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AFH 关于加利福尼亚州自报协同跟踪受害者的数据 以下数据是通过湾区支持小组 (BASG) 进行的调查和监视骚扰幸存者联盟 (SHSA) 收集的全州统计数据收集的。收集这些信息的目的是提供加利福尼亚州协同跟踪犯罪的数据驱动图。与性侵犯一样,协同跟踪犯罪的报告严重不足。以下是自报受害者的一小部分样本。我们正在努力应用统计方法来估计该州受害者的真实人口规模。BASG、监视骚扰幸存者联盟 (SHASA) 和全国其他致力于解决这一问题的组织正在开展外联工作,为受害者提供支持,使他们能够站出来并被统计在内。
c rungta药物研究学院R1BHILAI *通讯作者:Parag Jain(副教授)rungta药学学院药学系R1 1。引言由于其耐用性,稳定性,防水性,多才多艺的自然成本最低的成本使塑料成为其他可用材料的替代品(Priya等人2021)。随着时间的流逝,它成为我们生活的重要组成部分,并满足了高需求。长链聚合物分子的存在使其分解过程较慢(Bakht等2020)。塑料的降解会产生微型塑料(粒径<5 mm)负责过度毒理学效应(Chen等,2020a; 2020b)。垃圾填埋场,焚化和回收法也不适合由于成本高以及释放温室气体(Hou等人2022; Gao&Sun 2021)。生物降解,即使用微生物的降解是一种环境友好的友好型塑料,通过各种生物学过程,塑料与较短链的Co 2&h 2 O Orsubstances降解:生物端工,生物临界,生物侵蚀和同化,而无需释放任何副产品(2021; Kim et al.2017)。聚合物链在生物降解中被生物群体分解为低聚物和单体(Atanasovaet al.2021)。Micro-Ornermism是破坏塑料的惰性性质,使其具有抵抗力,使其具有脱脂性(Mohanan et al an al an al an al and al。此外,可生物降解的塑料可能有助于制造有用的代谢产物(单体和低聚物)(Mir等人,2017年; Tokiwa等人。2018; Bombelli等。2017)。微生物在聚合链中将碳交换为微分子或二氧化碳和二氧化碳和水,从而有助于土壤生育能力,塑料积累的降低和废物管理成本。2009)。目前将更多优先级用于分离塑料受污染的土壤的有效塑料降解微生物(Muhonja等人。目前的研究旨在将塑料降解细菌与倾倒部位分离并表征细菌。
初始版本2024年10月1日仅研究使用。不适用于诊断程序。©2024加利福尼亚州的太平洋生物科学(“ PACBIO”)。保留所有权利。本文档中的信息如有更改,恕不另行通知。PACBIO对本文档中的任何错误或遗漏不承担任何责任。某些通知,条款,条件和/或使用限制可能与您使用PACBIO产品和/或第三方产品有关。请参阅适用的PACBIO销售条款和条件以及PACB.com/license的适用许可条款。太平洋生物科学,PACBIO徽标,PACBIO,Circulomics,Omniome,Smrt,Smrt,Smrtbell,Iso-Seq,Sequel,sequel,Nanobind,sbb,sbb,sbb,revio,onso,apton,apton,kinnex,peretarget和sprq是Pacbio的商标。
不可避免地,未来在 ECC 中使用地下水将给现有的含水层系统带来额外的压力。因此,重新评估以前绘制的含水层、可能定位未绘制的含水层并实施管理策略以确保地下水资源可供未来使用至关重要。由于管理策略和决策工具需要更准确的地质和水文地质模型,因此需要创新的数据收集方法。在复杂的地质地形中,例如 ECC,人们对冰川沉积物内以及冰川沉积物与下层基岩层之间的水力通道了解甚少,因此需要对冰川沉积物和基岩层进行连续高分辨率地质测绘,以更好地理解和说明地质层的结构。更好地了解 ECC 内的地质结构将有助于改进地质建模,从而有助于更好地建立 ECC 的水文地质模型。预计该模型将成为众多应用的基石,例如地下水勘探计划、含水层保护研究和重要补给区识别。更重要的是,该模型将形成地下水流建模练习和未来水预算计算的框架,从而改善水管理决策。
不可避免地,ECC 未来的地下水使用将对现有的含水层系统造成额外压力。因此,重新评估以前绘制的含水层、潜在地定位未绘制的含水层并实施管理策略以确保地下水资源可供未来使用至关重要。由于管理策略和决策工具需要更准确的地质和水文地质模型,因此需要创新的数据收集方法。在复杂的地质地形中,例如 ECC,人们对冰川沉积物内以及冰川沉积物与下层基岩之间的水力通道了解甚少,因此需要对冰川沉积物和基岩进行连续高分辨率地质测绘,以更好地理解和说明地质地层的结构。更好地了解 ECC 内的地质结构将有助于改进地质建模,从而有助于建立更好的 ECC 水文地质模型。预计该模型将成为众多应用的基石,例如地下水勘探计划、含水层保护研究和重要补给区识别。更重要的是,该模型将形成地下水流建模练习和未来水预算计算的框架,从而改善水管理决策。
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AI驱动的大语言模型(LLM)(例如Chatgpt和Google Gemini)的兴起既提出了高等教育的挑战和挑战,尤其是在写作教学中。这项探索性研究研究了一种利用LLM生成的反馈来吸引学生进行详细的修订工作,强调迭代性改进对未分级草稿的质量的探索方法。学生根据标题提交了AI反馈的草稿,并进行了工作,并根据其修订的深度和质量进行了评分。来自39个本科生的调查数据表明,LLM反馈是明确,具体且可操作的,可促进对修订的更深入的参与并促进独立性。学生将这种方法视为道德,将AI与学术完整性保持一致,同时减少了滥用AI进行内容创建的诱惑。虽然一些著名的局限性(例如非个人反馈),但总体接收是高度积极的。通过将LLM构建为增强的工具,或者研究伙伴,这项研究很高 - 他们的潜力支持道德,迭代学习,并建议将AI整合到高等教育中的教学法中的有希望的方向。
在唾液证据中,DNA在唾液证据中收集了两种不同稳定性的唾液证据,并用两种不同的擦拭溶液收集的唾液证据在唾液证据中,DNA在唾液证据中收集了两种不同稳定性的唾液证据,并用两种不同的擦拭溶液收集的唾液证据
谁设定了雄心勃勃的目标,以消除宫颈癌到本世纪末(9)。但是,这个目标面临重大挑战。在英国是一个提供有组织的宫颈筛查的高收入国家,最近的数据显示,在2021 - 2022年,只有68.7%的合格个人被充分筛查,远低于80%的目标(10)。此外,大多数癌症表现出来的低收入和中等收入国家,通常没有筛查计划。为了实现消除宫颈癌的目标,迫切需要进行创新的筛查方法。这些必须解决参与障碍和医疗保健系统中的资源限制。虽然阴道自我采样(VSS)已被证明是增加宫颈癌筛查参与的有效策略,尤其是在不强调的人群中(9),有些患者也报告了较低的