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World File Search System岩井
NV 113井垫钻孔液添加剂
Water 7732-18-5 100 1104822 89.52% Foamer(s) 1781 0.14% Ammonium C6-10-alkyl polyoxyethylene sulfate 68037-05-8 10 - < 20 Diethylene Glycol Monobutyl Ether 112-34-5 10 - < 20 Poly(oxy-1,2-ethanediyl), 。 2-二氧乙醇111-76-2 5-10硫酸铵32612-48-99午睡64742-53-6 60-80腐蚀抑制剂0 0.00％多磷酸，三氨基酯酯，钠盐68131-72-6 1-5磷酸三）磷酸盐7778-53-2 1-5 1-5碱基合成油96746 7.845％; 64742-47-8 100 Barite 1.28％硫酸钡7727-43-7 84-98硅，石英14808-60-7 1-5碳酸钙471-34-1 1-5 Compd。，苄基苯基（氢化牛脂烷基）甲基，盐盐68153-30-0 97-100
了解远程工作对员工井的影响
Author 1: Adam Chati Author 2: Amine Hamdoune Author 3: Sara Yassine Author 4: Salah Koubaa Author 5: Rachid Hachad Author 6: Hicham Nachit Adam Chati, Faculty of Legal Sciences Economic, and Social Ain Chock, Hassan II University of Casablanca Amine Hamdoune, Hassan 1 er - Legal Economic, and Social Ain Chock, Hassan II University of卡萨布兰卡·萨拉赫·库巴（Casablanca Salah Koubaa），法律科学学院经济和社会艾因·乔克（Ain Chock），哈桑二世卡萨布兰卡·拉奇·哈卡德（Hassan II可能影响本研究客观性的资金。利益冲突：作者没有报告任何利益冲突。引用这篇文章：chati .a，hamdoune .a，yassine .S，koubaa .S，hachad .r＆nachit .H（2023）“了解远程工作对员工福祉和组织成果的影响：在COVID-19的上下文中，在COVID-19
京都制药大学的教育研究成就记录
Professor Associate Professor Lecturer Assistant Professor Assistant President Goto Naomasa Vice President Akaji Kenichi Pharmaceutical Chemistry Furuta Takumi Kobayashi Yusuke Hamada Shohei Pharmaceutical Manufacturing Yamashita Masayuki Kojima Naoto Iwasaki Hiroki Pharmaceutical Chemistry Oishi Shinya Kobayashi Kazuya Herbal Medicine Nakamura Masahiro Pharmaceutical Analysis Takekami Shigehiko Konishi Atsuko Metabolic Analysis Yasui Hiroyuki Kimura Hiroyuki Naito Yukiyoshi Pharmaceutical Physical Chemistry Saito Hiroyuki Nagao Kojiro Ogita Takashi Takayama Takaya Morito Katsuya Public Health Watanabe Tetsushi Matsumoto Takahiro Microbiology and Infection Control Yahiro Kinnosuke Kamoshida Tsuyoshi Cell Biology Fujimuro Masahiro Sekine Yuichi Biochemistry Nakayama Yuji Saito Yohei Yuki Ryuzaburo Pathophysiology Ashihara Eiji Hosoki Masayuki Toda Yuki Pathobiochemistry Akiba Satoshi Ishihara Keiichi Kawashita Eri Pharmacology Kato Shinichi Matsumoto Kenjiro Yasuda Hiroyuki Clinical pharmacology Nakata Tetsuo Ohara Yuki Toba Yue Pharmacology Tanaka Tomoyuki Fujii Masanori Tamura Yuho Clinical oncology Nakata Shinshin Ii Hiromi山原药理学MASARU