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World File Search System都很好
星期五传单-ST James'（Coldwaltham）
亲爱的父母和照顾者，好吧，在这里，我们正处于秋季学期的末期，尽管这是我们已经有一段时间的最长任期之一，但它也已经加快了！在这个术语中有很多值得享受和庆祝的地方：我们的新企鹅的成功定居；学习djembe鼓的乐趣；森林学校每周在课堂上建立，更不用说大厅的精美翻新，其可爱的横梁和变色的灯光！有很多很棒的学习正在发生，很高兴与孩子一起上学。在学校的最后几周充满了节日乐趣，您将可以阅读以下更多信息。感谢您对所有活动的出色贡献 - 如果没有父母/护理人员的支持，我们将无法提供这些可爱的经历，因此我们真的很感激。圣吉尔斯教堂的Christingle Service感谢所有与我们一起在圣吉尔斯教堂（St Giles Church）的父母/照顾者为Christingle服务。这确实是今年的亮点之一，我们希望每个人都喜欢传统和不那么传统的歌曲，尤其是我的独奏版Feliz Navidad！孩子们的举止都很好，并且非常谨慎。感谢所有与孩子们合作的员工，以使基督教和教堂支持他们。
5s – 7s电池组参考设计带有低侧MOSFET控制
电池组的电池组和园林工具越来越多地使用锂离子，Li-Polymer或Li-rion-raphate细胞类型。这种化学的体积和重量能密度都很好。虽然该化学反应提供了高能量密度，从而降低了体积和重量作为优势，但化学物质与安全问题相关，需要更准确且复杂的监测和保护。这些担忧是细胞欠压（CUV）和细胞过压（COV），过度过敏（OT），均电荷（OCC）和放电（OCD）和短路放电（SCD），所有这些都会导致加速细胞降解，并导致热逃亡和爆发和爆发。因此，在某些不寻常的情况下，需要及时监视包装电流，电池温度和每个电池电压。必须保护电池组，以防止所有这些情况。始终需要良好的测量精度，尤其是细胞电压，包装电流和细胞温度。精度对于准确的保护和电池组的电荷状态（SOC）计算是必要的。由于平坦的电压，对于LifePo4电池组应用程序尤其如此。电池动力应用程序的另一个重要功能是当前消耗，尤其是在船舶模式或待机模式下。降低电流消耗可节省更多的能源，并提供更长的存储时间，而不会超过电池。
通过政策合并的机器人舰队学习
机器人舰队通过与环境互动而产生的大量异质流数据筒仓，远远超过可以轻松存储或传播的东西。同时，机器人团队应通过各种环境中的异质体验共同获得多样化的技能。我们如何在不传输或集中舰队规模数据的情况下启用此类车队级学习？在本文中，我们调查了从这种分布式异质数据集中的策略合并（POME）作为潜在解决方案。为了在车队环境中有效合并政策，我们提出了fleet -m erge，这是一个分离的学习的实例化，该实例化说明了用复发神经网络参数控制控制策略时会产生的置换不变性。我们表明，f leet -m erge巩固了在元世界环境中对50个任务进行培训的政策的行为，并且在测试时几乎所有培训任务的表现都很好。此外，我们引入了一种新型的机器人工具使用基准，即f leet -t ools，用于构图和接触良好的机器人操纵任务中的车队政策学习，以验证基准中的f leet -m erge的效率。1
WSSE单层中的激子和Trions
在这里，𝑡是开始时间，𝜏是步骤𝑗的上升时间。为了使拟合过程更加稳健，我们忽略了实验时间分辨率（IRF FWHM〜145 fs），这是根据子picsecond数据集的拟合确定的。分子阶段的开始和上升时间（光载量分数）𝛾0由于留置状态，分别固定在𝑡0= 0 = 0 = 0 = 0 =141𝑓𝑠，1-2，4-7。这留下了分子和次级自旋转换步骤𝛾0和𝛾1，孵育周期𝑡1和次级自旋转换时间尺度𝜏1作为拟合变量。拟合结果在补充表1中列表。对于以25 mJ/cm 2的激发能力收集的数据，不受限制的拟合导致𝛾0 + 𝛾1> 1，表明在探测范围内完成了完全的纳米棒自旋转换。为了确保𝛾0 + 𝛾1≤1，因此我们固定了1至0.72。对于使用70 MJ/cm 2和100 mJ/cm 2收集的数据，未解决孵育周期，因此我们将𝑡1固定为零，以提高拟合稳定性。我们注意到，我们已经在子picosecond范围内收集了两个独立的数据集，激发通量为100 mJ/cm 2，并且扩展了〜70 PS范围。对于两个数据集，拟合的分子阶梯幅度𝛾0都很好地一致。对于10 mJ/cm 2，
