XiaoMi-AI文件搜索系统
World File Search System萘普生
头部受伤/脑震荡 | UHS 伯克利
o 在随附的“头部损伤每日检查表”表格上记录您的症状，以监测您的进展。 o 让大脑休息：前 24-48 小时休息。避免加剧症状的活动，包括发短信、玩电子游戏、使用电脑或电视。您可能需要调整学校/工作出勤率和工作量。 o 请参阅下页的“重返学习指南”。 o 让身体休息：前 24-48 小时避免任何运动、积极娱乐或劳累。然后逐渐恢复正常的日常非运动活动。避免熬夜，因为睡眠有助于恢复。当您感到疲倦或疲劳时，请休息一下。 o 仅按您的临床医生的建议服用药物。对乙酰氨基酚 (泰诺) 是受伤后缓解疼痛的首选药物。除非您的临床医生建议，否则避免服用阿司匹林、布洛芬和萘普生。 o 避免饮酒或服用非法药物、安眠药或其他可能改变您思维和/或可能加重您的症状的物质。 o 请参阅下方的恢复运动/活动指南
应急响应计划——华盛顿州普亚勒普市
为什么普亚勒普需要 ERP？普亚勒普位于雷尼尔山的门口，雷尼尔山是喀斯喀特山脉中一座间歇性活火山。海拔 14,411 英尺，它不仅是喀斯喀特山脉中最高的火山，也是最具威胁性的火山。火山山会带来许多地质灾害 - 喷发和熔岩流、火山地震、火山泥流、冰川融化引起的洪水、火山灰坠落和山体滑坡。我们还必须考虑到，火山喷发和泥流可能会扰乱我们城市的供水，地震可能会损坏我们的房屋、建筑物和企业。另一个隐患是该地区与火山无关的活跃断层带，这些断层带会引发中等强度的地震。
卡玛·斯普罗尔斯-雷普切克
Carma Sprowls-Repcheck crs24@Pitt.edu 111 Trees Hall Pittsburgh, PA 15261 412-648-3186 教育：__________________________________________________________ 匹兹堡大学，宾夕法尼亚州匹兹堡 1994 年 8 月 运动生理学博士学位 研究方法学辅修 匹兹堡大学，宾夕法尼亚州匹兹堡 1989 年 12 月 运动生理学硕士学位 匹兹堡大学，宾夕法尼亚州匹兹堡 完成公共卫生学院流行病学系公共卫生硕士学位课程 1994 年 8 月 匹兹堡大学，宾夕法尼亚州匹兹堡 1985 年 8 月 教育学硕士学位教育传播与技术（教学设计） 华盛顿与杰斐逊学院，华盛顿 PA 1982 年 5 月 商业经济学和历史学士（双专业） 高等教育教学与咨询经历：_________________________________________________________ 匹兹堡大学，匹兹堡 PA 2009 年至今 *助理教授，临床实习协调员 健康与人类发展系，教育学院 -本科生主要顾问 -开发咨询工具并简化咨询协议，使主要顾问之间相似 -合并课程设置，使注册更准确 -协调本科生和研究生临床实习 -重组实习流程 -营销实习，最终在 60 多个合格站点 -讲师：体能评估与运动处方及协调实验室，高级研讨会，特殊人群的体能评估与运动处方及协调实验室，在线研究生课程 -体能评估与运动处方，讲师课程，健康健身实习
赞普公司
