蓝细菌通常称为蓝绿色藻类,是一组光合细菌,可以在湖泊,池塘和河流中传播,形成盛开。蓝细菌的开花通常被称为有害藻华(HAB),这是由于某些蓝细菌产生氰诺毒素的能力,对人类和动物造成了健康危害。1个腐烂的花朵也会导致水中溶解的氧气迅速耗尽,这可能导致鱼突然死亡。HAB在夏季和加拿大早秋季最多产,当时休闲用水也是最多的。加拿大卫生部已经建立了评估水质和管理娱乐淡水中蓝细菌风险的指南,2,并为一组氰毒素(MC)设定了指南限制。此限制(10 µg/L)旨在保护在游泳等活动期间因意外摄入水而暴露的最脆弱的人群(儿童)。
很少有战略思想家能像已故的柯林·S·格雷一样多产。他的笔触触及了战略思想的整个领域——从核战略到战略文化、从海权到地缘政治。未来的学者,也许是本文作者,需要将格雷的毕生著作整合成一本终极战略思想指南。在本杂志最近一期的冬季刊中,卢卡斯·米列夫斯基 (Lukas Milevski) 就此做了尝试,发表了《柯林·S·格雷的大战略思想》。他认为,“格雷的大战略观念强调军事战略的主体背景”,并指出格雷的观点“与美国尤其青睐的主流解读相矛盾,在美国,大战略被视为政策大师。”1 虽然米列夫斯基对这些观点的论证非常清晰,但我在这里想强调一下格雷思想的两个关键领域,米列夫斯基在他全面的分析中忽略了这两个领域。
Vinay Kandpal 博士拥有超过 18 年的学术和行业经验,是一位金融专家和教育家,在印度德拉敦 Graphic Era 大学任教并指导学生。他是印度德拉敦 Graphic Era 大学管理学系的教授,在那里他传授有关金融、管理和教育等各个主题的知识和见解。他拥有印度库马翁大学的金融学博士学位(博士后)和博士学位,也是巴西 PG Administracao-Paulista 大学的博士后学者。Kandpal 博士也是一位热情而多产的研究员和作家,他发表了 62 多篇研究论文和 6 本书,涉及可持续性、金融科技、智慧城市、风险管理、循环经济和金融包容性等不同主题。他曾在著名的国际会议和机构上发表过自己的研究成果,并担任多家知名期刊的编辑和审稿人。他是北美高等教育国际协会 (ANAHEI) 的全职会员。Kandpal 博士的辉煌职业生涯凸显了他对推进知识和促进金融创新的承诺。
Carbonloop生物培养轮毂Carbonloop Hub(C-Loop)将开拓并加速转化性和多学科工程生物学技术,以使嵌入英国多产废物流中的碳增值。这将创建新的绿色工业生物制造过程,从而减少现有的不可避免的废物处理过程(垃圾填埋场和焚化)或环境污染的排放,而是将其作为未来循环生物经济学中可持续化学制造的下一代碳资源捕获和重新进入。Working in close partnership with national scale-up facilities and industrial partners from across the UK waste-to-product value chain, the Hub will address key manufacturing challenges surrounding waste characterisation, microbial upcycling and scale-up currently limiting the uptake of sustainable circular biomanufacturing processes in industry, generating key future engineering biology technologies that will be critical to the UK's path to net-zero.ton peijs沃里克大学
多产品企业已逐渐成为工业生产的主导(Bernard 等,2010;Goldberg 等,2010)。范围经济(因生产范围而产生的成本节约)已被提出作为多产品企业存在和生产整合的一种解释(Panzar 和 Willig,1975;Teece,1980;Panzar 和 Willig,1981)。范围经济和规模经济在经验上是否与企业扩大其横向边界的决策相关?生产更多品种并在更少的工厂中整合生产是否能显著节约成本?量化规模经济和范围经济对反垄断从业者也具有实际意义。调查多产品企业合并对竞争的影响通常需要评估一系列超出威廉姆森权衡范围的(低)效率(Williamson,1968)。例如,合并的价格效应可能导致合并公司生产规模缩小,从而可能由于规模经济的损失而增加生产的边际成本。同样,如果合并公司的工厂生产合并伙伴的产品,它们的工厂可能会增加生产的品种,从而可能产生范围经济。忽略这些规模和范围效应会显著改变合并评估的结论吗?解决这些问题和其他应用问题需要一种估算规模和范围经济的方法。为此,我们提出了一种适合应用工作的估算规模和范围经济的新方法。我们首先在工厂层面建立一个多产品成本函数。该技术允许(但不强加)在工厂层面实现规模经济和范围经济,这意味着在同一工厂内生产多种产品比在单独的工厂生产它们更具成本效益。继 Baumol 等人之后。 (1982),我们表明,该成本函数可以从依赖非竞争性投入的生产技术中得出,例如管理任务或可用于同时生产多种产品的机器,从而产生范围经济。该模型允许每个公司有多个工厂、多个城市,并且运输成本使得公司将货物从工厂运送到城市的成本很高。我们的方法有两个主要优势。首先,我们表明我们可以仅使用需求方数据(即数量、价格、需求转移因素)来识别和估计多产品成本函数的所有参数。不需要有关投入、产品间投入分配或投入价格的数据。这使得我们的方法相对容易实施,因为研究人员可以访问估计需求系统所需的数据。其次,多产品成本函数可能存在维度问题,因为该函数必须指定产品 j 数量的增加如何影响边际成本
