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菲律宾莱特南部纳科洛德山森林山甲虫的生物多样性评估
磷（P）是所有生命形式和有限资源的重要元素。p周期在调节主要生产率方面起着至关重要的作用，使其成为农业生产的限制营养素，并通过提取采矿来增加肥料的发展。但是，过多的P可能会对水生和农业生态系统产生有害的环境影响。因此，通过分析技术迫切需要保护和管理P负载，以测量P并精确地确定P形成。在这里，我们探索了一种新的2D吸附结构（GO-PDDA），用于在水性样品中传感正磷酸盐。吸附剂模仿了一群自然界中的一组磷酸盐结合蛋白，并有望在溶液中结合邻磷酸盐。激光诱导的石墨烯（LIG）用GO-PDDA覆盖。电化学阻抗光谱被用作
红树林蟹壳（Scylla serrata）中的磷酸钙成分可作为牙髓封盖治疗的替代材料 Fadil Abdillah Arifi
摘要背景：磷酸钙在牙科中的应用可以作为牙髓盖髓治疗的替代材料。红树蟹壳含有较高的磷酸钙，可以作为牙髓盖髓治疗的替代材料。目的：测定红树林蟹壳（Scylla serrata）中磷酸钙的含量。方法：本研究为定量描述性研究，样本采集采用目的抽样法。结果:经XRD测试分析红树蟹壳中磷酸钙的含量,99.8%以羟基磷灰石的形式存在,0.2%以钙的形式存在。结论：采用X射线衍射（XRD）设备分析磷酸钙的含量，其中羟基磷灰石形式的磷酸钙含量为99.8%，钙形式的磷酸钙含量为0.2%。关键词： 锯缘青蟹壳（Scylla serrata）；牙髓盖顶；磷酸钙
高纯度硫酸锰一水物项目更新
RDG 使用其全资拥有的 Ant Hill 矿床的未选矿矿石生产出高纯度一水硫酸锰（一种电池矿物）。 Ant Hill 和 Sunday Hill 矿床距离黑德兰港 360 公里，位于西澳大利亚皮尔巴拉地区，是一个成熟且优质的采矿区。 市场分析师继续预测 HPMSM 的需求将大幅增长，从而可能导致供应短缺。 RDG 最初计划建造和运营一个能够生产 50,000 吨/年的 HPMSM（生产线 1）的 HPMSM 加工厂，如果需求支持，则能够将产能再增加 50,000 吨/年（生产线 2），使年总产能达到 100,000 吨/年。 聘请了 Carnac Project Delivery Services Pty Ltd，这是一家多学科工程和设计公司，该公司已交付了 SysCAD 生产规模模型（Train 1 – 50,000tpa）。 公司继续与有意从拟议的 Boodarie 加工厂供应 HPMSM 的汽车和电池制造商进行积极的讨论和反馈。 与传统所有者正在进行合作对话。 项目寿命长。 与联邦政府的关键矿产战略和国家电池战略以及西澳大利亚政府的未来电池行业战略具有巨大的协同作用。 正在与北澳大利亚基础设施基金 (NAIF 1) 进行积极的讨论。
从猪废水中提取的磷酸盐可用磷
摘要：这项研究评估了从肉鸡中从猪废水中提取的磷酸盐的磷利用率。确定磷无机污染物。之后，用2,520个肉鸡进行了一个实验，分为随机块，9种处理（0、0.5、1.0、1.5和2.0g/kg P，从猪废水中提取的磷酸盐和0.5、1.0、1.5、1.5和2.0g/kg p从磷酸盐中提取的磷酸盐中提取，并从磷酸dicalcium dicalcium Perifitions和28鸟类均可进行。动物的年龄从1到14天大，这些年龄在盒子里放置并随意喂食（水和饲料）。在14天后，每个实验单元的3只鸟被屠宰以评估胫骨破裂的强度。数据已提交方差和回归分析。磷从商业来源的生物学可用性是通过回归系数的比率计算的，考虑到磷酸二氨基二磷酸的磷作为100％可用。无机污染物表明，从猪废水中提取的磷酸盐浓度相对于磷酸二氨基二硫酸二硫酸二硫酸二核，或浓度水平较低。对于简单线性方程式观察到32.53％的磷的可用性，对于多线性方程，观察到32.53％。来自猪废水的磷酸盐优势反映在环境问题上，即没有污染（无机金属），而在环境中置于的含量较少。这项研究的结果表明没有病原体（沙门氏菌和大肠杆菌）在从肉体中施用的猪废水中提取的磷酸盐中，磷平均可利用率为31％。关键词：污染物，猪废水，磷的可用性，磷酸盐，环境。
RP-HPLC方法用于估计药物剂型硫酸硫酸盐的估计