5.2.2.先生。加布里埃尔·马加良斯·达罗查·吉马良斯声明：(i) 他没有受到特别法律的阻止，或被判犯有破产罪、渎职罪、贿赂罪、敲诈勒索罪、贪污罪、破坏大众经济罪、破坏公共信仰罪或破坏财产罪，或没有受到刑事处罚，即使是暂时阻止他担任公职，如第 1 条所规定。 1976 年 12 月 15 日第 6,404/76 号法律第 147 条（经修订）（“公司法”）； (ii) 在过去 5 年内，他没有受到任何刑事定罪、任何证券交易委员会的行政诉讼或处罚、任何最终判决（无论是在司法领域还是行政领域）的影响，导致他没有资格担任上市公司的管理职位，如第 2 条所规定的那样。 《公司法》第 147 条规定，或者导致其无法或妨碍其从事专业或商业活动； （iii）根据 2019 年 12 月 5 日修订的 CVM 第 617 号指令的规定，不被视为政治公众人物；并且 (iv) 根据第 31 条，您完全且不受限制地同意公司章程的所有条款和条件，包括其中规定的仲裁条款。 1996 年 9 月 23 日第 9307 号法律第 4 条，已修订。
普惠制
NYNNYN 2029/07 CRN01；星期二；第 1、3、5、6、7、9、11 周 CRN02；星期二、星期六；第 1、3、5、6、7、9、11 周 CRN03；星期二、星期六；第 1、3、5、6、7、9、11 周 CRN04；星期二、星期六；第 1、3、5、6、7、9、11 周 CRN05；星期日、星期二；第 1、3、5、6、7、9、11 周 CRN06；星期日、星期二；第 1、3、5、6、7、9、11 周 CRN07；星期日、星期二；第 1、3、5、6、7、9、11 周 CRN08；星期二、星期六；第 1、3、5、7、9、11 周 CRN09；周二、周六；第 1、3、5、7、9、11 周
评估某些生物学和药物活动
用一种苯胺衍生物之一制备了含有羧基（双氯芬酸，酮酸，牛ox蛋白和萘普生）的药物的某些酰胺衍生物。制备酰胺的有效方法涉及在普通温度条件下利用双环己基钙化二二酰胺（DCC）和4-二甲基氨基吡啶（DMAP）偶联的氨基。用2x08蛋白评估抗氧化活性。分子对接的结果证实了制备化合物的生物学活性和衍生物3（N - （4-氯苯基）-2-2 - （（2,6二氯苯基）苯甲酰胺）苯甲酰胺）表现出高抑制性活性，该活性根据（磷酸含量分析）方法。与抗坏血酸相比，其他合成的衍生物表现出不同程度的抑制作用。此外，还评估了制备化合物的抗菌（大肠杆菌）和抗真菌（念珠菌）活性。与标准参考（头孢菌素和氟康唑）相比，衍生物表现出高到中等活性，其中化合物2对细菌和真菌都表现出显着的活性。使用FT-IR，¹-NMR，13 C-NMR和分子对接研究对所有合成化合物进行表征。
羊毛生产中的人工智能
通过人工智能 (AI) 从大规模数字化数据集中提取信息在规模和变化速度上都是前所未有的。新的数据捕获源包括数字成像、GPS 定位和移动、高分辨率生物标记和生物传感器、实时自动捕获市场和环境数据。澳大利亚羊毛行业是评估此类新表型对盈利能力和先进农业系统影响的理想选择。该项目对人工智能（尤其是深度学习）的实用性进行了初步评估，以准确预测图像、生物标记和动物传感器输出的性能结果。我们开发了一种半自动化系统，该系统能够在田间/院子条件下拍摄高分辨率图像并将其链接到动物电子识别 (EID)。该系统还允许半自动记录体重。使用该系统，我们使用 4 个摄像机角度（即正面、顶部和背面）从 4072 只绵羊创建了 1,482,041 幅图像的图像库。所有绵羊在拍摄图像时都称重，并根据面部覆盖（1-5）、颈部皱纹（1-5）和身体皱纹（1-5）进行主观评分，并识别为 EID。使用图像子集，我们将数字信息应用于深度学习分析管道，特别是使用卷积神经网络 (CNN) 分析。使用 Keras (https://keras.rstudio.com) 和 Tensorflow (https://www.tensorflow.org) 开发模型。将数据细分为训练集、评估集和独立测试集，以预测 AI 预测相应表型的能力。使用侧面和顶部摄像头，预测算法可以分别以 86% 和 87% 的准确率预测体重，并且没有偏差。顶部和侧面摄像头的信息相结合，准确率为 89%。