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ScienCell 绝对大鼠线粒体 DNA 拷贝数定量 qPCR 检测试剂盒 (ARMQ) 旨在直接比较平均 mtDNA 拷贝数
ScienCell 绝对大鼠线粒体 DNA 拷贝数定量 qPCR 检测试剂盒 (ARMQ) 旨在直接比较样本的平均 mtDNA 拷贝数。大鼠 mtDNA 引物组可识别并扩增大鼠 mtDNA 上最保守的区域之一，并且不会扩增核基因组 DNA 上的任何脱靶序列。单拷贝参考 (SCR) 引物组可识别并扩增大鼠 17 号染色体上 100 bp 长的区域，并作为数据标准化的参考。已知 mtDNA 拷贝数的参考基因组 DNA 样本可作为计算目标样本 mtDNA 拷贝数的参考。精心设计的引物确保：(i) 高效，实现可靠的定量；(ii) 无非特异性扩增。每个引物组都已通过 qPCR 验证，包括熔解曲线分析和凝胶电泳，以确保扩增特异性，并通过模板连续稀释来验证扩增效率。 2X GoldNStart TaqGreen qPCR Master Mix（目录号：MB6018a-1）是一种基于 SYBR ® Green 染料的 qPCR Master Mix，具有“热启动”特性。它在单个试管中包含 SYBR ® Green、dNTP、Taq DNA 聚合酶和惰性金色上样指示剂。通过 ScienCell 独特的化学修饰 Taq DNA 聚合酶实现的“热启动”特性可最大程度地抑制引物二聚体的形成。先进的缓冲液配方具有出色的特异性和效率，线性动态范围宽。惰性金色上样指示剂可更好地可视化和跟踪 qPCR 板或试管中的样品上样情况。
Sciencell的绝对大鼠线粒体DNA拷贝数定量QPCR测定套件（ARMQ）旨在直接比较平均MTDNA副本NUM
Sciencell的绝对大鼠线粒体DNA拷贝数定量QPCR测定试剂盒（ARMQ）旨在直接比较样品的平均mtDNA拷贝数。大鼠mtDNA底漆集识别并放大了大鼠mtDNA上最保守的区域之一，并且不会放大核基因组DNA上的任何脱靶序列。单复制参考（SCR）引物集识别并放大了大鼠染色体17的100 bp长区域，并用作数据归一化的参考。具有已知mtDNA拷贝数的参考基因组DNA样品是计算目标样品的mtDNA拷贝数的参考。精心设计的底漆可确保：（i）值得信赖的量化效率高； （ii）没有非特异性扩增。通过QPCR验证了每个底漆集，并通过熔融曲线分析和凝胶电泳进行了扩增特异性，并通过模板系列稀释来验证。2倍Goldnstart Taqgreen QPCR Master Mix（CAT＃MB6018A-1）是SYBR®基于绿色染料的QPCR主混合物，具有“热启动”属性。它包含单个管中的SYBR®绿色，DNTP，TAQ DNA聚合酶和惰性金色载荷指示器。通过Sciencell独特的化学化学TAQ DNA聚合酶实现的“热启动”特性提供了对引物二聚体形成的最大抑制作用。高级缓冲仪公式提供了较高的特异性和效率，并具有较宽的线性动态范围。惰性金色加载指示器允许在QPCR板或试管中更好地可视化和跟踪样品加载。
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CIPL 对欧盟委员会关于《人工智能法案》草案的咨询的回应 CIPL 1 欢迎就欧盟委员会关于《欧洲人工智能法案》2（“AI 法案”或“法案”）的提案进行咨询，以将其纳入欧盟立法程序。CIPL 很高兴看到《人工智能法案》采纳了 CIPL 关于采用基于风险的方法监管欧盟人工智能的文件中提出的几项建议。3 这些建议旨在培养对人工智能的信任，而不会妨碍其负责任的发展。特别是，CIPL 欢迎该法案基于风险的方法，该方法将适用于高风险的人工智能用例，而不会监管人工智能技术本身或整个行业。CIPL 还欢迎拟议使用统一标准和行业自我评估产品符合性，因为这些机制已被证明能够成功推动创新并在欧盟市场开发安全可信的技术。CIPL 还欢迎旨在支持创新的措施，特别是通过为监管沙盒提供法定基础。最后，CIPL 很高兴看到《人工智能法案》中概述的一些要求与一些现有的行业惯例相一致，这些惯例为确保负责任地开发和使用人工智能设定了高标准。4 然而，CIPL 遗憾的是，《人工智能法案》没有充分考虑到一些必要条件，例如提供基于结果的规则；明确允许组织根据人工智能系统的风险和收益来调整对要求的遵守情况；奖励和鼓励负责任的人工智能实践；利用监管沙盒的经验教训；并澄清《人工智能法案》的监督和执行条款也应基于风险。CIPL 重申，要使《人工智能法案》有效地保护基本权利，同时也为欧盟创新的新时代奠定基础，它需要足够灵活以适应未来的技术。此外，该法案不能过于严格，以免抑制包括公共卫生或环境在内的一系列行业和部门对人工智能的宝贵和有益的创新和使用。最后，《人工智能法案》将受益于有针对性的调整，以更好地明确人工智能提供者、部署者和用户的责任平衡，特别是对于通用人工智能和开源人工智能模型。