开发并验证了一种简单，快速，准确和精确的RP-HPLC方法，以确定桌剂量的硫酸硫酸盐。对药物的色谱分析是在包括LC-20 AD二元梯度泵的Shimadzu HPLC上实现的，可变的波长可编程SPD-20A检测器和SCL系统控制器。kromasil柱（250 mm x 4.6 mm，5μ）作为固定相，流动相由1％冰川乙酸和乙腈组成，比例为30：70 v/v。该方法在10-60μg/ml的浓度范围内显示出良好的线性响应，相关系数为0.9990。流速保持在1.0 mL/min，并在254 nm处进行检测。保留时间为4.211分钟。该方法在统计上验证了准确性，精度，线性，坚固性，鲁棒性，解决方案稳定性，选择性和灵敏度。研究中获得的结果在ICH指南的范围内，因此该方法可用于测定片剂配方中硫酸盐硫酸盐。
鞘氨醇-1-磷酸 (S1P) 信号在糖尿病诱发的 Wistar 大鼠认知能力下降中的作用 Jean Idrice Aymar Keletela 1,5 , Ghislain Louba
鞘氨醇-1-磷酸 (S1P) 信号在糖尿病引起的 Wistar 大鼠认知能力下降中的作用 Jean Idrice Aymar Keletela 1,5 , Ghislain Loubano-Voumbi 1,3 , Landry Martial Miguel 1 , Didier G. Tchatchouang Njilo 1 , Archange Michel Emmanuel Mboungou Malonga 1 , Freddy Saturnin Pouki 1,5,6,7* , Aladin Atandi Batchy 1,8 , Luc Magloire Anicet Boumba 1,2,10 , Ange Antoine Abena 1,9 1 马里恩恩瓜比大学健康科学学院，邮政信箱：69 布拉柴维尔，刚果 2 黑角研究区，国家健康科学研究所 (IRSSA)，刚果 3 医学分析实验室，多利西综合医院，刚果 4 实验室部，综合医院Adolph Sicé，刚果黑角 5 Louise Michel 私人诊所，刚果黑角 6 TiéTié 参考医院，刚果黑角 7 Clinique Médicale Guénin，刚果黑角 8 内分泌和代谢疾病科，Adolph Sicé 综合医院，刚果黑角 9 丹尼斯·萨苏·恩格索大学校长，刚果布拉柴维尔 10 分子生物学实验室，玛丽·戈麦斯医学基金会，刚果黑角 *通讯作者：Freddy Saturnin Pouki 玛丽恩瓜比大学健康科学学院，BP：69 刚果布拉柴维尔 文章历史：|收到日期：2024 年 10 月 17 日 |接受日期：2024 年 11 月 22 日 |发布日期：2024 年 11 月 23 日 |
GKN Hoeganaes 将支持 LFP 正极活性材料中首个磷酸盐的开发
本新闻稿包含某些声明和信息，根据适用证券法，这些声明和信息可能被视为“前瞻性声明”和“前瞻性信息”。在某些情况下（但不一定在所有情况下），前瞻性声明和前瞻性信息可以通过前瞻性术语的使用来识别，例如“计划”、“目标”、“预期”或“不预期”、“预计”、“存在机会”、“定位”、“估计”、“打算”、“假设”、“预期”或“不预期”或“相信”，或此类词语和短语的变体，或某些行动、事件或结果“可能”、“可能”、“将”、“可能”、“将”或“将被采取”、“发生”或“实现”和其他类似表述。此外，本新闻稿中非历史事实的陈述均为前瞻性陈述，包括但不限于：公司计划的勘探和生产活动；任何提取的磷酸盐的性质和成分；公司垂直整合北美供应链的计划；未来对 LFP 电池的需求；公司工业设施的完工和运营，包括 FP pCAM 和 LFP CAM 生产设施，以及产出的性质和从这些设施开始初始生产的时间；双方未来的业务整合；以及 GKN Hoeganaes 设施的扩大，提供研发
b'摘要\xe2\x80\x94准确估计充电状态 (SOC) 对于储能应用中电池管理系统 (BMS) 的有效和相对运行至关重要。本文提出了一种结合卷积神经网络 (CNN)、门控循环单元 (GRU) 和时间卷积网络 (TCN) 的新型混合深度学习模型，该模型结合了 RNN 模型特征和电压、电流和温度等非线性特征的时间依赖性，以与 SOC 建立关系。时间依赖性和监测信号之间的复杂关系源自磷酸铁锂 (LiFePO4) 电池的 DL 方法。所提出的模型利用 CNN 的特征提取能力、GRU 的时间动态建模和 TCN 序列预测强度的长期有效记忆能力来提高 SOC 估计的准确性和鲁棒性。我们使用来自 In\xef\xac\x82ux DB 的 LiFePO4 数据进行了实验，经过处理，并以 80:20 的比例用于模型的训练和验证。此外，我们将我们的模型的性能与 LSTM、CNN-LSTM、GRU、CNN-GRU 和 CNN-GRU-LSTM 的性能进行了比较。实验结果表明，我们提出的 CNN-GRU-TCN 混合模型在 LiFePO4 电池的 SOC 估计方面优于其他模型。'