对于面部识别，AI 经过训练可以检测每只羊的头部形状和身体形状，只要羊来自相同的训练和测试集，准确率为 99%。使用每只羊的面部和身体图像的随机子集，AI 算法可以以 94% 和 98% 的准确率将匿名面部和身体图像与羊 EID 匹配，当同时使用面部和身体信息时，准确率为 99.7%。但是，当 5 个月后测试同一只羊的图像时，准确率会大大降低（<10%），除非两个时间点的图像都包含在训练数据集中（准确率提高到 90-98%）。使用皱纹评分的全量表（1-5）预测准确率较低，为 38%-58%。这表明，在面部识别的初始训练中，需要从同一只羊那里获取非常大的数据集，并随着时间的推移不断重复，以检测每只羊独特的生物特征。一旦建立了这样的初始训练数据集，面部识别就可以应用于新的人群。对于颈部和身体皱纹，AI 管道能够将动物分配到高皱纹或低皱纹类别，准确率为 73%-90%，具体取决于预测的相机角度和皱纹特征。AI 预测与手动评分的准确率相匹配，高和低皱纹评分的准确率为 98%-99%，扩展的 1-5 级皱纹评分的准确率为 57%-60%。对于面部遮盖评分，在 2 和 3 之间划分的初始分类器显示的结果略好于随机结果。这在很大程度上取决于种群中面部遮盖数据的分布，其中 87% 的动物被分配到中心类别，不到 1% 的动物属于极端类别。这没有为 AI 算法的训练和验证提供任何能力。为了测试 AI 在描述面部遮盖分数方面的实用性，ML 分类器经过训练可以区分面部遮盖分数 2 和 4。当从图像中裁剪出多个区域时，分类器的预测能力得到证明，准确率为 87%。使用更平衡的数据集，其中每个面部遮盖分数都得到同等代表，很可能区分所有 5 个面部遮盖分数。对生物传感器和生物标记技术的范围及其与深度学习 AI 技术相结合时对绵羊产业定义表型的可能效用进行了审查。全球在该领域的投资成果可能会转移到绵羊产业，并将加速数字化数据量的涌现，其中大多数数据都适合人工智能和深度学习管道。在生物传感器领域，动物加速度计和地理定位设备最有前景。在生物标记领域，基因组学被认为具有最大的潜在直接优势，因为样本可以在早期采集，不受生理状态的影响，并且可以从单个样本中为几乎所有性状提供表型和遗传预测值。大规模蛋白质组学（包括免疫学）和代谢组学研究都具有广阔的未来，因为它们与生理（生产/疾病）状态密切相关，并且适合通过人工智能进行大规模分析，并且可能为复杂性状提供低成本的表型分析，尤其是与动物生物传感器结合时。
气化：生物质加工和...
全球能源环境正在发生变革性的转变，因为各国努力减少对化石燃料的依赖并减轻气候变化的影响。到2050年，欧盟致力于实现零排放的承诺，这促使人们对可再生气体的兴趣，这是其更广泛的脱碳战略的一部分。在各种可再生能源技术中，气体已成为一种有前途的解决方案，为将有机材料转化为清洁能源提供了多功能方法。欧洲沼气协会（EBA）起草了一篇论文，探讨了欧洲生物质和废气的状态。第1章包括关于气体在未来能源系统中的作用的讨论，重点是推动其部署的相关政策。第2章介绍了该领域的关键技术方面的介绍，例如原料预处理，气体操作参数和最先进的技术。第3章总结了将气体燃料转换为各种最终产物的合成的升级途径，以及对生物炭的价值的讨论，这是产品通过产品的气体化。此外，已经绘制了欧洲运营和计划的气体装置，并在第4章中分析了主要趋势。第5章介绍了影响气体发展部门的市场和经济考虑因素，重点是技术经济方面。促进可再生能源，生物量项目的财务激励措施和旨在减少温室气体排放的监管框架对于促进对气体技术技术的投资至关重要。随着技术的进步和市场状况的发展，生物量和废物气体可能在向可持续能源解决方案过渡方面起着不可或缺的作用，同时减轻与化石燃料消耗相关的环境影响。