S.Course Number of Credits per Semester Total I II III IV V VI VII VIII AECC 1 Language (Tamil/Hindi) 3 3 3 3 12 2 English 3 3 3 3 12 Core Course 3 Childhood and Growing Up 4 4 4 Learning & Teaching 4 4 5 Gender, School and Society 2 2 6 Knowledge and Curriculum 4 4 7 Contemporary India & Education 4 4 8 Creating an Inclusive School 2 2 11 Mathematics 5 5 5 5 15 15 0 15 65 12物理5 5 5 5 20 13化学5 5 5 5 5 20通用选修(任何两个)2+2 4 14软技能15教育管理16数字领域的教育17指导和咨询18教育沟通19教育领导
学生的特征。但是,似乎没有研究将这些特征与学生在定量化学方面的成就相关。因此,这项研究研究了数学和教学效率的认知进入特征与学生在定量化学方面的成就相关的程度。该研究采用了描述性研究设计。简单的随机抽样用于在河流州选择3个地方政府区域(LGA),每所LGA的10所学校以及一个由每所学校的所有化学学生组成的科学课程。共有1652名学生参加了这项研究。数据收集工具包括:数学测试中的CEC,学生的TE等级和定量化学成就测试。使用多重回归分析数据。CEC在数学和TE中对学生在
案例描述:一名53岁的妇女被困惑6小时。入院后,她被狼疮性脑病,血液系统损伤,心肌病和肾炎诊断出患有SLE的诊断。用高剂量甲基促甲硅酮,免疫球蛋白休克疗法和他克莫司(每天两次)的初始治疗改善了她的症状和实验室指标。然而,在肺部感染和2019年新型冠状病毒感染后,患者的病情进一步恶化。她经历了混乱和延迟的回应。血红蛋白水平和血小板计数降低,乳酸脱氢酶和肌酐水平升高,外围血块细胞的百分比约为6.5%。腹部超声检查显示大量腹水,弥漫性肝病,脾肿大和脾脏静脉曲张。增强的计算机断层扫描显示沿门静脉,肝内淋巴扩张,食管和胃静脉曲张,脾静脉静脉分流和脾肿大。患者对肝炎病毒,自身免疫性肝病抗体,谷蛋白蛋白蛋白和肿瘤标志物的阴性为阴性。因此,考虑了TMA和NCPH复杂的SLE。她接受了3天的高剂量甲基丙酮(500毫克)治疗5天,免疫球蛋白(0.4 g/kg/kg/day),然后用利妥昔单抗(500 mg)进行抑制免疫疗法,以与血浆交换(7次),低分子 - 抗差异(5000次),低分子 - 抗耐受性Heparin(5,000 dytioge utioge uso and dytioge uso and dyighter and dyte and dyto and dyto and dyto and dyto and dyto and dyto and dydy 12 h)and dydight and dy dyto and dy dy dy dy 12 h。患者的症状和实验室指标得到了改善。
在过去的二十年中,实体瘤的抗肿瘤策略发生了显着转化。在最初的10年中,焦点从传统方法(例如DNA复制抑制和细胞分化靶向疗法)(例如受体酪氨酸激酶(RTK)) - 靶向疗法(1-3)。随后的十年见证了免疫疗法的出现,引入了血液学和实体瘤的新范式(4)。在各种免疫疗法中,免疫检查点抑制剂(ICIS)的出现,例如抗 - 程序性细胞死亡1(PD-1)/程序性细胞死亡配体1(PD-L1)和抗 - 细胞毒性T-淋巴细胞 - 相关的蛋白质4(CTLA-4)的抗乳腺癌和癌症的癌症,包括癌症和癌症,包括癌症,包括癌症,包括乳腺癌,包括乳腺癌的癌症,包括癌症癌症,包括梅洛癌,包括梅洛(Ren)癌症。