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芽孢杆菌益生菌对手术感染的毛状病原体的影响
摘要。研究了pyogenes孤立培养的益生菌制剂的抗菌活性的结果，已经发现益生菌制剂Inoprovet2由BAC.Subtilis，BAC制备。licheniformis具有最早和最高的活性（从6小时开始，链球菌培养的减少39±0.9，24小时后 - 78±2.6，96小时后 - 100％ - 即与其他人相比，破坏了脓液微生物）。Inoprovet1 differed from Inoprovet2 only by the quality of the excipient, but its activity was slightly lower (6 hours - 22 ±1.1, 24 hours - 53 ±3.9 and 96 hours - 100%), the third most active was Vitasporin12B probiotic (6 hours - 21 ±1.8, 24 hours - 51 ±2.3 and 96 hours - 98 hours - 98 ±4.2%), followed by Vetom 1。2（6小时后16±2.9，24小时后51±0.5，96小时后96±1.8％）和益生菌孢子蛋白，在6小时16±2.9，24小时后45±3.3和96小时89±2.6％后杀死链球菌培养的抗菌活性。获得的结果，在临床实践中使用inoprovet2益生菌的可能性不仅用于治疗胃肠道感染，而且还用于伤口感染
CV，彼得对手 div>
14个国际会议的组织者 - 例如，2000年物理学和化学学院的Actinid ES和JournéesDesActinides实习生。会议，100名参与者，德累斯顿，德国，2011年2011年功能性金属制剂 - 磁性，结构，运输研讨会，有70名参与者，Uppsala，瑞典2013 2013年功能性金属有机体和混合动力系统研讨会，有60名参与者，有60名参与者，印度Kolkata，印度Kolkata，印度2013年的超级订单，超级能力与URU 2参与者的un undoctions in Uru 2 si 2 Workshopters：50每年大约有9次邀请会谈。国际会议/学校的代表性演讲 - 例如：理论上的邀请谈话会见XFEL研讨会，德国汉堡（2022）（2022）在超快磁性会议（UMC）邀请全体谈话，法国南希（2022）（2022）邀请全体会议模型和小immicromagagnetism（Hmmagnetism）（HMM2011）（HMM2017）会议超快动态，卢卡，意大利（2016）给定的物理教育课程的贡献：密度功能理论的实际主题（1995），量子力学I - 运动课程（1997年），金属光学特性理论（1998），磁光谱镜，磁光谱（2002），量子力学（2004年），量子力学 - 锻炼方式（2004），同步（2004），同步（2004），同时（2004），RROCKIIL（2004），RROCTROR（2004），RROSCOP（2004），RROSCOPIES（2004），RROSCOPIES（2004），RROSCOPIES（2004），RROSCOPIS（2004），RROSCOPIES（2004），RROSCOPIES（2004），RROSCOPIES（2004），RROSCOPIES（2004） 2009年），《高级材料光学》（2006年），量子物理学（2006 - 2019），运动课程量子物理学（2006 - 2019），量子物理F（2020 - 2023）。信任委员会：§硕士学生：Thomas Maurer（1990-1991），Wolfgang Hierse（1991-1992），
使用自适应对手平滑分析 - 人@EECS
摘要 - 在道德上符合符合的自主系统（ECA）是建立机器人系统的流行方法，该方法在完全可观察到的环境中构成了遵守道德理论的顺序决策。但是，在现实世界的机器人设置中，由于传感器的局限性，环境条件或由于有限的计算资源而导致的推断，这些系统通常在部分可观察性下运行。因此，本文提出了一个可观察到的ECA（PO-ECAS），使这项工作更接近成为机器人主义者的实用和有用工具。首先，我们正式介绍了PO-ECAS框架和基于MILP的解决方案方法，用于近似道德上符合最佳的政策。接下来，我们将现有的道德框架扩展到了信仰空间，并为受亚里士多德的卑鄙学说启发的美德道德提供了道德框架。最后，我们证明了我们的方法在模拟的校园巡逻机器人领域有效。
功能运动过程中重力对手动时空运动特征的影响
身体健全的人能够在他们的一生中进行各种复杂而充满挑战的运动活动。艺术，运动或与劳动有关的，所有动作都不可避免地受到一个恒定环境参数的影响：重力。的确，从他们的第一天开始，人类经历了控制自己的身体的必要性，同时沉浸在重力领域并与不同惯性特性的物体互动。由于适应过程，成年人随后能够在日常生活中进行基本活动，以保持个人福祉和独立性。在生理上，在整个人类发展中，大脑的特征是一种称为神经塑性的过程，其中神经连接适应环境变化。这允许学习现象，涉及获得新的运动计划和执行能力1。大脑会产生身体的认知表示及其与外部环境的相互作用。这种称为内部模型的框架允许预测身体对动作，运动和感觉输入23的反应23。尤其是内部运动学模型转换了任务空间的信息（即与关节空间的上线手轨迹，同时，内部动力学模型计算执行给定活性2，4所需的关节扭矩。 尽管如此，电动机计划过程对运动5，6的执行产生了运动和动态约束。手轨迹，同时，内部动力学模型计算执行给定活性2，4所需的关节扭矩。尽管如此，电动机计划过程对运动5，6的执行产生了运动和动态约束。中枢神经系统（CNS）考虑了在特定任务执行7之前的重力效应，这要归功于几个负责“助攻” 3、8、9的体感通道的激活。这对于垂直任务尤其明显，在垂直任务中，路径执行在向上和向下移动之间有所不同。10
