两个充电器都有许多用于用于不同电池类型,尺寸和车辆行为的许多不同充电程序的空间,它们适用于所有类型的24V电池,包括正常的湿/洪水,钙(CA/CA)和凝胶,AGM,EFB,EFB和LITHIUM(LifePo 4)。,如果需要将电池换成不同的电池类型,则无需换装充电器 - 可以重新编程充电器。I2420和I 2440电池均从低至0.5V,并自动恢复电池深度放电。
花生品种的种子,Tg 38被孟买Bhabha原子研究中心(BARC)的钴60 1来源的200 Gy伽马射线(M发电)辐照。tg 38,一种伽玛射线突变体,于2006年在奥里萨邦,西孟加拉邦,阿萨姆邦和东北州的狂犬病 /夏季被释放[3]。在雨季中播种了辐射的种子,以及未经处理的种子,2008年。在M一代中,仔细检查了植物2的各种经济特征,并选择了39种变体并单独收获。在M中,一个后代(Tg 3 38-38)具有更多的三号种子,更大的豆荚和种子,与其父母相比,育种breed true(图1)。通过在雨天和夏季从M到M世代的雨季和夏季,在后代的POD和其他特征中为POD和其他特征的真实繁殖性质确保了该突变体,并被指定为4 9 Tg 73(图2)。在Panjabrao Deshamukh Krishi Vidyapeeth博士评估了测试其适用性和适应性,TG 73
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两个充电器都有许多用于用于不同电池类型,尺寸和车辆行为的许多不同充电程序的空间,它们适用于所有类型的24V电池,包括正常的湿/洪水,钙(CA/CA)和凝胶,AGM,EFB,EFB和LITHIUM(LifePo 4)。,如果需要将电池换成不同的电池类型,则无需换装充电器 - 可以重新编程充电器。I2420和I 2440电池均从低至0.5V,并自动恢复电池深度放电。
两个充电器都有用于许多不同电池类型,尺寸和车辆行为的许多不同充电程序的空间,它们适用于所有类型的24V电池,包括普通湿/洪水,钙(CA/CA)和凝胶,AGM,EFB和LITHIUM(LifePo 4)。,如果需要将电池换成不同的电池类型,则无需换装充电器 - 可以重新编程充电器。I2420和I 2440电池均从低至0.5V,并自动恢复电池深度放电。
两个充电器都有许多用于用于不同电池类型,尺寸和车辆行为的许多不同充电程序的空间,它们适用于所有类型的24V电池,包括正常的湿/洪水,钙(CA/CA)和凝胶,AGM,EFB,EFB和LITHIUM(LifePo 4)。,如果需要将电池换成不同的电池类型,则无需换装充电器 - 可以重新编程充电器。I2420和I 2440电池均从低至0.5V,并自动恢复电池深度放电。
摘要:corilagin是一种天然存在的水溶性倒胶酸单宁,可以从多种植物中阐述。目前已知,它是Phyllanthus尿素L。,Geranium Wilfordii Maxim。,Phyllanthus Matsumurae Hayata和Trifolium Repens L.的主要有效成分。raeusch。和terminalia chebula retz。它可以在体内参与多种信号通路,并具有抗肿瘤,包括抗肿瘤,抗微生物,抗氧化,抗氧化,抗炎,肝局部,抗过敏性,抗过敏性,抗增强性等。鉴于一线治疗对许多疾病的功效有限,例如肿瘤学,慢性肝病和风湿性免疫系统疾病会疾病,并且不良反应的潜力超过了治疗效果,因此注意力超过了替代治疗的替代治疗方法,因此对替代性治疗的靶向却是自然的,因此可以自然地进行自然化的范围,从而使其成为一种自然的趋势。在临床应用中使用了一些含有西洛拉金的专有药物,用于治疗慢性肝病,病毒性丙型肝炎,类风湿关节炎和其他疾病。本文回顾了提取,确定,分布和收获,药代动力学,生物学活性,科拉拉金的安全评估及其在临床实践中的应用。
• 基本衍生品种 (EDV) 问题可能会因新基因组技术 (NGT)、其未来在一系列作物育种中的应用以及与该领域相关的知识产权制度而得到修改
IPR能力在社会进步中的作用是无可争议的。这种保护有助于确保为粮食安全和可持续农业生态系统提供足够的金钱和时间投资。遗传转化的革命性技术导致诸如转基因作物(GM)等产品的革命性技术使原本质朴的产业迷住了。与问题的复杂性和授予基因专利(隔离)一文不值的基因专利有一般共识。仅与植物的复杂生物系统结合起来,它们才能显示出其作用。超级作物现在可以通过各种植物生物技术干预措施来通过改变植物的基因组来获得所需的性状。这种技术是研究的密集,需要高度投资,因此必须通过知识产权保护法律保护。,但要授予植物遗传资源的专利或类似垄断是很复杂的,因为它对粮食负担能力和安全性具有直接影响,尤其是在发展中国家。此外,发达国家的巨型种子公司在植物基因上获得了许多专利,挪用了贫穷或未发达国家的植物遗传资源,这些国家富含生物多样性,从而引起了生物疾病。本文的目的是研究印度参考植物品种保护(PVP)的基因专利的法律框架。
我们介绍了Florence-2,这是一个新型视觉基础模型,具有统一的,及时的代表,用于量级计算机视觉和视觉语言任务。在转移学习方面表现出色时,他们努力通过简单的说明执行各种任务,这意味着处理各种空间层次结构和语义粒度的复杂性。Florence-2旨在将文本推出作为任务说明,并以文本形式产生理想的结果,无论是限制,对象检测,接地还是分割。这种多任务学习设置需要大规模的高质量注释数据。为此,我们使用自动化图像注释和改进的迭代策略,共同开发了1.26亿张图像的FLD-5B。我们采用了一个序列结构,以训练佛罗伦萨-2,以执行多功能和全面的视觉任务。对众多任务的广泛评估表明,佛罗伦萨-2是具有未曾预性零击和微调功能的强大愿景基础模型竞争者。