CIPL 对欧盟委员会关于《人工智能法案》草案的咨询的回应 CIPL 1 欢迎就欧盟委员会关于《欧洲人工智能法案》2（“AI 法案”或“法案”）的提案进行咨询，以将其纳入欧盟立法程序。CIPL 很高兴看到《人工智能法案》采纳了 CIPL 关于采用基于风险的方法监管欧盟人工智能的文件中提出的几项建议。3 这些建议旨在培养对人工智能的信任，而不会妨碍其负责任的发展。特别是，CIPL 欢迎该法案基于风险的方法，该方法将适用于高风险的人工智能用例，而不会监管人工智能技术本身或整个行业。CIPL 还欢迎拟议使用统一标准和行业自我评估产品符合性，因为这些机制已被证明能够成功推动创新并在欧盟市场开发安全可信的技术。CIPL 还欢迎旨在支持创新的措施，特别是通过为监管沙盒提供法定基础。最后，CIPL 很高兴看到《人工智能法案》中概述的一些要求与一些现有的行业惯例相一致，这些惯例为确保负责任地开发和使用人工智能设定了高标准。4 然而，CIPL 遗憾的是，《人工智能法案》没有充分考虑到一些必要条件，例如提供基于结果的规则；明确允许组织根据人工智能系统的风险和收益来调整对要求的遵守情况；奖励和鼓励负责任的人工智能实践；利用监管沙盒的经验教训；并澄清《人工智能法案》的监督和执行条款也应基于风险。CIPL 重申，要使《人工智能法案》有效地保护基本权利，同时也为欧盟创新的新时代奠定基础，它需要足够灵活以适应未来的技术。此外，该法案不能过于严格，以免抑制包括公共卫生或环境在内的一系列行业和部门对人工智能的宝贵和有益的创新和使用。最后，《人工智能法案》将受益于有针对性的调整，以更好地明确人工智能提供者、部署者和用户的责任平衡，特别是对于通用人工智能和开源人工智能模型。
Excelitas Technologies引入了高性能Rodenstock HR Digaron-SW 138毫米镜头，用于技术相机的新镜头新镜头型号
，马萨诸塞州沃尔瑟姆，2021年7月14日 - Excelitas Technologies Corp.，全球技术领导者提供了创新的，定制的光子解决方案，通过引入新的高性能HR Digaron-SW 138毫米镜头和重新设计的Rodenstock Photogress Photogress和访问式网站，扩展了其Rodenstock®PhotoOptics品牌。 更新的Rodenstock网站提供了更多的产品和技术数据，产品目标比较和数据表，用于完整的精确设计，德国制造的Rodenstock产品组合，包括新的高分辨率HR Digaron-SW 138毫米镜头。 适用于具有最大可用传感器（36x56毫米和40x54毫米）的可调节技术摄像机，HR Digaron-SW 138 mm提供了一个浮动元件组，该组在旋转聚焦环时自动调整。 这确保了从无穷大到对应于1：5图像量表（β'= -0.2）的宽距离范围的出色清晰度，其变形可忽略不计（几乎始终低于1‰），并且完全抑制了色差。 HR Digaron-SW 138毫米镜头还提供了足够的间隙，用于平行移位，以校正透视图或根据Scheimpflug规则进行摇摆和倾斜 - 在整个焦点范围内，非常大的110毫米图像圆可以充分利用。 即使在宏极限下，较长的焦距也为工作距离提供了舒适的工作距离。 “我们很高兴地向Rodenstock系列高性能镜头介绍了最新的补充，并将其作为我们简化的Rodenstock网站上的最新产品。” Rodenstock HR Digaron-SW 138毫米镜头F/6.5提供了一个集成的光圈止动物。，马萨诸塞州沃尔瑟姆，2021年7月14日 - Excelitas Technologies Corp.，全球技术领导者提供了创新的，定制的光子解决方案，通过引入新的高性能HR Digaron-SW 138毫米镜头和重新设计的Rodenstock Photogress Photogress和访问式网站，扩展了其Rodenstock®PhotoOptics品牌。