CES 合约对手方 主讲人
为了对所有利益相关者保持透明，IESO 合同管理部门已编制并发布了本文件以及与市场更新计划（“MRP”）的合同影响有关的某些其他非机密信息。但是，任何潜在的合同影响或所需的合同修订都将通过与 MRP 设计分开且不同的流程来确定。IESO 将继续保持 IESO 的合同管理职能和活动与 IESO 与市场运营和 MRP 设计有关的职能和活动之间的有效分离。IESO 合同管理部门将根据需要与适用的合同对手方解决任何合同影响或所需的合同修订。除非上下文另有要求，否则本文件中对 IESO 的引用均指 IESO 合同管理部门。本演示文稿仅供参考。本演示文稿不构成也不应被解释为代表 IESO 的法律建议或担保、要约、陈述或保证。如果本演示文稿中包含的信息与市场规则、市场手册、任何 IESO 合同或任何适用法律或法规之间存在任何冲突或不一致，则以市场规则、市场手册、合同、法律或法规（如适用）的规定为准。本文件的提供不影响任何一方在任何合同下的权利或补救措施，也不构成对任何合同条款或条件的修订或放弃。本演示文稿中提供的信息基于 IESO 截至演示文稿发布之日就 MRP 发布的相关信息、设计决策和市场规则。随着 MRP 的进展以及可用信息和决策的发展，IESO 解决任何合同问题的拟议方法也可能发生变化。
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[插入单位] 竞争对手
c. 战斗水中生存评估，包括穿着 ACU 和靴子进行 15 米游泳。3. 本备忘录的 POC 是 [插入 DIV G3（或 BDE S3，如果该单位是单独的 BDE）POC 信息]。
对手术烟雾衍生的颗粒物和甲醛在脊柱手术过程中的定量分析：可能的职业危害
物镜自引入以来，电孔一直是一种有价值的手术工具，可以在脊柱手术中精确的组织切割和有效的止血。虽然已经做出了许多努力来阐明各个手术领域的手术烟雾可能造成的危险作用，但在脊柱手术的背景下，讨论很少。这项研究的目的是测量和对脊柱手术期间烟雾产生的不同大小和甲醛（HCHO）的颗粒物（PM）进行定量分析。方法本研究包括一系列连续接受1或2级腰椎脊柱融合的患者。使用粒子计数器测量粒子计数，特别集中在六个不同尺寸的PM（0.3、0.5、1、2.5、5和10 µm）上。此外，还进行了对HCHO的测量，以百万分（ppm）的零件进行测量。单极烧伤用于手术环境。在外科手术过程中在特定时间点进行系统测量，以评估PM和HCHO的水平。此外，通过比较有或没有相邻吸力放置的PM水平来评估手术烟气吸力的功效。结果这项研究涉及35例患者，并在27例病例中对PM和HCHO进行了测量。其余8例仅针对PM进行测量。使用电态使用时，HCHO的水平也较高（0.085±0.006 vs 0.131±0.014 ppm，p <0.05）。在这项研究中，当在脊柱手术期间使用电孔（12.3±1.7 vs 1975.7±422.8，3.4±0.5 vs 250.1±45.7和1.9±0.2±0.2±0.2 vs 78.1±13.3.3.3.3.3.3.3.3.3.3.3.3），观察到各种PM大小的统计学显着变化（12.3±1.7 vs 1975.7±422.8，3.4±422.8，3.4±422.8，3.4±422.8，3.4±422.8，3.4±422.8，3.4±422.8，3.4±422.8，3.4±422.8，3.4±422.8，3.4±422.8，278.3.3.3） 0.05）。电磁期间手术烟雾相邻吸力的利用表明，PM水平的统计学显着降低。 结论这项研究的结果突出了脊柱外科医生在手术室中可能暴露的潜在相关烟雾危害。 实施简单的干预措施，例如利用附近的吸力，可以效率地最大程度地减少有毒手术烟雾的量并减轻这些风险。电磁期间手术烟雾相邻吸力的利用表明，PM水平的统计学显着降低。结论这项研究的结果突出了脊柱外科医生在手术室中可能暴露的潜在相关烟雾危害。实施简单的干预措施，例如利用附近的吸力，可以效率地最大程度地减少有毒手术烟雾的量并减轻这些风险。
机器学习和深度学习模型对手写数字和字母识别（HDALR）的影响
摘要 - 在众多实际应用中，例如数据表格输入，邮政编码排序和银行检查帐户处理，手写数字识别是至关重要且困难的任务之一。因为每个人都以不同的大小，宽度和斜率不同的方式写作，因此识别数字可能会具有挑战性。过去已经使用了各种基于人工神经网络的模型进行模式匹配。在进行实验时，使用MNIST（改良的国家标准技术数据库数据库）数据集观察到了各种作者在字体上使用的显着差异。在这项研究中，我们评估了MNIST数据集上的机器学习算法，包括幼稚的贝叶斯，K-Nearest邻居，支持向量机，决策树，随机森林，人工神经网络，卷积神经网络和长期短期记忆。这项研究的目的是评估和对比深度学习和机器学习模型的有效性，而不是手写字母和数字数据集。注意到，CNN的表现优于MNIST数据集的精度为99.9％，而EMNIST数据集则为88％。每种识别方法都面临着提取关键特征的关键挑战，并且深度学习已被用来通过评估的结果来解决此问题。
更快的人工智能和分析：SAS® Viya® 超越竞争对手
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