Ваз 1 8: 10 фатальных проблем топового двигателя Весты — журнал За рулем - Автозапчасти ВАЗ

10 фатальных проблем топового двигателя Весты — журнал За рулем

Из-за конструктивных недостатков двигатель 1.8 уже сняли с нескольких моделей, его производство сокращают. Этот агрегат ждет модернизация!

Двигатель ВАЗ-21179 рабочим объемом 1,8 л и мощностью 122 л.с. появился пять лет назад. Изначально его устанавливали на XRAY, потом — на Весты, в том числе и на модификации с приставкой Cross. Однако в прошлом году АВТОВАЗ начал постепенно убирать этот агрегат из списка комплектаций — сегодня им оснащают только кросс-версии. И не исключено, что скоро он совсем исчезнет из моторной гаммы.

Почему новый двигатель не прижился на Ладах? Причин много: от конструктивных недочетов до маркетинговых ошибок.

1. Высокий расход топлива…

Материалы по теме

У автомобилей XRAY и Vesta с двигателем ВАЗ-21179 расход топлива может достигать 13 л/100 км (об этом свидетельствуют многочисленные отзывы владельцев). Те же водители, пересев за руль автомобилей с 1,6-литровым двигателем ВАЗ-21129, без проблем укладываются в 10 л на сотню.

2…. и масла тоже

Высокий расход масла свойственен как моторам с небольшим пробегом, так и давно прошедшим обкатку. Владельцы машин с мотором ВАЗ-21179 всегда возят с собой канистру масла. И доливают до полулитра на 1000 км на совсем свежих автомобилях. Такого расхода масла и на Москвиче-2140 в 80-х годах прошлого века не видели!

Т-образный поршень с очень короткой юбкой провоцирует масложор.

3. Недостаточно мощный

Несмотря на аппетиты, по мощностным показателям двигатель никак не тянет на звание флагманского. Например, корейские моторы G4FC (Hyundai/Kia) с одним фазовращателем, как и у нашего мотора, при рабочем объеме 1,6 л выдают 123 л.с. против 122 л.с. у ВАЗ-21179. Подробно рассказано здесь.

Характеристики у двигателя 1.8 хорошие. Но это не оправдание технологических, технических и экономических проблем, которые с ним возникают.

Характеристики у двигателя 1. 8 хорошие. Но это не оправдание технологических, технических и экономических проблем, которые с ним возникают.

4. Не комплектуется коробкой-автоматом

В третьем десятилетии XXI века хочется приобрести удобную в эксплуатации версию автомобиля с двумя педалями. Но такого варианта АВТОВАЗ с мотором 1,8 л не предлагает. Минус в карму.

5. Двигатель остался втыковым

Материалы по теме

На моторах ВАЗ-21179 при обрыве ремня ГРМ клапаны рискуют «встретиться» с поршнями. Это настоящая катастрофа для мотора и дорогостоящий ремонт.

Обиднее всего, что моторы 1,6 л завод уже модернизировал, оснастив безвтыковыми поршнями (они исключают «встречу» клапанов с поршнями). А вот двигатель 1,8 л доводить до ума пока не стали.

Продолжение — на следующей странице.

Ладный — Авторевю

Чего нам ждать от нового мотора ВАЗ-21179 — того, что объемом 1,8 литра? О его конструкции немало рассказал коллега Юрий Ветров, а мне выпало наблюдать за сим агрегатом по ходу наших ускоренных ресурсных испытаний хэтчбека Лада XRAY, да не просто наблюдать.

Мотор выкинул такое коленце (не путать с коленчатым валом), что, как только XRAY более-менее благополучно добрался до финиша, я тут же сей двигатель и разобрал. Интересно же, с какого ляда у него вдруг открылся масложор, да еще с тревожным сизым дымком? Ну и собрал потом.

Напомню, что двигатель построен на основе блока 1.6, но при тех же высоте и диаметре цилиндров получил дополнительные каналы систем смазки и охлаждения. Что до остальных деталей, то они, считай, практически все оригинальные.

Рабочий объем нарастили увеличением хода поршня, для чего понадобился иной коленчатый вал. Поршни и шатуны также изменены, причем последние укорочены на 5 мм, дабы сохранить заготовку блока стандартной. К слову, укорот шатуна — мера, которую не шибко приветствуют мотористы: растут боковые силы, воспринимаемые юбкой. С увеличением хода поршня повысилась — аж на 11% — и средняя его скорость. Так что предпосылки к более интенсивному износу шатунно-поршневой группы есть.

В головке блока — другие распредвалы, фазовращатель на впуске, расширены газовые каналы, увеличены и клапаны.

Дальнейшие подробности покамест опущу, но и упомянутого довольно, чтобы считать двигатель новым. И не буду я корить его создателей за то, что отдали приоритет не пиковой мощности, а крутящему моменту: те 148 Нм, которые «обычный» мотор 1.6 выдает при 4200 об/мин, здесь доступны уже с двух тысяч, а дальше — до 170 Hм. И в прожорливости я двигатель не упрекну — правда, если речь о бензине, а не о масле. А что до масла, то подъедать его мотор принялся прям с самого начала.

Я как подметил это, так первым делом заглянул в инструкции. Вот в книжице для Весты, которая была оснащена «обычным» двигателем 1.6, русским по белому значится, что допускается расход масла в три промилле от потребления топлива. К примеру, при расходе бензина 10 л/100 км масла должно угореть не более 0,03 литра (или примерно 25 г). Немало, конечно, однако обозначен ориентир, когда начинать бить тревогу. В инструкции же к Иксрею подобной информации я не нашел вовсе, а попутно сложилось впечатление, что руководства к этим двум машинам составляли люди, работающие не то что на разных заводах, но и в разных странах.

Порой одинаковые термины наделены разными смыслами!

Меж тем до первого ТО, которое по условиям наших испытаний мы проводили не при 15000 километров пробега, как предписано, а при 12000, XRAY поглотил почти четыре литра масла. Но еще хуже, что за машинкой потянулся дымный шлейф.

Почувствуйте разницу! Таким должен быть стержень клапана после финишной обработки (первый слайд), а второй слайд — бракованный стержень из нашего мотора

Мы, как водится по ходу ресурсных испытаний, сообщили о неприятности вазовским специалистам. Те взяли паузу (мы-то ее не брали, XRAY продолжил испытательный пробег по полигону) — и недельки через три известили, что на партии моторов, в том числе и нашем, случились бракованные клапаны Mahle китайской выделки — с грубыми следами механической обработки.

И тут же щедро предложили нам заменить головку блока в сборе по гарантии: мол, сия кампания коснется всех владельцев автомобилей с моторами из этой бракованной партии. Мы было уже согласились (наши испытания ведь моделируют реальную эксплуатацию, хотя и в сильно спрессованном виде), как расход масла пошел на убыль. Да так стремительно, что уменьшился вдвое по сравнению с первоначальным!

Полная версия доступна только подписчикамПодпишитесь прямо сейчас

я уже подписан

Двигатель ВАЗ 21179 1,8л. 16-клапанный инжекторный

Описание

21179 1,8 л – инновация от российского автогиганта

Компания Detal-Partner предлагает заказчикам купить двигатель ВАЗ 21179. Агрегат объемом 1,8 литра и производительностью 122 лошадиные силы протестирован на Lada XRAY, а затем установлен на модель Lada Vesta.

Мотор 179 отличается инновационными техническими характеристиками, в нем масса технических доработок, поэтому агрегат смело можно считать надежным устройством нового поколения. Несомненным плюсом считается его небольшая цена на фоне конкурентной среды.

Главные доработки производителя

Основой для нового мотора стала модель ВАЗ-21127/21129, 1,6 литра, производитель увеличил рабочий объем нового двигателя с помощью изменения характеристик хода поршня с 75,6 до 84 мм. Нововведением в работе стала система Variable Valve Timing, по-другому ее называют «фазер».

Система способна изменить положение начала открытия впускных клапанов, опираясь на показатели частоты вращения и нагрузки на мотор. Двигатель максимально наполняется воздухом, а крутящий момент в зависимости от оборотов распределяется наиболее равномерно. В конструкции мотора есть и другие изменения, влияющие на снижение цены:

блок цилиндров обеспечен дополнительными каналами смазки;
радиус кривошипа в коленчатом валу увеличен;
диаметры шатунных шлеек коленвала уменьшены до 43 мм, что способствует уменьшению рабочих потерь;

применена новая технология сверления «из шейки в шейку», в результате уменьшения количества стружки снижается себестоимость;
графитовое покрытие, распределенное по юбке поршня, корректирует ее форму, что увеличивает пятно контакта;
кольца покрыты хромом, длина шатуна уменьшена до 128 мм;
снижение расхода масел достигается за счет монтажа коренных вкладышей с маслораздающей канавкой переменного сечения.

Дополнительно производитель сделал полыми распределительные валы, а также установил стальную прокладку на головку блока, что снизило процесс деформации цилиндров. Нововведения позволили снизить стоимость агрегата.

Применение современных методов сборки

АвтоВАЗ использует для сборки мотора инновационное оборудование от известных мировых брендов. В сборке двигателя участвуют агрегаты с повышенной производительностью – помпа и масляный компрессор от фирмы GMB. Клапаны поставляются компанией Mahle, натяжение зубчатого ремня осуществляется с помощью механизма от INA, топливная рейка производится на заводе Continental. В производственную линию включены агрегаты от отечественного производителя Экоальянс по невысокой цене: это каталитические нейтрализаторы, служащие для поддержания в норме токсических выхлопов.

В линии сборки участвуют кинематическая пара поршня и шатуна от Federal Мogul, а также валы двигателя внутреннего сгорания от Toyota Tsusho.

Характеристики мотора

Бензиновый рядный четырехцилиндровый двигатель ВАЗ 21179 литражом 1,8 л и весом почти 110 кг оснащен двумя валами и четырьмя клапанами на цилиндр. Имеет распределительный тип впрыска бензина марки 95. Зубчатый ремень газораспределительного механизма рассчитан на 180 тыс. км, его обрыв приводит к деформации клапанов. Ремень для навесных агрегатов рассчитан н 90 тыс. км.

Электронная бесконтактная система зажигания автомобиля, оснащенного мотором 179, управляется при участии микропроцессоров. Двигатель имеет следующие дополнительные характеристики:

диаметр рабочей камеры (цилиндра) – 82 мм;
поршневой ход – 84 мм;
показатель сжатия поршня – 10 мм;
номинальная мощность стандартного варианта – 90/122 кВт/л.с.;
номинальная мощность варианта для Лада Веста Спорт за счет распределительных валов — 145 л.с.;
крутящий момент на максимальных оборотах – 170/3750 мин-1;
минимальный показатель частоты вращения вала на холостом ходу – 840 мин-1;
ход цилиндров – 1–3–4–2;
объем смазочных материалов – 4,1 л;
расход смазочных материалов – 0,3%;
степень качества смазочных материалов по классификации API – SL, SM, SN.

В системе двигателя предусмотрен нейтрализатор, мотор работает на основе стандарта Евро-5, его ресурс – 200 тыс. км.

По всем показателям, включая стоимость, модель двигателя российской сборки отличается высоким качеством. Подходит для машин марки Веста и других транспортных средств. Detal Partner предлагает лучшие технические решения для вашего автомобиля!

Двигатель 21179 | Характеристики, отличия, масло, тюнинг

Характеристики двигателя 21179

Производство	АвтоВАЗ
Марка двигателя	21179
Годы выпуска	2016-н.в.
Материал блока цилиндров	чугун
Система питания	инжектор
Тип	рядный
Количество цилиндров	4
Клапанов на цилиндр	4
Ход поршня, мм	84
Диаметр цилиндра, мм	82
Степень сжатия	10. 3
Объем двигателя, куб.см	1774
Мощность двигателя, л.с./об.мин	122/6050
Крутящий момент, Нм/об.мин	170/3750
Топливо	92-95
Экологические нормы	Евро 5
Вес двигателя, кг	110
Расход топлива, л/100 км (для Икс Рей) — город — трасса — смешан.	8.6 5.8 6.8
Расход масла, гр./1000 км	до 200
Масло в двигатель	0W-30 0W-40 5W-30 5W-40 10W-30 10W-40 15W-40
Сколько масла в двигателе, л	4.4
Замена масла проводится, км	15000 (лучше 7500)
Рабочая температура двигателя, град.	—
Ресурс двигателя, тыс. км — по данным завода — на практике	200 —
Тюнинг — потенциал — без потери ресурса	150+ —
Двигатель устанавливался	Лада Веста Лада Икс Рей

Неисправности и ремонт двигателя Лада Веста 1.