更新的Rodenstock网站提供了更多的产品和技术数据，产品目标比较和数据表，用于完整的精确设计，德国制造的Rodenstock产品组合，包括新的高分辨率HR Digaron-SW 138毫米镜头。适用于具有最大可用传感器（36x56毫米和40x54毫米）的可调节技术摄像机，HR Digaron-SW 138 mm提供了一个浮动元件组，该组在旋转聚焦环时自动调整。这确保了从无穷大到对应于1：5图像量表（β'= -0.2）的宽距离范围的出色清晰度，其变形可忽略不计（几乎始终低于1‰），并且完全抑制了色差。HR Digaron-SW 138毫米镜头还提供了足够的间隙，用于平行移位，以校正透视图或根据Scheimpflug规则进行摇摆和倾斜 - 在整个焦点范围内，非常大的110毫米图像圆可以充分利用。即使在宏极限下，较长的焦距也为工作距离提供了舒适的工作距离。“我们很高兴地向Rodenstock系列高性能镜头介绍了最新的补充，并将其作为我们简化的Rodenstock网站上的最新产品。” Rodenstock HR Digaron-SW 138毫米镜头F/6.5提供了一个集成的光圈止动物。“ Excelitas流行的Rodenstock HR Digaron数字镜头满足了现代数字背部的最高质量需求，并确认了Rodenstock Photo Optics作为专业数码相机高端镜头制造商的领先地位。”带有孔径的镜头没有快门，因此适用于所有具有集成快门的相机系统以及具有全局快门的数字背部。镜头并不像往常一样在快门后面的镜头板上固定在相机上，而是带有相机制造商提供的特殊适配器。有关Excelitas及其Rodenstock摄影镜头和配件的更多信息，请访问https://www.rodenstock-photo.com/。关于Excelitas Technologies ExcelitasTechnologies®Corp.是一家领先的工业技术制造商，致力于提供创新的，市场驱动的光子解决方案，以满足OEM客户的照明，光学，optronic和检测需求。在生物医学，科学，安全，安全，消费品，半导体，工业制造，国防和航空航天部门提供大量应用，Excelitas致力于使我们的客户在其最终市场中取得成功。我们的团队由7,000名专业人士组成
专门设计的替代风能发电机的实验研究
摘要：全球安装的风力涡轮机的累计容量不断增加，证明了人们对风能的兴趣日益浓厚。本文介绍了一种风能转换系统的实验研究，该系统使用一种非常特殊的交流发电机，不同于双馈感应发电机 (DFIG) 或永磁同步发电机 (PMSG)。我们推荐的发电机类似于倒置安装的电励磁同步发电机 (EESG)。它配备了一个多极电感定子，由直流电供电，还有一个环形转子，通过该转子将产生的替代电能分配到公用电网。将相对较低的直流电选择性地注入多极定子，可以在发电机的端子上产生用户所需的电压。这种绕线转子替代发电机 (WRAG) 以同步模式运行。此外，结合转子侧的电力电子接口 (PEI) 转换器，WRAG 可以在低风速范围内将产生的电压调整到公用电网的频率，而无需变速箱。在 3 kVA 机器上进行了实验验证，可以说它是 PMSG 和 DFIG 的中间解决方案，在偏远地区和农业农场具有更高的可靠性。
通过人类无法看见的基准标记将物理对象与其数字孪生联系起来
摘要 对以数字形式表示的世界资产进行标记和跟踪的能力是许多复杂系统的基础。条形码和二维码等简单但功能强大的方法已经非常成功，例如在零售领域，但由于缺乏安全性、信息内容有限以及无法与环境无缝集成，阻碍了将物理对象大规模链接到其数字孪生。本文建议使用具有由胆甾型球面反射器 (CSR) 定义图案的基准标记将通过建筑信息模型 (BIM) 创建的数字资产与其物理对应物联系起来，CSR 是使用液晶自组装产生的选择性回射器。这些标记利用 CSR 的能力来编码信息，这些信息很容易被计算机视觉检测和读取，同时几乎对人眼不可见。我们从 BIM 的角度分析了基于 CSR 的基础设施的潜力，批判性地审查了应用这类新型功能材料所面临的突出挑战，并讨论了在协助自主移动机器人可靠地导航人类居住环境以及增强现实方面出现的扩展机会。
