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附件1 B的纳税人名单分配给州的营业额超过或等于1.5亿
fars。procmt。procssg。和印度零售库有限公司36AAABN0498F1ZK 51臭氧福利协会36AAABO0098G1ZL 52国防雇员相互支持的合作住房社会有限公司36AAAABO0256G1ZT 53 TRAILS所有者福利协会36AAAAAABT33333376LEFEFER ASSACKE ISSPAIN 36AAABW0083F1ZM 55 ANU PRODUCTS LIMITED 36AAACA0299C1Z2 56 AIR TRAVEL BUREAU LIMITED 36AAACA0313P2ZV 57 ZAMIL AIR CONDITIONERS INDIA PRIVATE LIMITED 36AAACA0907F1Z9 58 ARYA COMMUNICATIONS & ELECTRONICS SERVICES PRIVATE LIMITED 36AAACA1028P1ZQ 59 AHUJA CONTINENTAL PRIVATE LIMITED 36AAACA1247J1ZX 60 RADICO KHAITAN LIMITED 36AAACA2513K1Z0 61 RJ CORP LIMITED 36AAACA2573R1ZA 62 BOHLER-IDDEHOLM INDIA PRIVATION LIMITED LIMITED LIMITED 36AAAAACA 36AAAACA 36AAAACA 36AAAACA3076F1ZZ 63 ATC GLOBAL IMPARISIC 36AAACA3622K1ZW
文档和定量素养与
法规（FARS）91、121和135了解他们乘坐飞机的性能特征。飞机制造商以两种主要格式显示性能数据（Taylor，1991，第67页）。有些以图形形式呈现信息；其他人则主要利用表来描述相关的飞机绩效数据。此外，飞行员要求的飞行前计划活动需要对表和图表进行解释。2。在行使飞行决策时通常需要插入式插入的能力，因为并非列出了航空业表和图中存在的各种条件的无限可能组合的所有值。3。飞行员安全取决于飞行员阅读和解释性能表和图形的能力。由于飞行员未能理解各种飞行条件对飞机绩效的影响，因此导致了许多事故。误解了基本的飞机重量和平衡数据也导致了危险的飞行操作。4。学生在定量识字方面的困难是能够分析和解释文档中提供的相关数据的关系的问题，因为它们是简单算术计算的问题。在作业上的算术运营中的成功通常与从文档中适当推断所需信息的能力有关（Mosenthal＆Kirsch，1993）。5。同时使用图形和表格文档格式的能力
报告法规和公司创新
我们非常感谢Ray Ball，Benjamin Balsmeier，Phil Berger，Jannis Bischof，Jannis Bischof，Judson Caskey，Hans Christensen，Wouter Dessein，Stephen Glaeser，Michelle Hanlon，Michelle Hanlon，John Hughes，Miao Liu，Miao Liu，Miao Liu，Miao Moon（Katie Moon（Katie Moth），凯蒂（Katie Moon），凯蒂（Katie Moth），莱特（Schanter） Van Lent，Alexander Wagner（讨论者），Alminas Zaldokas，Jingjing Zhang（讨论者）；芝加哥大学，芝加哥大学，伊斯兰教大学，兰开斯特大学，伦敦商学院，曼恩海姆大学，美国麻省理工学院，美国东京安大略哥省NTU新加坡的伦敦商学院，芝加哥大学，EAA VARS，兰开斯特大学，兰开斯特大学，兰开斯特大学，兰开斯特大学，伊斯兰教学院，伊斯兰教大学，伊斯兰教大学，伊斯兰教大学，伊斯兰教大学，伊斯兰教大学，伊斯兰教大学，伊斯兰教大学，伊斯兰教大学，伊斯兰教大学，伊斯兰教大学，伊斯兰教大学，伊斯兰教大学，伊斯兰教大学，伊斯兰教大学，伊斯兰教大学，伊斯兰教大学，布斯科尼大学，伊斯兰教大学，芝加哥大学，布斯尼大学，伊斯兰教大学，伊斯兰教大学，伊斯兰教大学；以及2019年EASYS的会议，2019年伊斯特斯（2019年）在戈德大学（Goethe Frankfurt）举行的金融市场会议，2019年UNC/杜克大学秋季训练营，2019年德国经济学家国外的2019年国外经济学家会议，2020年AAA FARS中期会议，2021年欧洲会计会计会议，2021年AFA年度会议，2022年NBER私人会议，2021年的私人报告，对经济分析，以及20222222222。融资和芝加哥大学的总经济。本研究基于欧洲群岛的数据，2000年至2018年的社区创新调查（CIS）。从数据中得出的所有结论的责任完全在于作者。本文所表达的观点是作者的观点，不一定反映国家经济研究局的观点。
