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World File Search System为生
研究硝基和磷 - 磷脂的效果 -
孕妇过度使用蓖麻油会导致过早劳动。蓖麻油是一种甘油三酸酯，化学是一种甘油分子，其三种羟基酯均以长链脂肪酸为生。其主要脂肪酸是不饱和的，羟基化的12-羟基，9-二十二烯酸。蓖麻油是由Ricinus Communis植物种子制成的数千年。加热过程将其有毒酶（Ricin）停用，使其安全使用。这项研究是在1403年冬季进行的，在沙漠semnan大学学院的沙漠研究温室中进行了三次复制。研究设计图中的治疗次数如下。对照（不添加肥料）2-尿素肥料每公顷100 kg，每公顷磷酸铵250 kg 250 kg磷酸铵4-在每次复制中考虑每公顷30吨动物肥料。实验是在冬季开始的，随访，夏季进行了灌溉和维护，并通过喷涂进行灌溉。我们得出的结论是，对N和P和肥料富集的物种特异性反应显着促进了净光合速率和生长因子和茎长，叶片面积，胶囊数量和种子数量，人均种子数量，每植物簇数，每植物的簇数以及产生的油的油量。
评级理由2022年4月28日JSW Energy Limited ...
jswel独立运营了两个热电厂，一个在马哈拉施特拉邦的拉特纳吉里（Ratnagiri），容量为1200兆瓦（每个4单位300兆瓦），另一间在卡纳塔克邦的Vijayanagar，容量为860毫米。目前，这两家工厂以进口煤炭为生，主要来自印度尼西亚和南非。其全资子公司JSW Energy（Barmer）Limited运营着一个1080兆瓦的热电厂，其褐煤作为圈养燃料来源。另一个全资子公司JSW Hydro Energy Limited经营两家水电厂，一个在BASPA的容量为300兆瓦，另一个在Karcham Wangtoo的容量为1091 MW。在2021年11月，该公司董事会批准了对公司绿色（包括水电）和灰色企业（Thermal Energy）（Thermal Energy）的重新组织。包括水电业务在内的可再生能源将由JSW Neo Energy Ltd（JSW Neo Energy Ltd”（JSWER的全资子公司）置于JSWEL和Themal Business的“ JSW Neo Energy Ltd”下。在合并的基础上，截至2022年3月31日，JSWEL的总容量为4559兆瓦。目前，JSWEL的约2.5 GW容量正在建设中。
锂离子电池的电化学特征工具
抽象的锂离子电池是电化学能源存储设备，已使运输系统和大规模网格储能的电气化。在其操作生命周期中，电池不可避免地会发生衰老，从而导致其性能逐渐下降。在本文中，我们为读者提供了计算电池单元整个寿命范围内系统级性能指标的工具。这些指标是从标准化参考性能测试（也称为诊断测试）中提取的，在电池老化实验期间定期进行。我们分析了公开可用数据集的诊断测试（Pozzato等人在数据简介中41：107995，2022）由容量测试，高脉冲功率表征测试和电化学阻抗光谱组成。我们提供详细的计算方法和MATLAB®脚本，以提取容量，能量，电荷，最新能源，开路电压，内部电阻，功率，增量容量和差分电压。MATLAB®脚本为生成本文生成图的脚本已被公众访问（Ha等在Mendeley数据中，V3，2023）。本文的主要目的是为有兴趣表征电池的性能和健康指标的本科生和研究生，教育工作者和研究人员提供无障碍指南。这种特征对于可以用于改善周期寿命估计和提高电池管理系统算法的电池老化模型的开发至关重要。
实施生物多样性计划的非洲青年
awf专注于主流保护，作为非洲未来的本质部分，在地方和国家一级发展基于自然的经济体，并向当地的合作伙伴提供野生动植物保护的资源。基金会在三种方法中融合了这项工作：领导野生动植物，与野生动植物一起生活和照顾野生动植物。一起，他们强调在非洲和世界各地推动非洲领导的保护议程，为生活在保护方面的人们创造了机会，并确保野生动植物在整个非洲蓬勃发展。作为一个非洲领导的非洲领导的全球保护组织，在10个国家和17个景观中都存在，AWF独特地定位在各个级别的决策水平上有效地工作，以从真实，可信赖的观点领导和建议。通过合作伙伴关系以及超过60年的实施建立的专业网络，工具和实践经验的基金会曲目，证明了保护和发展如何可以并且必须一起交付。今天，AWF正在基于这一遗产，以率领以非洲为主导的保护运动。利用其关系和网络，该基金会正在对各级领导者进行投资，以推动对人们和野生动植物有益的进步和决策。
