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Microgard® Outlast® 凉爽背心 - 多种款式
安全注意事项：所有给出的化学测试和突破时间仅与织物的实验室测试有关。接缝和闭合处的突破时间可能更短，尤其是在磨损或损坏时。用户有责任为特定用途选择合适的服装、手套、靴子和其他设备。用户应负责确定服装在特定用途下可以穿多长时间以及是否可以适当清洗以供重复使用。除了 Microgard Limited 随每件服装提供的官方文献中包含的内容外，Microgard Limited 不对其服装提供任何保证或陈述。
导致多种抗生素爆发的 R 因子
在两年的时间里，路易斯维尔大学医院出现了多重耐药性肺炎克雷伯菌引起的院内感染（M. Raff，未发表数据）。怀疑是 R 因子传播，因为在几种不同的肺炎克雷伯菌血清型中都发现了多重耐药特性（1、11、17）。在本研究中，我们表明，单一 R 因子是造成这种流行病的原因，并且在我们的医院环境中持续存在。脱氧核糖核酸 (DNA)-DNA 杂交用于在所有肺炎克雷伯菌菌株中识别这种 R 因子，并且可能被证明是持续研究这种和未来多重耐药微生物爆发的有用工具。（这项工作是 M.-A. Courtney 提交给路易斯维尔大学研究生院的论文的一部分，部分满足博士学位的要求。）
氢气路线的颜色（氢的多种色调）
脱碳的第一步当然是大规模发展所有可再生能源（太阳能、风能、波浪能、地热能等），以提高电能的生产，但由于可再生能源的可用性不可编程，而且发电厂不一定位于需要能源的地方，因此存储和运输是相关问题。此外，并非所有过程都可以电气化，在许多操作条件下，电气化是不经济的，尤其是在需要 1000°C 以上温度的热过程中。就尺寸和长期存储而言，氢气代表了相对于其他可用技术的有竞争力的解决方案，如下图所示。事实上，单位质量的高能量密度和长时间储存能量的能力使氢气成为储存大量（MW 甚至 GW）能量的最有用载体。电池的能量密度低，时间范围短，在每日或每周储存的情况下，不像氢气那样具有季节性。
针对多种恶性肿瘤信号通路网络的研究进展与挑战
恶性肿瘤因其高死亡率和高复发率一直是全球人类最关注的健康问题，肺癌、胃癌、肝癌、结肠癌和乳腺癌是发病率和死亡率排名前五的恶性肿瘤。在肿瘤生物学中，异常信号通路调控是驱动所有恶性肿瘤发生、转移、侵袭等过程的普遍主题。Wnt/β-catenin、PI3K/AKT/mTOR、Notch和NF-kB通路受到广泛关注，且在五大实体肿瘤中存在信号串扰。本文创新性地总结了这些信号通路的研究进展、参与这些通路的分子的潜在机制以及一些miRNA在肿瘤相关信号通路中的重要作用，并简要综述了针对这些信号通路的抗肿瘤分子药物。本综述可为恶性肿瘤的分子生物学机制研究提供理论基础，并为制定注重疗效和减少副作用的新型治疗策略提供重要信息。
多种激酶 - 哪个是治疗类风湿关节炎的最佳靶标？
生物学疗法的出现，最著名的是抗肿瘤坏死因子（TNF）剂，已经显着改善了类风湿关节炎（RA）的治疗。从未有过，可用的生物制剂很少导致疾病的缓解，并且仅在RA患者子集中提供临床益处。此外，生物制剂只能通过注射且价格昂贵。需要用于RA的替代疗法，小分子激酶抑制剂可能符合该法案。小分子具有多种特征，使它们比其他疗法具有优势：它们是可生物利用，可渗透且廉价制造的。深入了解涉及炎症和免疫力的细胞内信号通路路径，使得可以抵消异常免疫反应的小分子的合理设计。小分子可以通过抑制激酶来发挥有效的抗炎作用，其中许多分子位于多种促炎途径的Nexus。激酶抑制剂的治疗潜力是通过它们在癌症治疗方面的成功所展示的。自适应和先天免疫反应与RA的发病机理有关，RA的发病机理是一种全身性自身免疫性疾病，其特征是滑膜关节的破坏。涉及T和B细胞反应的全身性失调，这导致自耐受性违反，并最终导致对滑膜关节的免疫反应的安装。在
在具有多种收购的PCB上的缺陷定位
摘要 - 印刷电路板（PCB）可容纳在特定的粘结垫，线条和轨道布局中排列的各种集成电路（IC）组件。在整个制造过程中，在钻孔，蚀刻，剥离和其他阶段经常发生不规则或缺陷，从而影响电路板的性能和功能。其中许多缺陷与焊接垫和铜平衡有关，通过手动检查识别它们是耗时且容易出错的。这需要使用自动光学检查（AOI）。诸如模板匹配之类的实践通常需要两个相同的PCB，这些PCB使用数学算法进行比较以检测差异。但是，它们对观点变化和非刚性变形没有弹性。当前的检查过程主要集中于使用同型原理捕获的倾斜度从0到84捕获的PCB图像。此校正过程在7.96 s的最大运行时间内运行。然后，调整后的图像通过模式匹配单元进行分析，其中系统接收相同的PCB模式的图像，每个图像都表现出不同的缺陷。使用各种基于空间特征的匹配算法进行结构信息映射。使用SSI和MSE指标进行评估时，该模型的较高匹配百分比为99.67％，99.75％和99.30％，并且对于考虑了三种不同类型的PCB设计，该模型的错误率为0.343％，0.358％，0.358％和0.721％。总体而言，提议的系统有效地纠正了偏斜，准确地检测到异常，并且胜过传统评估系统。此外，根据通过分割方法的描述，该模型精确地识别PCB图像中缺陷的位置而不使用边界框。