SAPC 战略预防计划
- 酒精饮料管制，2016 年 - 美国社区调查 (ACS)，2013-2017 年 - 加州司法部 (DoJ)，刑事司法统计中心，2005-2016 年 - 加州健康访谈调查 (CHIS) 2016 年、2017 年 - 加州健康儿童调查 (CHKS)，1999 年 - 2015 年 - 加州学生烟草调查 (CSTS)，2017-2018 年 - CDC WONDER，1999-2017 年 - 社区需求评估 (CNA) - SAPC，2017 年 - 管制物质使用审查与评估系统 (CURES) - 死亡分析报告系统 (FARS)，2016 年 - 洛杉矶市大麻管制局，2019 年 - 洛杉矶县健康调查 (LACHS)，2011 年、2015 年、2018 年 - 洛杉矶县参与者报告系统 (LACPRS) 201617 财年 - 201819 财年 - 洛杉矶县治安局 (LASD) 犯罪数据，2016 年 - 洛杉矶警察局 (LAPD) 犯罪数据，2016 年 - 国家药物使用和健康调查 (NSDUH)，2010-2012 年、2012-2014 年、2014-2016 年 - 全州卫生规划和发展办公室 (OSHPD)，2005-2017 年 - 加利福尼亚州大麻门户网站，2019 年 - 全州综合交通记录系统 (SWITRS)，2016 年 - 重要记录商业智能系统 (VRBIS)，2005-2018 年 - WeedMaps，2019 年 - 青少年风险行为监测调查 (YRBS)，2001-2017 年 数据来源和结果的局限性
与“精彩”商业品种相比，对某些伊朗本地石榴的定性和定量特征的评估
目的：各种商业品种以及野生石榴基因型在整个伊朗都广泛。这种多样性被认为是育种计划的骨干。这项研究的目的是对八个局部石榴品种的水果特征以及一个著名的商业化，“奇妙”品种的果实特征进行比较分析。研究方法：收集水果并将其转移到实验室。测量了果实，树芳和皮肤参数，并将数据分析为完全随机的设计，并具有三个复制。发现：结果清楚地表明了品种之间的差异。在“ Gavkoshak”中发现了最高的果实重量，长度，宽度，芳族重量，芳族直径，新鲜/干燥重量，皮肤新鲜/干重。在“ Galookandeh”中记录了最高的花萼长度和皮肤厚度。发现“ Torsh Oud”，“ Faroogh”，“ Galookandeh”和“ Rubab”有硬种子。在“奇妙”中发现了最高的TSS，皮肤 /青霉素和蔗糖含量。在“ rubab”中观察到了最大葡萄糖和果糖的量。结果最终表明，“ Gavkoshak”和“ Rubab”品种在其物理水果参数方面具有更大的等级。在化学特性方面，最好的品种是“奇妙”和“ rubab”。“ rubab”，“ gavkoshak”和“奇妙”被建议作为石榴生产或未来繁殖计划的优越品种。限制：没有限制。此外，这些局部品种的曲折特征也没有较早地研究。独创性/价值：“奇妙”是一个引入的，与这种新植物材料同时同时对Fars Origon的石榴材料的比较分析将是有价值的。
噻唑基连接的偶联的微孔聚合物，可增强水的吸附和光催化降解，从水中
有机染料和颜料是被排入水源的污染物的常见例子。随后，化学家搜索了新颖和有效的吸附剂，以从着色化合物中处理污水。偶联的微孔聚合物（CMP），在其他独特的优点旁边显示出高毛埃米特和柜员（BET）表面积和多孔形态，通过将染料分子摄入其大型且永久的毛孔，并在光线下消除它们，从而解决了这种挑战的情况。在本文中，我们采用了新的硫烷基链接的CMP的设计合成，其中含有bicarbazole，bi-fureenylidene和二苯甲基乙烯构建块，即：BC-TT，BF-TT和BIPE-TT CMP。对AS合成的CMP进行了所有常见的特征，包括化学，物理和光物理。除了其显着的表面区域达到522 m 2 /g和最大孔隙量（最大0.50 cm 3 /g）之外，它们还具有良好的热稳定性，具有最高值（降解温度¼460c； char tart fars yart yart yart yart yart yart hart yart hart hart hart hart¼67wt％）。更重要的是，已证明产生的聚合物具有吸附能力，并且具有若丹明B（RHB）和亚甲基蓝色（MB）染料的光催化降解。bc-tt CMP表现出最高的吸附效率，其容量为228.83 mg/g，以及MB染料摄取的最大性能（高达232.02 mg/g）。©2023 Elsevier Ltd.保留所有权利。使用这些CMP测量染料的光催化降解后，BC-TT-CMP也完全显示出催化效率的最高值，即用于RHB（速率常数：2.5 10 2 min 1）或MB染料（速率常数）（速率常数：3.5 10 2 min 1）。
