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地源除冰融雪系统...
与传统技术相比，热除冰和融雪方法在控制交通基础设施表面冬季状况方面具有多种优势。这些包括自动控制安全的表面条件、避免化学物质及其对环境的影响以及延长基础设施的使用寿命。水力传热系统可以利用夏季收集的太阳能和地热交换的季节性热能储存。将这些可再生资源与能源储存结合起来可以节省一次能源。2021 年 6 月，国际能源署 (IEA) 启动了一个项目，旨在利用地面热能源为交通基础设施的表面除冰。本文首次概述了项目目标和方法。© 2022 作者。由 ELSEVIER BV 出版 这是一篇根据 CC BY-NC-ND 许可开放获取的文章（https://creativecommons.org/licenses/by-nc-nd/4.0）由交通研究领域 (TRA) 会议科学委员会负责同行评审 关键词：除冰；融雪系统；地源；基础设施
转化生长因子-β1的外源对...
脱颖而出的背景：免疫学因素是复发妊娠丧失（RPL）的主要原因（RPL）和诱导母亲耐受性的耐受性是对这种RPL原因的主要治疗方法，但是这种方法的效果是不确定的，需要多种剂量和/或干预措施。这项研究的目的是研究转化生长因子-β1（TGF-β1）的单一施用是否可以改善RPL小鼠的妊娠结局，以及通过TGF-β1驱动免疫耐受性分子吲哚氨基氨基氨基氨基氨酸2,3-二氧氧化物（IDO）的TGF-β1是否导致改善。材料和方法：在这项实验研究中，将40个RPL模型小鼠平均分为一个对照组，该对照组接受了0.01 m磷酸盐缓冲盐水（PBS）和一个治疗组，该治疗组通过尾静脉注射接收了含有2、20和200 ng/ml TGF-β1的PBS。在怀孕的13.5天后处死小鼠，并确定胚胎的探索率。使用蛋白质印迹和免疫组织化学技术在胎盘中检测到IDO，TGF-β1和TGF-β3的表达。结果：在RPL小鼠的胎盘组织中，IDO的表达与TGF-β1正相关（r = 0.591，p <0.001）。在所有治疗组中，胚胎吸收率显着低于对照组，并且在所有治疗组的胎盘组织中IDO的表达显着高于对照组。TGF-β1的表达从治疗组的2、20至200 ng/ml逐渐增加，外源性TGF-β1的浓度与治疗组中胎盘组织中TGF-β1的表达呈正相关（r = 0.372，p = 0.018）。结论：外源性TGF-β1改善了RPL小鼠的妊娠结局，并且可能的治疗性机械性是外源性TGF-β1诱导内源性TGF-β1和IDO的持续表达，这是由于相互诱导的另一个人的表达。该实验可以为RPL患者的未来治疗提供一个新的方向和想法。
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A2660 DISPLAY PACK INC 1340 MONROE NW GRAND RAPIDS 49505 KENT Other A2677 AMERIKAM 1337 JUDD AVE SW GRAND RAPIDS 49509 KENT Other A2722 EXPERT COATING CO INC. 2855 MARLIN COURT NW GRAND RAPIDS 49534 KENT Other PTI A2725 GEAR RESEARCH INC 4329 EASTERN AVE GRAND RAPIDS 49508 KENT Other A2809 Mold Masters Company 1455 Imlay City Road Lapeer 48446 Lapeer其他PTI A2849 Wacker Chemical Corp 3301 Sutton Rd Adrian 49221 Lenawee Lenawee其他PTI A2851 Anderson Development Company
ISIS 中子和μ子源
STFC（ISIS）获得了英国国际科学伙伴基金 2 的资助，以支持马来西亚使用 ISIS 直至 2026 年 3 月。该奖项将支付 ISIS 的光束时间费用，并将支持马来西亚研究人员前往 ISIS 进行实验的旅行、食宿费用。
