胎儿生长限制(FGR)是一种复杂的产科条件,其中胎儿生长在病理上降低,最经常是因为胎盘无法提供足够的氧气和营养素来支持正常的胎儿发育(1,2)。FGR很常见,影响高资源国家的6-9%的怀孕(3、4)。胎盘不足是用于描述胎盘(1)异常发育和功能的伞术,其特征是子宫牙本血流降低,跨胎盘的气体和底物转移降低以及胎儿生长降低。响应胎盘不足,受限制的胎儿经历缺氧(5),通过重新分布心脏输出来对优先提供必需的器官(脑和心脏)产生血流动力学反应(6)。在FGR中,这种适应性反应可以延长,从而导致脑血管补偿(脑部保留)和不对称的胎儿生长,其头部大小相对较弱,但身体较薄和/或较短的身体(7)。十年前,术语FGR或IUGR(宫内生长限制)通常被互换使用,胎龄(SGA)很小。2016年FGR的共识定义为描述病理性FGR的婴儿提供了一个必不可少的框架,并从宪法上很小但健康的SGA婴儿中对死亡率和发病率的敏感性更大。患有FGR的婴儿通常是早产的,尤其是当FGR早期发作(妊娠不到32周的诊断)时(8),而FGR是围产期死亡/死亡的最强风险因素(8,9)。最近的系统评论报告SGA现在用于描述相对于胎龄和性别的估计胎儿体重或出生体重的任何婴儿<10个百分位数,而真实的FGR被定义为估计的胎儿体重<10 th%TH%TH%TH%Theplatial the the%,以及胎儿功能障碍的产前多普勒指数,胎儿功能障碍或估计的胎儿体重<3 rd rd百分位数(2)。婴儿早产可能会暴露于产前糖皮质激素以诱导肺部成熟,但是这些糖皮质激素可能对FGR的器官发育产生不同的影响,并适当生长的胎儿(10,11)。出生后,FGR与新生儿心血管,呼吸道和神经病性病变有关,与胎龄相比,率显着升高(7)。例如,心脏形状和心血管功能发生了变化(12-14),而患有FGR的婴儿在通风和新生儿重症监护术上花费更多的时间,而不是年龄匹配的适当生长的婴儿(15)。尽管在子宫内存在脑部保留率,但在童年时期出生的婴儿的神经发育延迟的可能性增加,包括认知功能不佳和智能商(IQ)得分(3、16、17)的降低,以及发展运动脱落效力的智能(3,16,17)的风险增加。确定与胎盘不足和FGR相关的器官特异性结构和功能变化,需要适当的动物模型,其中重大器官的发育和生理适应性复制了人类FGR中已知的遗嘱。利用大小的动物实验设计,有多种胎盘不足的动物模型,慢性胎儿缺氧和/或FGR(19,20)。
摘要大量的作品重点介绍了执行功能(EFS),这是在小学和学龄前年度的数学成就的牢固相关性。,尽管有这样的相关证据,但有限的证据表明,EF干预措施在早期数学中会改善。由于干预研究是一种强大的工具,可以超越与因果关系的相关性,因此从执行功能干预措施中转移的失败是出于应用和口头上的原因而变得非常有问题。我们回顾了互补神经科学,认知,发展和教育水平上现有的相关和干预文献。我们评估了基于EF与早期数学之间相关性的变化的不同理论,以及EF干预措施的不同类型的明确或隐式理论。我们发现,与集成干预措施相比,孤立的EF干预措施不太可能转移到数学改进。通过这个概念上的文章,我们强调说,EF开发领域需要(1)为基于早期EF与其他发展中域(例如数学认知)之间关系的机制的更清晰的框架; (2)更清晰的推定理论,即在EF和此类领域的背景下如何进行干预措施进行的更改理论; (3)以及对影响这些因果关系的发展和教育环境的更加清晰度。我们的综合证据强调了考虑EFS
近年来,随着新兴国家工业化进程加快、经济发展迅速,矿产资源需求不断增加,矿产资源可持续供给危机感不断增强,资源民族主义思潮回潮。引发资源供给结构变化,正处于重大变革时期。随着陆地资源日益枯竭,深海资源的勘探和采集研究正在快速进展。在日本的专属经济区和大陆架,已发现许多深海矿产资源潜力区,如含有金属和稀有元素的黑子型海底热液矿床、富钴结壳等。据估计,日本拥有世界最大的黑子型海底热液矿床潜在资源量,拥有仅次于美国的世界第二大富钴结壳潜在资源量。然而,如何将潜在有前景的海域缩小到具有资源吸引力的海域,这一方法尚未完全确立。此外,由于深海海底采矿技术刚刚起步,矿藏的勘探和开采活动仍处于起步阶段。因此,需要开发新的勘探技术并开发有效的采矿技术。此外,作为世界第三大经济体,日本强劲的工业活动和丰富的生活方式得益于其丰富的能源和资源储备,包括石油、天然气、铜和镍。换句话说,日本是世界上最大的能源和资源消费国之一。然而,日本自身的能源和资源并不多,目前大部分依赖从其他国家进口。此外,近年来,在亚洲经济高速增长的背景下,全球对这些资源和能源的需求急剧增加,日本确保稳定供应的难度加大。尤其是日本的石油、天然气、铜、镍等矿产资源几乎100%依赖海外,因此,海外资源竞争加剧、产地冲突、甚至经济形势的变化,供需环境的变化引起需求波动,使得资源价格长期呈上涨趋势,为资源价格波动创造了条件。随着人口向城市集中、老龄化导致的生活方式改变等原因,电气化不断推进,能源需求不断扩大,确保能源和资源对于改善人们的生活至关重要。因此,开发自己的海洋资源对日本来说极其重要。但对深海采矿车辆的实时监控研究较少,导致高效深海采矿变得困难。常规深海探测方法包括大地测量卫星遥感技术、船载声纳技术、自主水下机器人(AUV)巡航成像技术等,但这些方法难以实现实时探测,且存在易被篡改等问题。受环境影响较大,准确率较低。可见光成像系统的引入对于准确定位广阔海底的资源并有效收集至关重要。为此,我们开展了研究,利用先进的人工智能技术来克服这些问题。