使用机器学习对多种疾病的可行预测
摘要。使用机器学习的自动化多重疾病预测系统是一种先进的医疗保健应用，它利用机器学习算法准确预测患者根据其病史和症状患有多种疾病的可能性。该系统采用了各种疾病的医疗记录和症状的全面数据集，然后使用机器学习技术（例如决策树，支持向量机和随机森林）进行分析。该系统的预测非常准确，它可以帮助医疗专业人员做出更明智的决定并为患者提供更好的治疗计划。最终，使用机器学习的可行多重疾病预测系统有可能通过预测和预防早期疾病来改善医疗保健结果并降低医疗保健成本。
蝙蝠作为多种农业害虫的潜在抑制剂
自然栖息地转换为农业是生物变化的主要驱动因素之一。马达加斯加也不例外，主要由砍伐农业驱动的土地利用变化正在影响该岛的现实生物多样性。尽管大多数物种会受到农业扩张的负面影响，但有些物种（例如Synathropic Bats）能够探索新近获得的资源和人造农业生态系统的新资源。作为蝙蝠是农业害虫的已知捕食者，似乎有可能在农业地区优先觅食，因此可以提供重要的害虫抑制服务。为了调查蝙蝠作为害虫抑制剂的潜在作用，我们在2015年11月和2015年12月在马达加斯加的Ranomafana国家公园及其周围进行了昆虫性蝙蝠的声学调查。我们调查了五种土地覆盖类型：灌溉大米，山坡大米，二次植被，森林碎片和连续的森林。9569蝙蝠通过了19种的区域组合。同时，我们从六种最常见的蝙蝠种类中收集了粪便，以使用DNA元法编码在饮食中检测害虫物种。与森林和属于开放空间的蝙蝠相比，稻田的总蝙蝠活性更高，而边缘空间的声音型是森林转换为山坡和灌溉大米最有益的。检测到的其他农作物包括Su-Garcane cicada Yanga guttulata，澳洲坚果坚果 - thaumatotibia thaumatotibia batrachopa和清醒的Tabby Ericeia inangulata（柑橘果实的害虫）。在收集的粪便样品中检测到了两个重要的大米害虫 - 在Mops Leucogaster样品中检测到稻草虫虫毛虫毛虫，而Grass Webrew虫疱疹丙sis虫的丙sisasalis被从摩托车的朱ugarulus jugularis and Miniiopterus andipterus samples中脱离。所有BAT物种的样品还包含来自重要的昆虫疾病载体的读物。根据我们的结果，我们认为马达加斯加昆虫的蝙蝠有可能抑制农业害虫。重要的是要保留和最大化马达加斯加蝙蝠的种群，因为它们可能有助于更高的农业产量并促进可持续的生计。
针对多种行为的健康促进干预措施
尽管建议在多个行为领域进行更改的健康促进干预措施是单个行为干预措施的较新替代方案，但它们的一般效率及其变化机制尚未得到充分确定。这项全面的荟萃分析（来自364个研究报告中的803个独立样本，n = 186,729名参与者的803个独立样本的效果尺寸为6,878个大小），研究了多种行为干预措施中行为建议的数量与八个领域的行为干预和临床变化（即饮食，饮食，吸烟，hHivive，HYBINE HYBINE HYMINE HYMITY hYBITION，HYBINE，HYBINIV，HYBINIV，HYBINIV，HYBINIV，HASTIV，HASTIS hym niviv nim Intive，hyiv time hym niviv和物质使用）。结果表明，与所有领域的行为和临床变化相关的行为建议数量的正线性效应，尽管大约87％的样本包括0至4个行为建议。这种线性关系是通过改善干预接受者的心理健康以及在几个领域（即艾滋病毒，饮酒和吸毒）的改善来介导的。但是，信息，动机和行为技能的变化并未介导建议数量对行为和临床变化的影响。讨论了这些发现对理论和未来干预设计的含义。
使用机器学习的多种疾病预测
摘要： - 机器学习是一种计算机技术，已经改变了医疗保健。它可以帮助医生更好，更快地预测疾病。在医疗保健中，使用机器学习算法决策树（DT），逻辑回归（LR），支持向量机（SVM），可以帮助同时预测许多不同的疾病。这有助于医生尽早发现和治疗疾病，这使患者变得更好并为医疗保健节省了钱。本文介绍了我们如何使用从数据中学习的计算机程序来预测许多疾病。它讨论了为什么这是好的，我们可能会遇到什么问题以及我们可能下一步去的地方。我们总结了几种机器学习模型和信息来源，这些模型和信息源通常用于疾病预测中。我们还讨论了特征选择，模型评估的重要性，并结合了几种数据模式以改善疾病预测。我们总结了几种机器学习模型和信息来源，这些模型和信息源通常用于疾病预测中。我们还讨论了特征选择，模型评估的重要性，并结合了几种数据模式以改善疾病预测。研究表明，使用机器学习算法一次预测许多疾病确实可以帮助公共卫生。再次，我们使用机器学习模型来确定个人是否受到一些疾病的影响。该训练模型使用样本数据训练以预测疾病。关键字： - 疾病预测，疾病数据，机器学习，决策树（DT），逻辑回归（LR），支持向量机（SVM）。