优化城市住宅院子中生物多样性和碳汇的共同利益
城市绿色基础设施因其对抗生物多样性丧失并增强城市中的碳固存的潜力而闻名。虽然住宅院子构成了城市绿色基础设施的重要组成部分，但它们在提供城市生态系统服务方面的作用仍然在很大程度上被低估了。缺乏有效实施城市植被以增强生态系统服务的系统措施。这项研究的目的是研究公寓街区城市住宅院子中通常发现的不同植被类型如何增强碳固存和生物多样性，以及如何通过景观设计来支持这些好处。该研究涵盖了综合文献综述和定性分析。从对先前研究的综述中汲取灵感，该研究确定了指示碳汇的潜力或生物多样性增强城市植被类型潜力的驱动因素。然后对驾驶员进行盘问，以确定可能增强碳 - 生物多样性共同利益的城市绿色品质。作为关键发现，我们提出了多功能措施，以增强城市场内碳汇和生物多样性的潜在共同效力，并将其分为三个主要类别：植物多样性，提供良好的生长条件和维护。研究强调，只有在计划和设计过程中选择和优先级的解决方案才能实现城市绿色的几种潜在共同利益。为了说明这一点，我们演示了如何将文献综述的发现如何纳入城市场的设计和管理中。我们得出的结论是，在未来的城市住宅院子的规划和设计中要解决的主要行动是（i）建立不同的种植区，混合了木本和草本植物的植物，以鼓励物种丰富和复杂性，（ii）优化空间和生长条件的使用，以及（iii）实施维护实施碳和生物剂方面的维护实践。这项研究强调，通过增强碳生物多样性的共同利益，城市场可以极大地促进主要环境挑战，并在建筑的城市环境中提供重要的生态系统服务。
关于源连接性和网络度量的可变性，源连接量和网络度量
图1 RNA干扰：将miRNA基因转录为原代miRNA（pri-miRNA），该基因由Drosha进一步处理以形成前miRNA。Exportin-5将前MIRNA转移到细胞质中，如果将其处理为成熟的miRNA。siRNA可以通过化学合成直接获得，并在载体或化学修饰的帮助下可以通过内吞作用到达细胞质。在细胞质中，成熟miRNA或siRNA的引导（反义）将组装到RNA诱导的沉默复合物（RISC）中。乘客（感官）链将被丢弃。成熟的RISC将通过与引导链配对找到目标mRNA序列。少于7个互补碱（种子区域）足以用于miRNA介导的RNAi，而siRNA诱导的沉默通常需要完全互补性。取决于触发分子（siRNA或miRNA），由于mRNA降解或转移到P体中，靶基因的翻译可能会被抑制。mRNA疗法：一旦通过适当的递送方法引入在细胞质中，经过改良的外源mRNA可以劫持细胞的核糖体，以转化为功能性蛋白质
位置不可源性的无源域自适应学习来预测太阳能发电
摘要 - 太阳能发电的预测是一项挑战任务，因为它依赖于表现出空间和时间变化的气候特征。由于数据分布的变化，预测模型的性能可能会在不同的位置各不相同，从而导致一个模型在一个区域中效果很好，但在其他区域则不能。此外，由于全球变暖的结果，天气模式的改变是明显的加速。这种现象引入了随着时间的流逝，即使在同一地理区域内，现有模型的功效也会降低。在本文中，提出了一个域自适应深度学习框架，以使用可以解决上述挑战的天气特征来估算太阳能发电。以监督的方式训练了一个已知位置数据集的馈电深度卷积网络模型，并用于预测以后未知位置的太阳能。这种自适应数据驱动的方法在计算速度，存储效率及其在最先进的非自适应方法失败的情况下改善结果的能力表现出显着的优势。我们的方法已显示出10的改进。47％，7。 44％，5。 分别为加利福尼亚州（CA），佛罗里达州（FL）和纽约（纽约）（纽约）的最佳性能非自适应方法相比，太阳能预测的准确性为11％。 索引术语 - 表现力，深度学习，域适应性，可再生能源47％，7。44％，5。分别为加利福尼亚州（CA），佛罗里达州（FL）和纽约（纽约）（纽约）的最佳性能非自适应方法相比，太阳能预测的准确性为11％。 索引术语 - 表现力，深度学习，域适应性，可再生能源分别为加利福尼亚州（CA），佛罗里达州（FL）和纽约（纽约）（纽约）的最佳性能非自适应方法相比，太阳能预测的准确性为11％。索引术语 - 表现力，深度学习，域适应性，可再生能源
