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神经癌学：胰腺疾病的神经系统和疼痛管理
1胰腺单位，CEMAD中心疾病中心，内科和胃肠病学，医学与转化外科系，神圣心脏天主教大学，大学多诊所大学天主教大学“ A. ”gemini” irccs，00168意大利罗马; mattia.patore@guest.policlinicogemelli.it（M.P. ））; marcantonio.negri@policlinicogemelli.it（m.n。）; enricocelestino.nista@policlinicogemelli.it（e.c.n.）2胰腺中心，消化道手术，医学与翻译外科系，圣心天主教大学，大学多诊所基金会“ A.gemelli“ irccs，00168意大利罗马； sergio.alfieri@unicatt.it（s.a。） * corpsondence：alberto.nicoletti@unicatt.it（A.N. >）; antonio.gasbarrini@unicatt.it（A.G.）†这些作者为这项工作做出了贡献。
在坦桑尼亚南部农业走廊的5岁儿童中绘制神经疾病及其维度：初步的基线调查
1社区医学系，公共卫生学院，公共卫生大学，卫生与联盟科学大学（CUHAS），坦桑尼亚姆万萨，2年流行病学，生物统计学和行为科学系，公共卫生学院，天主教大学卫生与卫生和盟友科学学院，姆瓦尼斯（CuHas）坦桑尼亚姆万萨，坦桑尼亚姆万萨天主教大学医学院4学院，坦桑尼亚姆万萨，5环境职业健康和GIS，公共卫生学院，天主教大学和联盟科学和联盟科学学院（CUHAS）坦桑尼亚达累斯萨拉姆的健康与盟友科学（Muhas）
寻求劳工权利和社会正义
1。大流行对劳资关系及其监管的影响Jorge Cavalcanti Boucinhas Filho，Mackenzie Presbyterian University，Brazil，Saîpaulo，巴西2。商业重组盖塔诺·Zilio Zilio Zilio Zilio Zilio Zilio Zilio Zilio Zilio Grandi，威尼斯大学CàFoscari大学，意大利大学，ITALY 3。葡萄牙天主教大学葡萄牙天主教大学葡萄牙天主教大学的大型不平等卡塔琳娜·德·奥利维拉·卡瓦略4。劳资关系的自动化和数字化Daniel Ulber，Martin Luther University，Halle-Wittenberg，德国5。新形式的代表和集体组织CarmenDomínguez，智利教皇天主教大学，智利6。涵盖新风险的社会保障系统：依赖性和长期疾病，日本东京大学的专业资格过时Eri Kasagi
2024 – 2025 年专业发展与培养
CPDF、提供者、日期描述这个为期两节的虚拟课程使代表们能够考虑自己是否适合并准备好申请索尔福德教区内的天主教学校领导职位。它被特意安排为黄昏课程，使那些目前在天主教系统之外任教的人能够接触；并为那些在学校上课期间无法从学校承诺中解脱出来的人开辟进入天主教领导层的途径。适用于：那些考虑申请索尔福德教区内学校领导职位的人。阶段：EYFS、KS1-5
2 鲁汶天主教大学化学工程系环境与过程技术实验室，2860 Sint-Katelijne-Waver，比利时 *通讯作者：hl_liu
电子燃料和电子化学品主要需要“绿色”电力及其相关的“绿色”氢气生产。具有高光伏和风电潜力的地区是直接的候选地区。电子化学品的潜在国家是北非和南非地区、美国、中国、澳大利亚和南美洲。欧洲。另一方面，欧洲可能成为“绿色”氢气的主要出口国。预计目前交易的化学品中有 25% 到 35% 可以被电子化学品取代。有机（例如甲酸、甲醇等）和无机或矿物工艺（石灰、水泥、磷酸盐和氨）的例子针对的是可再生能源可能至关重要的化学品。图 1 (A) 总结了公认的电子燃料和电子化学品优先合成路线。甲醇、甲烷、氢气和氨是相当直接的路线，而费托合成更为复杂，但可以生产多种液态碳氢化合物。图 1 (B) 显示了当前对燃料和化学品的需求，以目标化学品的高健康值 (HHV) 为单位表示为 TWh。由于主要通过使用电动和混合动力汽车来改变运输需求，对液态碳氢化合物的需求预计将大幅下降。然而，其他产品的需求将会增加。图 1 (C) 显示了电子燃料和电子化学品的估计数量。到 2050 年，电子氢气、电子氨和电子甲醇应该可以满足市场需求。然而，所需的电子甲烷和电子液态碳氢化合物将无法满足约 20% 到 30%。初步经济评估表明，到 2050 年，LCOEC（电子化学品的平准化成本）总体上可以下降 5% 到 10%。在这些新颖的 H 2 生产方法中，主要是生物乙醇、“绿色”甲烷和氨（例如在废水处理的厌氧消化中产生的）的催化重整可以降低生产成本。使用锰铁氧体和 Na 2 CO 3 进行水分解可以以接近 1 美元/千克 H 2 的成本生产 H 2 。H 2 产量取决于所用工艺，煤气化中为 50% 至 60%，PEM 电解或生物质气化中约为 70%，甲烷蒸汽重整中为 70% 至 85%，催化氨或甲烷分解中为 80% 以上，氧化还原循环水分解中为 85% 以上。这些结果如图 1 (D) 所示。