KATSUMI EIMASA MORISHITA MASATERU药理学EITA tomoyuki Ito ito Yukako Kawabuchi Kawabuchi Shinji临床药理学Westguchi koji koji tsujimoto Sciences Nagasawa Yoshinori Tanahashi Takaichiro Physics Arimoto Shigeru Mathematics Ueno Yoshio General Education Sato Takeshi Imai Chiju Iwasaki Daisuke Asahina Yuko Mimikawa Mariko Sakamoto Naoshi Kishino Ryoji Nozaki Akiko Pharmaceutical Education Research Center Hosoi Nobuzo Kai Akihiro Yoshimura Noriko临床药物教育研究中心Kusumoto Masaaki Tsushima Miyuki Imanishi takashi takasaki chizaki yugo yugo hashizume tsutomu tsutomu nakamura nakamura nobuhiko nobuhiko yano yano yano yano yano yano yano yano yano yano yano matsumura matsumura chikaka chikako chikako intraption trienlation triping sesight inij issey CENTERIOD教育研究中心。中心（Fujiwara Yoichi）Kimura Toru Kinseong Kaoru Tokuyama Yuki Yuki kono kono kyoko takao takao ikuko tokada tetsuya hirayama hirayama eetsuko图书馆（西exit exit koji koji koji koji） Kawashima Hidekazu生物科学研究中心（Kato Shinichi）Saito Michiko Pharmaceutical Science Frontier Research Center（Yamashita Masayuki）联合设备中心（Furuta Takumi）
使用地球物理日志的机器学习辅助岩性预测：Cambay Basin的案例研究
识别和储层相的表征是划定用于碳氢化合物勘探的储层的碳氢化合物区域的主要因素。地球物理日志是在钻孔附近测量的储层相的物理参数，在储层相的解释中起着至关重要的作用。本研究涉及使用地球物理原木上的机器学习（ML）技术在坎贝盆地中岩石BEL的岩性的识别。机器学习的监督技术，例如支持向量机（SVM），ARTI B CIAL神经网络（ANN）和K-Nearest邻居（KNN），用作非线性地球体物理原木岩性学的识别的非线性分类。使用网格搜索交叉验证（CV）方法优化了ML模型的超参数，如ConfusionMatrix评估，auctreceiver操作特性曲线（AUC），精度，召回和F1分数对促进性的促进症状效果。ML模型使用了两个井的地球物理参数，其中有四个已知的杰出岩性（class-a，class-b，class-c和class-c和class-c和class-c和class-c和class-class-c和class-class-class-c和class-class-class）。分别从混淆矩阵中分别为KNN，SVM和ANN的每个岩性的优化和训练的模型，分别以85.4％，87.0和88.9％的形式显示了对真实值的总体正确预测。因此，每个模型从评估参数中的准确性表明，对不同ML模型的组合分析选择优化的ML模型，以更好地实现和验证，以更好地实现和建模岩性。除此之外，接收器手术特征（ROC）还表明，每种岩性的曲线下的整体面积大于90％，其他评估参数（例如精度，回忆和F1得分）的准确性大于84％，除了SVM和ANN类C类D类和Ans类D类案例外。
2015 年 8 月/9 月 - 岩岛区 - 美国陆军
我对本区多样化的任务和我们每天对国家的宝贵贡献印象深刻。我知道，岩岛区员工队伍的专业素养不仅在密西西比河谷分部，而且在整个工程兵团都享有盛誉。成为岩岛区第 47 任指挥官确实让我感到谦卑。我最初的许多日子都是在区总部外度过的，参加培训、演习、HQUSACE 和地区会议。我还努力去了许多实地考察点，因为我想尽可能多地见到我们的员工。指挥像岩岛这样的区无疑是一种全新的体验。在我努力掌握我们执行的各种任务和计划时，有很多东西需要吸收和学习。这是一个学习曲线，在我了解情况并形成初步评估时，我感谢工作人员和员工的耐心。我的主要职责是领导、服务和关心本区的员工，为此，我认为让每个下属都至少对我的指挥理念和我本人有一个大致的了解很重要。首先，我是一个丈夫和父亲。家庭是我的首要任务，我希望本区内的每个人都有类似的优先事项。我们可以作为一个团队共同完成任务，但这并不意味着家人和亲人会在我们的工作承诺中退居次要地位。稳定的家庭和健康的生活方式通常意味着更高效、更有生产力的员工。我的指挥理念实际上可以分为四个主要思想：
申请Investigator-argus-x-12-qs-kit-kit-the- ...
