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World File Search System有毒
飞机燃油箱内的有毒和微生物环境...
在某些环境条件、温度和蒸汽浓度下会着火。易燃液体蒸汽“着火”的温度称为闪点。当燃料蒸汽达到称为下燃极限 (LFL) 或下爆炸极限 (LEL) 的水平时，蒸汽浓度就会达到危险水平。这些限制通常以体积百分比表示。低于 LFL / LEL（下燃极限 / 下爆炸极限）的燃料被认为太弱而无法燃烧。如果燃料蒸汽浓度超过上燃极限或上爆炸极限，则燃料被认为太浓而无法燃烧。这两个极限之间的燃料蒸汽浓度被认为处于其可燃范围内，它会在与点火源接触时点燃并燃烧。控制不必要的火灾和爆炸的最佳方法之一是将燃料蒸汽浓度保持在 LFL / LEL（可燃性下限 / 爆炸性下限）以下，从而防止其达到可燃性范围 [6], [7]。
有毒压力及其对早期学习和健康的影响
儿童的早期经历塑造了大脑的建筑。基于数十年的研究，当大脑建立在强大的基础上时，它可以提高学校成功，经济生产力和反应公民身份。当基础很弱时，它会增加以后的困难的几率。就像建造房屋一样，大脑也以可预测的序列建造 - 奠定基础，构建房间并与电气系统接线。在生命的最初几年中，接线以惊人的速度增长。每秒形成了700个新的神经连接（脑细胞之间的突触）。
通过减少有毒压力来支持儿童福祉
大脑可塑性 - 大脑不断适应环境的能力 - 意味着孩子可以从压力中恢复过来。孩子的大脑和身体能够通过正念练习，锻炼，良好的营养，足够的睡眠和健康的社交互动来应对压力。如果有毒压力停止，并被在关怀环境中增强弹性的实践所取代，则大脑可以缓慢消除许多压力引起的变化。的韧性是应对和从困难中恢复的能力，并且是一种促进心理健康的验证策略。韧性是孩子们可以学习的技能。
国际有毒植物名录 - 数字图书馆
本指南感谢许多个人的贡献，其中包括 Wayne Binns（已故）、Claude Culvenor、John Kingsbury、Kenneth Lampe（已故），以及众多植物学家、毒理学家、图书管理员和技术助理，他们帮助明确重点，提供精神支持，提供有用材料，并提供信息源。特别感谢 John Wiersema 将多种有毒植物纳入 GRIN，并与合著者 Blanca León 共同出版《世界经济植物：标准参考》一书，为本书提供了范本。手稿审阅者包括 Marion R. Cooper、Elizabeth A. Dauncey、Terry D. Jacobson、Lynn F. James、Anthony W. Johnson、Anthony P. Knight、Ross A. McKenzie、Kip E. Painter、James A. Pfister 和 Richard J. Schmidt。本指南对他们的努力表示感谢。我也向编辑选定的匿名评论者表示感谢。
国际有毒植物名录 - 数字图书馆
本指南感谢许多个人的贡献，其中包括 Wayne Binns（已故）、Claude Culvenor、John Kingsbury、Kenneth Lampe（已故），以及众多植物学家、毒理学家、图书管理员和技术助理，他们帮助明确重点，提供精神支持，提供有用材料，并提供信息源。特别感谢 John Wiersema 将多种有毒植物纳入 GRIN，并与合著者 Blanca León 共同出版《世界经济植物：标准参考》一书，为本书提供了范本。手稿审阅者包括 Marion R. Cooper、Elizabeth A. Dauncey、Terry D. Jacobson、Lynn F. James、Anthony W. Johnson、Anthony P. Knight、Ross A. McKenzie、Kip E. Painter、James A. Pfister 和 Richard J. Schmidt。本指南对他们的努力表示感谢。我也向编辑选定的匿名评论者表示感谢。
有毒药物和健康警报：推荐做法指南
检测限为 5% 表示量化的成分百分比是估计值 可能无法识别新物质 o 根据存在的物质，测试条（例如芬太尼和苯二氮卓类）可能出现假阳性和阴性。 o 药物的颜色会随着时间和空间而变化，因此不是可靠的准确标记。 o 个人报告可能受到恐惧、悲伤和震惊的强烈驱动。 o 口口相传的报告可能会随着时间的推移而失真。 o 过量服用和其他不良反应可能会被低估。 o 一些报告被延迟（例如，急诊室数据）。 o 为较小的社区报告时数字较少的问题（由于样本量较小，微小的随机变化可能看起来较大）。小数字也可能对保密性构成风险。 3. 让多方利益相关者参与。
使用机器检测有毒植物检测的审查...
全球技术学院，班加罗尔，卡纳塔克邦，印度摘要：有毒植物对人类和动物的健康构成了重大威胁，从而导致各种不良反应，从轻度不适到严重毒性。早期鉴定这些有害植物对于防止意外摄入和最大程度地降低相关风险至关重要。该项目着重于使用机器学习技术来开发有效的系统，以检测有毒植物。提出的解决方案利用了一个综合数据集，其中包括各种植物物种的图像，分为有毒和非毒性类别。卷积神经网络（CNN）用于图像特征提取，使模型可以识别指示有毒植物特征的微妙视觉模式。转移学习是使用预训练的模型应用的，从而增强了系统概括和适应多种植物物种的能力。关键字：检测，识别植物，叶子图案，有毒植物分类。
食物中物质转移的有毒动力学建模 -
BFR根据国际公认的科学评估标准，独立准备了有关德国食品，饲料和化学安全和消费者健康保护问题问题的专家意见和陈述。它建议联邦政府和其他机构以及这些地区的利益集团。BFR因此对保护人类健康做出了重要贡献。您可以在我们的主页上找到有关该部门的职责的信息。
糖尿病是由于毒素变体的有毒误折叠而引起的
人类胰岛素基因中的显性突变可能导致胰腺B细胞功能障碍和由于突变蛋白的毒性折叠而导致的麦芽细胞。类似于经典的小鼠模型（Akita小鼠），这种单基因综合征突出了人类B细胞对蛋白质折叠和异常聚集引起的内部抗性应激的敏感性。临床突变直接或间接扰动天然的二二个配对。尽管大多数突变引入或去除半胱氨酸（在任何一种情况下都导致了未配对的残基），而非半胱氨酸相关的突变则可以识别出折叠效率的关键决定因素。对这种突变的研究表明，不仅受到其结构和功能的限制，而且还受到其单链前体对可折叠性受损的敏感性的限制。2013年欧洲生化社会联合会。由Elsevier B.V.保留所有权利。