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不断变化的海洋中基于动态区域的管理工具
基于区域的管理工具（ABMT），包括海洋保护区（MPA）通常是静态的，无法反映海洋生态系统的动态现实。海洋生态系统的特征是它们的体现不断变化，这进一步由人为应激源（尤其是气候变化）扩大。ABMT和MPA的前提是以环境平衡的隐式假设，因为它们的边界和管理框架通常被固定，并且很难进行调整。本文试图在静态保护策略与海洋生态系统的深刻和天生的动态性质之间揭开张力。它进一步旨在推进动态ABMT的概念，提出了对ABMT治理的综合概念化，这种概念更容易应对复杂海洋生态系统提出的复杂海洋生态系统动态的挑战类型。的动态被广泛地解释为包含三个维度：空间，具有流动和可调的保护措施；规范性，表示一种动荡和自适应的管理框架，该框架利用生态和管理阈值作为适应性，及时和前瞻性方法来增强管理结果的发起人；和制度，即，充分灵活而动态的机构机制负责监督ABMT实施。在对动态ABMT的全面概念化之后，本文解决了以下问题，管理着海洋的法律框架是否可以维持这种动态的海洋治理模式。
区域摘要（PDF）
由于其位于中央山谷中的位置，克恩县在整个地区包含许多类似的气候条件。整个县都容易受到更频繁和极端天气事件的影响，例如风暴，山洪和野火。这些事件可能会导致潜在的财产损失，基础设施中断和人类安全风险。近年来热浪也在上升。包括农场工人，建筑工人和其他在户外工作的脆弱人群面临与热有关的疾病的风险。通过山洪泛滥和水分的增加，诸如蚊子等疾病的载体也变得越来越普遍。这导致了处境不利的社区，而没有足够的医疗保健机会受到西尼罗河和寨卡病毒等疾病的影响。随着时间的流逝，热浪和极端天气事件可能会对克恩斯的经济产生持久的影响。干旱，土壤降解和土壤生育能力的丧失会导致农作物的流失，因此许多人的收入损失，影响经济并导致人口流离失所和对住房资源的压力。
区域结构计划和邻里计划参考条款
第二层是必须位于批准的区域结构计划中的邻里计划。nps将涵盖64公顷土地的大约面积，并且可能在区域变化至酌处权。邻里计划必须解决区域结构计划中的政策（与蓬勃发展保持一致），同时提供其他实施细节，例如但不限于土地利用名称，邻里设计，人口和住宅单位密度的统计数据，公园分类和公路网络。邻里计划将直接与土地使用章程有关，并为未来的细分和重新分配申请提供信息。作为NP是一份技术文件，NP的决策机构是计划和发展的主管。NP审查和批准不是公开程序，但是，经过批准，NP将在该市的网站上公开查看。
在合成小鼠肿瘤模型中具有低免疫细胞浸润的低氧CAIX阳性肿瘤区域的定量成像。 Boreel，D.F。; Span，P.N。;
摘要：氧与氧气消耗量增加的有限扩散导致大多数固体恶性肿瘤的慢性缺氧。已知这种氧气的稀缺性会诱导辐射势并导致免疫抑制的微环境。碳酸酐酶IX（CAIX）是一种酶，充当低氧细胞中酸性输出的催化剂，是慢性缺氧的内源性生物标志物。这项研究的目的是开发一种放射标记的抗体，该抗体识别出鼠类caix可视化慢性肿瘤模型中的慢性缺氧，并研究这些低氧区域中的免疫细胞群体。将一种抗MCACIS抗体（MSC3）偶联到二乙基三环乙酸乙酸（DTPA），并用依赖二醇标记为111（111英寸）。使用流式细胞仪确定鼠肿瘤细胞上的CAIX表达，并在竞争性结合测定中分析了[111 in] In-MSC3的体外亲和力。进行了体内生物分布研究，以确定体内放射性分布。CAIX +肿瘤分数通过MCAIX微光谱/CT确定，并使用免疫组织化学和自身自显影分析肿瘤微环境。我们表明，[111 in] In-MSC3在体外与表达Caix（Caix +）鼠细胞结合，并在体内积聚在Caix +地区。