虽然碳酸盐和砂岩都包含储层作为储存溶液，但由于矿物学，沉积过程和成岩史的差异，它们在孔隙率和渗透性方面有所不同[4]。碳酸钙（CACO 3）和碳酸镁（MGCO 3）矿物质是碳酸盐地层的主要成分，包括石灰石和海豚。由于这些矿物会在地下条件下与CO₂反应，因此该过程称为矿物捕获。矿物捕获方法是一种高度稳定的储存形式，其中co co co co与矿物质反应形成固体碳酸盐，从而最大程度地减少了连续泄漏的风险[6]。尽管如此，碳酸盐储层通常由异质孔隙度和渗透率表示，因此在单个地层上井之间的这些特性非常不同。复杂的成岩化过程，碳酸盐地层经历，包括溶解和再结晶，这可能会产生孔隙空间的斑驳分布，并改变储层内的流体流动路径[9]导致碳酸盐地层的异质性。
岩岛战略经济发展计划征求建议书 (RFP)
1. 对社区经济状况和趋势的全面分析。2. 应通过适当的利益相关者参与流程，为经济发展团队建立明确的使命和愿景。3. 评估市政府、DARI、商会、RIDA 以及社区和地区其他合作伙伴组织之间的工作关系。评估应旨在更好地定义角色和职责，以更好地利用每个合作伙伴的优势。4. 应制定一个具有明确可交付成果、时间表、资金来源和责任方的实施框架。其行动项目应进一步推进既定使命，每个经济发展合作伙伴的角色和职责应反映其分配的项目。广义上，项目应包括建议的计划开发、需要进行的研究以及持续的组织变革。
利用基因技术生产的岩藻糖基乳糖
Glycom A/S 1（以下简称“Glycom”）正在寻求修改《澳大利亚新西兰食品标准法典》（以下简称“法典”），以便将微生物发酵产生的 3-岩藻糖基乳糖 (3-FL) 用作婴儿配方奶粉中的营养物质。3-FL 是母乳中含量最丰富的 10 种人乳寡糖 (HMO) 之一。它是 2'-FL 的简单结构异构体，也属于岩藻糖基化 HMO 结构类。然而，与 2'-FL 不同，3-FL 存在于所有女性的母乳中，无论其分泌状态如何，并且与大多数其他 HMO 不同，3-FL 的浓度在整个哺乳期都会增加。在婴儿配方奶粉中添加加工后的 3-FL 的目的是更准确地反映母乳的天然成分及其相关益处。这与《婴儿配方奶粉和特殊医用婴儿配方奶粉法典标准》、《较大婴儿后续配方奶粉法典标准》和《澳大利亚和新西兰婴儿配方奶粉产品部长级政策指南》中的规定一致。3-FL 旨在单独或与其他已获准使用的制成品 HMO 结合添加到婴儿配方奶粉产品中，最高使用量为 2.0 g/L（相当于 80 mg/100 KJ）。该最高使用量在成熟母乳中 3-FL 的平均浓度范围内，并且已经过英国新型食品与工艺咨询委员会的评估和确定为安全。
肠道菌群衍生的岩性酸的作用...
摘要：肠道中的种类繁多和大量的细菌物种，形成了肠道菌群。肠道微生物群不仅与宿主和谐地共存，而且还会互相引起显着影响。由于饮食和抗生素摄入等环境因素，可以更改肠道菌群的组成。相反，已经报道了肠道菌群组成的改变，包括多种疾病，包括肠道，过敏和自身免疫性疾病和癌症。肠道微生物群从体外摄入的外源饮食成分代谢，以产生短链脂肪酸（SCFA）和氨基酸代谢产物。与SCFA和氨基酸代谢产物不同，肠道微生物群产生的胆汁酸（BAS）的来源是肝脏内源性BAS。肠道微生物群代谢BAS产生二级胆汁酸，例如岩性酸（LCA），脱氧胆酸（DCA）及其衍生物，最近已证明它们在免疫细胞中起重要作用。本综述着重于当前对LCA，DCA及其衍生物对免疫细胞的作用的了解。