Появление более тяжелых моделей в гамме АвтоВАЗ, вроде Vesta и X-Ray, вызвало необходимость разработки более мощного и тяговитого двигателя, нежели всем привычный 1.6 л. Этот вопрос был решен путем прибавки дополнительных 200 кубиков к приоровскому 21126. Подобный эксперимент уже производился и все помнят Ладу Приору 1.8 с мотором 21128 от Супер-Авто. Но новый двигатель 21179 отличается от прошлых версий.
Этот мотор использует старый блок цилиндров от Приоры 21126, высотой 197.1 мм, с чуть улучшенной системой охлаждения и с маслоканалом на фазовращатель. Установлены новые поршни диаметром 82 мм и высотой 26.7 мм, новый коленвал с ходом поршня 84 мм, шатуны 128 мм. Вес шатунов и поршней примерно аналогичен 126-му мотору.
Все вместе это позволило получить рабочий объем 1.8 литра.
Накрыли это все модифицированной ГБЦ 21126, установленной на адаптированной металлической прокладке. Впервые в Тольятти применили систему изменения фаз газораспределения на впускном распредвалу от INA. Диапазон регулировки 30 градусов, сами распредвалы полые, значительно облегченные. Установлены облегченные увеличенные впускные и выпускные клапаны, диаметр впускных 31 мм, выпускных 28 мм, диаметр ножки уменьшен до 5 мм. Эта голова получила улучшенную систему охлаждения, доработанные каналы, новые клапанные пружины.
Двигатель 21179 гнет клапана, как и другие последние моторы АвтоВАЗ: 21127, 21129 и т.д.
Также был изменен блок управления двигателем на М86 (как на Весте), применена электронная дроссельная заслонка, более производительные форсунки, новый маслонасос, измененный масляный поддон, новая помпа, улучшенный выпускной коллектор. В отличие от 21129, мотор 21179 использует обычный пластиковый впускной коллектор без изменения длины.
Все это позволило получить прибавку мощности и крутящего момента во всем диапазоне, в цифрах это выглядит как 122 л.с. при 6050 об/мин, крутящий момент 170 при 3750 об/мин.
В приводе ГРМ используется зубчатый ремень, замена ремня желательна примерно через каждые 90 тыс. км.

Для моделей Лада старых семейств, данный мотор будет именоваться как 21176, на Нивах он же будет называться 21174.
На базе 179-го разрабатывается двигатель 21238, с системой изменения фаз газораспределения на обоих распредвалах.

Проблемы и недостатки двигателей Лада 21179

Этот мотор эксплуатируется совсем недавно и пока нет информации по его надежности. Известно, что первые модели отличались повышенным расходом масла. Мы будем следить за этим мотором и в будущем опишем все неприятности, с которыми могут столкнуться владельцы.

Тюнинг двигателя Весты 21179

Атмосферник

Учитывая новый блок управления М86, сегодня вы не сможете свободно установить короткий впуск, валы, хороший паук и настроиться онлайн. Выпускной коллектор на 179-ом довольно сильно зажат под нормы Евро-5, заменив его на паук 4-2-1, а также установив хороший впуск, вместо длинного стока, вы можете увеличить мощность до 140 л.с.
Но пока стоит дождаться появления возможности нормально настраивать мотор.

РЕЙТИНГ ДВИГАТЕЛЯ: 4-

<<НАЗАД

Новый двигатель 1.8 Лада или ВАЗ-21179 (122 л.с.) особенности устройства, сборка, конструкция

Новый двигатель на моделей Лада объемом 1.8 литра мощностью 122 л.с. стал настоящим открытием для российских потребителей, которые давно ждут современного мощного и экономичного мотора на машинах ВАЗ. И вот такой силовой агрегат появился – новый 1.8 литровый ВАЗ-21179. Первая модель на которую устанавливают данный движок, это Лада ХРей. Правда пока данный мотор ставят в сочетании с роботизированным автоматом, что не позволяет раскрыть весь потенциал агрегата.

Но недавно стало известно, что выход Лада Веста 1.8 состоится в ближайшее время. Кроме версии с роботизированным автоматом, такая модификация наконец получит механическую коробку передач. То есть Lada Vesta 1.8 (122 л.с.) с 5-ступенчатой механикой может оказаться вполне драйверской машиной с прекрасной динамикой разгона. Все таки 170 Нм крутящего момента может понравится многим любителям старта со светофора.

Сегодня мы расскажем и даже покажем видео, которое даст полное представление об особенностях устройства нового мотора. Сразу скажем, что блок цилиндров выполненный из чугуна у 1.8 движка имеет те же размеры, что и у версии 1.6 литра. Вы спросите каким образом добавили объема? Конструкторы решили просто увеличить ход поршня с 75,6 до 84,0 мм, для чего был установлен коленвал с увеличенным радиусом шатунных шеек с 47,8 до 43 мм.

Далее предлагаем видео сборки нового мотора 1.8 на конвейере “Автоваза”.

По видео понятно, что силовой агрегат с чугунным блоком имеет алюминиевую головку блока цилиндров и алюминиевый же поддон. На 4 цилиндра приходится 16 клапанов. Привод газораспределительного механизма ременный. Но внимательный наблюдатель может заметить, что шкивы впускного и выпускного распределительных валов разные. Действительно, на впускном валу размещен исполнительный механизм системы изменения фаз газораспределения. То что в мировом автопроме давно широко используется наш автогигант задействовал впервые на моторе ВАЗ-21179. Механизм изменения фаз ГРМ позволяет оптимизировать подачу топливной смеси в камеры сгорания на разных режимах работы силовового агрегата, чуть раньше или чуть позже открывая или закрывая впускные клапана.

Двигатель с индексом 21179 имеет ряд конструктивных особенностей и массу иностранных комплектующих. Например распредвалы сделаны в Корее. Надежный водяной насос и масляный насос повышенной производительности закупают у корейской фирмы GMB. Применен новый автомат натяжения зубчатого ремня ГРМ — с двумя роликами, немецкой фирмы INA. Облегченная шатунно-поршневая группа производится компанией Federal Мogul. Топливная рампа и ремень ГРМ — фирмы Continental.

Кстати, дроссельный узел двигателя 1.8 для моделей Лада не имеет механической связи с педалью газа. Никакого тросика от педали, только провод передающий сигнал с датчика положения педали на дроссель.

Новый бензиновый атмосферный мотор ВАЗ может свободно работать на бензине марки АИ-92. Как заявляет производитель моторесурс двигателя ВАЗ-21179 в 400 тысяч километров не предел. Замена ремня ГРМ требуется не часто, по заверениям инженеров “Автоваза” он может отходить до 180 000 километров. Невероятно, но факт.

“Автоваз” недавно опубликовал видео, как каждый собранный 1.8-литровый мотор проходит испытания на конвейере, прежде, чем его устанавливают на машины. Предлагаем посмотреть данное видео и вам.

Такая тщательная проверка каждого силового агрегата для новых Lada XRay и Lada Vesta радует. Неужели в нашей стране научились делать классные силовые агрегаты.

В ближайшее время новый 1.8 литровый мотор ВАЗ окажется под капотом не только у Икс Рея и Лада Веста, но и станет силовым агрегатом для Lada Largus, появится на обычной Ниве (Lada 4х4) и отправится на сборочные конвейеры Chevrolet Niva. Недавно появилась информация, что данный двигатель станет основным мотором для новейшего полнопрводного кроссовера ВАЗа Lada XCode. Хочется верить, что это не последний удачный агрегат отечественного производства.

Лада Веста 1.8 на механике. Плюсы и минусы

О плюсах и минусах самой Весты можете почитать здесь https://avtoexperts.ru/question/stoit-li-pokupat-ladu-vestu/, а вот о двигателе 1.8 напишу подробнее.

Это мотор под кодом 21179. Что имеет? Чугунный блок цилиндров. Ремень в газораспределительном механизме (менять нужно каждые 90 000 км). Систему изменения фаз газораспределения на впускном распредвале от INA. Облегченные и при этом увеличенные впускные и выпускные клапана. Доработанную систему охлаждения, клапанные пружины. Электронную дроссельную заслонку и т.д.

Объем, как вы поняли, больше, чем у мотора 1.6 21129 на Весте, что позволило увеличить мощность до 122 сил и крутящего момента 170 Hm при 3750 об/мин.

У 1.6-литровой Весты мощность — 106 л.с. и 148 ньютон метров при 4200 об/мин.

Это повлияло на разгонную динамику. Веста с мотором 1.8 на МКПП разгоняется с нуля до сотни за 10.2 секунды, а максимальная скорость составляет 188 км/ч. Расход топлива в смешанном режиме — 7,8 л на 100 км пути.

Веста 1.6 ускоряется до сотни за 11,8 сек и максималка составляет 178 км/ч. Средний расход — 6,9 л.

По-сути, от 1.6 мотора 1.8 отличается увеличенным объем и как следствие — тягой. В остальном все тоже самое.

Но существуют отзывы с жалобами на повышенный расход масла. Даже в ходе ресурсных испытаний журнала Авторевю за 12 тысяч км пробега расход составил 4 литра. Причина жора оказалась в бракованных клапанах Mahle. В результате по гарантии заменили голову блока, установив исправные клапана.

В сети можно увидеть информацию, где владельцы Вест 1.8 также наблюдали небольшой жор масла, однако, при переходе с полусинтетического масла на полностью синтетическое 5W40 — жор прекращался.

Как сам заявляет Автоваз: «расход масла при работающем двигателе — нормальное явление, и уровень расхода зависит от стиля вождения, от нагрузки, поэтому, необходимо регулярно проверять его уровень»

Нормой расхода масла представители компании назвали — до 0,7 л на 1000 км пути, а если водитель ездит в спортивном режиме, то и до 1,0 л на 1000 км. К тому же, в период обкатки — небольшой расход масла — нормальное явление, впоследствии, он должен проходить.

На практике же, на двигателях 1.6 106 л.с. (21129) крайне редко можно встретить масложор.

Вывод: Весту с каким мотором вы бы не выбрали, если авто новое, то можно положиться на гарантию. Стоит учесть, что 1.8 двигатель еще новый, поэтому, часто в новинках бывают недоработки, которые со временем дорабатываются.

Плюсы: разгонная динамика
Минусы: риск масложора

Моторное масло для автомобилей марки LADA / ВАЗ

LADA VESTA

Российский автопром всегда считали, чем-то вторичным в мире автопроизводителей, скучный дизайн, отсутствие комфорта, породило много шуток на тему патриотичности в плане выбора личного автомобиля.

Однако в 2015 году компания АВТОВАЗ презентовала новинку модель LADA VESTA.

Выход модели произвел эффект разорвавшейся бомбы. Дизайн модели в данном сегменте вызывал много споров. Ходовые характеристики так же подвергались сомнениям. Но время показало, что АВТОВАЗ сделал правильную ставку. Модель прижилась и многие потребители стали выбирать отечественную VESTу, а не иномарку подобного класса. 2017 год был ознаменован выпуском универсала SW, данная ниша практически не занята конкурентами. И опять маркетологи из АВТОВАЗА не ошиблись, очередь на данную модель уже составляет более трех месяцев.

Дизайн и комфорт это не все что нужно в автомобиле, обязательно наличие хорошего двигателя и адекватной надежной трансмиссии. В этом плане инженеры АВТОВАЗА не подвели.

Веста комплектуется двумя моделями двигателей, основное отличие моторов объем и количество лошадиных сил. Рассмотрим модель 21179 рабочим объемом 1774 см3 122 лошадиные силы.

Компания LIQUI MOLY владельцам Весты может предложить смазочные материалы наивысшего немецкого качества для проведения регламентных работ.

Тем кто приобрел более мощную версию автомобиля оснащенную двигателем 21179 рабочим объемом 1774 см3 необходимо учитывать конструктивные особенности мотора и использовать масла вязкостью 5W-30. Оптимальным выбором из ассортимента LIQUI MOLY будет НС-синтетическое моторное масло Optimal HT Synth 5W-30.

Линейка Optimal в ассортименте LIQUI MOLY была разработана и произведена на заводе в Германии с учетом особенностей эксплуатации автомобилей в российских условиях.

С трансмиссиями дело обстоит чуть сложнее на данный момент представлено 6 вариантов моделей. Два из них это коробки производства компании RENAULT под индексами Jh4 и JR5.

А четыре оставшиеся это отечественная разработка индексы 21807 и 2180 механика, 21827 и 2182 это роботизированные коробки.

Роботизированные коробки обладают определенными требованиями по специфике применения. Необходимо учитывать, что применение определённого типа масла сказывается на плавности переключения и топливной экономичности. Технологи компании LIQUI MOLY разработали специальный продукт для применения в таких трансмиссиях НС-синтетическое трансмиссионное масло Top Tec MTF 5200 75W-80.