Shib Shankar Banerjee 1,#、Subhradeep Mandal 1、Injamamul Arief 1、Ramakanta Layek 2、Anik Kumar Ghosh 1、Ke Yang 3、Jayant Kumar 3、Petr Formanek 1、Andreas Fery 1、Gert Heinrich 1,4、Amit Das 1,5 * 1 德累斯顿莱布尼茨聚合物研究所 e。 V,Hohe Straße 6,德累斯顿,01069,德国 2 LUT 大学,拉赫蒂,Mukkulankatu 19,FI-15210,芬兰 3 马萨诸塞大学洛厄尔分校,先进材料中心,物理系,MA 01854,美国 4 德累斯顿工业大学,纺织机械和高性能材料技术研究所,Hohe Straße 6,德累斯顿,01069,德国 5 坦佩雷大学,工程与自然科学系,FI-33101,芬兰
ICR Consilium Chris Gardner, David Daley, Lindsey Neville Tel: +44 (0) 20 3709 5700 Email: arecor@consilium-comms.com Notes to Editors About Arecor Arecor Therapeutics plc is a globally focused biopharmaceutical company transforming patient care by bringing innovative medicines to market through the enhancement of existing therapeutic products.通过应用我们创新的专有技术平台Arestat™,我们正在开发糖尿病和其他指示中专有产品的内部投资组合,并与领先的药品和生物技术公司合作以提供治疗产品。Arestat™平台由广泛的专利组合支持。有关更多详细信息,请访问我们的网站www.arecor.com
卫星现在通常用于测量水和陆地表面的反射,因此与环境相关的参数,例如水生叶绿素浓度和陆地植被指数。对于每个卫星任务,对于所有光谱带的大气底部都需要放射线验证,并涵盖将使用卫星数据的所有典型条件。现有的网络,例如水和陆地的Radcalnet等现有网络提供了至关重要的验证信息,但是(Aeronet-OC)不涵盖所有光谱带或(Radcalnet)不涵盖所有表面类型和查看角度。在这篇文章中,我们讨论了光辐射测定法中仪器,测量方法和不确定性估计的最新进展,并提出了以下观点,即需要一个新的自动化高光谱辐射仪网络来进行多损新的水和陆地表面反射率的多效率辐射验证。描述了联合网络概念的超网络,为网络特定方面的研究论文提供了背景。该网络在其对土地和水面的共同方法方面都是独一无二的。解释了土地和水测量之间的共同方面和差异。基于对面向验证的研讨会的HyperNET数据的早期热情,我们认为,这种新的自动高光谱辐射仪网络将有助于对水和多角度的多端辐射验证和多角度土地表面反射的反射。HyperNet网络与其他测量网络具有很强的协同作用(Aeronet,
1流行病学,生物统计学和预防研究所,苏黎世大学,苏黎世,瑞士2,公共卫生研究所,生物医学科学学院,della della svizzera Italiana Universita della svizzera Italiana,Lugano,瑞士,瑞士,瑞士,第3次主要护理和公共保健中心(Priasen and Publicanthe of Pribric and Publicanthe of Priaste and lous of louse and lous for lous and laus andires osiste''瑞士,苏黎世大学,瑞士苏黎世,瑞士4号实施科学研究所,5次免疫学和过敏服务,洛桑大学医院,洛桑大学,洛桑大学,洛桑,瑞士和6个研究与创新系,劳萨尼(Unisante''lausanne University,lausanne *conture funceant of Swithe and Swite and Switection。 流行病学,苏黎世大学生物统计学和预防学院,瑞士苏黎世84号,苏黎世84号。 电子邮件:miloalan.puhan@uzh.ch.ch.ch†基于对这项工作的同等贡献的第一作者。1流行病学,生物统计学和预防研究所,苏黎世大学,苏黎世,瑞士2,公共卫生研究所,生物医学科学学院,della della svizzera Italiana Universita della svizzera Italiana,Lugano,瑞士,瑞士,瑞士,第3次主要护理和公共保健中心(Priasen and Publicanthe of Pribric and Publicanthe of Priaste and lous of louse and lous for lous and laus andires osiste''瑞士,苏黎世大学,瑞士苏黎世,瑞士4号实施科学研究所,5次免疫学和过敏服务,洛桑大学医院,洛桑大学,洛桑大学,洛桑,瑞士和6个研究与创新系,劳萨尼(Unisante''lausanne University,lausanne *conture funceant of Swithe and Swite and Switection。流行病学,苏黎世大学生物统计学和预防学院,瑞士苏黎世84号,苏黎世84号。电子邮件:miloalan.puhan@uzh.ch.ch.ch†基于对这项工作的同等贡献的第一作者。电子邮件:miloalan.puhan@uzh.ch.ch.ch†基于对这项工作的同等贡献的第一作者。
