●将细胞和质粒混合到预燃烧的(ICE)1毫米比色杯以进行电穿孔(例如),非常小心地避免气泡(如果需要时,可以避免使用气泡,以避免气泡,移液器<25 ul)。将比色杯保持在冰上。●电塑料(例如Biorad Gene脉冲器,2 kV,200 𝛀,25 UF)。点击比色杯以消除气泡,并先用吸收纸从比色杯中擦拭冰/水。时间常数应在4.0至4.3 ms范围内。短时常数带有火花,表明出现问题。如果发生这种情况,请重复,减少质粒的量并注意气泡。●成功进行电穿孔后,立即添加475 UL恢复介质(例如SOC),转移到1.5 ml管,并在37℃下摇动。●串行稀释电穿孔,板块在氨苄青霉素板上的转化为0.1%,以评估转化效率。●您可以将电穿孔的细胞保持在4C,直到确认高效率,也可以用氨苄青霉素在LB中过夜(通常在250毫升250 mL烧瓶中,37C,37C,轨道振荡器200 rpm)。●确认高效率后(您应该在0.1%板中看到> 1000个菌落,对应于1m> 1m的转化剂),制作甘油库存以备将来使用,并通过mini或MIDI Prep纯化质粒或MIDI PREP,适用于下游克隆
电能表、抄表、电费和负荷控制的数据交换——配套规范 还应考虑电能表是否符合其他国家或国际标准的要求,以确保其性能等于或优于上述标准。 当投标人提供的设备符合上述标准以外的其他标准时,应在相关附表中清楚地列出所采用标准与本规范规定的标准之间的主要差异点。 制造商应持有所提供的电能表的有效 BIS 许可证,且电能表铭牌上应加注 ISI 标志。投标书中需附上 BIS 许可证的复印件。 3.0 气候条件 根据本规范提供的电能表应适合在下列热带条件下连续运行。 电能表应能够在炎热、热带和多尘的气候下保持所需的精度。
剑桥大学出版社,爱丁堡大楼,剑桥CB2 CB2 2RU,英国40 40 West 20th Street,纽约,纽约,10011-4211,美国10 Stamford Road,Oakleigh,VIC 3166,VIC 3166,澳大利亚Ruiz de Alarc´on 13,28014 Madrid,Madrid,Spain Dock House,Spain Dock House,Spain Dock House,spain Dock House,Sess the Waterfront,south Invary cape town Invary 800001,div)
量子系统与其环境的相互作用导致量子相干的丧失。通常通过Ancilla,建立良好的储层工程方法调整量子系统与其环境的耦合,可以通过将有效的耗散性动态逐渐发展为量子量子状态或量子状态[1-6],从而克服了有效的耗散动力学来克服脱碳范式。尤其是在电路量子电差异的范围内[7],已经成功利用了储层工程,以自主保护在谐波振荡器的限制希尔伯特空间中编码的量子信息,即玻孔代码,而无需基于测量的反馈。这是通过有效的奇偶校验的工程来实现的,它保留了耗散的演化,该耗散演化将微波谐振器的状态驱动到由相反状态的均匀和奇数相干叠加跨越具有相反位移的歧义的歧管,也称为Schrödinger猫态[8-11]。原则上,这些耗散动态可用于准备猫代码的逻辑状态[9]。尽管如此,这不是必需的,因为使用最佳控制脉冲序列[10],可以使用分散耦合量子轴对微波谐振器场进行通用控制,或者正如最近已证明的那样,已证明,连续变量(CV)通用门集的优化序列[12,13]。因此,为了稳定CAT代码的唯一目的,储层工程是为了唯一的目的。