以肽为中心的定量蛋白质组学数据集用于对阿尔茨海默氏病的表型评估
阿尔茨海默氏病（AD）是一场迫在眉睫的公共卫生灾难，干预措施有限。阿尔茨海默氏症是一种复杂的疾病，可以带有或不带有病因突变，并且可以伴随一系列与年龄相关的合并症。这种多样化的表现使得研究特定于AD的分子变化变得困难。为了更好地了解疾病的分子特征，我们构建了一个独特的人脑样品队列，其中包括常染色体显性AD痴呆症（ADD），散发性添加和那些没有痴呆症的人，但具有高AD组织病理学负担，并且具有高度的AD型正常人，没有/最小的AD AD组织病理学负担。所有样品在临床上的表征都很好，并且通过快速尸检保留了术后脑组织。通过数据无关的采集LC-MS/MS处理和分析了四个大脑区域的样品。在这里，我们在每个大脑区域的肽和蛋白质水平上提出了一个高质量的定量数据集。本实验中包括多个内部和外部控制策略，以确保数据质量。所有数据都存放在蛋白酶换档存储库中，并从我们的处理的每个步骤中获得。
研究文章捕获了果蝇的连续，长时间的行为变化
动物行为跨越了许多时间尺度，从短时，秒的动作到每天的节奏，到衰老期间的终生变化。为了访问较长的行为时间尺度，我们以每秒100帧的速度记录了单个果蝇Melanogaster，每次在蔗糖媒体上的无特色竞技场上一次最多7天。我们使用深度学习框架切片为47个人生产全身姿势数据集，导致近20亿个姿势实例。我们确定了陈规定型的行为，例如修饰，长鼻延伸和运动，并使用所得的伦理图来探索苍蝇的行为在实验中的一天和几天之间的变化。我们在所有定型行为中发现不同的每日模式，添加了有关不同修饰方式，长鼻延长持续时间和运动速度的趋势的特定信息。Melanogaster昼夜节律周期。使用我们对行为的整体测量，我们发现黎明后的小时是苍蝇日常行为模式中的独特时间点，并且这个小时的行为组成与其他健康指标（例如运动速度和时间的一部分时间花费移动与休息）都很好地跟踪。此处介绍的方法，数据和分析为我们提供了d的新图片。Melanogaster跨时标的行为，揭示了暗示未探索潜在生物学机制的新型特征。
ZnO纳米颗粒使用叶提取物生物合成...
由于执法的重要性，识别潜在指纹是一个吸引更多关注的公开主题。可以通过潜在的指纹确定犯罪现场（TKP）的存在。潜在的指纹可以提供警察的信息，以帮助他们捕获罪犯。到目前为止，许多不同的指纹粉末配方已被广泛使用，每个配方都由树脂物质和对比染料组成。过去最广泛使用的潜在指纹的方法是硝酸银染色，烟雾碘，忍者染色和粉尘粉。这种古老的方法在各种表面上都很好。科学家一直在努力开发更准确的技术来可视化潜在印刷，因为用于检测潜在打印输出的常规方法并不总是成功的。一些用于制作有毒指纹粉末的物质，可能对人类健康有害。这项研究提供了一种与生产过程结合使用ZnO的方法，并用Betadin Leaf提取物进行了修饰，以产生安全且非毒性的指纹粉末。这项研究的结果表明，在FTIR测试中，在Betadin叶提取物中发现了Zn-O键，OH组，C = O和N-O菌株。因此，这里提出的发现可能是对研究进行更复杂研究的起点。
慢性淋巴细胞性白血病
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皮肤T细胞淋巴瘤
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CLL指南：
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