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过渡乳刺激新生荷斯坦犊牛的肠道发育
初乳刺激胃肠道发育。与初乳类似，过渡乳（TM；初乳后的最初几次挤奶）含有较高的营养水平和生物活性成分，而这些成分在代乳品（MR）中是没有的，尽管其含量低于第一批初乳。我们假设，与 MR 相比，在出生后 4 天内给新生犊牛饲喂 TM 将进一步刺激肠道发育。荷斯坦公犊牛在出生后 20 分钟内饲喂 2.8 升初乳，根据出生日期和体重（BW）分配到 11 个区块中的 1 个，在区块内随机分配到 MR（n = 12）或 TM（n = 11）处理组，每天饲喂 3 次。每天挤奶 2 次的奶牛的第 2、3 和 4 次挤奶（TM）产生的牛奶按挤奶次数汇集在一起，每次饲喂 1.89 升；挤奶 2 在第 2 至 5 次喂奶时喂奶，挤奶 3 在第 6 至 8 次喂奶时喂奶，挤奶 4 在第 9 至 12 次喂奶时喂奶。TM 未经巴氏消毒，平均每升含有 17% 的固体、5% 的脂肪、7% 的蛋白质、4% 的乳糖和 20 克 IgG，而 MR（喂食时）含有 15% 的固体、4% 的蛋白质、3% 的脂肪、6% 的碳水化合物，不含 IgG。拒食率相似，因此饲喂 TM 的犊牛每天比饲喂 MR 的犊牛多消耗 1.0 Mcal 代谢能。在第 5 天早上，给犊牛静脉注射每公斤体重 5 毫克溴脱氧尿苷，130 分钟后屠宰；然后切除肠道切片。饲喂 TM 而非 MR 可使所有肠道切片的绒毛长度、绒毛宽度、绒毛与隐窝比率和黏膜长度增加一倍，使近端和中部空肠的黏膜下厚度增加 70%，并有增加十二指肠和回肠黏膜下厚度的趋势。饲喂 TM 时，回肠和中部空肠的黏膜表面积也分别增加了 19% 和 36%。治疗不会改变隐窝深度。与 MR 相比，TM 使所有切片的隐窝上皮细胞和绒毛内的溴脱氧尿苷标记增加了 50%，表明 TM 促进了细胞增殖
国防局履带车辆柴油发动机标准负载测试方法 N D S D ...
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2014 年企业社会责任报告 - 法航荷航
您如何评价这项转型计划？ 它对法航荷航集团有何影响？ 亚历山大·德·朱尼亚克 2012 年启动的“转型 2015”战略计划为法航荷航集团的竞争力大幅提升奠定了基础。我们减少了集团债务，实施了成本节约计划。与此同时，我们正在推进三年前启动的产品和服务的高端化进程。集团已投资 10 亿美元，为所有长途航班提供符合最高国际标准的优质服务。这让我们再次跻身国际领先航空公司之列。乘坐我们新客舱的乘客满意度几乎翻了一番，这表明我们走在正确的道路上。 去杠杆、节约成本和升级产品和服务都是过去三年来集团 10 万名员工努力的切实成果。下一步是通过我们新的 Perform 2020 计划重新赢得市场份额。
欢迎进入11级-UI医疗保健 - 爱荷华大学
我们知道在医院可能是一种新的体验，并且会感到不知所措。员工将为您提供单位概述，并回答有关孩子逗留的任何问题。请让您的孩子的护理团队知道您在整个逗留期间是否有任何疑问。
印第安纳州，爱荷华城市经理 - Govhr职业中心
COLES总裁一起负责组织的整体管理。作为第一个联系点，总统专注于在该县的制造，工业，商业和零售部门之间建立协同作用，考虑到创造成功所需的基础设施支持和劳动力要求。总裁兼首席执行官还负责组织的业务保留和扩展计划，并将提供领导，建立合作伙伴关系并执行与社区战略目标保持一致的计划。
瑞舒伐他汀和替利利汀的结构表征......
已建立了利用反相高效液相色谱法同时定量瑞舒伐他汀和替利格列汀（具体和制剂）的最相关分析技术。发现所开发的方法线性、准确、精确、稳定且耐用。所用流动相为乙腈：水（65:35），流速为 0.8 ml/min。使用正磷酸将 pH 设置为 2.5。瑞舒伐他汀的洗脱时间为 5.48 min，替利格列汀的洗脱时间为 2.35 min。可检测和定量的最小分析物量为瑞舒伐他汀 7.58 µg/ml 和 22.98 µg/ml，替利格列汀 6.96 µg/ml 和 21.10 µg/ ml。每个估计的参数均符合相关标准，因此明确了反相液相色谱法用于定量片剂的有效性。使用开发的方法进行了强制降解研究。瑞舒伐他汀的降解是在光碱性条件下进行的，而替利格列汀的降解是在光酸性条件下进行的。结构表征工具（例如傅里叶变换红外、核磁共振和电子喷雾电离质谱）用于描述降解产物。描述了两种药物的碎裂途径。此外，使用 ProTox-II 软件预测了降解物的计算机毒性。这项研究表明了一种广泛的新降解研究方法，可用于药物开发阶段。
肉瘤中的 CDK
1 爱荷华大学卡弗医学院分子医学研究生项目，美国爱荷华州爱荷华市 52242；jordan-kohlmeyer@uiowa.edu 2 爱荷华大学卡弗医学院神经科学和药理学系，2-570 Bowen Science Bldg.，美国爱荷华州爱荷华市 52242 3 爱荷华大学卡弗医学院儿科系，美国爱荷华州爱荷华市 52242；david-j-gordon@uiowa.edu 4 爱荷华大学卡弗医学院病理学系，美国爱荷华州爱荷华市 52242；munir-tanas@uiowa.edu 5 爱荷华大学卡弗医学院内科系，美国爱荷华州爱荷华市 52242； varun-monga@uiowa.edu (VM)；rebecca-dodd@uiowa.edu (RDD) * 通讯地址：dawn-quelle@uiowa.edu；电话：+ 319-353-5749；传真：+ 319-335-8930
考虑荷电状态自调节的储能系统配置随机优化方法
摘要：近年来光伏发电发展迅速，由于其波动性和间歇性，光伏发电对电力系统的电能质量和运行产生影响。为了减轻光伏发电对电网的影响，储能系统被应用于光伏电站，基于随机优化方法的容量配置与控制策略成为重要的研究课题。然而概率分布模型精度不足，随机优化方法在控制策略中应用较少。本文提出一种考虑电池荷电状态（SoC）自调节的储能系统（ESS）配置随机优化方法。首先，为减小光伏发电典型场景发电时的抽样误差，建立光伏发电超短期预测误差的分时概率分布模型。在此基础上，针对SoC频繁达到阈值的问题，建立了基于多场景的SoC自调节模型，根据滚动的光伏功率预测对SoC进行调节；构建了储能系统随机优化配置模型，可以降低光伏不确定性对配置结果的影响。最后对提出的随机优化方法进行了验证，分时概率分布模型的拟合误差比t分布的拟合误差降低了15.61%，本文最优配置的预期收益比采用固定概率分布模型的方案高8.86%，比不考虑随机优化方法的方案高16.87%。