Данный продукт, позволяет эксплуатировать автомобиль оснащенный роботизированной трансмиссией с максимальным комфортом, а пакет присадок в масле предохраняет трансмиссию от износа.

В случае оснащения механической коробкой рекомендуем использовать: Синтетическое трансмиссионное масло Hochleistungs-Getriebeoil 75W-90 с максимальными защитными свойствами и прекрасными низкотемпературными характеристиками. Хочется заметить, что данный продукт универсален и подходит под все виды механических трансмиссий производства ВАЗ и RENAULT которыми оснащается VESTA.

Надеемся, наши рекомендации позволят Вам сделать правильный выбор!

Смотрите также

Противогрибковая активность местных анестетиков в отношении видов Candida

Цель: Оценить активность бензидамина, лидокаина и бупивакаина, трех препаратов с местной анестезирующей активностью, в отношении штаммов Candida albicans и non-albicans и выяснить механизм их действия.

Методы: Минимальную ингибирующую концентрацию (МИК) определяли для 20 штаммов Candida (18 клинических изолятов и два штамма из Американской коллекции типовых культур).Фунгистатическую активность изучали с помощью флуоресцентного зонда ФУН-1 и наблюдения под эпифлуоресцентной микроскопией и проточной цитометрией. Фунгицидную активность трех препаратов оценивали путем подсчета жизнеспособности. Мембранные изменения, индуцированные в дрожжевых клетках, оценивали окрашиванием йодидом пропидия, количественным определением утечки внутриклеточного K+ и трансмиссионной электронной микроскопией интактных дрожжевых клеток и приготовленных сферопластов.

Результаты: МИК колеблется от 12.5–50,0 мкг/мл, 5,0–40,0 мг/мл и 2,5–10,0 мг/мл для бензидамина, лидокаина и бупивакаина соответственно. Ингибирующую активность этих концентраций можно было обнаружить с помощью флуоресцентного зонда ФУН-1 после инкубации в течение 60 минут. Очень быструю фунгицидную активность проявляли 0,2, 50 и 30 мг/мл бензидамина, лидокаина и бупивакаина соответственно.

Выводы: В более низких концентрациях испытуемые препараты обладают фунгистатической активностью за счет нарушения метаболизма дрожжей, а в более высоких концентрациях — фунгицидной за счет прямого повреждения цитоплазматической мембраны.

8 Vaz Pl, Wallingford, CT 06492 — MLS 170381612

Полная информация об имуществе для 8 Vaz Pl

General

продан для:
5 продан для:
5
$ 175 000
налогов: $ 3907 (июль 2021-июня 2022)
)
Тип:
Тип: Одноместный Семья
MLS ID: 170381612
Добавлено: 326 дн. назад

Интерьер

Количество комнат: 4
Внутренние особенности: Кабель — в наличии
Бытовая техника: Духовка/плита, холодильник

Комнаты

Ванные комнаты

Всего Ванные комнаты: 1
Полная ванная комната: 1 Полная ванная комната: 1
Полная ванна:
Главная

Спальни

Всего Спальня: 2
Спальня 1: Спальня — Паркетный пол, Потолочный вентилятор, 12.00 x 13.00, Главная
Спальня 2: Спальня — Паркетный пол, Потолочный вентилятор, 13.00 x 13.00, Главная

Другие комнаты

Пол: , 1 8.0 x 8.0 Вентилятор, 1 Потолок — Паркет, 13.00 x 13.00, Главная

, Основная часть

Кухня: Кухня — Потолочный вентилятор, Столовая, Эркер, 12,00 x 14,00, Основная часть

Внешний вид

Внешние элементы: Водосточные желоба, патио
Цвет: Белый

Парковка

Гараж:
Гараж: Да
Прикрепленный гараж: Да
Гаражных пространств: 1
Парковка:
Парковка: Прикрепленный гараж
Гараж Описание: Прикрепленный гараж

Местоположение

Округ: New Haven
Схема проезда: North Main St или Маршрут 5 до Christian St. до North Whittlesey до Vaz Place

Информация о школе

Начальная школа: Moses Y. Beach
Средняя школа: Lyman Hall

Отопление и охлаждение

Тип охлаждения: Потолочные вентиляторы, Центральный Air
Тип нагрева: Горячая вода, Радиатор, Масло
Отопление Топливо: Масло
Водонагреватель: Electric

Утилиты

Канализация: Коммунальная канализация подключена
Водоснабжение: Коммунальная вода подключена

Информация о конструкции

Архитектурный стиль: Ранчо
Статус строительства: Нет/перепродажа
Внешний вид Конст.: Рамка, алюминий
подвал Desc. Год постройки: 1955

Характеристики лота

Размер лота (акров): 0. 14
Подъездная дорога / тротуар: асфальт
зонирование: R6
Лот Описание: Уровень Лот

