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生理温度下制备的急性脑切片在突触功能表征中的优势
急性脑切片制备是研究大脑突触功能特征的有力实验模型。尽管通常在冰冷温度 (CT) 下切割脑组织以方便切片并避免神经元损伤，但暴露于 CT 会导致突触的分子和结构变化。为了解决这些问题，我们研究了在冰冷和生理温度 (PT) 下制备的小鼠急性小脑切片中突触的超微结构和电生理特征。在 CT 下制备的切片中，我们发现脊柱明显丢失和重建、突触小泡重排和突触蛋白减少，而所有这些在 PT 下制备的切片中均未检测到。与这些结构发现一致，在 PT 下制备的切片显示出更高的释放概率。此外，在 PT 下制备允许在切片后立即进行电生理记录，从而与 CT 下相比，运动学习后长期抑郁 (LTD) 的可检测性更高。这些结果表明，在 PT 下切片制备对于研究不同生理条件下的突触功能具有显着优势。
用技术偏见在清洁和肮脏的能量之间取代的弹性
清洁和肮脏的能量与技术变革之间的替代弹性是讨论当今最具挑战性的问题之一，即气候变化之一。尽管其重要性，但很少有研究从经验上估算这些关键参数。在本文中，我估计了从微数据中的清洁和肮脏能量之间取代的弹性，并与技术参数共同反映了能量骨料内技术变化的方向。发现替代弹性范围为2至3的弹性。在数据中观察到的很大的肮脏能量偏见的技术变化验证了指导技术变革的框架，鉴于相对能源价格的历史运动和统一上方替代的估计弹性。但是，我还发现了暗示性的证据，表明近年来，随着相对能源价格的变化和清洁能源的补贴，清洁能源增长的技术的增长速度快于肮脏的能源增强技术。
2024-2027生态过渡行动计划.docx-巴黎
就范围而言，科学PO的净零轨迹涉及我们的范围1排放（直接排放），范围2排放（间接能量相关排放）和范围3排放（间接排放）。根据SBTI的说法，如果范围3间接排放量，则必须涵盖降低目标，如果它们代表了总排放量的40％以上，那么在科学PO中就是这种情况。仅在这些目标中排除了与学生旅行相关的排放。确实在碳足迹中计算出他们的影响，这使得有可能监视他们的演变，但是科学PO不希望为现在减少学生旅行的目标设定目标，以便为整个学生社区提供国际经验的机构承诺。更一般而言，这不是反对科学PO的国际开放策略反对其气候战略的问题。
使用卷积进行泌尿科图像的深度学习...
机器学习 (ML) 算法已应用于医学成像，其在医学领域的使用日益增多。尤其是深度学习 (DL)，已证明在图像评估和处理方面更为有效。深度学习算法可能有助于并简化其在泌尿科成像中的使用。本文介绍了如何创建用于泌尿科图像分析的卷积神经网络 (CNN) 算法。深度学习是 ML 的一个分支，包括多层神经网络。卷积神经网络已广泛应用于图像分类和数据处理。1 它首先由 Krizhevsky 等人应用于图像分类。2 他们在 2012 年 ImageNet 大规模视觉识别挑战赛 (ILSVRC) 中凭借名为 AlexNet 的深度 CNN 赢得了比赛，该比赛由 120 万张日常彩色图像组成。3 在另一个 CNN 模型中，Lakhani 等人 4 证明他们
胶原蛋白羟化酶在培养的成纤维细胞中的无活性前体的免疫学证据
摘要在正常生长过程中，在培养的小鼠成纤维细胞（L-929细胞）中，在培养的小鼠成纤维细胞（L-929细胞）中，在其他条件下以及导致酶活性增加的培养小鼠成纤维细胞（L-929细胞）中，已使用一种对大鼠胶原蛋白羟化酶的特异性抗体。胶原蛋白羟化酶活性每毫克细胞蛋白的活性增加了24倍，因为细胞通过对数发展到生长的固定阶段，而免疫反应性蛋白的细胞融合仅略有变化。在早期对数阶段的细胞中获得了相似的结果，其中通过细胞浓度或乳酸处理刺激酶活性，而没有相应的细胞抗原变化。还显示，这些成纤维细胞中的酶无活性抗原有效地竞争了具有部分纯化酶的抗体结合位点。可以得出结论，早期含量的成纤维细胞包含一种胶原蛋白脯氨酸羟化酶的非活性形式，这可能是功能性酶的前体。
深脑电气神经反馈允许帕金森患者控制病理振荡并加快运动
帕金森运动症状与基底神经节中病理上增加的β振荡有关。虽然药理学治疗和深脑刺激（DBS）降低了这些病理振荡，并随着运动性能的提高而降低了这些病理振荡，但我们着手探索神经反馈作为内源性调节方法。我们通过植入的DBS电极实施了病理性亚丘脑β振荡的实时处理，以提供深脑电气神经反馈。患者在训练后几分钟内通过视觉神经反馈进行了视觉控制的β振荡活动。在一次单小时的训练中，β振荡活动的减少逐渐变得更强大，我们观察到了运动性能的提高。最后，即使去除视觉神经反馈后，对深脑活动的内源性控制也是可能的，这表明在短期内保留了神经反馈获得的策略。此外，我们观察到2天后学习的心理策略在没有神经反馈的情况下进行了改善。进一步训练深脑神经反馈可能会通过使用神经反馈优化的策略来改善症状控制，从而为帕金森患者提供治疗益处。
化学、生物、放射性、核（cbrn）设备