我非常感谢Bharti博士在CCRAS领导的团队所做的努力,由Sarada Ota博士,Renu Singh博士和Lalita Sharma博士组成,他们在我的指导下白天和晚上在我的指导下塑造了这份文档,并使这一长期的梦想成为现实。我感谢10个中心的所有调查人员,他们帮助了问卷的临床验证。我也感谢来自各个知名机构的著名专家,他们在各种咨询会议上提出了宝贵的建议,以取得富有成果的结果,尤其是浦那的Shashi Kant Sathey博士; Baldev Dhiman教授,V.C。kurukshetra ayush大学;教授kar,ims,bhu;新德里AIIA的Mahesh Vyas教授;帕万教授Godatwar,尼亚,斋浦尔。T. Saketh Ram博士对他在开发PAS(Prakriti评估软件)方面的一贯努力需要高度赞赏。我还要感谢CCRAS的其他官员 - Sunita博士,Shruti博士和V.K.博士Lavaniya不时提供了宝贵的投入,Rakesh Rana和Richa Singhal博士提供了统计支持。
1- 要求学生在最终提交之前提交几份草稿,检查风格、形式、角度是否有变化。 2- 口头讨论他们的作业(5 分钟) 3- 在几位学生的提交中寻找相似的结构;当使用人工智能时,你可以找到一种模式 4- 检查参考文献,人工智能通常会把很多参考文献弄错
©Gonder-Frederick,L1994。版权所有者/开发人员已允许在本实用指南中复制问卷。该指南的读者被允许复制问卷,以供临床使用和非商业研究目的。该指南的读者不允许将问卷用于商业研究目的,并且必须寻求版权所有者/开发人员的许可。
机器学习(ML)见证了医疗领域内的显着意义,这主要是由于与健康相关数据的可用性增加以及ML算法的逐步增强。因此,可以利用ML来制定有助于疾病诊断,预测疾病进展,量身定制治疗以满足个人患者需求并提高医疗保健系统的运营效率的预测模型。及时检测疾病有助于有效的症状管理,并保证提供适当的治疗方法。在多发性硬化症(MS)中,诱发电位(EPS)与扩大的残疾状态量表(EDSS)有很强的相关性,这表明其潜力是残疾进展的可靠预测指标。本研究的目的是应用人工智能(AI)技术来识别与残疾指数(EDSS)评估的MS进展相关的预测因素。必须阐明EP在MS预后中的作用。我们对从125个记录组成的医学数据库获得的经验数据进行了分析。我们的主要目标是构建能够通过应用高级知识挖掘算法来预测EDSS索引的专家AI系统。我们开发了智能系统,可以预测使用ML算法,特别是决策树和神经网络的MS的进展。中,获得的精度分别为88.9%,92.9%和88.2%,可与获得88.2%,96.0%和85.0%精度的MRI相当。可以将EPS确定为MS的预测指标,其功效类似于MRI发现。对于验证EPS是必要的,该EPS明显低于MRI,并且比MRI更便宜,并且更简单,与成像或生化方法同样有效,可作为MS的生物标志物发挥作用。
1。内分泌学,Bharti糖尿病与内分泌研究所(新娘),Karnal,Ind 2。内分泌学,医学科学研究所和SUM医院,布巴内斯瓦尔,印第安纳州3。内分泌学,KGN糖尿病和孟买Endo Center,Ind 4。内分泌学,孟买Saifee医院,印第安纳州5。内分泌学,Deenanath Mangeshkar医院和研究中心,Pune,Ind 6。内分泌学和糖尿病,Instride,Pune,Ind 7。内分泌学,孟买Bhaktivedanta医院,印第安纳州8。内分泌,糖尿病和内科保健诊所,布巴内斯瓦尔,印第安纳州9。内分泌学和糖尿病,班加罗尔糖尿病中心,班加罗尔,印第安纳州10。内分泌学,糖尿病和代谢,Vijay糖尿病,甲状腺和内分泌诊所,Puducherry,Ind 11。内分泌学,Sri Sai Ram内分泌和糖尿病中心,Kurnool,Ind 12。医学部,雷迪博士实验室有限公司,海得拉巴,印第安纳州13。医学部,雷迪博士实验室有限公司,海得拉巴,印第安纳州14。临床研究,雷迪博士实验室有限公司,海得拉巴,IND