癌(5-9)。然而,由于免疫抑制性肿瘤微环境(TME)和物理屏障(10),实体瘤通常会对免疫疗法构成挑战。为了重塑免疫抑制微环境,研究人员正在开发更多的免疫治疗策略(11,12)。此外,正在进行许多临床试验,以探索涉及ICIS的组合(7,9)。尽管ICI取得了显着的成功,但他们的好处仅限于一部分患者。胶质母细胞瘤(GBM)是最致命的神经胶质瘤类型,它表现出“冷”免疫微环境(13)。为了获得更好的治疗作用,正在开发新的抗癌疗法,例如ICIS,疫苗疗法和适应性细胞转移疗法(ACT),并已被证明对某些患者有益(14-17)。越来越多的研究人员致力于克服GBM中的免疫抑制微环境。BiblioMetrics试图在特定时期(18-20)理解科学领域的知识结构。在生物医学领域,已经进行了许多文献计量分析,以了解对特定研究领域的见解(21 - 23)。尽管如此,尚未进行全球关于神经胶质瘤免疫疗法的文献分析。这项研究的目的是概述整个科学领域,并通过系统地评估过去20年来系统地评估胶质瘤免疫疗法最有利的100篇论文。
它。因此,如果像mtDNA这样的圆形DNA具有m识别(限制)位点,则该酶在消化后将其分散成M段。限制位点的数量和位置随核苷酸序列而变化。相比,两个DNA序列的相似性越高,裂解模式越接近。因此,可以通过比较限制位点的位置来估计两个同源DNA之间的核苷酸取代的数量。同样,可以从两个或分类的DNA片段的比例中估算核苷酸取代的数量。Upholt(8)研究了这两个问题,但他的锻炼并不一般,似乎涉及一些错误。fur-hoverore,upholt不关注种群中DNA序列的异质性明显高度(5)。当研究紧密相关的物种之间的遗传差异时,有必要消除这种异质性的作用。本文的目的是开发一个更严格的DNA遗传差异数学模型,并提出了一种统计方法,用于分析限制酶研究的数据。在前四个部分中,我们要么假设人群中没有多态性,要么仅考虑一对生物(个体)之间的遗传差异。在第五部分中将删除无多态性的假设。
I.引言白喉是由核核细菌二甲菌引起的严重感染,可导致毒素导致严重疾病。细菌主要是通过咳嗽或打喷嚏的呼吸液滴传播的,但也可以通过与感染的疮或溃疡接触而传播。那些处于较高风险的人包括生活在同一家庭中的人或经常与受感染者密切接触的人(CDC,2022)。症状通常在感染后2-5天出现,并且严重程度有所不同,包括喉咙痛,嘶哑,厚厚的灰色膜覆盖喉咙和扁桃体,发烧,发冷和疲劳。如果未经治疗,白喉可能会引起并发症,例如呼吸道问题,心脏损伤和神经损伤(Mayo,2023年)。自2022年12月以来,NCDC报告了各个州的多次白喉爆发。到2023年6月30日,有798个确认的案件已从八个州的33个地方政府地区(LGA)报告,其中卡诺(Kano)为多数(782例)。这些病例主要影响2-14岁的儿童,导致确认病例80例死亡(NCDC,2023年)。从2023年6月至2023年8月,尼日利亚的白喉病例显着增加,有5898例可疑病例报告了11个州的59个LGA。仅第34周就看到了五个州的20个LGA的234例可疑病例,其中一个实验室确认的病例(WHO,2023年)。