2023 年 5 月 3 日——2023-24 财年 HQ NDRF PROC 分支机构采购计划。化学生物放射核 (CBRN) 设备：- 设备编号名称。
基于多部门代理模型中的技术范式、劳动力创造与毁灭
本文提出了一个基于代理的模型 (ABM)，用于描述技术范式和新部门的内生性出现，其中包括不同的劳动力创造和破坏模式以及消费动态。该模型以劳动力增强型 K+S ABM 为基础，研究了从不同形式的技术变革中产生的长期劳动力需求模式。它提供了一个多层次、综合的视角来审视所谓的未来工作情景，而这些情景目前通常局限于公司层面或短期部门分析，并研究了劳动力创造和破坏趋于平衡的条件。这是一种相对公平和稳定的收入分配，由福特式的劳动力市场监管制度保证，保证了该模型永远不会达到完全技术失业的阶段。技术变革与总需求之间的协调模式也由不断增加的产品复杂性来确保，产品复杂性不断增加，从而不断吸收劳动力。
觅食作物改进的生物技术方法
全球动物生产趋势表明，牲畜产品的消费量迅速而大量增加。可以预测，在印度等发展中国家，肉类和牛奶的消费量分别为每年2.8％和3.3％。目前，该国面临61.1％绿色饲料的净赤字，干作物残留物为21.9％，饲料中的净赤字为64％。要达到当前的牲畜生产水平及其年度增量，必须通过提高生产率来满足饲料，干作物残基和饲料的所有部分的缺陷，利用未开发的饲料资源和/或增加土地面积。通过广阔的草原和牧场满足了大量的饲料需求。其位置的任何积极或负面变化都会影响几个环境问题。同样，牲畜人口的增加也会影响有机废物的可用性，这反过来又可以增强农业生产。因此，环保的饲料生产系统至关重要。通过加强草原/放牧土地/牧场的研究和发展活动，开发双重粮食作物品种，保持绿色QPM玉米品种，生物技术在遗传上改善了基因工程改善的对非生物和生物压力的改善品种，并通过Bierseem，Lucerne biot treest，Oaterage oat sorgeage sorgeage sorgeage sorgeage sorgege sorge tork and of torks conderge sorgege sorge tork and vorts of forderne fortern forderne fords sorge and ford sorgege sorge and ford fordern范围。许多饲料物种遭受了狭窄的遗传基础和使用公约繁殖技术的改进计划，已经达到了高原。然而，过去二十年来，巨大的技术发展为植物科学家提供了巨大的选择，可以根据需要调整植物。因此，IND世界作物科学大会的工作组强调了基因组映射和标记协助选择植物育种的选择，以认识到同步的重要性。在IGFRI，朝这个方向发展的努力始于八十年代后期，从那时起，IGFRI致力于解决广泛的杂交，了解Apomixis，生物多样性分析，链接图的发展以及对经济重要性特征的标记识别的问题。在本公告中已经编制了有关某些饲料物种的生物技术方法的作物约束，倡议，成就和前景。科学家/作者为展示该公告所做的良好努力得到了高度赞赏。
管理研究中的方法论问题
表13.9。 标准的优先权重和替代方案的得分227图 13.5。 目标，标准和替代方案的层次结构228表13.10。 基本规模228表13.11。 标准的优先级权重230表13.12。 替代方案的加权平均得分231图 13.6。 恒定和可变的生产功能返回比例235图 13.7。 生产的可能性集和有效的边界236表13.13。 五个单位的输入 - 输出数据238表13.14。 最佳解决方案239图 13.8。 单输入 - 单输出单元的CCR效率240表13.15。 五个单个输入单个输出单元的数据240表13.16。 单位输出消耗的输入240图 13.9。 CCR效率的两输入 - 单式输出单元241表13.17。 五个单输入– TWO输出单元的数据241表13.18。 用单位输入产生的输出241图 13.10。 单输入 - 输出单元的CCR效率242图 13.11。 单输入 - 单输出单元的BCC效率246表13.9。标准的优先权重和替代方案的得分227图13.5。目标，标准和替代方案的层次结构228表13.10。基本规模228表13.11。标准的优先级权重230表13.12。替代方案的加权平均得分231图13.6。恒定和可变的生产功能返回比例235图13.7。生产的可能性集和有效的边界236表13.13。五个单位的输入 - 输出数据238表13.14。最佳解决方案239图13.8。单输入 - 单输出单元的CCR效率240表13.15。五个单个输入单个输出单元的数据240表13.16。单位输出消耗的输入240图13.9。CCR效率的两输入 - 单式输出单元241表13.17。五个单输入– TWO输出单元的数据241表13.18。用单位输入产生的输出241图13.10。单输入 - 输出单元的CCR效率242图13.11。单输入 - 单输出单元的BCC效率246