病，由大脑中形成β-淀粉样斑块引起，会破坏神经系统。根据胆碱能理论，斑块的形成是由于酶乙酰胆碱酯酶 (AChE) 的存在。通过药物治疗方法，抑制AChE酶可以改善认知功能并抑制阿尔茨海默病的进展。同时，抗氧化活性也被证明可以预防阿尔茨海默病。沉香叶（Aquilaria malaccensis Lamk.）是一种富含酚类化合物的植物，具有很强的抗氧化活性。然而，并非所有的酚类化合物都能被人体消化，因此需要通过发酵进行简化。研究表明，将沉香茶制成康普茶可以使其中的酚类含量比普通沉香叶茶中的酚类含量高出两倍。然而，沉香叶康普茶作为阿尔茨海默病替代疗法的抗氧化和乙酰胆碱酯酶抑制剂活性尚未被研究过。基于此，本研究旨在通过薄层色谱（TLC）和气相色谱-质谱（GC-MS）分析测试沉香叶茶康普茶的抗氧化活性、乙酰胆碱酯酶抑制剂和植物化学成分。该研究的阶段包括沉香叶的准备、康普茶发酵、感官测试、抗氧化剂测试、乙酰胆碱酯酶抑制测试和植物化学概况（薄层色谱法和气相色谱-质谱法）。本研究结果表明，沉香叶康普茶提取物具有不同的抗氧化活性，抗氧化活性最好的是康普茶发酵7天的乙酸乙酯提取物，IC50值为2.68µg/mL。沉香叶茶的康普茶提取物通过将癸酸乙酯化合物与 4M0E 蛋白结合，在计算机中具有 AChE 抑制活性。沉香叶康普茶乙酸乙酯提取物的植物化学概况表明，薄层色谱试验中存在黄酮类和酚类化合物，而 GC-MS 试验表明，角鲨烯是提取物中检测到的面积百分比最高的化合物。
组织学在抗氧化剂中的比较潜力预防阿霉素诱导大鼠雄性不育症的毒性
摘要目的：这项研究旨在比较各种抗氧化剂在防止阿霉素诱导的睾丸毒性和随后在大鼠中的男性不育症的组织学影响。研究设计：横断面研究。研究的地点和持续时间：这项研究是在2023年5月至2024年4月在巴基斯坦白沙瓦白沙瓦医学院的动物室和组织病理学实验室进行的。方法：研究中包括120只雄性大鼠。将大鼠分为六组：对照组，仅阿霉素组和四个接受阿霉素的治疗组以及不同的抗氧化剂。施用的抗氧化剂是维生素C，维生素E，辅酶Q10和硒。组织学分析，以评估抗氧化剂的损伤和保护作用的程度。结果：仅阿霉素组显示出具有统计学意义的组织学损害，包括精子发生和生精小管的变性的明显减少。抗氧化剂治疗的组表现出显着的保护作用，硒组表现出最高的保护水平，非常类似于对照组，其次是维生素E和辅酶Q10，这也提供了睾丸结构的实质性保存。结论：该研究得出的结论是，抗氧化剂，尤其是硒，维生素E和辅酶Q10，为大鼠抗霉素诱导的睾丸毒性提供了重大保护。这些发现表明可能使用这些抗氧化剂来缓解与阿霉素治疗相关的雄性不育症。
电力公用事业和发电机行业指导
1) 参见英国 2008 年《气候变化法案》和 2022 年 9 月更新的《英国国家自主贡献》。2) 国际财务报告准则 (IFRS)，IFRS S1 可持续相关财务信息披露的一般要求，2023 年。3) 国际财务报告准则 (IFRS)，IFRS S2 气候相关披露，2023 年。4) 英国政府，《调动绿色投资：2023 年绿色金融战略》，2023 年。5) 金融行为监管局 (FCA)，《一级市场公报》45，2023 年。
法国国务秘书帕特里夏·米拉莱斯 (Patricia Miralles) 拜访了法国武装部队部长，负责罗讷河口省退伍军人和纪念事务 (13)
CDHA 成立于 1974 年，旨在响应各类人士（其中大部分是从阿尔及利亚归国）的愿望，确保他们所持有的有关阿尔及利亚 1962 年前历史的文件得到保存。
wifi 追踪技术数据控制者指南。......
• 生成随机 MAC 地址的程序不标准化，导致终端之间的行为不同。 • 终端连接到给定 AP 后，即使 MAC 地址是随机生成的，其在整个连接过程中也保持不变，因此允许将设备在整个连接过程中执行的操作关联起来，例如，将其绝对位置和相对位置与其他终端的位置关联起来。 • 据估计，目前有 5% 到 10% 的设备不使用随机 MAC 地址。 • 在许多情况下，即使移动设备使用不断变化的随机 MAC 地址，也有许多技术能够唯一地识别它们。这些是当前在 Wi-Fi 跟踪中使用的技术，基于探测请求帧中包含的（或从中推断出的）各种信息以及
重新考虑无分类器扩散指导中的空间不一致
无分类器指导（CFG）已广泛用于文本到图像扩散模型中，其中引入了CFG量表以控制整个图像空间的文本指导强度。但是，我们认为全球CFG量表会导致空间不一致，这是不同的脱节优势和次优的图像质量。为了解决这个问题，我们提出了一种新颖的方法，即语义意识的无分类器指导（S-CFG），以自定义文本到图像扩散模型中不同语义单元的指导学位。具体来说，我们首先设计了一种训练 - 免费的语义分割方法，将潜在图像分配到每个Denoising步骤中相对独立的语义区域。尤其是，将U-NET主链中的跨意义图被重新归一化，以将每个贴片分配给相应的令牌，而自我注意力图则用于完成语义区域。然后，为了平衡各种语义单元的扩增，我们会自适应地调整各个不同区域的CFG尺度，以将文本指导学度重新确定为统一水平。最后，广泛的实验证明了S-CFG优于原始CFG策略在各种文本到图像扩散模型上的优越性，而无需任何额外的培训成本。我们的代码可在https://github.com/smilesdzgk/s-cfg上找到。