除了研究之外,Fleeman 博士还是一位杰出的教育家和导师。她曾在昆士兰大学和悉尼大学担任过有影响力的学术职位,她在那里担任讲师和高级讲师,培养了下一代兽医专业人士。她对教学的奉献精神体现在她指导过的许多兽医身上,指导他们处理管理糖尿病动物的复杂问题并激励他们取得临床卓越成就。Fleeman 博士也是科学界的一位多产贡献者,撰写了许多被高度引用的同行评审出版物和教科书章节,使她的作品可供学术界和临床界读者阅读。她经常出席著名的国内和国际会议,证明了她作为兽医内分泌学领袖的国际声誉。作为一名广受欢迎的演讲者,Fleeman 博士与世界各地的兽医分享她的见解,确保她的糖尿病管理创新方法得到广泛传播。 Fleeman 博士定期向兽医教育中心 (CVE) 提供有关管理糖尿病犬和猫的临床最新信息,并为众多会议和研讨会以及 CVE 的控制和治疗系列做出贡献。
结果:共收集到422篇与水凝胶在癌症免疫治疗中相关的英文出版物。2021年后,年度出版物数量迅速增加,并且在过去两年中保持不变。中国在该领域发表的文章最多。发表文章最多的机构是中国科学院。陈庆是最多产的作者,刘哲是第二多的作者。在期刊贡献方面,《生物材料》期刊的出版物数量最多(n = 30)。《生物材料》、《先进功能材料》和《控释杂志》是最具影响力的期刊。关键词分析显示,癌症免疫治疗、药物输送、免疫原性细胞死亡、肿瘤微环境、可注射水凝胶和免疫检查点阻断是主要的研究热点。近3年来,过继性T细胞治疗、黑磷、细胞捕获、适应性细胞治疗、肿瘤微环境、光动力治疗、缓释等是该领域的研究热点。本文总结了近年来水凝胶在癌症免疫治疗中的应用,为相关领域的研究人员提供参考。
*Anish Dey 是空间法和相关问题领域的金融分析师、研究员和从业者。他在印度胡布利的卡纳塔克邦法学院获得了商业学士 (BCom) 学位,主修高级管理会计和财务管理,并获得法学学士 (LLB) 学位,主修国际法和空间法。他还获得了印度班加罗尔 CMR 大学的法学硕士 (LLM) 学位,主修商业法。目前,他正在印度班加罗尔基督大学法学院攻读博士学位,主修轨道碎片和可持续利用外层空间的法律问题。他对航空和空间法领域有着浓厚的兴趣,尤其关注其商业方面。**Jithin VJ 是印度班加罗尔基督大学法学院的法学助理教授。他在印度喀拉拉大学获得法学学士 (LLB) 学位,并在印度旁遮普中央大学获得法学硕士 (LLM) 学位,目前正在攻读博士学位。他是一位热心的环保主义者和多产的研究人员,致力于可持续发展,特别是确保可持续发展目标。他曾被邀请到著名大学担任客座演讲者。他对可持续发展的兴趣也使他的视野扩展到了太空法。通过在太空政策领域的各种研究论文中的发现,他一直为轨道碎片的研究和太空法的不断扩大做出贡献。
本研究涉及多能源系统 (MES) 建模和经济模型预测控制 (EMPC) 的高级控制。由于有多种能源载体,MES 可提供能源灵活性、效率和适应性。MES 被视为整合可再生能源的杠杆。本文开发了一种称为多产消者节点 (MPN) 的 MES 新型公式技术。MPN 使 MES 建模成为可能,考虑到 MES 动态、多种能源载体、转换器、并网和离网。此外,这种 MES 建模方法与 EMPC 等预测控制策略兼容。事实上,EMPC 能够考虑负载、天气、可再生能源和能源电网成本预测,以最大限度地降低经济成本。实施了一个真实案例研究来检查 MPN 功能,它由两种能源载体的可再生发电机、负载、存储组成。为了代表冬季和夏季的实际情况,我们开发了两种真实场景。通过 MPN 和 EMPC 高级控制建模,仿真结果表明,节点得到了最佳控制,设备动态在分钟尺度上得到考虑,并且在执行经济成本最小化的同时考虑了从一个载体到另一个载体的能量转换。所得结果表明,与基于规则的控制的基准相比,提出的 MPN 建模和优化方法在冬季情况下将经济成本降低了 8.21%,在夏季情况下将经济成本降低了 84.24%。
最初被边缘化为从DNA到蛋白质的信息流中的中间体,RNA已成为现代生物学的明星,拥有精确治疗,基因工程,进化起源以及我们对基本细胞过程的理解。但是,RNA既多产,又是一家信息商店,一种使者和催化剂,涵盖了许多含有许多功能和结构性类别的催化剂。解密RNA的语言不仅对于对其生物学功能的机械理解,而且对于加速药物设计而言很重要。朝向这个目标,我们引入了AIDO.RNA,这是AI驱动数字有机体中RNA的预训练的模块[1]。aido.RNA包含16亿个参数,在单核苷酸分辨率下对4200万个非编码RNA(NCRNA)序列进行了培训,并且在一系列全面的任务上,在包括结构预测,遗传调节,跨种类的分子功能和RNA序列设计上实现了最先进的性能。aido.RNA在域适应后,学会了建模蛋白质翻译的基本部分,即蛋白质语言模型近年来受到广泛关注的蛋白质模型。更广泛地,aido.RNA暗示了生物序列建模的一般性以及利用中央教条来证明许多生物分子表示的能力。模型和代码可通过https://github.com/genbio-ai/aido和拥抱脸的模型Generator获得。