多尺度建模与机器学习相结合
摘要 机器学习越来越被认为是生物、生物医学和行为科学领域一项很有前途的技术。毫无疑问，这项技术在图像识别方面取得了巨大的成功，并可直接应用于电生理学、放射学或病理学等诊断领域，在这些领域我们可以获得大量带注释的数据。然而，机器学习在预后方面往往表现不佳，尤其是在处理稀疏数据时。在这个领域，基于经典物理的模拟似乎仍然无法替代。在这篇综述中，我们确定了机器学习和多尺度建模在生物医学科学中可以相互受益的领域：机器学习可以以控制方程、边界条件或约束的形式整合基于物理的知识，以管理不准确问题并稳健地处理稀疏和噪声数据；多尺度建模可以整合机器学习来创建代理模型，识别系统动态和参数，分析敏感性，并量化不确定性以弥合尺度并理解功能的出现。着眼于生命科学领域的应用，我们讨论了机器学习与多尺度建模相结合的最新技术，确定了应用和机会，提出了未解决的问题，并解决了潜在的挑战和局限性。我们预计它将激发计算力学界的讨论，并触及数学、统计学、计算机科学、人工智能、生物医学、系统生物学和精准医学等其他学科，共同努力为生物系统创建强大而高效的模型。
UG-R-22-Biotech-Syllabus.pdf
部门的愿景和使命愿景和在生物技术各个领域的教育，研究和企业家精神方面表现出色，以贡献社会任务的不断发展需求1.通过高质量的教学和高级课程为生物技术的本科生提供出色的教育经验，并将其根源纳入基础知识，使学生能够成为其选择的生物技术领域的领导者2。提供充满活力的学习和研究环境，使学生能够专注于终身学习，以转变为企业家，而著名的研究人员3.通过参加国际和国家一级会议/黑客马拉松，以对职业和社会计划教育目标（PEOS）的道德责任（PEOS）灌输年轻思想的创新和创造力的精神：生物技术部门致力于毕业的工程师。将通过科学思维，解释，分析实验结果并在知名的国家和国际研究所中进行高等教育和研究来展示行业的成功职业。2。将展示领导和主动性，以促进专业和组织目标，以致力于道德的职业，团队合作和尊重各种文化背景3.将参与终身 /自学学习，以与不断发展的技术保持一致，以建立初创企业并成为成功的企业家。4。将以负责任的方式致力于工程和其他专业的创造性实践，从而为社会的社会经济发展做出贡献。
清洁能源技术供应链的技术经济，环境和社会测量
的可持续性还意味着更广泛的制造业正在寻求低排放能源，这是可再生能源与先进制造之间的潜在良性圆圈。在清洁能源技术的制造中定义，衡量和实现可持续性时，存在许多挑战和机遇。首先要达到一组定义。在此评论中，我们使用可持续性的三底线定义，这意味着同等地实现经济，环境和社会利益。第二，尽管清洁能源技术是什么，但我们将其定义为生产能源的技术，该技术使用不可删除的燃料来源产生非常低水平的排放水平。在这里，我们进一步考虑了制造质量的清洁能源技术的子集，例如：太阳能光伏，风力涡轮机，绿色燃料（氢，生物燃料）和蝙蝠架。While fitting the definition of clean energy technolo- gies, we do not consider technologies such as geothermal, hydro, or nuclear power as mass manufactured, due to their specialized supply chains, need for quasi-customization of very large power plants, and, in the cases of small modular reactors, micro-hydro, and enhanced distributed geother- mal, their status as pre-commercial technologies that are not in full-scale production.我们的制造供应链的范围是综合的，包括原材料，加工材料，亚组件，最终产品和圆形性（图1）。循环或循环经济是指恢复
帕多亚大学生物学系...
