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Julie Williams 教授开展了开创性研究,研究基因如何影响我们患阿尔茨海默病的风险,并共同领导了国际全基因组关联研究,发现了 100 多个风险基因。这些发现还提供了有关疾病如何发展的线索,包括炎症和免疫系统的作用。Williams 教授还领导了一个重要的新干细胞平台,该平台用于模拟导致常见阿尔茨海默病的风险基因组合。该资源将向世界各地的研究人员开放。此外,Williams 教授还领导着 IPSC 阿尔茨海默病风险模型平台 (IPMAR),旨在成为最大的细胞模型资源之一。Williams 教授因阿尔茨海默病研究荣获 CBE 勋衔,并因对神经科学的杰出贡献荣获英国神经科学协会奖。
1. 为确保学生对出勤情况负责并持续收集数据,学校将每天记录和维护出勤情况。2. 教师和/或辅导员将监控并联系家长,讨论过度和/或反复缺勤和迟到的情况。3. 缺勤返校后,学生必须在三 (3) 个上课日内向出勤办公室出示家长/监护人的便条和/或医生证明。即使家长或监护人通过电话通知学校,也必须出示便条。三天期限过后,任何缺勤或迟到都将被标记为“无故缺勤”。 4. 学校仅在以下原因提交书面文件的情况下才允许缺勤:a. 生病、受伤或隔离,需有医生证明 b. 家庭成员去世 c. 经行政部门批准的特殊情况 5. 对于计划中的长期学生缺勤(超过一周),家长/监护人需要在缺勤前至少三周填写并提交“长期学生缺勤通知”。表格可在出勤办公室领取。
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水是农业生产力的基本要求。在农业领域,传统能源发电会产生大量碳足迹,用于通过管井抽水。在过去的几十年里,向可再生资源的过渡转变不断增加,从而实现了环境脱碳,并被认为是发电的可行解决方案。为了协助并提供这种模式转变的路线图,拟议的研究通过对发展中国家四个独立站点的独立系统和电网连接系统进行比较分析,对灌溉系统进行了技术经济和环境分析。光伏系统与电网集成,可进行能源购买和销售 (PV + G (P + S)),被证明是最优配置,能源成本 (COE) 分别为 $0.056/kWh、$0.059/kWh、$0.061/kWh 和 $0.068/kWh,而净现值 (NPC) 分别为 $7,908、$20,186、$25,826 和 $34,487,使用寿命为 25 年。此外,还基于不确定变量(例如电网购电 (GPP) 和平均太阳辐射 (GHI))进行了敏感性分析,以检查系统的优化行为。环境分析结果表明,与传统能源相比,(PV + G (P + S)) 系统的碳影响相对较小。这种配置还可以通过将多余的太阳能光伏能源出售给电网来防止过量取水。此项研究为实体未来的优化提供了政策框架洞察。
摘要:肽核酸(PNA,具有肽骨架而非磷酸核糖骨架的核酸类似物)已成为反基因或反义治疗、剪接调节剂或基因编辑中的有前途的化学药剂。与 DNA 或 RNA 药剂相比,它们的主要优点是生化稳定性和整个骨架上没有负电荷,导致与它们杂交的链的静电相互作用可以忽略不计。因此,PNA 链与 DNA 或 RNA 链的杂交会导致更高的结合能和熔化温度。然而,缺乏天然转运体需要形成含 PNA 的嵌合体或制定纳米特定细胞递送方法。在这里,我们着手探索在诊断应用中使用基于 PNA 的成像剂所取得的进展,并重点介绍选定的发展和挑战。■ 简介
目录 I. 执行摘要................................................................................................................................................ 1
Carbopol 聚合物和 Noveon 聚卡波非具有配方灵活性,因为它们可与各种活性药物成分 (API) 和赋形剂一起使用,并且可以通过直接压片、干法制粒(滚压、压制)或湿法制粒(高/低剪切、挤出滚圆)方法进行加工。Carbopol 聚合物和 Noveon 聚卡波非在低浓度下提供高效的控释特性。缓释片中的典型使用水平为 5-30%,具体取决于药物特性、辅料和加工参数。
人工智能 (AI) 方法和技术已被用于解决建筑、工程和施工 (AEC) 行业中的各种工程问题,旨在提高整体生产力并优化整个项目生命周期(规划、设计、施工和维护)的决策。然而,由于缺乏对固有不确定性的全面理解(从根本上和数学上),许多人工智能应用面临着不同的限制和约束,因此人工智能的使用尚未达到令人满意的水平。它需要采取不同的措施来应对不同类型的不确定性,这些不确定性因不同类型的应用而异。因此,本文回顾了 5 种流行的人工智能算法,包括主成分分析、多层感知器、模糊逻辑、支持向量机和遗传算法;然后研究这些人工智能技术如何通过减轻不确定性来协助决策过程,同时实现预期的高效率。本文回顾了每一种相关的技术、数学解释、导致不确定性的原因分析,并总结了一套指南和一个应用框架,用于优化 AEC 应用的知情不确定性。这项工作将为根本理解铺平道路,进而为在 AEC 领域正确应用 AI 技术以实现更好的整体性能提供宝贵的参考。