2024 FDA BAA Day Bios-Book
Shaila Shaheed于2013年加入Orsi，并作为一项监管科学计划的领导者，重点是校外研究和开发，年度投资组合为70+m。她负责该计划的科学，行政和/或技术方面，包括开发年度招标公告，协调和领先的技术小组评估以及在小组建议和通信中签署。Shaila为对监管科学研究感兴趣的各种FDA主题专家（SME）提供了编程技术援助，以满足未满足的需求领域。她为范围内的中心，办公室和相关计划提供协调和指导。她精通FDA的监管科学重点领域（FARS）报告2021，2022和FDA战略科学计划2011年。她与FDA中小企业合作，以确定法规科学研究差距和科学优先事项，以更新有关研究领域的BAA招标公告。她监督ORSI的项目经理和协调员团队。Shaila和她的团队通过数据存储库和业务流程工作流程管理BAA SharePoint解决方案。Shaila熟悉ORSI的OCS挑战资助和卓越中心（CERSI）计划，因为她过去曾帮助支持这些计划。加入Orsi之前，Shaila在FDA ORA担任业务计划经理三年。在这个角色中，她领导并管理了实验室信息管理系统（LIMS），这是一个针对13个现场ORA实验室，总部和2个移动实验室的大型科学IT系统相关项目。进入监管机构之前，Shaila在合同研究组织（CRO）工作了七年以上。作为IT质量控制，她协助实施和验证了30多个本地，全局Web和客户端计算机应用程序，符合GLP，GCP，GMP，21 CFR，第11 CFR第11部分。作为研究助理，Shaila进行了各种非临床遗传毒理学实验室测定法。作为研究助理，Shaila进行了各种非临床遗传毒理学实验室测定法。
使用实验室和身体成分指标预测代谢功能障碍相关肝病的机器学习应用
摘要背景：代谢功能障碍相关的脂肪变性肝病（MASLD）代表着没有建立治疗疗法的重要全球健康负担。早期检测和预防策略对于有效的MASLD管理至关重要。这项研究旨在开发和验证机器学习（ML）算法，以在地理上多样化的大规模人群中进行准确的MASLD筛查。方法：从伊朗农村法尔斯省（2014年3月）发起的前瞻性FASA队列研究的数据用于此目的。使用血液测试，问卷，肝超声检查和身体检查收集所需的数据。两步方法从100多个变量中确定了关键预测因素：（1）使用平均降低Gini的统计选择在随机森林中的GINI和（2）（2）将临床专业知识与已知MASLD风险因素保持一致。使用了固定验证方法（使用70/30列车/验证拆分），以及验证集上的5倍交叉验证。逻辑回归，天真的贝叶斯，支撑矢量机和光梯度增强机（LightGBM）算法的算法的模型构建具有相同的输入变量基于接收器操作特征曲线（AUC），敏感性，特异性，正面预测值（PPV），负预测值（NPV）和精确度和准确性。结果：该研究中总共包括6,180名成年人（52.7％），分为4816个非MASLD和1364例MASLD案例，平均年龄（±标准偏差[SD]）分别为48.12（±9.61）和49.47（±9.15）年。伊朗大四。逻辑回归的表现优于其他ML算法，其准确度为0.88（95％置信区间[CI]：0.86-0.89），AUC的准确度为0.92（95％CI：0.90-0.93）。在100多个变量中，关键预测因子包括腰围，体重指数（BMI），臀部周长，腕圆周，丙氨酸氨基转移酶水平，胆固醇，葡萄糖，高密度脂蛋白和血压。结论：MAL在MASLD管理中的集成具有巨大的希望，尤其是在资源有限的农村环境中。此外，分配给每个预测因子的相对重要性，特别是腰围和BMI等杰出贡献者，为MASLD预防，诊断和治疗策略提供了宝贵的见解。关键字：逻辑回归，机器学习，非酒精性脂肪肝病，预测模型，农村地区引用了本文：Masaebi F，Azizmohammad Looha M，Mohammadzadeh M，Pahlevani V，Farjam M，Farjam M，Zayeri F等。使用实验室和身体成分指标预测代谢功能障碍相关的脂肪疾病疾病的机器学习应用。2024; 27（10）：551-562。 doi：10.34172/aim.31269