使用化石燃料和塑料产品污染并损害了我们的星球，我们的土地，我们的水和一生。共同的目标是找到解决这个问题并建立更美好世界的策略。一种可能的策略是使用能够生产生物聚合物作为环保和可持续塑料的有趣来源，而无需使用化石燃料。实际上，一些蓝细菌物种可以合成PHB（多羟基丁酸）等生物塑料。此外，由于蓝细菌是光合微生物，固定大气二氧化碳以将其转化为生物质，因此它们具有减少大气中温室气体（GHG）排放的潜力。一种特定的物种，Synechocystis sp。b12，在巴西污染区域中分离出来，在高光中表现出特别优势，并产生了一定数量的PHB。So syechocystis sp。b12在不同的生长曲线，氮饥饿和磷饥饿中生长，然后将这两种应力组合在一起，某些参数（例如OD，PHB积累和糖原趋势）被监测。此外，为了操纵糖原代谢核苷酸和氨基酸序列的GLGP1和GLGP2在参考菌株PCC6803和B12之间对齐以增强差异。然后进行了一些分子生物学实验，目的是过表达参与糖原代谢的基因GLGP2，尤其是在糖原降解中，尝试了稳定重组和瞬时转化的方式。
安大略省的长期能源计划
• 2010 年至 2030 年间，需求将温和增长（约 15%）。• 安大略省将在 2014 年实现无煤化。安大略省将在 2014 年前消除燃煤发电，实现政府温室气体减排目标的绝大部分。Thunder Bay 煤电厂的两台机组将转换为天然气，Atikokan 将转换为生物质。Nanticoke 的另外两台机组将于 2011 年关闭。• 政府致力于清洁、可靠的核电，使核电占全省电力供应的约 50%。为此，达灵顿和布鲁斯核电站的机组需要进行现代化改造，该省将需要在达灵顿新建两台核电机组。投资翻新并延长 Pickering B 电站的使用寿命至 2020 年将为安大略省人民带来丰厚回报。• 安大略省将继续扩大其水力发电能力，目标是达到 9,000 兆瓦。这将通过新设施和大量投资来实现，以最大限度地利用安大略省现有的设施。• 安大略省的目标是到 2018 年，风能、太阳能和生物能源等清洁可再生能源达到 10,700 兆瓦（不包括水力发电）——通过扩建输电线路和最大限度地利用现有系统来实现。安大略省将通过继续实施 FIT 和 microFIT 计划继续发展清洁能源经济。
谈论人工智能的产生：版权和生成式人工智能供应链（简短版）
“生成式人工智能是否侵犯版权？”是一个紧迫的问题。这也是一个难题，原因有二。首先，“生成式人工智能”不仅仅是一家公司的产品。它是一个庞大的松散相关技术生态系统的统称。这些系统的行为不同，并引发不同的法律问题。其次，版权法非常复杂，而生成式人工智能系统设法触及了它的许多角落。它们引发了作者身份、相似性、直接和间接责任以及合理使用等诸多问题。这些问题不能孤立地分析，因为到处都有联系。我们的目标是让混乱变得有序。为此，我们引入了生成式人工智能供应链：一组相互关联的阶段，将训练数据转化为生成数据。供应链揭示了公司和用户做出对版权产生影响的选择的所有地方。它使我们能够追踪上游技术设计对下游使用的影响，并评估在这些复杂的社会技术系统中，当发生侵权时，谁应对侵权负责。由于我们与生成式人工智能技术密切相关，因此我们能够更多地阐明版权问题。我们确定了法院在处理这些问题时需要做出的关键决定，并指出了不同责任制度可能产生的后果。本文是即将在《版权协会杂志》上发表的一篇法律评论文章的精简版。