我们优化了[111 in] In-MSC3用于临床前成像的使用，以便可以将其应用于合成小鼠模型中，并表明我们可以通过Vivo McAix Micropect/CT进行定量区分具有不同CAIX +分数的肿瘤模型。对肿瘤微环境的分析确定这些Caix +区域被免疫细胞浸润较少。这些数据共同表明，McAix Microspect/CT是一种敏感技术，可视化缺氧的Caix +肿瘤区域，在合成小鼠模型中表现出降低免疫细胞的浸润。将来，该技术可能会在针对缺氧或减少缺氧治疗之前或期间可视化CAIX表达。因此，它将有助于优化翻译相关的合成小鼠肿瘤模型中的免疫和放射疗法功效。关键词：碳酸酐酶IX，缺氧，动物成像，免疫学，肿瘤微环境■简介
乳房复合物的主观校正区域
乳腺癌是全球最常见的妇女癌症，其发病率正在逐渐增加[1,2]。乳腺癌筛查是通过乳腺X线摄影进行的，这是唯一在随机对照试验中降低乳腺癌死亡率的唯一形态[3,4]。乳房X线照片说明了组织X射线吸收的差异作为密度变化；但是，乳腺组织和癌组织之间X射线吸收的差异相似。因此，两组在乳房X线照片上均显示出相似的亮度。因此，病变检测的敏感性取决于乳腺组织的量[5,6]。乳房组成决定了日本中央组织在乳腺癌质量筛查质量保证的2020年2月制定的指南中所指出的乳腺癌筛查期间病变检测的敏感性。该分类在全球标准指南，美国放射学院（ACR）开发的全球标准指南，乳房成像报告和数据系统（BI-RADS）[7]中。使用乳腺含量比评估乳房成分，该乳腺含量比表示乳腺组织最初具有最初具有
开发区域家庭支出措施
我们已经改善了供水（COICOP 04.4.1）和下水道（COICOP 04.4.3），以反映苏格兰的大多数家庭为水和下水道服务支付固定费用，这是由他们的住所议会税带确定的。我们继续使用苏格兰水提供的数据对ITL1水平的全国支出收入。我们取代了先前出版物中用于ITL2分配的水和下水道的生活成本和食品调查（LCF）数据。他们已被水和下水道服务的实际当前和历史汇率所取代，这些税率因理事会税带而有所不同，但在苏格兰各地相同。根据苏格兰政府发布的数据，这些费率乘以每个理事会税队中的收费住所数量。此改进已应用于从2009年到2022年运行的整个国家时间序列。
向区域1发展控制委员会成员
对劳动力战略的审查感谢您在去年2月对理事会的劳动力战略讨论之后的要求。我们希望专注于为更好地评估该策略的成功所采取的行动所产生的影响和差异，尽管我们谨记该战略涵盖了2027年的时期。我们感谢您和人力资源与服务中心负责人Rachael Davies协助委员会，将我们带给我们您提交的书面报告和详细信息，以帮助委员会考虑结果。您的报告阐明了2024-25财政年度对17个劳动力战略目标的进展，包括未来的行动和当前的破布状态，跨越了4个关键主题：领导力和管理；适合未来的劳动力；选择的雇主；以及员工的福祉和包容。到目前为止所提供的劳动力战略目标的结果和利益也得到了详细介绍。
twinlitenet+实时可驱动区域和车道分割的更强模型
结合了标准和深度可分离的扩张卷积，降低了复杂性，同时保持了高度的准确性。它有四种配置，从强大的194万参数Twinlitenet +大到超轻量级34K参数Twinlitenet + Nano。值得注意的是，TwinliteNet +大的达到了92.9％的MIOU（平均交叉路口），用于驱动面积分割，而车道分割的34.2％IOU（与联合的交集）为34.2％。 这些结果实现了能力的性能，超过了当前的最新模型，而仅需少11倍的浮点操作（FLOP）才能计算。 在各种嵌入式设备上进行了严格评估，TwinliteNet +表现出了有希望的LASCENCE和功率效率，从而强调了其对现实世界自动驾驶汽车应用的潜力。 该代码可在https://github.com/chequanghuy/twinlitenetplus上找到。