环境与生物物种相关,无论大小如何。不管知道环境变化会对所有物种的生活方式产生不利影响,人类都会通过从人工来源中散发出有害的气体来污染环境。人类正在迅速发明并发现出于各种目的的新技术。但是,大多数技术会散发有害和有毒的温室气体(GHG),这些气体(GHG)限制了地球温度并引起全球变暖。因此,由于温室气体的快速排放和环境中的浓度,全球变暖持续了,其影响会改变气候系统并损害沿海和海洋生态系统。此外,快速的全球变暖和温室气体排放量通过工业区域周围的酸雨引起海水和森林生态系统的酸化,损害了海洋生态系统。结果,沿海和海洋生态系统中对温度敏感的物种通常日常消失。另一方面,尽管知道森林地区的重要性,但我们不加选择地砍伐树木并破坏了森林地区的各种目的。因此,环境中纯氧的缺乏正在显着增加,我们周围的大气变得更加温暖和污染。根据环境科学家的说法,如果情况继续进行,则数千种对温度敏感的物种可能灭绝,导致到当前世纪末的生态失衡。本书由十个章节组成,如下所示:本书的主要目的是通过减轻潜在的影响来研究沿海和海洋生态系统的快速全球变暖和温室气体排放对沿海和海洋生态系统的潜在影响。
人工智能:欧洲和罗马尼亚初创企业格局概述及其决定其成功的因素 Adina SĂNIUȚĂ 国立政治研究和公共管理大学 6-8 Povernei St., Sector 1, 012104 布加勒斯特,罗马尼亚 adina.saniuta@facultateademanagement.ro Sorana-Oana FILIP 罗马尼亚 sorana.filip@gmail.com 摘要 人工智能 (AI) 已融入我们生活的许多方面;在技术驱动的时代,企业使用人工智能来提高生产力,更好地了解消费者行为或通过机器人提供服务。基于 Filip (2021) 为论文进行的在线桌面和试点研究,该研究概述了欧洲和罗马尼亚初创企业的格局以及决定其成功的因素,如产品开发核心团队专业知识、核心团队承诺和业务战略。该研究旨在为进一步的论文创建一个框架,该论文将深入研究罗马尼亚的人工智能初创环境,因为经济期刊预测,鉴于罗马尼亚在这一领域的潜力以及 IT、技术和机器人领域的人才库,该市场将在不久的将来增长。关键词人工智能;初创企业;成功因素。介绍人工智能的一般性讨论人工智能 (AI) 有多种形式,从人脸检测和识别系统、搜索和推荐算法到数字助理、聊天机器人或社交媒体。它的复杂性和动态性很难用一个定义来概括 (Zbuchea、Vidu 和 Pinzaru,2019)。据统计,到 2024 年,全球人工智能市场规模预计将达到 5000 亿美元(Statista,2021a),预计人工智能软件市场收入将达到 3275 亿美元(Statista,2021b)。尽管人工智能在过去几年似乎发展迅速,普及度不断提高,但人工智能的历史可以追溯到 20 世纪 50 年代,当时这一概念诞生于科学家、数学家和哲学家的头脑中。艾伦·图灵是第一个对这一主题进行广泛研究的人,他在他的论文“计算机器和智能”中描述了人工智能一词,以及它的构建和测试(Anyoha,2017,第 1 页)。随着图灵测试的引入,他
在过去的二十年中,理论和建模已成为应用化学以及分析化学、合成化学和其他化学领域的主要研究课题之一。这是由于方法论、数值方法以及计算机软件和硬件的重大改进而成为可能的。许多实验研究开始包括计算建模。计算机模拟在现代化学中的作用不可低估,有效的建模和模拟在实际应用中起着至关重要的作用,因为它可以提供对实验的见解并帮助优化系统。具体而言,模拟越来越多地被用来用计算代替危险且昂贵的实验。同时,现代材料科学和生物学实验研究的令人瞩目的进步要求进一步发展和不断扩展当今计算化学方法的适用性和准确性。对大型生物分子、纳米粒子和界面进行快速而准确的定性和定量建模成为研究的主要焦点,这需要大量的计算工作,而且在目前的技术水平下并不总是能够实现。大多数计算化学问题都是关于求解分子中电子的薛定谔方程或经典粒子系统的牛顿运动方程。因此,数学应该在新的发展中发挥核心作用。本次研讨会的主要目的是根据顶尖科学家提供的经验分析计算化学的当前需求和期望,并与方法和计算软件开发人员进行讨论。以下部分以研讨会会议为名,包括初始演讲中提出的主题以及圆桌讨论和人际谈话中提出的主题。