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光感染的光
*通讯作者电子邮件：taufiqamu@gmail.com doi：10.7897/2277-4572.04554收到：17/08/15修订：20/09/15在：05/10/15接受：05/10/15感染和感染的抽象概念由各种古老的现代Scholars Backers Back bebals Back back the bys Back back and Back back back and Back and and Back back and and and and and and and and and and and and and and and and and and and and and and and and and and scholars。罗伯特·科赫（Robert Koch，1843-1910）被认为是启发感染概念及其与微生物的关联的先驱。尽管在古代文献中没有描述任何形式的微生物，但是从对Tibbi文献进行仔细的调查来看，很明显，阿拉伯医师对感染过程非常精心，他们称其为Ta'diyah（感染）和Ufunah（Putfactaction）。Al-Razi（Rhazes）采用的独特方法选择了最合适，最健康的医院建筑地点，也证明了他意识到有微生物的存在。Avicenna在他著名的著作《 Qanoon》中提到微生物是Ajsam Khabisah。评论仅重点介绍了unani的描述，这些描述在古典unai文献中提到。关键词：尿路感染，tadiya majr-e-baul，unani医学。引言尿路感染在细菌被认为是疾病的病因和泌尿外科成为既定的医学专业之前就困扰着人类。尿路感染旁边是呼吸道感染，这是医生遇到的问题。已经计算出，全球每年至少有1.5亿例有症状的尿路感染。2,5,61 IT占对医师，办公室的访问超过700万，每年在美国需要或复杂一百万个住院（Patton等，1991 Hooton and Stamm 1977），2,3,4是一个问题，这是一个问题，会影响所有年龄段的男孩，而在新生儿期间在男孩中更为常见，但在infancy和此期间变得更加普遍。
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接下来，使用倾斜的照明荧光显微镜（注5），我们观察到单个分子水平的DNA滴内荧光修饰的DNA结合蛋白的运动（图1B）。通过仅修饰要观察的DNA结合蛋白，可以在单分子水平上观察到。测量结果表明，所有四种类型的DNA结合蛋白在DNA液滴中具有快速，较慢的运动模式。我们还发现，液滴中较高的DNA浓度或增加蛋白质DNA结合位点的数量会导致移动模式较慢的比例增加。在慢速行进模式下，蛋白质可能使用多个DNA结合位点来结合DNA中的多个位置，同时读取多个DNA序列以搜索目标（图1C）。此外，在快速转移模式下，蛋白质会瞬时与DNA结合并解离，从而通过快速移动在液滴中来搜索遥远的目标序列。因此，已经揭示了DNA结合蛋白可以使用这两种模式来实现由液 - 液相分离形成的DNA液滴中有效靶向搜索。
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老实说？空间，尽管有时可能会派上用场，但我们个人很少需要使用它。我已经将重置和GND销钉彼此隔开，以便可以轻松地短短以重置板，并取决于您的项目，您始终可以将按钮连接到这些销钉。由于已经拉到了重置线，因此不需要拉紧，因此将其接地的按钮是硬件重置所需的全部。
使用摊铺机安装的热探照器（PMTP）
•有关新沥青垫的更多信息。•对正在进行的项目的实时反馈。•能够解决可能导致过去项目的热隔离的工艺，材料或设备进行故障排除。•更多地关注优化摊铺机速度和车队操作的时机，以避免摊铺机经常发生隔离。铺路经理监视卡车的流速，运输中的数量以及有多少人到达项目地点。•一般来说，更好的建筑实践。“您知道的事情，但有时会忘记照顾好，或者花时间照顾，” Embacher说。“确保霍珀不会干燥，确保您不会在负载之间折叠摊铺机的机翼。在热分析中，我们可以看到这一点。”示例项目
一项定性研究，探讨了客户对AI的看法...
调查结果五个AI聊天机器人功能在电子商务上下文中被确定为相关，即界面，功能，个性化建议，数据安全和语言样式。这些功能被证明会影响客户对AI聊天机器人的看法。发现高可用性和有用性可导致积极的在线客户。与此相反，感知到的隐私风险必须较低，以带来积极的客户体验。为了感知到的人类风格，有必要找到一个平衡，即聊天机器人被认为具有适当水平的人类风格，以带来积极的客户体验。显示客户的看法对客户体验产生积极和负面影响。最后，证明了两个影响因素，使用AI技术和对数据隐私的态度的经验会影响客户的看法。
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一项综合调查探讨了使用Machine-
电子邮件：yasmin.atef.radwan@gmail.com摘要药物互动是一个关键的健康和安全问题，从学术界和商业中引起了很多关注。多药通常被用作管理癌症，糖尿病和与年龄相关的疾病等复杂疾病的一种策略。但是，将药物与其他药物结合起来会导致意外的不良反应。药物之间的相互作用可能会增加意外影响甚至未知毒性的机会，从而使患者处于危险之中。检测和识别相互作用不仅有助于临床医生避免慢性病，而且还会鼓励开处方安全药物以进行更有效的疗法。在体内和体外，识别几种药物配对的药物相互作用和不良反应是昂贵且耗时的。计算机科学的最新进展，特别是在人工智能领域，已经产生了使研究人员能够识别药物相互作用的技术。我们提出了全面的方法，可以考虑各种因素，包括分子结构，临床数据，网络关系和现有文献，从而对潜在相互作用进行深入分析。本文提供了一项全面的研究研究调查，该研究利用机器学习和深度学习算法来预测药物相互作用。