达到了92.9％的MIOU（平均交叉路口），用于驱动面积分割，而车道分割的34.2％IOU（与联合的交集）为34.2％。这些结果实现了能力的性能，超过了当前的最新模型，而仅需少11倍的浮点操作（FLOP）才能计算。在各种嵌入式设备上进行了严格评估，TwinliteNet +表现出了有希望的LASCENCE和功率效率，从而强调了其对现实世界自动驾驶汽车应用的潜力。该代码可在https://github.com/chequanghuy/twinlitenetplus上找到。
区域covid-19疫苗有效性研究
安全有效的疫苗已被证明有效地打击了Covid-19。但是，大多数COVID-19-19疫苗产品都根据随机对照试验的数据获得了已批准使用的紧急使用授权。这是需要观察性研究来测量针对不同严重急性呼吸综合征2（SARS-COV-2）变体和疫苗产品的特定结果（特别是亚群）的疫苗有效性。除了在该地区进行的疫苗有效性研究较少之外，还拥有独特的疫苗产品，它们是在国内生产的，仅批准在某些县使用。这导致了有关Covid-19-19疫苗有效性的有限的区域和国家数据，从而造成了知识差距，这对于向该地区的Covid-19免疫政策提供了必不可少的知识。
非编码结构变体确定了早期神经发育中常见的调节区域转向FOXG1转录
早期神经发育中的FOXG1转录lisa hamerlinck 1,2，*，eva d'Haene 1,2，*，Nore van Loon 1,2,3，Michael bevaughan 1,2,3，Maria delRocioPérezBaca 1,2 Esperanza Daal 1,2，Annelies Dheedene 1,2，Himanshu Goel 4,5，BjörnMenten1,2，Bert Callewaert 1,2 1,2，Sarah Vergult 1,2 *这些作者同样贡献了1.贡献1.同等1.维修，根特大学，根特，比利时，4猎人遗传学，纽卡斯尔，澳大利亚瓦拉塔尔5号纽卡斯尔大学，纽卡斯尔大学 - 澳大利亚卡拉汉的医学与公共卫生学院，卫生学院早期神经发育中的FOXG1转录lisa hamerlinck 1,2，*，eva d'Haene 1,2，*，Nore van Loon 1,2,3，Michael bevaughan 1,2,3，Maria delRocioPérezBaca 1,2 Esperanza Daal 1,2，Annelies Dheedene 1,2，Himanshu Goel 4,5，BjörnMenten1,2，Bert Callewaert 1,2 1,2，Sarah Vergult 1,2 *这些作者同样贡献了1.贡献1.同等1.维修，根特大学，根特，比利时，4猎人遗传学，纽卡斯尔，澳大利亚瓦拉塔尔5号纽卡斯尔大学，纽卡斯尔大学 - 澳大利亚卡拉汉的医学与公共卫生学院，卫生学院早期神经发育中的FOXG1转录lisa hamerlinck 1,2，*，eva d'Haene 1,2，*，Nore van Loon 1,2,3，Michael bevaughan 1,2,3，Maria delRocioPérezBaca 1,2 Esperanza Daal 1,2，Annelies Dheedene 1,2，Himanshu Goel 4,5，BjörnMenten1,2，Bert Callewaert 1,2 1,2，Sarah Vergult 1,2 *这些作者同样贡献了1.贡献1.同等1.维修，根特大学，根特，比利时，4猎人遗传学，纽卡斯尔，澳大利亚瓦拉塔尔5号纽卡斯尔大学，纽卡斯尔大学 - 澳大利亚卡拉汉的医学与公共卫生学院，卫生学院