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World File Search System蓝生
2019 蓝十字牙科 – 自由计划
您可以随时加入 Blue Cross Dental 计划。保险通常在申请获批后的次月第一天生效。会员可以随时取消，取消在通知后的次月第一天生效。因死亡而取消的保险除外，取消在死亡当天生效。自愿终止保险将导致个人必须满足三年的锁定期，然后才有资格重新加入。
让 SMR 项目成为蓝筹投资
玛德琳·科恩 (Madeline Cohen) 是 EFI 基金会的研究助理。科恩在 EFI 基金会的能源期货金融论坛工作，研究 SMR 的可融资性以及监管环境对核投资质量的影响。在加入 EFI 基金会之前，科恩曾担任杰拉尔德·R·福特公共政策学院的研究助理。在这个职位上，她研究了国外短期气候污染物的监管，包括加拿大各省的甲烷减排战略，以及加拿大、中美洲和南美洲的氢氟碳化物监管议程。科恩于 2022 年毕业于密歇根大学杰拉尔德·R·福特公共政策学院，获得公共政策文学士学位。
Paula Tamagnini教授蓝绿色的可持续性
摘要：制药和化学工业提供社会大部分日常使用的材料，但是它们是主要污染者，对碳排放量产生了重大贡献，并且产生了比产品多5-100倍。在这种情况下，生物催化成为一种有前途的方法，可以发展出蓝细菌作为当前使用的异养费用的替代底盘的绿色，更可持续和更便宜的化学制造。旨在表达与工业相关的异源酶，例如氢化酶和单加氧化酶[1]，产生了几种具有流线性光合电子流量的综合囊体突变体。我们的目标包括编码推定竞争电子水槽的基因，例如：双向氢化酶HOX，Flavodiiron蛋白FLV1/3，NDH-1复合物的NDHD2亚基，Cox终端氧化酶和天然CYP120A1。当前，这些底盘的有效性，从电子流向氧化还原酶方面，正在通过P450传感器蛋白（CYP1A1）通过乙氧基resorufin-O-二甲基酶（EROD）测定进行评估。初步结果表明，与野生型相比，突变体的CYP1A1活性更高。并行，生成并测试了合成装置的合成装置，并生成了合成装置，并生成了并测试并测试了合成装置，并具有合成装置，并测试了。 与野生型相比，该装置在综合囊体突变体中缺乏生产的生产中缺乏天然兼容溶质葡萄糖基甘油（δGGP）增强了3％NaCl的生长[2,3]。 参考文献1。 Mascia等。 Ferreira等。 （2018）Synt。。与野生型相比，该装置在综合囊体突变体中缺乏生产的生产中缺乏天然兼容溶质葡萄糖基甘油（δGGP）增强了3％NaCl的生长[2,3]。参考文献1。Mascia等。Ferreira等。（2018）Synt。通过将AHBET装置引入EPS生产中的突变体中，评估了推定碳竞争途径的损害，即细胞外聚合物（EPS）对甘氨酸甜菜碱的产生的影响。Δkpsm_AHBET突变体比δGGPS_AHBET产生的甘氨酸蛋白甜味蛋白多2倍，并增加了前体甘氨酸的可用性，从而产生了更高的甘氨酸菜碱的产生。然而，作为δGGPS_AHBET，δkpsm_AHBET突变体在3％NaCl以下的生长没有增加。因此，针对海水中的大规模培养，例如AHBET被引入染色体中性位点[4]。（2022）绿色化学，doi.org/10.1039/d1gc04714k 2。biol。，doi.org/10.1093/synbio/ysy014 3。Ferreira等。（2022）正面。Bioeng。Biotechnol。，doi.org/10.3389/fbioe.2021.821075 4。Pinto等。（2015）DNA res。，doi.org/ 10.1093/dnares/dsv024
用于治疗肥胖症的半蓝质
摘要肥胖是一种慢性疾病，该疾病由过度浓度的体内脂肪定义，这已经影响了全球超过10亿个人。这种疾病通常与其他代谢疾病有关，例如2型糖尿病（DM2），心血管疾病（DCV），非酒精性脂肪肝病（NAFLD），慢性肾脏疾病（CKD）以及一些癌症。从这个角度来看，这项工作旨在分析涉及半卢皮德作为抗肥料剂的研究，因为使用类似于胰高血糖素（GLP-1 RA）的受体激动剂肽-1（GLP-1 RA）被表示是肥胖治疗中最积极的程序之一。进行了系统的书目审查，从2022年7月/ 2022年至2023年7月/ 2023年发表了PubMed，Lilacs，Collection +，Dove Press数据库和研究杂志，发展和社会的参考文章。 div>。 div>。过滤器后，仍保留了41Artigos，其中分析了哪些证券和摘要，被排除了那些不处理使用Semaglutida治疗肥胖症的临床观点的人。21个选定的文章经过了完整的阅读，在观察到的结果中寻求融合和分歧。大多数文章（20）证明了semaglutida的有效性和可接受的安全性，用于使用合并治疗和
蓝河坦塔河niobium项目
免责声明和警告陈述：本演示文稿中包含的信息仅供参考目的（“电容器”）提供，而不是构成发行或安排发行的要约，或提出提出的要约来发行助理或其他金融产品的证券。本文包含的信息不是投资或金融产品建议，也不打算用作做出投资决定的基础。本演讲中提供的观点，观点和建议反映了各个演示者的观点，仅出于信息目的而提供。已经准备好演讲，而没有考虑到任何特定人的投资目标，财务状况或特定需求。没有明示或暗示的代表或保证，就本演讲中包含的信息，观点和结论的公平，准确性，完整性或正确性。在法律允许的最大范围内，没有电容器，其董事，官员，雇员或代理商，也没有任何其他人承担任何责任，包括但不限制因过错或疏忽而造成的任何责任，无论是由于本演讲中包含的信息而引起的任何损失。
蓝相液晶在化学图案表面上的成核和生长：表面锚定辅助蓝相相关长度
蓝相（BPS）是手性液晶，具有拓扑缺陷的常规晶格。通过分子自组装，BPS独特的软性对称性提供了许多与常规液晶不同的优秀特性。，已经开发出化学图案的表面，以将BP的自组装引导为具有所需晶格方向的完美单晶，从而进一步受益于光子学和智能电子光学设备的设计。然而，BP的相关长度（定义为保持相同BP时间端方向的距离，这是一个必不可少的设计参数）迄今仍未透露。在这里，纳米级化学模式设计的替代平面和同型锚固条纹的设计允许系统地研究沿不同动力学途径的图案化区域以外的BP的生长，以及相关长度的时间演化。对相关长度的新理解可用于指导BPS宏观的单晶的合理设计，该设计依赖于减少的图案表面，这为基于BPLC的新功能和开发提供了令人兴奋的材料，以将基于BPLC的功能和开发用于高级光学设备或软材料设计或软材料设计。
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。
