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大众汽车集团聚焦战略布局，在所有品牌推出绩效计划，以增强盈利能力和现金流
沃尔夫斯堡，2023 年 6 月 21 日——大众汽车集团正在重点关注其战略调整。在资本市场日上，该集团展示了强调客户导向、企业家精神和团队精神的领导原则。该集团将其回报目标的责任分配给品牌。为了实现这些目标，特别是加强盈利能力和现金流以及降低资本强度，每个品牌都首次推出了自己的绩效计划。这涉及范式转变：未来将不再单纯追求数量增长，而是根据“价值高于数量”的原则优先考虑可持续的价值创造。为了使他们能够充分利用技术平台提供的规模经济，该集团正在重新调整其架构、电池、软件和移动服务。在区域方面，该集团将投资重点放在世界上最具吸引力的利润池上。在此背景下，针对中国和北美重要增长市场的战略也得到了改进。基于品牌的专注方法和绩效计划，该集团正在将其战略销售回报率目标提高到 2030 年的 9% 至 11%。
apb-14-543.pdf
引言过早的卵巢衰竭（POF）是一种以卵巢功能早期下降为特征的疾病。具有POF的女性可能会出现与更年期相似的症状。尽管美国更年期的平均年龄为51岁，但POF影响了40岁以下的妇女，导致停止排卵和激素卵巢功能的下降。1,2基于全球流行病学统计数据，POF影响约1％的女性40岁以下的女性，女性的0.1％以下的女性和0.01％的女性和0.01％的女性20岁以下。3典型的症状包括没有月经，无法受孕，夜汗，潮热和泌尿生殖器问题。POF is a multifaceted condition that can result from a variety of factors, including genetic influences (like Turner's syndrome, fragile X messenger ribonucleoprotein1, premutation, galactosemia), autoimmune disorders, mitochondrial irregularities, medical treatments (such as chemotherapy, radiotherapy, and surgeries), infectious illnesses (like tuberculosis, mumps,疟疾，水痘，志贺氏菌，巨细胞病毒和疱疹单纯疱疹和环境元素。4此外，
大学记分卡机构级数据
大学记分卡提供 1) 包含有关整个机构的数据的数据文件和 2) 包含有关机构内特定研究领域的数据的数据文件。本文档旨在描述在机构级别计算的数据元素的大学记分卡数据文件。有关描述机构内研究领域的数据文件的更多信息，请参阅按研究领域划分的数据文件的技术文档。这些数据通过机构的联邦报告、联邦财政援助数据和税务信息提供。这些数据提供了对获得联邦财政援助资金的机构的表现以及这些机构学生的成果的洞察。记分卡数据网页和 API 上提供了所有参与 Title IV 计划（通过发放援助或延期）且并非单纯行政办公室的活跃综合高等教育数据系统 (IPEDS) 机构的完整数据集。此外，如果一些不参与 Title IV 计划的机构符合与 Title IV 参与机构 1 类似的标准，它们也将包括在数据中。这些数据元素的子集显示在面向消费者的当前运营的本科院校的大学记分卡网站上。
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vyjuvek（Beremagene geperpavec-svdt）
表皮分解bullosa（EB）是一种临床和遗传上异质性的遗传性皮肤脆性障碍，其特征是皮肤表皮交界处的皮肤结构破坏或表皮的基础层，从而增加了对机械应力的皮肤脆弱性。变体类型（双重性和单相），数量（单基因，二元性遗传）以及基因或基因段内的位置，以及相关的定量（缺乏，还原，还原）或蛋白质表达的质量（逐渐减少）或蛋白质表达变化的频谱，导致具有相当大的属于属于遗传基因型的蛋白质型。EB发病机理所涉及的基因也部分在其他上皮组织和间质组织中表达，从而导致主要的一级表现和相关并发症发生，尤其是在严重的EB形式中。并发症可能涉及其他器官和系统（例如心脏和肌肉骨骼系统）。表皮溶解bulo的发作即将出生或不久之后。例外发生在轻度的表皮溶液单纯术中，直到成年或偶尔无法诊断。
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教育、大数据和人工智能：数字平台中的混合方法
摘要 数字技术为用户提供了新的连接，重新定义了我们对社会架构的理解。作为对人工智能 (AI) 和大数据的反应，教育领域重新安排了其结构，以考虑人类和非人类利益相关者及其在数字平台上的行为。鉴于这种日益复杂的情况，本提案旨在介绍学术领域或国际组织发布的有关人工智能和大数据的定义和讨论。人工智能和大数据的研究超越了对单纯计算能力的探索，而是专注于研究教育社会影响的较不困难（但可能更复杂）的领域。本研究建议通过 21 世纪技能分析教育和人工智能发展在平台时代的影响，并进行三个方法论考虑：研究、应用和评估。为了完成这项研究，我们依靠系统评价、文献研究和案例研究中进行的质量分析来撰写一份立场文件，阐明人工智能和大数据的工作原理以及它们可以在教育领域的应用水平。我们的目标是通过多模式方法进行三角分析，以便更好地理解教育与新技术前景之间的界面，同时考虑到定性和定量程序。
1 型糖尿病药物研发临床试验的终点
30 多年前，在糖尿病预防试验 (DPT) 的设计中，人们就已认识到临床前 1 型糖尿病的疾病异质性这一挑战。为了将患有 1 型糖尿病且病情进展风险较高的患者亲属纳入预防试验，DPT 采用了基于静脉葡萄糖耐量测试期间第一阶段胰岛素反应的风险分类。从那时起，包括 DPT 风险评分 (DPTRS) 3 和指数60 4 在内的若干风险指数都结合了 C 肽和葡萄糖测量方法，以对 1 型糖尿病患者无症状亲属的疾病进展风险进行分层。指数60、5 DPTRS 以及动态测试期间结合葡萄糖和 C 肽的指标6优于单纯基于葡萄糖的指标，包括来自持续葡萄糖监测 (CGM) 的葡萄糖。 4,7 糖尿病预防试验的事后分析表明，结合 C 肽和葡萄糖（胰岛素作用的间接测量指标）的终点优于单独使用 C 肽曲线下面积来评估 β 细胞功能的纵向变化。6,8