XiaoMi-AI文件搜索系统
World File Search Systemvc
Bhilwara Energy Limited
公司事务部（“ MCA”）已为其通函编号2023年9月25日的09/2023（与圆形编号10/2022，日期为2022年12月28日，通告号02/2022，日期为2022年5月5日，圆形编号21/2021，日期为2021年12月14日，通告号02/2021日期为2021年1月13日，第14/2020号通函，日期为2020年4月8日，第17/2020年4月13日通函，日期为2020年4月13日，通告号2020年5月5日，2020年5月5日）（统称为“适用的圆形”）允许公司通过视频会议/其他视觉视觉手段（“ VC/OAVM”）在2024年9月30日或之前在2024年9月30日的2024年日历年内通过视频会议/其他视听手段（“ VC/OAVM”）持有。因此，公司的第18章应通过VC/OAVM进行。因此，成员可以通过VC/OAVM参加并参加年度股东大会。被视为年度股东大会的地点应为Madhya Pradesh-462046 Bhopal附近的Mandideep的C/O HEG Limited的注册办公室。成员只能通过VC/OAVM参加并参加AGM。3。根据该法案的规定，有权在
研究论文主动脉钙化通过诱导心肌细胞凋亡加速心脏功能障碍
血管钙化（VC）是动脉粥样硬化和慢性肾脏疾病患者心血管事件的已知预测指标。但是，VC与心血管死亡率之间的确切关系尚不清楚。在此，我们研究了VC进展，动脉僵硬和心脏功能障碍之间的基本机制。c57bl/6小鼠以35×10 4 IU/天的剂量为腹膜内维生素D 3（VD 3），持续14天。在第42天，VC范围，动脉弹性，颈动脉血流，主动脉脉冲传播速度，心脏功能和病理变化。使用TUNEL和免疫组织化学染色检测到心脏凋亡。在体外，将大鼠心肌细胞H9C2暴露于钙化培养基中培养的钙化大鼠血管平滑肌细胞（VSMC）中，然后评估H9C2凋亡和与心脏功能相关的基因表达。VD 3处理的小鼠表现出显着的主动脉钙化，主动脉的脉冲传播速度增加，心脏功能降低。主动脉显示出增加的钙化和弹性，心脏凋亡增加。心脏显示出更高水平的ANP，BNP，MMP2和BCL2/BAX的较低水平。此外，钙化的大鼠VSMC培养基诱导的H9C2凋亡和与心脏功能障碍相关的基因表达上调。我们的数据提供了VC加速心脏功能障碍的证据，部分通过诱导心肌细胞凋亡。
韩国 - 日本生命科学（BIO）联盟，K-Life（Bio）Venture被领导。
pr（K-Startup@bio）建筑物（'24 .10），波士顿的世界峰会风险投资者（VC）大奖（VC）韩国 - 日本 - 日本生命投资联合投资（'24.12.5）（'24.12.5）和58个国内生物风险投资，我们在Shonan I-Park中我们共享合作结果，例如Life（kio），'Kio（Bio）Venter（Bio）Venter（Bio）的合作（200）（'bio）（bio）。进行搜索。
双通道芯片冷却建模与优化...
摘要 — 未来处理器预计将具有超高功率密度，而传统的冷却解决方案无法有效缓解这一问题。使用带有微柱芯蒸发器的两相蒸汽室 (VC) 是一种新兴的冷却技术，可通过冷却剂的蒸发过程有效去除高热通量。带有微柱芯的两相 VC 利用毛细管驱动流提供高冷却效率，其中冷却剂由芯吸结构被动驱动，从而无需外部泵。此类新兴冷却技术的热模型对于评估其对未来处理器的影响至关重要。现有的两相 VC 热模型使用计算流体动力学 (CFD) 模块，这需要较长的设计和仿真时间。本文介绍了一种快速、准确的带有微柱芯的两相 VC 紧凑热模型。与 CFD 模型相比，我们的模型实现了 1.25 ◦ C 的最大误差，速度提高了 214 倍。使用我们提出的热模型，我们构建了一个优化流程，选择最佳冷却解决方案及其冷却参数，以在给定处理器和功率分布的温度约束下最小化冷却功率。然后，我们在不同的芯片尺寸和热点分布上演示了我们的优化流程，以在 VC、基于微通道的两相冷却、通过微通道的液体冷却以及热电冷却器和微通道液体冷却的混合冷却技术中选择最佳冷却技术。
以三维为特征的显示调光模型...
摘要：自发光显示设备在各种工作环境中必不可少，例如飞机驾驶舱以及车辆和火车的驾驶室，这些环境中的外部光环境变化很大。由于光照变化很大，根据环境光照自动调节显示亮度对于驾驶员高效舒适地工作是必要的。本研究提出了一种基于人体工程学测试三个维度的显示调光模型，包括视觉性能（VP）、视觉舒适度（VC）和视觉疲劳（VF）。本实验展示了五种环境照度，每种环境照度与五种显示亮度水平相结合，共形成 25 种条件。采用受试者内设计，十位观察者体验了所有组合条件。实验采用 Anfimov 表测试 VP、VC 量表评估 VC 和 VF 量表评估 VF。根据实验结果，构建子模型以阐明每个维度（VP、VC 和 VF）的特征。随后，采用层次分析法，计算各维度在总分中的权重，构建评价体系。最后，利用指数拟合，构建大范围显示调光模型，明确描述复杂光环境匹配的内在联系。© 作者。由 SPIE 在 Creative Commons Attribution 4.0 Unported License 下发布。在 who 中分发或复制此作品
微电子电路第 8 版 - 牛津学习链接
********问题：P6_49 **************** ****** 主电路从此处开始*************** Q1 VC VB 0 QECL RB VCC VB 12.1k TC=0,0 RC VC VCC 1.35k TC=0,0 V1 VCC 0 5Vdc ****** 主电路从此处结束******************************************* *********** ECL BJT 模型从此处开始******************************* .model QECL NPN(Is=0.26fA Bf=100 Br=1 Tf=0.1ns Cje=1pF Cjc=1.5pF Va=100) *********** ECL BJT 模型从此处开始*******************************
展望生物制药：2024
*Pre-2023 XBI index prices as of year-end **2023 values are updated as of 12/15/2023 for VC funding (from Pitchbook) and 11/30/2023 for other metrics (from S&P's Capital IQ) and may therefore underestimate final annual funding values ^2023 excludes Kenvue IPO, with total fundraising of ~$3.8 billion Note: IPO=initial public奉献； VC =风险投资； XBI = SPDR S＆P Biotech;美国IPOS和M＆A交易包括S＆P Capital IQ中宣布的和封闭的交易，这些交易是从包括药品，生物技术和生命科学或生物技术或制药或制药产品或制药产品或制药研究与开发的行业分类中选择的； PitchBook数据尚未由PitchBook Analysts来源：PitchBook（VC Funding）；标准普尔的Capital IQ（XBI指数价格，IPO资金，并购总额价值）