搬迁沙田污水处理厂往岩洞的实时大数据人工智能环境影响评估 (AIEIA) 执行摘要 搬迁沙田污水处理厂往岩洞（本项目）的环境影响评估中，位于沙田马场和周边河道的彭福公园鹭鸟林被列为环境指标之一。目前，香港对鸟类生态栖息地的监测主要以人为观察为主，而人为观察的时间间隔有限。由于繁殖季节环境变化微妙，人为不易分辨鸟类行为的细微变化。渠务署藉此机会与香港科技大学合作，通过在项目下对彭福公园鹭鸟林进行先导观察，探索将最先进的绿色人工智能 (AI) 技术融入环境监测。观察是明智行动的第一步。完整的阵列数据收集系统 (ADCS) 和实时数据提取管道架构经过全面设计，可实现模块化，并可成功部署在各种结构中，确保在所有环境中可靠运行。ADCS 具有多种优势，可满足户外环境长期监测的需求：(i) 自动连续录制；(ii) 高分辨率视频；(iii) 高帧率视频；(iv) 巨大的本地数据存储；(v) 保护恶劣环境（例如极端天气条件）。采用一种新的视频压缩标准高效视频编码 (H.265) 来处理、存储和传输高分辨率视频，同时保持视频质量。在户外环境中实现数据采集自动化之后，实施了 AI 算法，以从长达数月的数据中检测鸟类。本研究重点是检测大白鹭和小白鹭，即研究地点的主要鸟类。AI 算法开发的主要挑战是缺乏香港鸟类的标记数据集。为了解决这个问题，我们利用 3D 建模制作了大白鹭和小白鹭的合成鸟类数据集。在虚拟图像的开发过程中，我们应用了姿势和身体大小等显著特征的大量变化，这反过来又迫使模型专注于专家用来区分鸟类物种的细粒度鸟类特征，例如颈部和头部。经过训练的 AI 模型能够在不同背景下以高预测分数区分和定位鸟类物种，平均准确率达到 87.65%。我们的人工智能 ADCS 解决方案比传统的人工观察具有多种潜在优势，能够在不同的天气条件下为不同物种的鸟类计数、行为研究、空间偏好以及种间和种内相互作用提供密集的表面。这项研究的结果和发现有利于未来规划环境监测工作以及项目下的工作阶段，以尽量减少对彭福公园鹭鸟林的潜在环境影响。
搬迁沙田污水处理厂往岩洞的实时大数据人工智能环境影响评估 (AIEIA) 执行摘要 搬迁沙田污水处理厂往岩洞（本项目）的环境影响评估中，位于沙田马场和周边河道的彭福公园鹭鸟林被列为环境指标之一。目前，香港对鸟类生态栖息地的监测主要以人为观察为主，而人为观察的时间间隔有限。由于繁殖季节环境变化微妙，人为不易分辨鸟类行为的细微变化。渠务署藉此机会与香港科技大学合作，通过在项目下对彭福公园鹭鸟林进行先导观察，探索将最先进的绿色人工智能 (AI) 技术融入环境监测。观察是明智行动的第一步。完整的阵列数据收集系统 (ADCS) 和实时数据提取管道架构经过全面设计，可实现模块化，并可成功部署在各种结构中，确保在所有环境中可靠运行。ADCS 具有多种优势，可满足户外环境长期监测的需求：(i) 自动连续录制；(ii) 高分辨率视频；(iii) 高帧率视频；(iv) 巨大的本地数据存储；(v) 保护恶劣环境（例如极端天气条件）。采用一种新的视频压缩标准高效视频编码 (H.265) 来处理、存储和传输高分辨率视频，同时保持视频质量。在户外环境中实现数据采集自动化之后，实施了 AI 算法，以从长达数月的数据中检测鸟类。本研究重点是检测大白鹭和小白鹭，即研究地点的主要鸟类。AI 算法开发的主要挑战是缺乏香港鸟类的标记数据集。为了解决这个问题，我们利用 3D 建模制作了大白鹭和小白鹭的合成鸟类数据集。在虚拟图像的开发过程中，我们应用了姿势和身体大小等显著特征的大量变化，这反过来又迫使模型专注于专家用来区分鸟类物种的细粒度鸟类特征，例如颈部和头部。经过训练的 AI 模型能够在不同背景下以高预测分数区分和定位鸟类物种，平均准确率达到 87.65%。我们的人工智能 ADCS 解决方案比传统的人工观察具有多种潜在优势，能够在不同的天气条件下为不同物种的鸟类计数、行为研究、空间偏好以及种间和种内相互作用提供密集的表面。这项研究的结果和发现有利于未来规划环境监测工作以及项目下的工作阶段，以尽量减少对彭福公园鹭鸟林的潜在环境影响。
该托儿机构应急准备计划清单和模板被设计为田纳西州许可的所有托儿机构的指南
大火龙卷风地震化学溢出洪水泛滥，执法紧急情况避开了封锁代理位置的潜在风险，已确定指定的搬迁地点，并向这些地点通知这些地点的撤离站点，以通知父母/监护人在紧急儿童和家庭的紧急统一计划中，以临时的儿童和计划的临时计划，以供计划的个人卫生计划，以适应该计划，并涵盖了临时计划，以适应临时的计划。残疾儿童；以及患有慢性医疗条件文件的儿童，该机构应急计划每月审查机构工作人员和志愿者每年在紧急计划中进行以下练习练习的培训，应维持一（1）年：