Green

Энергетические характеристики: Штормовые двери

Финансовые соображения

Сумма налогообложения: 137 000 долларов США
Сумма налога: 3 907 долларов США

Налоговый год: июль 2021 г. – июнь 2022 г.
Перечислено и продано Cyr Real Estate, Tricia Cyr
Сверточные нейронные сети (СНС): концепции и приложения в фармакогеномике
Доступность источников, из которых можно извлечь данные, увеличивается (рис.3). Эти данные могут быть одномерными биологическими последовательностями, такими как последовательности ДНК, РНК или белков. Для малых молекул для представления химических структур можно использовать такие форматы данных, как SMILES, SMARTS, InChI, бинарные отпечатки пальцев. Кроме того, медицинская литература, включающая текстовые сводки о биомолекулярных мишенях и биомаркерах, также одномерна. Эти данные могут не давать сведений об анализе на основе прогнозирования, если они не обработаны в моделях машинного обучения. Точно так же модели машинного обучения неэффективны без включения соответствующих наборов данных.В следующем тексте рассматривается взаимосвязь между инструментами прогнозирования и обучающими данными. Мы ограничиваем подход CNN в качестве инструмента прогнозирования и одномерный ввод данных в качестве обучающих данных, чтобы обобщить приложения и улучшения в прогнозировании фармакогеномики за последние годы. Для биологических последовательностей мы разделили фармакогеномный анализ на предсказание SNP в ДНК, предсказание регуляторных областей в ДНК и предсказание сайтов связывания ДНК/РНК в белках; мы включили представление SMILES в прогнозирование взаимодействия лекарство-мишень и, наконец, медицинские тексты в предсказание взаимодействия лекарство-лекарство. Сводка всех моделей, описанных в этой статье, представлена в таблице 1.
Таблица 1. Сводка моделей CNN, а также приложений и проблем
Прогнозирование однонуклеотидных полиморфизмов (SNP) в ДНК
Мутации в геномных последовательностях может привести к заболеваниям и расстройствам. Интерпретация этих признаков необходима для раннего выявления и лечения. Хотя проведение биологических экспериментов помогает записывать данные об экспрессии генов, которые делают вывод о фенотипах или функциях клеток, профилирование таких данных для болезней является сложным из-за количества и сложности генов.С другой стороны, характеристика SNP была сложной из-за проблем с чувствительностью, поскольку моделирование функций требует точного предсказания чувствительности к одному нуклеотиду [38, 40]. Другие недостатки, с которыми сталкиваются методы машинного обучения, включают недостаточность данных о редких заболеваниях, риск переобучения и трудности интеграции образцов данных с разных платформ экспрессии генов [40].
Хотя CNN еще предстоит смоделировать как идеальный метод, они продемонстрировали многообещающие результаты по сравнению с другими методами машинного обучения в определенных границах.Фреймворк для обнаружения некодирующих вариантов, DeepSEA, был разработан Чжоу и Троянской [38]. Он был обучен с использованием данных о связывании факторов транскрипции; положение некодирующего варианта диктовало его регуляторные свойства. Эта модель может предсказать влияние нескольких SNP на связывание факторов транскрипции. Например, мутация «C на T» в локусе SNP rs4784227 фактора транскрипции FOXA1 вызывает риск рака молочной железы, а SNP «T на C» в сайте связывания GATA1 может привести к α-талассемии.DeepVariant может обнаруживать варианты indel в данных полногеномного секвенирования (WGS) и данных экзома с высокой чувствительностью даже после ограничения набора обучающих данных [15]. В отличие от DeepVariant, который использует накопление считываний в качестве входных данных, NeuSomatic работает с базовой частотой в качестве входных данных и обнаруживает соматические мутации, используя выравнивание последовательностей, имея дело с большей точностью [39]. NeuSomatic может предсказать тип и длину соматической мутации и имеет структуру CNN, вдохновленную ResNet [72]. Обучение этой модели на двух реальных наборах данных WGS, состоящих из данных о хроническом лимфоцитарном лейкозе и меланоме, позволило получить точность теста > 99% и > 93% соответственно.Этот метод был предложен для более широкого применения при обнаружении соматических мутаций. Модель Бассета предсказала исследования геномных ассоциаций (GWAS) SNP, которые, вероятно, влияли на локальную экспрессию генов [73]. SNP из GWAS были протестированы для интерпретации связи между генетикой и биполярным расстройством [74]. Эта модель дала точность теста 91% и 92% и выявила 137 и 407 генов риска, соответственно, из которых 22 и 51 ген, как сообщалось, были связаны с возникновением биполярного расстройства.
Алгоритм многозадачного глубокого обучения (MTDL) был разработан для классификации различных видов рака [40]. Недостаточность наборов данных в алгоритмах обучения была решена с использованием различных признаков генов для одной и той же выходной метки в двух наборах оценок (например, задачи, связанные с острым миелоидным лейкозом в качестве результата). Всего было использовано 12 заданий для оценки его показателей, таких как аденокарцинома, семинома, рак яичников и рак толстой кишки. Фэн и др. разработал двухпотоковую модель, которая одновременно вводит две карты SNP [41].Эти карты были получены путем преобразования интенсивностей SNP на каждом участке в хромосомные карты SNP на начальных этапах. Эта модель была создана для прогнозирования синдрома Дауна у человека, расстройства интеллектуальной нестабильности, вызванного геномными дупликациями и дисбалансом дозировок, например, микродупликациями на 21-й хромосоме человека. сложные заболевания; следовательно, жизненно важно понимать компоненты последовательности ДНК, которые составляют регуляцию генов.Прогнозирование точного воздействия таких регуляторных элементов может способствовать прогрессу в диагностике и медицине. Такая модель, как Deopen, может считывать регуляторные коды ДНК и предсказывать доступность хроматина [42]. Энхансеры представляют собой последовательности, далекие от промоторов, которые связываются с факторами транскрипции, чтобы регулировать экспрессию генов, и они имеют решающее значение для здорового клеточного развития и дифференцировки [75]. Изучение энхансеров в последовательностях привело к многослойной модели CNN, предложенной Chen et al. для захвата сложных последовательностей [43].Тестирование этой модели для разных видов показало сохранение этих последовательностей у млекопитающих. Другими моделями CNN, которые предсказывают сайты энхансеров, являются iEnhancer-ECNN [44], BiREN [45] и DeepEnhancer [46]. Алгоритм ансамблевого обучения, состоящий из CNN, был представлен в iEnhancer-ECNN. Анализ площади под кривой рабочих характеристик приемника (AUC) и точности зафиксировал более высокие значения в iEnhancer-ECNN, чем в таких моделях, как iEnhancer-2L, EnhancerPred и iEnhancer-EL. Элементы энхансера обучения с использованием BiRen достигли высокой эффективности с AUC, равным 0.945. DeepEnhancer использовал наборы данных из проектов ENCODE и FANTOM5 [76]. FANTOM5 состоял из карт промоторов и энхансеров, присутствующих в клеточных линиях млекопитающих. По сравнению с машиной опорных векторов k-mer с пробелами (gkmSVM) DeepEnhancer имел более высокую AUC [46].
Промоторы — это участки ДНК, обозначающие начало транскрипции. Принцип дизайна этих сайтов сложен, поскольку промоторы являются геноспецифичными, и, следовательно, их разнообразие велико [77]. Разработка вычислительных методов здесь является сложной задачей, поскольку функции последовательности из других моделей трудно использовать повторно.Несколько моделей распознавания промоторных сайтов включают CNProm [47], PromID [78] и DeeReCT-PromID [48]. CNNProm изучали с использованием хорошо известного класса промоторов, промоторов ТАТА для эукариот, представленных в базе данных промоторов EPDnew, и промоторов подкласса sigma70 E.coli . PromID был улучшенной моделью, которая превзошла свою предшественницу, CNProm, с улучшенной точностью и меньшей вероятностью ложных срабатываний. DeeReCT-PromID оказал аналогичное влияние и мог изучать более длинные последовательности с большей точностью.
Принцип «достижения изобилия мРНК за счет распознавания промоторных последовательностей в геноме» был применен для предсказания уровней экспрессии генов по заданной последовательности [36]. Несколько других попыток зарегистрировать экспрессию гена, сопоставив ее со связыванием фактора транскрипции, привели к проблемам с ожидаемым связыванием мотива и идентификацией сигнала, что привело к маловероятным ложным срабатываниям и шуму в данных секвенирования [79]. Построение новых моделей, не использующих такие экспериментальные данные, могло бы дать многообещающие механизмы регуляции.В этом эксперименте модель точно предсказала уровни экспрессии в генах клеток, таких как лимфобластоидные клетки человека и клетки миелогенного лейкоза человека. На основе этой модели было подсчитано, что промоторные последовательности вызывают ~ 50% изменчивости экспрессии генов. Однако другие аспекты экспрессии генов остаются неоткрытыми, что может привести к созданию более сложных моделей в будущем.
Прогнозирование сайтов связывания ДНК/РНК в белках
Белки, связывающие ДНК, — это белки, которые имеют общий ДНК-связывающий домен, но дискретную последовательность аминокислот, обеспечивающую специфические связывающие взаимодействия. Примеры ДНК-связывающих белков включают ДНК-полимеразы, коактиваторы, корепрессоры. Они участвуют в нескольких аспектах генетической активности, таких как упаковка, репликация, транскрипция, репарация [80]. Связанные с ними генетические сигналы играют решающую роль в экспрессии генов и развитии клеток, что напрямую связано с исследованиями сложных признаков, патогенеза заболеваний и характеристик таких заболеваний, как диабет и рак [81].
Модели CNN для идентификации специфических белковых последовательностей, которые связываются с ДНК, были разработаны вместе с наборами данных, такими как PDNA-543, PDNA-224 и PDNA-316, и использовались для оценки характеристик позиционно-специфичной матрицы оценки признаков (PSSM). , однократное кодирование и предсказанная доступность растворителя (PSA), которые в дальнейшем приводят к предсказанию сайтов связывания ДНК в белке [49].Эта модель представляла собой комбинацию функций CNN с ансамблевым классификатором. Он получил точность теста ~ 90% на наборе данных PDNA-543, что выше, чем в моделях предикторов TargetDNA и EC-RUS (WSRC). DeepBind был усовершенствованием традиционных оценочных матриц и мог применяться к микрочипам и данным секвенирования [50]. Его оценивали вместе с 26 другими алгоритмами [82] с использованием данных белкового связывающего микрочипа (PBM), и он превзошел все остальные методы. Хитрость в представлении лучших алгоритмов обучения состоит в том, чтобы следовать двум приведенным правилам; обратную комплементацию цепи ДНК и обращение с ней как с другим образцом; удлиняя последовательность ДНК и разделяя ее на три более короткие последовательности [81].Это позволило модели CNN лучше понять отношения между последовательностями двухцепочечной ДНК. Эта стратегия применялась к DeepSea [38], и модели DeepBind значительно улучшили AUC. DeepDBP-CNN, вдохновленный ранее существовавшими моделями, такими как DeepBind, использовал предварительно изученное встраивание и CNN и обеспечил точность обучения > 94%, чувствительность 0,83 и AUC 0,986 [28]. Сравнение DeepDBP-CNN с другими методами показало многообещающие результаты. Модель классификатора SVM, такая как HMMBinder, обученная с тем же набором данных (PDB 1075), имела точность ~ 86%, чувствительность 0.87 и AUC 0,902, в то время как другие модели на основе SVM работали еще хуже. Полезной тактикой для предотвращения переобучения является добавление отсева в конце [83]; этот слой будет случайным образом отбрасывать узел со всеми его соединениями и, следовательно, заставит модель в некоторой степени предотвратить переоснащение.
РНК-связывающие белки (RBP) могут распознавать определенные последовательности РНК или структурные паттерны, называемые мотивами. Подобно DBP, такие белки играют роль в стабильности, клеточной локализации и транспорте, одновременно участвуя в ко-транскрипционных и пост-транскрипционных процессах [84].Эти мотивы, наблюдаемые в RBP, могут быть получены с помощью анализов in vitro, таких как RNAcomplete [85]. Поскольку такие результаты различаются в разных клеточных средах и оказываются дорогостоящими, альтернативный подход заключался в применении глубокого обучения, в частности, моделей CNN, использующих первичную последовательность РНК в качестве входных данных для обнаружения мотивов связывания последовательности. Глобальный модуль iDeepE, iDeepE-G, использовал методы, аналогичные тем, что используются в DeepBind, и заполнение РНК (расширение всех последовательностей до самой длинной доступной последовательности) [52]. Этот модуль, оцененный с помощью набора данных RBP-24, имел среднее значение AUC, равное 0.931, и эта модель работала лучше других предикторов последовательности, таких как ResNet-E, Pse-SVM, GraphPlot и Deepnet-rbp. Недостатком iDeepE является то, что для создания лучшей модели требуется более широкий набор обучающих данных. iDeepS, предложенный тем же автором [52], ввел идентификацию структурных связывающих мотивов. Примеры обнаружения связывания с использованием структурных мотивов с помощью iDeepS включают предпочтение связывания белка hnRNPC со структурами шпилек, богатых U, и взаимодействие белка PUM2 с богатыми UA областями стебля.Модель CNN для прогнозирования взаимодействий энхансер-промотор была разработана Zhuang et al. (2019) и работала так же эффективно, как сложный гибрид модели CNN-RNN [86]. Argonaute представляет собой белок, связанный с посттранскрипционным регулятором микроРНК (miRNA) с образованием РНК-индуцированных комплексов молчания (RISC) [53]. Этот комплекс приводит к подавлению экспрессии генов и дальнейшей деградации мРНК. Макгири и др. подошли к этому предсказанию репрессии с помощью модели, которая рассчитала значения K _d для сайтов связывания miRNA [87].
Прогнозирование взаимодействия лекарство-мишень
Прогнозирование взаимодействия лекарство-мишень (DTI) необходимо для оценки взаимодействий, которые приводят к идентификации новых лекарств-кандидатов и могут предсказать многие из их побочных эффектов до начала клинических испытаний [88]. Методы in vivo дороги, и, хотя они точны, предложение исследовать все возможные лекарственные средства для мишени на практике кажется трудоемким и утомительным [89]. Более того, очень немногие соединения, над которыми работали, попадают на рынок в качестве лекарств после многих лет исследований, в основном из-за их токсичности и побочных эффектов. Методы in silico могут намного быстрее сузить круг этих химических веществ, что позволяет экспериментально работать только с кандидатами из короткого списка. Фундаментальная идея открытия лекарств заключается в том, что химически сходные лекарства взаимодействуют с аналогичными белковыми мишенями в нашей системе. Эти прогнозы могут быть сделаны на основе трехмерных белковых структур с использованием таких методов, как подходы на основе лигандов, которые сканируют базы данных для идентификации существующих лигандов, подходящих для данного рецептора [90], или подходы на основе структур, которые строят лиганды из небольших фрагментов молекул, связывающихся в разных местах. в целевом сайте [91].В любом из этих методов требуется получение трехмерной структуры белка и лиганда, и это сложная задача, поскольку она выполняется с помощью напряженных экспериментальных процессов. Следовательно, необходимо перейти к простым и понятным методам, использующим одномерные данные, такие как последовательности ДНК/белков и представления малых молекул с помощью SMILES. Эти наборы данных могут быть получены из таких баз данных, как DrugBank, ChEMBL, STITCH, KEGG, для вычислительного анализа для выявления взаимосвязей между взаимодействиями лекарств и белков-мишеней и, следовательно, для прогнозирования новых лекарств, которые изменяют состояние болезни, регулируя активность молекулярных мишеней [56]. .Проверка таких целей следует за использованием моделей in vitro или in vivo.
Модели, определяющие взаимосвязь между физико-химическими свойствами химических структур и их биологической активностью, называются моделями количественного соотношения структура-активность (QSAR) и предназначены для моделирования дескрипторов лигандов [92, 93]. Здесь мы отвлекаемся от геномных последовательностей и пытаемся моделировать химические соединения. Ху и др. использовали строки SMILES в качестве входных данных для модели CNN для точного предсказания QSAR [54] и применили ее к FP2VEC [55].Этот метод глубокого обучения может идентифицировать активность малых молекул. Молекулярный анализатор FP2VEC сопоставляет химические соединения с естественным языком, а выходные данные далее обрабатываются в модели CNN QSAR для классификации предложений, созданных с использованием обработки естественного языка (NLP). Известно, что преобразование SMILES в графическое представление используется для предсказания отношений между лигандом и белком [94]. Эта модель использует белковые последовательности для построения структуры взаимодействия между химическим и геномным пространством; следовательно, для прогнозирования доступен большой объем данных.DeepACTION — это модель прогнозирования DTI, в которой используется новый метод, называемый балансировкой большинства и меньшинства экземпляров (MMIB), для балансировки набора данных между взаимодействующими и невзаимодействующими парами для улучшенного прогнозирования [56]. Моделирование QSAR с использованием SMILES использовалось и в других моделях [57]. Протеохемометрия (PCM) является расширением моделей QSAR и использует как дескрипторы лиганда, так и дескрипторы мишени для тщательного сопоставления соединений с мишенями [78]. В отличие от QSAR, PCM представляет собой многоцелевую обработку и может объединять связанные цели для увеличения объема данных, доступных для обучения.При такой концепции он может предоставить информацию об измерениях аффинности связывания, таких как константа ингибирования ( K _i), константа диссоциации ( K _d) или полумаксимальная ингибирующая концентрация ( IC ₅₀). DeepDTA — это модель PCM, разработанная с помощью данных только о белке и строках SMILES [58]. Блоки CNN работали лучше, когда подавалась комбинация последовательностей. FRnet-DTI состоит из двух архитектур: FRnet-Encode и FRnet-Predict.Первый извлекает 4096 признаков из стандартных наборов данных, таких как DrugBank, BRENDA и KEGG; последний классифицирует взаимодействия лекарство-белок, полученные на основе признаков [59].
Оценка целей по чувствительности к соединениям проводилась с использованием значений IC ₅₀, представленных в базе данных Genomics of Drug Sensitivity in Cancer (GDSC) [60]. Используя SMILES вместе с этими данными, можно прогнозировать значения IC ₅₀ для любого данного соединения. Эта модель фокусируется на поиске генов, наиболее важных для предсказания чувствительности к лекарствам, а не на полном наборе генов.DeepPurpose — еще одна модель, предсказывающая значения IC ₅₀ [61]. Еще одним важным свойством, учитываемым при разработке лекарств, является растворимость соединения в воде. Его можно предсказать с помощью кодов SMILES, которые анализируются на модели CNN ConvS2S [62]. Модель DeepConv-DTI может предсказывать взаимодействие лекарственного средства с мишенью, используя только белковые последовательности, и выявляет локальные паттерны, важные для сайтов связывания мишени [63]. DTI-CNN, сетевой подход, строит гетерогенную сеть, используя данные из различных источников, связанных с лекарствами и белками, для дальнейшей идентификации DTI с потенциальным использованием, распространяющимся на взаимодействия между лекарствами и белками [64].
Прогнозирование лекарственного взаимодействия
В практических обстоятельствах более чем одно лекарство может присутствовать в нашем организме или потребляться одновременно для достижения эффекта, отличного от эффекта, получаемого от отдельных лекарств; эффекты, которые могут быть положительными (синергическими), такими как большая эффективность и снижение лекарственной устойчивости, или отрицательными (антагонистическими), такими как повышенная токсичность, ингибирующие и другие побочные эффекты. Лекарственные взаимодействия (DDI) объясняют такое поведение и обычно оцениваются во время клинических испытаний для регистрации таких реакций.В задаче DDI и изучаемый предмет, и распознаваемый объект — это наркотик, и методы, основанные на машинном обучении, рассматривают эту классификацию в двух разделах: есть ли взаимодействие? Если да, то тип взаимодействия.
DrugBank — крупная база данных, содержащая данные DDI [95]. MEDLINE — еще одна важная база данных, состоящая из биомедицинской литературы, в которой упоминаются такие взаимодействия. Медицинский работник, который хочет определить взаимодействие между любыми двумя лекарственными соединениями, должен прочитать всю литературу, прежде чем прийти к выводу.Еще одним недостатком таких данных является то, что эту информацию нельзя использовать непосредственно в качестве входных данных для программного обеспечения, поскольку они представлены в литературе в виде неструктурированных данных. Извлечение DDI из такого текста вручную является сложной задачей, поскольку эти базы данных огромны. NLP — это исследование, которое включает использование искусственного интеллекта для извлечения значимой информации из человеческого языка и может сочетаться с традиционными моделями машинного обучения [96], но они оказываются громоздкими, поскольку требуют ручного извлечения признаков [97].Методы машинного обучения, использующие текстовое обучение, обнаруживают слова вокруг целевых лекарств и оценивают задачи, определяя точные слова вокруг лекарств, когда это необходимо для прогнозирования неизвестных взаимодействий. Однако эти модели не могут распознавать синонимы из остальной лексики без каких-либо внешних признаков и считают, что каждое слово имеет уникальное определение [98]. Следовательно, необходимо применять NLP с архитектурами глубокого обучения, которые могут автоматически обнаруживать важные функции.
Модели с НЛП-подходом к задачам DDI должны пройти два этапа: распознать лекарство и извлечь отношение.Один такой метод с использованием НЛП был предложен Liu et al. это сгенерировало матрицы конкатенации позиций и словесных вложений интересующих наркотиков, которые появляются в литературных предложениях [65]. CNN удобны для разработки решений в этом контексте, поскольку они могут находить и отслеживать позиции наркотиков в предложениях. Затем можно создать набор данных DDI, используя пары лекарств, указанные в одном предложении, например, «Когда лекарство 1 вводится в сочетании с лекарством 2». Корпус DDI, разработанный для задачи DDI Extraction 2013 [99], предназначен для обучения и оценки нескольких моделей DDI и состоит из пар DDI, классифицированных по пяти категориям: механизм (фармакокинетика), совет (рекомендация по DDI), эффект (фармакодинамический), взаимодействие (Int) и false (без взаимодействия). Int — это предложение, содержащее пару DDI и никакой другой дополнительной информации, а false представляет пары наркотиков, между которыми нет взаимодействия. Многоканальная CNN была разработана Quan et al. которые назначали разные каналы для разных аспектов встраивания слов [66].
В дальнейшем модели CNN зафиксировали аналогичную точность без использования каких-либо внешних признаков для классификации, как продемонстрировали Suárez-Paniagua et al. [67]. Это был значительный шаг вперед, поскольку теперь глубокое обучение можно было представить тем, чем оно должно быть: моделью функционального обучения.Двухэтапный процесс обучения, разработанный той же группой, запускал набор данных eHealth-KD [100] и применял двунаправленную долговременную кратковременную память (Bi-LSTM) для распознавания лекарств и CNN для извлечения отношений [68]. Более поздняя архитектура, разработанная после НЛП, представляет собой гибридную модель двунаправленной рекуррентной сверточной нейронной сети (SGRU-CNN) [69], в то время как другие гибридные модели включают графовую свёрточную сеть на основе внимания (AGCN) в 2020 году Парком и др. [70] и рекуррентной гибридной сверточной нейронной сети (RHCNN) в 2019 г. Sun et al.[71]. Хотя CNN и глубокое обучение демонстрируют огромные перспективы, одним из ограничений, связанных с моделями глубокого обучения, является то, что они следуют подходу «черного ящика» [101], что означает, что по полученным результатам трудно понять механизм.
Ваз Мобильный Розлив
Главная > Мобильный розлив > Технические характеристики
ТЕХНИЧЕСКИЕ ХАРАКТЕРИСТИКИ