天主教健康---提供者结核病筛查，COVID-199文件和年度健康评估---提供者名称（请打印）：__________
a。如果是，什么时候治疗？______________________如果是，您在哪里治疗？______________________ 3。您是否有以下结核病症状？是的否计划的重量超过10磅？新咳嗽超过三（3）周？痰中的血液？夜汗？无法解释的发烧？食欲不足？无法解释的声音嘶哑？如果问题1和/或2或3的答案是“是”和/或以上任何症状，则需要天主教健康助理护士的进一步审查，以确定是否有必要PPD。提供者签名：________________________________________________________ B. COVID -19疫苗接种状态 *注意：根据监管要求，如果您以前没有提交
2025 年中学入学安排
维多利亚路，阿科克斯格林，伯明翰，B27 7XY 电话：0121 706 4200 www.ilsley.bham.sch.uk 类型：学院 年龄范围：11-18 公布的录取编号：210 DFE 编号：330 4804 如何进行年内申请 年内录取 如何申请 2025 年 9 月的 7 年级 必须在线进行申请，网址为 www.birmingham.gov.uk/schooladmissions。您还需要填写学校补充信息表 (SIF)，该表可从学校办公室获取。必须将 SIF 交回学校办公室。必须填写完整两表才能被考虑录取。 提供 7 年级学位时的先前录取模式 在 2022、2023 和 2024 年，这所学校收到的申请人数多于可用的学位数。 • 2022 年 – 收到 781 份偏好，学校排名 1 – 6 • 2023 年 – 收到 768 份偏好，学校排名 1 – 6 • 2024 年 – 收到 731 份偏好，学校排名 1 – 6 历史录取信息 中学（7 年级）历史录取信息 声明 这所学校的精神是天主教。该学校由天主教会创建，为天主教家庭的子女提供教育。每当申请人数超过可用名额时，将根据以下列出的超额认购标准优先考虑天主教儿童。学校由其董事会根据天主教会的章程作为天主教会的一部分进行管理，并始终致力于见证我们的主耶稣基督。作为一所天主教学校，我们的目标是为所有学生提供天主教教育。在天主教学校，天主教教义和实践渗透到学校活动的方方面面。学校教育的天主教性质必须得到学校所有家庭的全力支持。因此，我们希望所有家长都能全力、毫无保留地积极支持学校的目标和精神。这不会影响非天主教徒申请人根据这些入学安排申请并被学校录取的权利。有教育、健康和护理计划的儿童任何有教育、健康和护理计划的儿童都必须被计划中指定的学校录取。这使这些孩子在被指定学校录取时具有总体优先权。这不是超额认购标准。如果申请人数超过可用名额数量，将按照以下优先顺序提供名额。如果某一类别的申请人数超额，董事会将首先优先考虑在入学时有兄弟姐妹就读于 Archbishop Ilsley 天主教学校的儿童，其次是居住地距离学校最近的儿童（按最短距离确定）。为了本政策的目的，教区边界如伯明翰大主教区教区边界地图所示，可通过 www.birminghamdiocese.org.uk/boundary-map 查阅，并将适用于 2025/2026 学年的招生安排。
使用高级机器学习模型在YouTube评论上检测垃圾邮件：比较研究Gregorius Airlangga 1* 1 Atma Jaya天主教大学
摘要在YouTube等平台上产生的用户生成内容的指数增长导致垃圾邮件评论的增加，这对用户体验和内容审核的工作产生了负面影响。本研究介绍了各种机器学习模型的全面比较研究，用于检测YouTube上的垃圾评论。该研究评估了一系列传统和集合模型，包括线性支持向量分类器（LinearsVC），Randomforest，LightGBM，XGBoost和fotingClassifier，目的是识别自动垃圾邮件检测的最有效方法。数据集由标记的YouTube注释组成，并使用术语频率插图频率（TF-IDF）矢量化进行文本预处理。使用分层的10倍交叉验证对每个模型进行训练和评估，以确保鲁棒性和概括性。LinearsVC优于所有其他模型，其精度为95.33％，F1得分为95.32％。该模型表现出优异的精度（95.46％）和召回（95.33％），使其在区分垃圾邮件和合法评论方面非常有效。结果突出了线性垃圾邮件检测系统的线性潜力，在准确性和计算效率之间提供了可靠的平衡。此外，研究表明，尽管Random Forest和投票classifier之类的集合模型表现良好，但在这种情况下它们并没有超过更简单的线性模型。未来的工作将探索深度学习技术的结合，例如卷积神经网络（CNN）和经常性神经网络（RNN），以捕获更复杂的模式并进一步提高YouTube等社交媒体平台上的垃圾邮件检测准确性。