b'摘要\xe2\x80\x94准确估计充电状态 (SOC) 对于储能应用中电池管理系统 (BMS) 的有效和相对运行至关重要。本文提出了一种结合卷积神经网络 (CNN)、门控循环单元 (GRU) 和时间卷积网络 (TCN) 的新型混合深度学习模型，该模型结合了 RNN 模型特征和电压、电流和温度等非线性特征的时间依赖性，以与 SOC 建立关系。时间依赖性和监测信号之间的复杂关系源自磷酸铁锂 (LiFePO4) 电池的 DL 方法。所提出的模型利用 CNN 的特征提取能力、GRU 的时间动态建模和 TCN 序列预测强度的长期有效记忆能力来提高 SOC 估计的准确性和鲁棒性。我们使用来自 In\xef\xac\x82ux DB 的 LiFePO4 数据进行了实验，经过处理，并以 80:20 的比例用于模型的训练和验证。此外，我们将我们的模型的性能与 LSTM、CNN-LSTM、GRU、CNN-GRU 和 CNN-GRU-LSTM 的性能进行了比较。实验结果表明，我们提出的 CNN-GRU-TCN 混合模型在 LiFePO4 电池的 SOC 估计方面优于其他模型。'
如何引用这篇文章：Jetya Banothu，Sangeeta Nakhate（2024）基于数字转换器的高速GNRFET模拟设计。图书馆进度Inte
这项工作介绍了利用石墨烯纳米色带效果晶体管（GNRFET）的两，三位和四位模数转换器（ADC）的设计和仿真。该设计中使用的GNRFET设备的通道长度为16 nm，并以0.7 V的电源电压操作。高级设计系统（ADS）用作仿真平台。为了实现紧凑而有效的设计，实施了当前的镜像拓扑来偏置。根据功耗评估了每种ADC配置。在0.7 V电源电压内，设计表现出全范围线性输入特征。这些结果表明，这种ADC设计特别适合在高速纳米电机力学系统（NEM），内存单元和高级计算体系结构中应用。标准晶体管逻辑（STI）的延迟平均降低百分比分别为12％，ADC设计的平均百分比分别为32％。此外，功率优化的三元逻辑电路往往更快地运行。
zopiclone actavis
Dexamethasone should be used only with extreme caution and frequent patient monitoring is necessary in patients with: diabetes mellitus or in those with a family history of diabetes, infectious diseases, congestive heart failure or recent myocardial infarction, chronic renal failure, liver failure, diverticulitis, hypertension, keratitis, epilepsy and/or seizure disorder, migraine, non-specific ulcerative colitis (if there is a probability of impending perforation, abscess or other pyogenic infection), fresh intestinal anastomoses, active or latent peptic ulcer, osteoporosis, myasthenia gravis receiving anticholinesterase therapy since corticosteroid use may decrease plasma anticholinesterase activity, or in elderly persons, geriatric patients may be more likely to develop hypertension and骨质疏松剂是皮质类固醇疗法，潜伏性的，因为皮质类固醇可能引起重新激活。在治疗之前，应在任何无法解释的腹泻的患者中排除敏病，或者最近在热带地区度过的时间。