ОБОРУДОВАНИЕ
Моноблок: бутыль Corfill 24 с головкой омыватель/вентилятор, газовая форсунка Corfill 6 головка, головка Corfill 24 гравитационный наполнитель, вакуумный укупорщик AROL с 4 головками, шуруп с головкой AROL с 3 головками Кепочная машина. Затворы поставляются на оборудование AROL бункеры через систему подачи воздуходувки. Закрытие никогда физически затронуты нашими операторами.
Спиннер: изготовленный на заказ спиннер на 10 головок с ротором на 8 чашек автоматический аппликатор капсул.
Этикетировщик: Imprestik 3000 vac In-line Давление Чувствительная этикетировочная машина.Он может работать спереди и сзади этикетки на одном или разных рулонах. Эта машина чистая ярлык способный. Однако четкие этикетки должны быть отформатированы с передняя и задняя этикетки на одном рулоне. Ветер рулона находится в офсайде/впереди по левому краю, позиция №4.
Тепловой тоннель: Термоусадочный туннель с обдувом горячим воздухом для капсул из ПВХ и стелвинов Завинчивающиеся крышки DoubleSeal.
Герметик кейса: 270 бел. бел. с горячим Norton клеевая машина.
Дело Принтер: Термотрансферный принтер SATO GL408e.
Генератор азота: Устройство Паркер DB5.
Стерилизация: Электро пар LG30 Пар Генератор.
Насос продукта: 2-дюймовый поршневой насос, установленный на днище нашего трейлера. Мы используем продукт 1 1/2 трикловер. шланги.
Лазерный кодировщик бутылок
Дозатор жидкого азота
ТРЕБОВАНИЯ К ЭЛЕКТРОЭНЕРГИИ
(1) Обеспечить выделенный источник питания на 100 ампер, 3 фазы, 220 вольт. с розеткой Appleton, чтобы получить вилку Appleton.
(2) Обеспечить 60-амперный, 3-фазный, 460-вольтовый источник питания с 3 фаза, 100-амперная вилка, которую мы можем использовать для подключения к нашему трансформатор и подключите к источнику питания винодельни.
(3) Обеспечьте специальную панель отключения услуг с включением/выключением выключатель и 60-амперный, 3-фазный, 460-вольтовый источник питания, который мы можно жестко подключить.
(4) Обеспечьте специальную панель отключения услуг с включением/выключением выключатель и 100-амперный, 3-фазный, 220-вольтовый источник питания, который мы можно жестко подключить.
ЭТИКЕТКА ДЛЯ ВИНА ИНФОРМАЦИЯ
Позиция перемотки #4 (этикетки раной наружу/левый край вперед), не более диаметр рулона 14″, 3″ I.Д. ядро. Передняя и задняя этикетка на отдельные рулоны.
Дополнительные характеристики этикетки: Расстояние между этикетками — от 1/8″ мин. до 2″ макс. Высота этикетки — от 1/4″ мин. до 7″ макс. Длина этикетки — от 1/2″ мин. до 11″ макс. Типы лайнера/подложки, которые будут использоваться: ПЭТ (прозрачный), пергамин и 44ПК (рекомендуется). Мы можем наносить прозрачные этикетки на основу из ПЭТ. если этикетки соответствуют приведенным выше спецификациям и намотаны на тот же ролл.
ОБЩИЕ СВЕДЕНИЯ ТЕХНИЧЕСКИЕ ХАРАКТЕРИСТИКИ
Труд, работа: Минимум шесть человек.
Требуемое место: Должно быть место для маневрирования 53-футового прицепа в положение розлива с 15-футовым зазор и 25 футов из стороны в сторону для работы.

