多种重要的化学合成过程都依赖于氢气,氢气的生产和使用通常由其与这些市场之一的联系所驱动。例如,氨是世界上产量最高的化学品之一,它主要依赖于氢气。氨主要用于农业肥料,被认为是过去一个世纪每单位土地农业产量翻番的主要原因 [4]。氢气的另一个主要用途是作为脱硫过程中石油精炼的催化剂。除了化学生产之外,氢气还用作钢铁生产中的还原剂,并且已被证明可以替代生铁生产中的冶金煤。它甚至用于食品的氢化反应中,以产生更耐储存的半固体脂肪。
¹典型的电池寿命,5/5/90的配置文件,具有GNSS,蓝牙,Wi-Fi和选项板应用程序的最大发射器功率。实际观察到的运行时可能会有所不同。²请参考Mototrbo R7用户手册,以获取批准的消毒剂和净化物质的列表。³无线电权重信息不包括通用选项板和天线。仅4个广播。电池最低工作温度-20°C。5抑制方法在附件之间有所不同。6 R7A不支持350 MHz频段。R7 FKP和R7 NKP 350 MHz型号不支持20 kHz通道间距。7需要启用GNSS(全局导航卫星系统)支持。
该报告是作为UBC可持续发展学者计划的一部分制作的,这是不列颠哥伦比亚大学与各个地方政府和组织之间的合作伙伴关系,以支持为研究生提供对推动整个地区可持续发展的项目进行应用研究的机会。
中枢神经系统 (CNS) 药物对人类健康有着重大影响,例如治疗多种神经退行性疾病和精神疾病。近年来,基于深度学习的生成模型,特别是用于从头设计药物的模型,在加速药物发现、降低成本和提高疗效方面显示出巨大的潜力。然而,这些技术在 CNS 药物发现中的具体应用尚未得到广泛报道。在本研究中,我们开发了 CNSMolGen 模型,该模型使用双向循环神经网络 (Bi-RNNs) 系统通过学习具有 CNS 药物特性的化合物来进行 CNS 药物的从头分子设计。结果表明,预训练模型能够生成 90% 以上的全新分子结构,这些新分子具有 CNS 药物分子的性质并且可合成。此外,对具有特定生物活性的小数据集进行了迁移学习,以评估该模型在 CNS 药物优化中的潜在应用。这里,我们以经典中枢神经疾病靶标血清素转运体(SERT)为药物作为微调数据集,并生成针对靶标蛋白的聚焦数据库。使用基于物理的诱导契合对接研究验证了生成的分子的潜在生物活性。该模型的成功证明了其在中枢神经药物设计和优化中的潜力,为未来中枢神经药物开发提供了新的动力。
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R5 LKP R5 NKP GENERAL VHF 5 W, UHF 4 W ⬤ ⬤ Limited keypad ⬤ ━ Monochrome display ⬤ ━ Analogue and digital ⬤ ⬤ Voice and data ⬤ ⬤ Canned text messaging ⬤ ⬤ Voice operated transmit (VOX) ⬤ ⬤ Voice announcement ⬤ ⬤ Home channel reminder ⬤ ⬤ Late entry ⬤ ⬤ Priority scan ⬤ ⬤ AUDIO Intelligent Audio在数字模式下,音频收到音频升级⬤自动反馈抑制器抑制器⬤麦克风失真控制⬤⬤⬤⬤⬤⬤⬤⬤⬤⬤⬤⬤⬤⬤⬤⬤⬤⬤⬤⬤⬤⬤⬤⬤⬤⬤⬤⬤⬤⬤⬤⬤⬤⬤⬤⬤⬤⬤⬤⬤⬤⬤⬤⬤⬤⬤⬤⬤⬤⬤⬤⬤⬤⬤⬤⬤⬤⬤⬤⬤⬤⬤⬤⬤⬤⬤⬤⬤⬤⬤⬤⬤⬤⬤⬤⬤⬤⬤⬤⬤⬤⬤⬤⬤⬤⬤⬤⬤⬤⬤⬤容量加上单位站点⬤⬤⬤⬤⬤⬤⬤⬤
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在北半球和南半球的冬季会出现这种现象,但在热带和亚热带地区全年都可能出现。这是一种传染病,通常症状较轻,但表现可能会更为严重,尤其是在较脆弱的人群中。在这些脆弱人群中,5岁以下儿童、孕妇、老年人、慢性病患者(糖尿病、慢性阻塞性肺病等)和免疫功能低下者,严重发病率和死亡风险有所增加。 (1) 每年,季节性流感病毒感染流行在世界范围内造成约 290,000-650,000 人死亡,感染率高达约 20%,具体取决于每年传播的病毒株。在发达国家,流感相关死亡率受 65 岁以上人群死亡率的影响最大。在曝光度方面,专业人士
ENX估计,到2050到2030年代初期,总电动汽车舰队电池容量可能会超过NEM中所有其他形式的存储,包括Snowy 2.0。启用V2G的近期资本成本溢价是大规模存储成本的一小部分。此成本优势的基础是,V2G仅需要增加安装具有V2G的充电器的成本。消费者将已经为汽车中的电池付费。*