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集聚经济体：文献综述
引言企业表现出强烈的趋势，该趋势是由于公司的各种机会和限制而在特定的地理区域中定位。企业之间的距离较短，因此由于经济活动的结构而导致许多经济优势（Rosenthal＆Strange，2003年）。聚集会出于各种原因，包括知识溢出，基础架构的有效分配，与客户的邻近以及公司与工人之间的工作机会和技能更好的匹配。经济活动的集体可能是特定于行业的或由各种行业组成的。一个多世纪以来，区域经济学家对区域经济学家感兴趣的影响，产生了数百项研究，集中于密度和聚类的影响。本文献综述的目的是提供集聚的定义，并概述集聚对区域经济的主要影响。此外，特别注意集聚对公司进入决策和特定行业的影响，最著名的是制造业。本文献综述发现，即使在较小的地理水平上，聚集的影响也会发生。但是，某些条件，例如熟练的劳动力和投资必要的基础设施的意愿，增加了聚集的影响。
将抗菌素 Protegrin-1 重新用作双重功能...
摘要：淀粉样蛋白和抗菌肽传统上被认为是具有不同生物学功能和靶标的不同家族。然而，某些淀粉样蛋白和抗菌肽具有共同的结构和功能特征，这些特征有助于神经退行性疾病的发展。具体而言，淀粉样蛋白-β (A β ) 的聚集和微生物感染是阿尔茨海默病 (AD) 中相互关联的病理因素。在本研究中，我们提出并展示了一种抗菌肽 protegrin-1 (PG-1) 的新型再利用策略，该策略表现出在体外和体内同时预防 A β 聚集和微生物感染的能力。通过使用蛋白质、细胞和蠕虫分析进行全面分析，我们发现了 PG-1 对抗 A β 的多种功能，包括：（i）在低摩尔比 PG-1/A β = 0.25:1 时完全抑制 A β 聚集，（ii）将预先形成的 A β 纤维拆解为无定形聚集体，（iii）降低 A β 在 SH-SY5Y 细胞和转基因 GMC101 线虫中诱导的细胞毒性，以及（iv）在 A β 存在下保留对 PA、大肠杆菌、SA 和 SE 菌株的原始抗菌活性。从机制上讲，PG-1 的双重抗淀粉样蛋白和抗菌功能主要来自于它通过构象相似的 β 片层关联与不同的 A β 种子（KD = 1.24 − 1.90 μ M）强结合。这项研究提出了一种有前景的策略，即将抗菌肽重新用作淀粉样蛋白抑制剂，有效针对 AD 中的多种病理途径。关键词：protegrin-1、交叉播种、微生物感染、阿尔茨海默病、淀粉样蛋白聚集、淀粉样蛋白抑制
卷∙17∙号∙4∙2024 页 1470 评估...
摘要 牙周袋治疗是为了治疗感染牙龈的微生物。Sarang Semut 是一种来自加里曼丹森林的草本植物，被证明具有抗菌和抗真菌能力。这种能力还取决于所用溶剂的类型。本研究旨在确定不同溶剂类型对牙龈卟啉单胞菌和伴放线菌聚集杆菌抑制力的差异。研究通过提取和冻干 Sarang Semut 粉末、含量测试和抗菌活性测试进行。使用的分析是变量的 Kruskal Wallis 检验、Jonckheere- Terpstra 检验和卡方检验。结果表明，每种溶剂对两种细菌牙龈卟啉单胞菌和伴放线菌聚集杆菌的抑制力直径没有差异。抗性菌直径随剂量增加而增大,各剂量组牙龈卟啉单胞菌和伴放线菌聚集杆菌对各类溶剂的抗性菌直径变化均与抗性菌直径变化存在一定的关系。
多样性对未来大西洋热带的影响...
摘要：冰的形成仍然是气候模型中代表最差的微物理过程之一。虽然已知主要的冰生产（PIP）参数化对建模的云特性具有很大的影响，但次级冰产生（SIP）的表示不完整，因此其相应的影响在很大程度上是毫无疑问的。此外，冰的聚集是总云冰预算的另一个重要过程，这在很大程度上也不受限。在这项研究中，我们使用挪威地球系统模型（Noresm2）研究了PIP，SIP和ICE聚集对北极云的影响。具有预后和诊断PIP的模拟表明，仅异质冻结不能再现观察到的云冰含量。Noresm2中缺失的SIP机制（胶水分解，掉落和升华分解）的实施可改善建模的冰属性，而液体含量中的图案仅在预后PIP的模拟中发生。但是，结果对碰撞分裂的描述很敏感。这种机制在所检查的条件下占主导地位，对升华校正因子的治疗非常敏感，升华校正因子的治疗是一种受使用的参数的约束参数。最后，冰聚集处理的变化也可以显着影响云特性，这主要是由于它们对碰撞分手效率的影响。总体而言，通过添加SIP机制来增强冰产量和冰聚集的减少（与浅北极云的雷达观察一致）导致云层覆盖率和降低TOA辐射偏见，与卫星测量相比，尤其是在寒冷的月份。
神经信息组织和处理
Mangeron，Nr。27，700050，Iasi，罗马尼亚，神经结构，过程，参数和特征的信息综合允许统一描述和建模作为自然和人工神经系统的神经机器。提出了一般信息参数作为神经系统计算潜力的全局定量度量，以作为绝对和相对神经功率。神经信息组织和处理遵循自然通过与不同的内部或外围组件相关的功能，功能和电路来管理神经信息的方式，以及通过非确定性的记忆，非确定性的记忆，分散和聚集的传播和热门信息信息的聚集，深度神经信息处理，深度神经信息处理，代表多个替代品的杂物和聚集。相关的神经特征被整合到神经机器类型模型中，该模型还结合了统一或界面成分作为中心。所提出的方法允许在神经信息过程的人工计算实现中克服技术限制，并提供对自然信息的更相关描述。关键词：神经信息，神经机器，神经网络，传感器和执行器，神经系统，人工智能简介