Результаты поиска книг FamilySearch
Результаты поиска книг FamilySearch
тест строка (10) «не зарегистрирована» строка(0) «» массив (54) { [«ПОЛЬЗОВАТЕЛЬ»]=> строка (8) «www-данные» [«ДОМ»]=> строка(8) «/var/www» [«ПРИЛОЖЕНИЕ_ENV»]=> строка(10) «производство» [«HTTP_X_ORIG_BASE»]=> строка(14) «/библиотека/книги» [«HTTP_TRUSTED_VIEWER_IP»]=> строка(12) «85.249.27.29» [«HTTP_X_ORIG_PROTO»]=> строка(5) «https» [«HTTP_X_ORIG_HOST»]=> строка (20) «www.familysearch.org» [«HTTP_X_ORIG_PORT»]=> строка(3) «443» [«HTTP_CLOUDFRONT_VIEWER_LONGITUDE»]=> строка(8) «49.13880» [«HTTP_CLOUDFRONT_VIEWER_LATITUDE»]=> строка(8) «55.75240» [«HTTP_CLOUDFRONT_VIEWER_TIME_ZONE»]=> string(13) «Европа/Москва» [«HTTP_CLOUDFRONT_VIEWER_POSTAL_CODE»]=> строка(6) «420076» [«HTTP_CLOUDFRONT_VIEWER_CITY»]=> string(14) «Казань%E2%80%99» [«HTTP_CLOUDFRONT_VIEWER_COUNTRY_REGION_NAME»]=> string(18) «Республика Татарстан» [«HTTP_CLOUDFRONT_VIEWER_COUNTRY_REGION»]=> строка(2) «ТА» [«HTTP_CLOUDFRONT_VIEWER_COUNTRY_NAME»]=> string(6) «Россия» [«HTTP_CLOUDFRONT_VIEWER_COUNTRY»]=> строка(2) «RU» [«HTTP_CACHE_CONTROL»]=> строка (8) «без кеша» [«HTTP_CONTENT_TYPE»]=> строка (47) «application/x-www-form-urlencoded; charset = UTF-8» [«HTTP_ACCEPT_ENCODING»]=> строка(8) «личность» [«HTTP_ACCEPT_CHARSET»]=> строка (32) «windows-1251,utf-8;q=0. 7,*;д=0,7″ [«HTTP_ACCEPT»]=> строка (63) «текст/html, приложение/xhtml+xml, приложение/xml; q = 0,9, */*; q = 0,8» [«HTTP_ACCEPT_LANGUAGE»]=> string(14) «en-US,en;q=0.5» [«HTTP_VIA»]=> string(64) «1.1 9ee3245d13c492e7e4abb0f2de012802.cloudfront.net (CloudFront)» [«HTTP_X_AMZ_CF_ID»]=> строка (56) «O5ECPyfifmapary3y6yjCcK_FuX76JXws91mbMNHmMIE5yS7RDQXMQ==» [«HTTP_USER_AGENT»]=> string(68) «Mozilla/5.0 (X11; Linux x86_64; rv:33.0) Gecko/20100101 Firefox/33.0» [«HTTP_X_AMZN_TRACE_ID»]=> string(81) «Self=1-6211182d-220750d60eac4ea0233801d5;Root=1-6211182d-3c6267e5428c550a3e9cbab1» [«HTTP_HOST»]=> строка(20) «www.familysearch.org» [«HTTP_X_FORWARDED_PORT»]=> строка(2) «80» [«HTTP_X_FORWARDED_PROTO»]=> строка(4) «http» [«HTTP_X_FORWARDED_FOR»]=> строка(42) «85.249.27.29, 205.251.218.134, 10.36.39.94» [«REDIRECT_STATUS»]=> строка(3) «200» [«ИМЯ_СЕРВЕРА»]=> строка (9) «локальный хост» [«ПОРТ_СЕРВЕРА»]=> строка(2) «80» [«СЕРВЕР_АДРЕС»]=> строка(13) «10. 33.148.168″ [«УДАЛЕННЫЙ_ПОРТ»]=> строка(5) «13528» [«REMOTE_ADDR»]=> строка(11) «10.36.47.35» [«ПРОГРАММНОЕ ОБЕСПЕЧЕНИЕ_СЕРВЕРА»]=> строка (12) «nginx/1.19,6 дюйма [«ШЛЮЗ_ИНТЕРФЕЙС»]=> строка(7) «CGI/1.1» [«ЗАПРОС_СХЕМА»]=> строка(4) «http» [«СЕРВЕР_ПРОТОКОЛ»]=> строка (8) «HTTP/1.1» [«КОРНЕВОЙ_ДОКУМЕНТ»]=> строка (35) «/srv/www/limbgallery/current/public» [«URI_ДОКУМЕНТА»]=> строка (10) «/index.php» [«REQUEST_URI»]=> string(111) «/records/item/106767-a-casa-do-burgo-esboco-sobre-a-historia-da-familia-vaz-pinto-do-burgo-arouca%3foffset%3d33» [«SCRIPT_NAME»]=> строка (10) «/index.php» [«SCRIPT_FILENAME»]=> строка (45) «/srv/www/limbgallery/current/public/index.php» [«CONTENT_LENGTH»]=> строка(0) «» [«CONTENT_TYPE»]=> строка (47) «application/x-www-form-urlencoded; charset = UTF-8» [«ЗАПРОС_МЕТОД»]=> строка(3) «ПОЛУЧИТЬ» [«QUERY_STRING»]=> строка(0) «» [«FCGI_ROLE»]=> строка(9) «ОТВЕТЧИК» [«PHP_SELF»]=> строка (10) «/index. php» [«REQUEST_TIME_FLOAT»]=> поплавок (1645287469.5757) [«ЗАПРОС_ВРЕМЯ»]=> интервал (1645287469) }
Посмотреть список
Вид сетки
целое (0) массив (13) { ["создано"]=> строка (32) "iL+dxzC/Qh3qMYOZWMrndbGimUe+Gc44" ["хеш"]=> строка (56) "iumWzX/sRwWqMLScWsOwILmkwVm/Hs04gk852yc8yoFIG/Z0dIESjg==" ["ключ"]=> строка (56) "jbrLwXvpE1OrMbKdDJS3ILz3llm6TMxp0Ek42S5ry9JHHa4iK91D2A==" ["language_front"]=> строка (4) "i7w=" ["language_front_tag"]=> строка (4) "3+E=" ["искомое_значение"]=> строка(0) "" ["1031552233521b4ceca5445a43b0029d-страница"]=> строка(4) "iw==" ["1031552233521b4ceca5445a43b0029d-на странице"]=> строка (4) "i78=" ["элемент-назад-1"]=> Строка (220) "lePGl2 / uAkm0arjHBIP5MO71zx7qW9FhlRgxwS9tmNJIGbohP9sWnK2APBCk2Xvz3jqYQEfIA / haiNG1pZWxZwMXt3KDkNlPDZoH6HfLsG5vkCEH / 1mnbxarfF / B8ZUHSTV6775Y / nqAf5s3tDkli77UVeyoszWkqr63Jb77uuzqzJ2jV9bBnxe + nJqsXjolhbo / Qfitg5Gz4Gp7Fs2 + Q1XYytE =" ["элемент-назад-меню-13-1"]=> Строка (220) "lePGl2 / uAkm0arjHBIP5MO71zx7qW9FhlRgxwS9tmNJIGbohP9sWnK2APBCk2Xvz3jqYQEfIA / haiNG1pZWxZwMXt3KDkNlPDZoH6HfLsG5vkCEH / 1mnbxarfF / B8ZUHSTV6775Y / nqAf5s3tDkli77UVeyoszWkqr63Jb77uuzqzJ2jV9bBnxe + nJqsXjolhbo / Qfitg5Gz4Gp7Fs2 + Q1XYytE =" ["поиск_запрос_1"]=> строка (72) "hfzKlG/sGA29e7jaG82JMej50gmoWJt6kRw7iyNsnsMOT/All4lRyaXZPRL9wn7k5jzRGAU=" ["LDS_STATUS"]=> строка (16) "1ODb1XHgF1f+bA==" ["LDS_LAST_URL"]=> строка (148) }
Aus Jac.
Briefwechsel in den Jahren 1828-1847 Берцелиуса и Густава Магнуса
Aus Jac. Briefwechsel in den Jahren 1828-1847 Берцелиуса и Густава Магнуса
Берцелиус, Юнс Якоб, фриер, 1779–1848 гг.
Название №
Ausjacberzeliousu00berzuoft
создатель
Berzelius, J? NS Jakob, Friherre, 1779-1848
Hhelt, Edvard Immanuel, 1855-1921
Magnus, Heinrich Gustav, 1802-1870 гг.
Язык
Немецкий
Уровень доступа
Общедоступный
Количество страниц
210
Уровень доступа
Общий
Титул
Aus Jac.Briefwechsel in den Jahren Берцелиуса и Густава Магнуса 1828-1847
Название №
aujacberzeliusu00berzuoft
Язык
гер
Создатель
Берцелиус, Юнс Якоб, фрахер, 1779-1848
Описание
14
целое (0) массив (13) { ["создано"]=> строка (32) "iL+dxzC/Qh3qMYOZWMrndbGimUe+Gc44" ["хеш"]=> строка (56) "iumWzX/sRwWqMLScWsOwILmkwVm/Hs04gk852yc8yoFIG/Z0dIESjg==" ["ключ"]=> строка (56) "jbrLwXvpE1OrMbKdDJS3ILz3llm6TMxp0Ek42S5ry9JHHa4iK91D2A==" ["language_front"]=> строка (4) "i7w=" ["language_front_tag"]=> строка (4) "3+E=" ["искомое_значение"]=> строка(0) "" ["1031552233521b4ceca5445a43b0029d-страница"]=> строка(4) "iw==" ["1031552233521b4ceca5445a43b0029d-на странице"]=> строка (4) "i78=" ["элемент-назад-1"]=> Строка (220) "lePGl2 / uAkm0arjHBIP5MO71zx7qW9FhlRgxwS9tmNJIGbohP9sWnK2APBCk2Xvz3jqYQEfIA / haiNG1pZWxZwMXt3KDkNlPDZoH6HfLsG5vkCEH / 1mnbxarfF / B8ZUHSTV6775Y / nqAf5s3tDkli77UVeyoszWkqr63Jb77uuzqzJ2jV9bBnxe + nJqsXjolhbo / Qfitg5Gz4Gp7Fs2 + Q1XYytE =" ["элемент-назад-меню-13-1"]=> Строка (220) "lePGl2 / uAkm0arjHBIP5MO71zx7qW9FhlRgxwS9tmNJIGbohP9sWnK2APBCk2Xvz3jqYQEfIA / haiNG1pZWxZwMXt3KDkNlPDZoH6HfLsG5vkCEH / 1mnbxarfF / B8ZUHSTV6775Y / nqAf5s3tDkli77UVeyoszWkqr63Jb77uuzqzJ2jV9bBnxe + nJqsXjolhbo / Qfitg5Gz4Gp7Fs2 + Q1XYytE =" ["поиск_запрос_1"]=> строка (72) "hfzKlG/sGA29e7jaG82JMej50gmoWJt6kRw7iyNsnsMOT/All4lRyaXZPRL9wn7k5jzRGAU=" ["LDS_STATUS"]=> строка (16) "1ODb1XHgF1f+bA==" ["LDS_LAST_URL"]=> строка (148) }
Титул
Густав Фредерик Греве Хольк-Винтерфельдт и Софи Луиза Графиня Алефельдт;
Название №
574176
Язык
Датский
Описание
Генеалогия графа Густава Фредерика Хольк-Винтерфельдта (1733-1776) и Софи Луизы Алефельдт (род. 1736 г.).
целое (0) массив (13) { ["создано"]=> строка (32) "iL+dxzC/Qh3qMYOZWMrndbGimUe+Gc44" ["хеш"]=> строка (56) "iumWzX/sRwWqMLScWsOwILmkwVm/Hs04gk852yc8yoFIG/Z0dIESjg==" ["ключ"]=> строка (56) "jbrLwXvpE1OrMbKdDJS3ILz3llm6TMxp0Ek42S5ry9JHHa4iK91D2A==" ["language_front"]=> строка (4) "i7w=" ["language_front_tag"]=> строка (4) "3+E=" ["искомое_значение"]=> строка(0) "" ["1031552233521b4ceca5445a43b0029d-страница"]=> строка(4) "iw==" ["1031552233521b4ceca5445a43b0029d-на странице"]=> строка (4) "i78=" ["элемент-назад-1"]=> Строка (220) "lePGl2 / uAkm0arjHBIP5MO71zx7qW9FhlRgxwS9tmNJIGbohP9sWnK2APBCk2Xvz3jqYQEfIA / haiNG1pZWxZwMXt3KDkNlPDZoH6HfLsG5vkCEH / 1mnbxarfF / B8ZUHSTV6775Y / nqAf5s3tDkli77UVeyoszWkqr63Jb77uuzqzJ2jV9bBnxe + nJqsXjolhbo / Qfitg5Gz4Gp7Fs2 + Q1XYytE =" ["элемент-назад-меню-13-1"]=> Строка (220) "lePGl2 / uAkm0arjHBIP5MO71zx7qW9FhlRgxwS9tmNJIGbohP9sWnK2APBCk2Xvz3jqYQEfIA / haiNG1pZWxZwMXt3KDkNlPDZoH6HfLsG5vkCEH / 1mnbxarfF / B8ZUHSTV6775Y / nqAf5s3tDkli77UVeyoszWkqr63Jb77uuzqzJ2jV9bBnxe + nJqsXjolhbo / Qfitg5Gz4Gp7Fs2 + Q1XYytE =" ["поиск_запрос_1"]=> строка (72) "hfzKlG/sGA29e7jaG82JMej50gmoWJt6kRw7iyNsnsMOT/All4lRyaXZPRL9wn7k5jzRGAU=" ["LDS_STATUS"]=> строка (16) "1ODb1XHgF1f+bA==" ["LDS_LAST_URL"]=> строка (148) }
Титул
Германия.Рейхсминистериум внутренних дел. Reichsministerialblatt, Zentral-blatt für das Deutsche reich. Herausgegebon vom Reichsministerium des innern
Название №
bub_gb_qfIMAAAAIAAAJ
Язык
и
Создатель
Германия.Reichsministerium де Внутренний
Описание
Холдинги в файле 3×5
целое (0) массив (13) { ["создано"]=> строка (32) "iL+dxzC/Qh3qMYOZWMrndbGimUe+Gc44" ["хеш"]=> строка (56) "iumWzX/sRwWqMLScWsOwILmkwVm/Hs04gk852yc8yoFIG/Z0dIESjg==" ["ключ"]=> строка (56) "jbrLwXvpE1OrMbKdDJS3ILz3llm6TMxp0Ek42S5ry9JHHa4iK91D2A==" ["language_front"]=> строка (4) "i7w=" ["language_front_tag"]=> строка (4) "3+E=" ["искомое_значение"]=> строка(0) "" ["1031552233521b4ceca5445a43b0029d-страница"]=> строка(4) "iw==" ["1031552233521b4ceca5445a43b0029d-на странице"]=> строка (4) "i78=" ["элемент-назад-1"]=> Строка (220) "lePGl2 / uAkm0arjHBIP5MO71zx7qW9FhlRgxwS9tmNJIGbohP9sWnK2APBCk2Xvz3jqYQEfIA / haiNG1pZWxZwMXt3KDkNlPDZoH6HfLsG5vkCEH / 1mnbxarfF / B8ZUHSTV6775Y / nqAf5s3tDkli77UVeyoszWkqr63Jb77uuzqzJ2jV9bBnxe + nJqsXjolhbo / Qfitg5Gz4Gp7Fs2 + Q1XYytE =" ["элемент-назад-меню-13-1"]=> Строка (220) "lePGl2 / uAkm0arjHBIP5MO71zx7qW9FhlRgxwS9tmNJIGbohP9sWnK2APBCk2Xvz3jqYQEfIA / haiNG1pZWxZwMXt3KDkNlPDZoH6HfLsG5vkCEH / 1mnbxarfF / B8ZUHSTV6775Y / nqAf5s3tDkli77UVeyoszWkqr63Jb77uuzqzJ2jV9bBnxe + nJqsXjolhbo / Qfitg5Gz4Gp7Fs2 + Q1XYytE =" ["поиск_запрос_1"]=> строка (72) "hfzKlG/sGA29e7jaG82JMej50gmoWJt6kRw7iyNsnsMOT/All4lRyaXZPRL9wn7k5jzRGAU=" ["LDS_STATUS"]=> строка (16) "1ODb1XHgF1f+bA==" ["LDS_LAST_URL"]=> строка (148) }
We Veitches, Veatches, Veaches, Veeches: историческая сокровищница потомков Джеймса Вейча, шерифа, Vol.2
We Veitches, Veatches, Veaches, Veeches: историческая сокровищница потомков Джеймса Вейча, шерифа, Vol.2
Кларк, Ванда Витч, 1913–1989 гг.
Название №
663149_02
_02
_02
_02
Clark
Clark, Wanda Veatch, 1913-1989
Smith, Leroy Eugene
Протяженность
2 В.(xiii, 1540, [12] p.)
Язык
Английский
eng
Уровень доступа
Полное разрешение
Количество страниц
798
Уровень доступа
Полное разрешение
Эта книга может быть просмотрена онлайн только в Библиотеке семейной истории, центре семейной истории или в одной из библиотек-партнеров FamilySearch.
Титул
We Veitches, Veatches, Veaches, Veeches: историческая сокровищница потомков Джеймса Вейча, шерифа, Vol.2
Название №
663149_02
Язык
Английский
Создатель
Кларк, Ванда Витч, 1913–1989 гг.
Описание
Потомки Джеймса Вейча, шерифа округа Калверт, штат Мэриленд, в США и Канаде.Также включает родословную Джеймса Вейча в Шотландии.
целое (0) массив (13) { ["создано"]=> строка (32) "iL+dxzC/Qh3qMYOZWMrndbGimUe+Gc44" ["хеш"]=> строка (56) "iumWzX/sRwWqMLScWsOwILmkwVm/Hs04gk852yc8yoFIG/Z0dIESjg==" ["ключ"]=> строка (56) "jbrLwXvpE1OrMbKdDJS3ILz3llm6TMxp0Ek42S5ry9JHHa4iK91D2A==" ["language_front"]=> строка (4) "i7w=" ["language_front_tag"]=> строка (4) "3+E=" ["искомое_значение"]=> строка(0) "" ["1031552233521b4ceca5445a43b0029d-страница"]=> строка(4) "iw==" ["1031552233521b4ceca5445a43b0029d-на странице"]=> строка (4) "i78=" ["элемент-назад-1"]=> Строка (220) "lePGl2 / uAkm0arjHBIP5MO71zx7qW9FhlRgxwS9tmNJIGbohP9sWnK2APBCk2Xvz3jqYQEfIA / haiNG1pZWxZwMXt3KDkNlPDZoH6HfLsG5vkCEH / 1mnbxarfF / B8ZUHSTV6775Y / nqAf5s3tDkli77UVeyoszWkqr63Jb77uuzqzJ2jV9bBnxe + nJqsXjolhbo / Qfitg5Gz4Gp7Fs2 + Q1XYytE =" ["элемент-назад-меню-13-1"]=> Строка (220) "lePGl2 / uAkm0arjHBIP5MO71zx7qW9FhlRgxwS9tmNJIGbohP9sWnK2APBCk2Xvz3jqYQEfIA / haiNG1pZWxZwMXt3KDkNlPDZoH6HfLsG5vkCEH / 1mnbxarfF / B8ZUHSTV6775Y / nqAf5s3tDkli77UVeyoszWkqr63Jb77uuzqzJ2jV9bBnxe + nJqsXjolhbo / Qfitg5Gz4Gp7Fs2 + Q1XYytE =" ["поиск_запрос_1"]=> строка (72) "hfzKlG/sGA29e7jaG82JMej50gmoWJt6kRw7iyNsnsMOT/All4lRyaXZPRL9wn7k5jzRGAU=" ["LDS_STATUS"]=> строка (16) "1ODb1XHgF1f+bA==" ["LDS_LAST_URL"]=> строка (148) }
Титул
Карманный словарь Лангеншайдта Русский словарь: русско-английский, англо-русский
Название №
578782
Язык
Русский
Создатель
Ведель, Э.
целое (0) массив (13) { ["создано"]=> строка (32) "iL+dxzC/Qh3qMYOZWMrndbGimUe+Gc44" ["хеш"]=> строка (56) "iumWzX/sRwWqMLScWsOwILmkwVm/Hs04gk852yc8yoFIG/Z0dIESjg==" ["ключ"]=> строка (56) "jbrLwXvpE1OrMbKdDJS3ILz3llm6TMxp0Ek42S5ry9JHHa4iK91D2A==" ["language_front"]=> строка (4) "i7w=" ["language_front_tag"]=> строка (4) "3+E=" ["искомое_значение"]=> строка(0) "" ["1031552233521b4ceca5445a43b0029d-страница"]=> строка(4) "iw==" ["1031552233521b4ceca5445a43b0029d-на странице"]=> строка (4) "i78=" ["элемент-назад-1"]=> Строка (220) "lePGl2 / uAkm0arjHBIP5MO71zx7qW9FhlRgxwS9tmNJIGbohP9sWnK2APBCk2Xvz3jqYQEfIA / haiNG1pZWxZwMXt3KDkNlPDZoH6HfLsG5vkCEH / 1mnbxarfF / B8ZUHSTV6775Y / nqAf5s3tDkli77UVeyoszWkqr63Jb77uuzqzJ2jV9bBnxe + nJqsXjolhbo / Qfitg5Gz4Gp7Fs2 + Q1XYytE =" ["элемент-назад-меню-13-1"]=> Строка (220) "lePGl2 / uAkm0arjHBIP5MO71zx7qW9FhlRgxwS9tmNJIGbohP9sWnK2APBCk2Xvz3jqYQEfIA / haiNG1pZWxZwMXt3KDkNlPDZoH6HfLsG5vkCEH / 1mnbxarfF / B8ZUHSTV6775Y / nqAf5s3tDkli77UVeyoszWkqr63Jb77uuzqzJ2jV9bBnxe + nJqsXjolhbo / Qfitg5Gz4Gp7Fs2 + Q1XYytE =" ["поиск_запрос_1"]=> строка (72) "hfzKlG/sGA29e7jaG82JMej50gmoWJt6kRw7iyNsnsMOT/All4lRyaXZPRL9wn7k5jzRGAU=" ["LDS_STATUS"]=> строка (16) "1ODb1XHgF1f+bA==" ["LDS_LAST_URL"]=> строка (148) }
Квакер
Квакер
Гилфорд Колледж
Заголовок №
Quaker1975Guil
Guil
Guilford College
Language
Eng
Уровень доступа
Public
Количество страниц
244
Уровень доступа
Общий
Титул
Квакер
Название №
quaker1975guil
Язык
англ
Создатель
Гилфорд Колледж
целое (0) массив (13) { ["создано"]=> строка (32) "iL+dxzC/Qh3qMYOZWMrndbGimUe+Gc44" ["хеш"]=> строка (56) "iumWzX/sRwWqMLScWsOwILmkwVm/Hs04gk852yc8yoFIG/Z0dIESjg==" ["ключ"]=> строка (56) "jbrLwXvpE1OrMbKdDJS3ILz3llm6TMxp0Ek42S5ry9JHHa4iK91D2A==" ["language_front"]=> строка (4) "i7w=" ["language_front_tag"]=> строка (4) "3+E=" ["искомое_значение"]=> строка(0) "" ["1031552233521b4ceca5445a43b0029d-страница"]=> строка(4) "iw==" ["1031552233521b4ceca5445a43b0029d-на странице"]=> строка (4) "i78=" ["элемент-назад-1"]=> Строка (220) "lePGl2 / uAkm0arjHBIP5MO71zx7qW9FhlRgxwS9tmNJIGbohP9sWnK2APBCk2Xvz3jqYQEfIA / haiNG1pZWxZwMXt3KDkNlPDZoH6HfLsG5vkCEH / 1mnbxarfF / B8ZUHSTV6775Y / nqAf5s3tDkli77UVeyoszWkqr63Jb77uuzqzJ2jV9bBnxe + nJqsXjolhbo / Qfitg5Gz4Gp7Fs2 + Q1XYytE =" ["элемент-назад-меню-13-1"]=> Строка (220) "lePGl2 / uAkm0arjHBIP5MO71zx7qW9FhlRgxwS9tmNJIGbohP9sWnK2APBCk2Xvz3jqYQEfIA / haiNG1pZWxZwMXt3KDkNlPDZoH6HfLsG5vkCEH / 1mnbxarfF / B8ZUHSTV6775Y / nqAf5s3tDkli77UVeyoszWkqr63Jb77uuzqzJ2jV9bBnxe + nJqsXjolhbo / Qfitg5Gz4Gp7Fs2 + Q1XYytE =" ["поиск_запрос_1"]=> строка (72) "hfzKlG/sGA29e7jaG82JMej50gmoWJt6kRw7iyNsnsMOT/All4lRyaXZPRL9wn7k5jzRGAU=" ["LDS_STATUS"]=> строка (16) "1ODb1XHgF1f+bA==" ["LDS_LAST_URL"]=> строка (148) }
Титул
Справочник Смита в Мичиган-Сити, штат Индиана.: включая имена фермеров в округе …
Название №
3464991
Язык
англ
Описание
16
целое (0) массив (13) { ["создано"]=> строка (32) "iL+dxzC/Qh3qMYOZWMrndbGimUe+Gc44" ["хеш"]=> строка (56) "iumWzX/sRwWqMLScWsOwILmkwVm/Hs04gk852yc8yoFIG/Z0dIESjg==" ["ключ"]=> строка (56) "jbrLwXvpE1OrMbKdDJS3ILz3llm6TMxp0Ek42S5ry9JHHa4iK91D2A==" ["language_front"]=> строка (4) "i7w=" ["language_front_tag"]=> строка (4) "3+E=" ["искомое_значение"]=> строка(0) "" ["1031552233521b4ceca5445a43b0029d-страница"]=> строка(4) "iw==" ["1031552233521b4ceca5445a43b0029d-на странице"]=> строка (4) "i78=" ["элемент-назад-1"]=> Строка (220) "lePGl2 / uAkm0arjHBIP5MO71zx7qW9FhlRgxwS9tmNJIGbohP9sWnK2APBCk2Xvz3jqYQEfIA / haiNG1pZWxZwMXt3KDkNlPDZoH6HfLsG5vkCEH / 1mnbxarfF / B8ZUHSTV6775Y / nqAf5s3tDkli77UVeyoszWkqr63Jb77uuzqzJ2jV9bBnxe + nJqsXjolhbo / Qfitg5Gz4Gp7Fs2 + Q1XYytE =" ["элемент-назад-меню-13-1"]=> Строка (220) "lePGl2 / uAkm0arjHBIP5MO71zx7qW9FhlRgxwS9tmNJIGbohP9sWnK2APBCk2Xvz3jqYQEfIA / haiNG1pZWxZwMXt3KDkNlPDZoH6HfLsG5vkCEH / 1mnbxarfF / B8ZUHSTV6775Y / nqAf5s3tDkli77UVeyoszWkqr63Jb77uuzqzJ2jV9bBnxe + nJqsXjolhbo / Qfitg5Gz4Gp7Fs2 + Q1XYytE =" ["поиск_запрос_1"]=> строка (72) "hfzKlG/sGA29e7jaG82JMej50gmoWJt6kRw7iyNsnsMOT/All4lRyaXZPRL9wn7k5jzRGAU=" ["LDS_STATUS"]=> строка (16) "1ODb1XHgF1f+bA==" ["LDS_LAST_URL"]=> строка (148) }
Титул
Генеалогия Типпина, Vol.2
Название №
779556_02
Язык
Английский
Создатель
Типпин, Роберт Брюс, 1934–
Описание
История потомков Арчибальда Типпина (ок.1803-1880) и его жена Мэри Анджелина Ричи и их шестеро детей. В центре внимания (но не только) потомки одного из их сыновей, Джеймса Уолтера (1830–1897) и его жены Мэри Энн Ван Вай (1841–1887
).
целое (0) массив (13) { ["создано"]=> строка (32) "iL+dxzC/Qh3qMYOZWMrndbGimUe+Gc44" ["хеш"]=> строка (56) "iumWzX/sRwWqMLScWsOwILmkwVm/Hs04gk852yc8yoFIG/Z0dIESjg==" ["ключ"]=> строка (56) "jbrLwXvpE1OrMbKdDJS3ILz3llm6TMxp0Ek42S5ry9JHHa4iK91D2A==" ["language_front"]=> строка (4) "i7w=" ["language_front_tag"]=> строка (4) "3+E=" ["искомое_значение"]=> строка(0) "" ["1031552233521b4ceca5445a43b0029d-страница"]=> строка(4) "iw==" ["1031552233521b4ceca5445a43b0029d-на странице"]=> строка (4) "i78=" ["элемент-назад-1"]=> Строка (220) "lePGl2 / uAkm0arjHBIP5MO71zx7qW9FhlRgxwS9tmNJIGbohP9sWnK2APBCk2Xvz3jqYQEfIA / haiNG1pZWxZwMXt3KDkNlPDZoH6HfLsG5vkCEH / 1mnbxarfF / B8ZUHSTV6775Y / nqAf5s3tDkli77UVeyoszWkqr63Jb77uuzqzJ2jV9bBnxe + nJqsXjolhbo / Qfitg5Gz4Gp7Fs2 + Q1XYytE =" ["элемент-назад-меню-13-1"]=> Строка (220) "lePGl2 / uAkm0arjHBIP5MO71zx7qW9FhlRgxwS9tmNJIGbohP9sWnK2APBCk2Xvz3jqYQEfIA / haiNG1pZWxZwMXt3KDkNlPDZoH6HfLsG5vkCEH / 1mnbxarfF / B8ZUHSTV6775Y / nqAf5s3tDkli77UVeyoszWkqr63Jb77uuzqzJ2jV9bBnxe + nJqsXjolhbo / Qfitg5Gz4Gp7Fs2 + Q1XYytE =" ["поиск_запрос_1"]=> строка (72) "hfzKlG/sGA29e7jaG82JMej50gmoWJt6kRw7iyNsnsMOT/All4lRyaXZPRL9wn7k5jzRGAU=" ["LDS_STATUS"]=> строка (16) "1ODb1XHgF1f+bA==" ["LDS_LAST_URL"]=> строка (148) }
Nouveau recueil géneral de traités, Conventions et autres transaction remarquables, serve à la connaissance des Relations étrangères des puissances et etats dans leurs rapport mutuels..
Nouveau recueil géneral de traités, Conventions et autres transaction remarquables, serve à la connaissance des Relations étrangères des puissances et etats dans leurs rapport mutuels..
Мартенс, Г. Ф. де (Георг Фридрих), 1756-1821, изд.
Заголовок №
nouveaurecueilg13samwgoog
Creator
Martens, G.Ф. де (Георг Фридрих), 1756-1821, изд.
Мурхард, Фридрих Вильгельм Август, 1779-1853, [из старого каталога] изд.
Мурхард, Карл 1781-1863, [из старого каталога] изд.
Пинхаус, Дж., [из старого каталога] изд.
Самвер, Карл Фридрих Люциан, 1819–1882, [из старого каталога] изд.
Хопф, Юлий, 1839–1886, [из старого каталога] изд.
Язык
Свободный
Уровень доступа
Общедоступный
Количество страниц
652
Уровень доступа
Общий
Титул
Nouveau recueil géneral de traités, Conventions et autrestransactions remarquables, serve à la connaissance des Relations étrangeres des puissances et etats dans leurs rapport mutuels..
Название №
nouveaurecueilg13samwgoog
Язык
вместо
Создатель
Мартенс, Г.Ф. де (Георг Фридрих), 1756-1821, изд.
Описание
Оцифрованная Google книга из библиотеки Гарвардского университета и загруженная в Интернет-архив пользователем tpb.
целое (0) массив (13) { ["создано"]=> строка (32) "iL+dxzC/Qh3qMYOZWMrndbGimUe+Gc44" ["хеш"]=> строка (56) "iumWzX/sRwWqMLScWsOwILmkwVm/Hs04gk852yc8yoFIG/Z0dIESjg==" ["ключ"]=> строка (56) "jbrLwXvpE1OrMbKdDJS3ILz3llm6TMxp0Ek42S5ry9JHHa4iK91D2A==" ["language_front"]=> строка (4) "i7w=" ["language_front_tag"]=> строка (4) "3+E=" ["искомое_значение"]=> строка(0) "" ["1031552233521b4ceca5445a43b0029d-страница"]=> строка(4) "iw==" ["1031552233521b4ceca5445a43b0029d-на странице"]=> строка (4) "i78=" ["элемент-назад-1"]=> Строка (220) "lePGl2 / uAkm0arjHBIP5MO71zx7qW9FhlRgxwS9tmNJIGbohP9sWnK2APBCk2Xvz3jqYQEfIA / haiNG1pZWxZwMXt3KDkNlPDZoH6HfLsG5vkCEH / 1mnbxarfF / B8ZUHSTV6775Y / nqAf5s3tDkli77UVeyoszWkqr63Jb77uuzqzJ2jV9bBnxe + nJqsXjolhbo / Qfitg5Gz4Gp7Fs2 + Q1XYytE =" ["элемент-назад-меню-13-1"]=> Строка (220) "lePGl2 / uAkm0arjHBIP5MO71zx7qW9FhlRgxwS9tmNJIGbohP9sWnK2APBCk2Xvz3jqYQEfIA / haiNG1pZWxZwMXt3KDkNlPDZoH6HfLsG5vkCEH / 1mnbxarfF / B8ZUHSTV6775Y / nqAf5s3tDkli77UVeyoszWkqr63Jb77uuzqzJ2jV9bBnxe + nJqsXjolhbo / Qfitg5Gz4Gp7Fs2 + Q1XYytE =" ["поиск_запрос_1"]=> строка (72) "hfzKlG/sGA29e7jaG82JMej50gmoWJt6kRw7iyNsnsMOT/All4lRyaXZPRL9wn7k5jzRGAU=" ["LDS_STATUS"]=> строка (16) "1ODb1XHgF1f+bA==" ["LDS_LAST_URL"]=> строка (148) }
Титул
Dagbog eller levnetsbeskrivelse для Пола Кристиана Педерсена;
Название №
585178
Язык
Датский
Описание
Миссионерский журнал СПД Пола Кристиана Педерсена, родившегося в ноябре.10. 1835 г. в приходе Норхольм, район Хорнум, графство Эльборг, Дания. Его родителями были Педер Кристенсен и Ане Мари Поульсен. Журнал за период с 1858 по июль 1861 года.
Ди Ваз | Дискография | Дискогс
GRA1067 Воображение Мне нравится (П.M. Лижи это, микс) Воображение — Мне это нравится (Макси, Одиночный) 10 версии Продать эту версию 10 версии
ПРОТ 21-12 И-Сус А.Д.* Darkissour (Tek No Prisoners Mix) (как Ди) I-Sus AD * — Даркиссур ‎(12 дюймов, сингл) Продать эту версию
БРУТ 2R Слэкджоу Давай и освободись (очень взволнованный микс) Слэкджоу — Управляй моим телом 2 версии Продать эту версию 2 версии
ДЮРЕКО 1104972 Амос Darkissour (Tek No Prisoners Mix) (как Ди) и еще 1… Амос — Видел только сегодня / Мгновенная карма ‎(CD, Макси) Продать эту версию
ФТИ36Т Фейлин Браун Higher (Ricky & Dee’s Dub) (как Д.С. Ваз) и еще 3… Фейлин Браун — Выше 3 версии Продать эту версию 3 версии
ФТИ 30Т Умственный инструмент.* С C.A.* Mental Instrum.* С участием C.A.* — Должен быть танцевать (Одинокий) 4 версии Продать эту версию 4 версии
523 493-2, CRCD 03 Различные Должно быть танцевать (танцевальный микс) Различный — Определение дома, том 2 ‎(CD, Композиция, Микс) Продать эту версию
ФТИ41ТП Принцип Джейми с участием Келли Рич Если это любовь (В.C. Remix) (как DC Vaz) и еще 1… Принцип Джейми с участием Келли Рич — Если это любовь ‎(2×12″, сингл, промо) Продать эту версию
DROHM 098 компакт-диски Индиана (6) Я хочу быть любимой (оригинальная версия Leee) и еще 1… Индиана (6) — Я хочу быть любимой (Макси) 3 версии Продать эту версию 3 версии
ВМП 120597-2 Различные Я хочу быть любимой (оригинальная версия Ли) Различный — ВМП Хард Тракс ‎(CD, Альбом, Комп.) Продать эту версию
СУВ 20Т Спутник 2010 Его спутник (Dee Vaz Remix) Спутник 2010 — Его спутник ‎(12″, TP, Вт/фунт) Продать эту версию
ДИКИ 56.12.112 Ли Джон Твой разум, твое тело, твоя душа (Deevious Dub) и еще 1… Ли Джон — Ваш разум, ваше тело, ваша душа (Одинокий) 2 версии Продать эту версию 2 версии
СФЭ 016 Воображение с Ли Джоном Мне это нравится Imagination с участием Ли Джона — Очарование физического ‎(CD, Альбом, RE + CD, Comp + Exp) Продать эту версию
ТБКР-CD-1001 Британский коллектив Скажи, что ее любовь почувствовала необходимость Британский коллектив — Том 1: Возрождение начинается… ‎(CD, Альбом) Продать эту версию
МСТ 011 Различные Любовь берет верх (как Ваз) Различный — Нет.1 Музыкальный клуб 8/1989 (Комп.) 2 версии Продать эту версию 2 версии
ПБ 42659 Воображение Воображение — Любовь берет верх (Одинокий) 2 версии Продать эту версию 2 версии
PL74183 Воображение Л.К. (Любовь берет верх) * (как Ваз) Воображение — Как это есть — переработанная и переработанная классика (Комп.) 9 версии Продать эту версию 9 версии
МКС 1540 Интер Проекция Звезда (12 и еще 4… Интер Проекция — Звезда (Одинокий) 2 версии Продать эту версию 2 версии
ВСТДЖ 1449 Иисус любит тебя Сладкая токсичная любовь (Hootenanny Mix) и еще 1… Иисус любит тебя — Сладкая токсичная любовь (Одинокий) 6 версии Продать эту версию 6 версии
46 77556 Полин Генри Почувствуйте, как заниматься любовью (12 и еще 1… Полин Генри — Почувствуйте, как заниматься любовью (Одинокий) 5 версии Продать эту версию 5 версии
7243 8 80908 2 7 Дюран Дюран Слишком много информации (Deptford Dub) и еще 2… Duran Duran — Слишком много информации (Макси, Одиночный) 4 версии Продать эту версию 4 версии
6 футов 004 108 Гранд с Роем Галлоуэем 108 Гранд с Роем Галлоуэем — Сегодня вечером (Одинокий) 4 версии Продать эту версию 4 версии
БРУТ 11 ДБС (2) ДБС (2) — Уничтожь мысль ‎(12 дюймов) Продать эту версию
DCD 10310 Различные Только сегодня видел попурри с мгновенной кармой (как Д.Ваз) Различный — Поул-позиция (Комп.) 2 версии Продать эту версию 2 версии
DMX 10141 Амос Видел только сегодня (как Д.Ваз) Амос — Видел только сегодня / Мгновенная карма (Макси) 7 версии Продать эту версию 7 версии
№8 Бобры не спотыкаются с QB Коди Ваз
Через несколько мгновений после того, как Коди Ваз впервые выступил в качестве стартового квотербека штата Орегон, Интернет гудел.
«ВАЗзл-Ослепление», «ВАЗ-такулар» и «ВАЗ-матазз» были среди тех прозвищ, которые обсуждались. «Коди Ваз» был в тренде в Твиттере.
Ваз, сделавший свой первый старт после старшей школы, бросил на 332 ярда и три тачдауна в победе № 8 штата Орегон над BYU со счетом 42-24 в субботу. Он выполнил 20 передач из 32.
Юноша ростом 6 футов 1 дюйм, сменивший травмированного квотербека Шона Мэнниона, в понедельник был назван игроком недели Pac-12.
«Я не думаю, что кто-то в нашей раздевалке был особенно удивлен хорошей игрой Коди», — сказал тренер Майк Райли. «Я думаю, что они долгое время верили в него как в товарища по команде»
В дополнение к классному завершению с 59 ярдов Брандину Куксу и еще одному стабильному 29-ярдовому тайт-энду Коннору Хэмлетту, Ваз заблокировал защитника УБЯ, что проложило путь Маркусу Уитону, чтобы забить четвертый гол с 12 ярдов. — четверть реверса, в результате чего отрыв штата Орегон увеличился до 11 очков.
Ваз был профессионалом на протяжении всей игры и даже уговорил остальную команду начать четвертую четверть.
«Я только что сказал: ‘Четвертая четверть — наша четверть’… Я просто хотел, чтобы все немного подкачались,» сказал Ваз.
Теперь о футболках «Бобры БелиеВАЗ».
Перед субботним стартом Ваз принял участие всего в пяти играх за «Бобров», сделав шесть передач из 17 на 48 ярдов. Он не играл в живых играх с 2010 года.
Победа над BYU привела «Бобров» к открытию сезона со счетом 5:0, что стало их лучшим стартом с 1939 года. Результативность Ваза стала очередным сюрпризом в неожиданном сезоне для штата Орегон, который в прошлом году завершился со счетом 3:9.

Травма Мэнниона тоже стала неожиданностью даже для Райли. Второкурсник ростом 6 футов 5 дюймов получил травму во время передачи в победе «Бобров» со счетом 19: 6 над штатом Вашингтон за неделю до этого, но он так и не вышел из игры и закончил с передачей на 270 ярдов и тачдауном.
Два дня спустя Бобры узнали, что Мэнниону потребуется операция по восстановлению мениска в левом колене. На прошлой неделе ему сделали операцию, и он выбыл на неопределенный срок, хотя может вернуться до окончания регулярного чемпионата.
Мэннион набирал в среднем 339,5 ярда за игру, затем был вторым в Pac-12 и шестым в стране. В этом сезоне он бросил на 1358 ярдов, совершив семь тачдаунов и четыре перехвата. Он занимает шестое место в карьерном списке штата Орегон с 4686 ярдами.
В прошлом сезоне, будучи первокурсником в красной футболке, Мэннион вытеснил из стартового состава юниора Райана Каца, который начал сезон 2010 года за «Бобров».С тех пор Кац перешел в штат Сан-Диего, что сделало Ваз резервным в этом сезоне.
Ваз вырос в Лоди, штат Калифорния, и играл в средней школе Святой Марии, где он был 24-5 в течение двух сезонов в качестве стартера. Он был игроком года по версии Stockton Record в старшем сезоне.
Но до прошлой субботы он играл второстепенную роль. Бобры, которые 3-0 в игре Pac-12, принимают Юту в эту субботу вечером на стадионе Reser.
«Это просто отличный признак того, что парень остается готовым в течение длительного периода времени, и это часть идентичности нашей футбольной команды», — сказал Райли.