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胎龄与脑形态计量学的关联
作者分支机构：鹿特丹大学医学中心的儿童和青少年精神病学系，鹿特丹，鹿特丹，荷兰（El Marroun，Zou，Zou，Leeuuwenburg，Muetzel，Muetzel，Tiemeier）；荷兰鹿特丹伊拉斯是医学中心鹿特丹大学医学中心儿科系（埃尔·马伦）；荷兰鹿特丹伊拉斯mus大学社会和行为科学学院心理学，教育和儿童研究系（El Marroun）；荷兰鹿特丹伊拉斯m医学中心鹿特丹大学医学中心妇产科系（Steegers）；荷兰鹿特丹伊拉斯must尔鹿特丹大学医学中心新生儿学系儿科系（Reiss）；荷兰鹿特丹Erasmus医学中心鹿特丹大学医学中心精神病学系（库什纳）；马萨诸塞州波士顿（Tiemeier）的哈佛T. H. Chan公共卫生学院社会和行为科学系（Tiemeier）。
纵向尿液代谢分析和胎龄...
怀孕是一个至关重要的时期，影响了孕产妇和胎儿健康，对孕产妇的代谢，胎儿生长和长期发育产生了影响。虽然母体代谢组在怀孕期间经历了重大变化，但孕产妇尿液的纵向转移在很大程度上没有探索。在这项研究中，我们应用了基于液相色谱 - 质谱法的非靶向代谢组学来分析346个母体尿液样本，从36位具有不同背景和临床特征的女性中收集的整个怀孕期。关键的代谢产物变化包括糖皮质激素，脂质和氨基酸衍生物，表明有系统的途径改变。我们还开发了一种机器学习模型，可以使用尿液代谢物准确地预测胎龄，从而提供一种非侵入性妊娠约会方法。此外，我们证明了尿液代谢组预测分娩时间的能力，为产前护理和交付计划提供了补充工具。这项研究强调了尿液不靶向代谢组学在产科护理中的临床潜力。
斯托克波特全龄心理健康与福祉策略
• 心理健康——各年龄段的优先事项 • 了解自身心理健康和情绪健康的重要性 • 解决不平等问题，促进包容性 • 为心理健康服务提供更多支持 • 更好地沟通可用的支持以帮助获取服务 • 黑人、亚裔和少数民族的心理健康和福祉
塞夫顿全龄护理人员策略
我们很高兴推出 2025-2028 年全年龄段塞夫顿护理者战略。本文件是根据国家和地方的优先事项和数据制定的。它融合了来自各种合作组织的见解和反馈，包括塞夫顿护理者中心、塞夫顿健康观察、塞夫顿父母护理者论坛、塞夫顿市议会志愿服务 (CVS)、塞夫顿倡导、年轻护理者项目、默西护理 NHS 基金会信托和塞夫顿阿尔茨海默氏症协会。最重要的是，成年和年轻护理者的声音一直是该战略制定的核心。2023 年 11 月至 2024 年 7 月期间，近 1,000 名各个年龄段的护理者分享了他们的意见。在制定该战略时，我们考虑了不同的护理经验，以确保它涵盖了所有居住在塞夫顿或在塞夫顿提供护理的护理者不断变化的需求。该战略强调了所有护理人员确定的关键主题，并概述了塞夫顿委员会及其合作伙伴为支持成年护理人员和年轻护理人员而致力于采取的行动。
希望转播车进入活动区域
数据保护信息： 1. 自愿同意 a) 我自愿提供我的数据。我没有法律或合同义务披露我的数据。 b) 关于不同意的后果：不同意将导致无法参加活动。 2. 撤销的可能性 我有权随时撤销已给予的同意，且撤销后该同意将立即生效。撤销之前处理的合法性不受影响。 3. 进一步处理 a) 上述处理目的的法律依据是根据 GDPR 第 6 条第 1a 款、第 7 条获得的同意 b) 数据将在上述事件发生后最多保存三个月 c) 数据将根据 BKAG 第 5、10、14 和 25 条传输给 BKA 或根据相关州警察法律传输给负责的 LKA，以检查与安全相关的问题。 d) 没有自动化决策。 e) 数据将按以下方式处理*：存储在 EXCEL 表中，一旦不再需要就删除数据。 4. 数据保护的负责人是：联邦国防部，Stauffenbergstrasse 18, 10785 Berlin 5. BMVg 业务领域的数据保护官是：德国联邦国防军官方数据保护官 BMVg R II 4 Fontainengraben 150 53123 Bonn 6. 除了上述随时撤销的权利之外，作为数据主体，我对负责人拥有以下权利： - 关于我的数据的信息（根据欧盟 GDPR 第 15 条）， - 更正权利（根据欧盟 GDPR 第 16 条）， - 删除权利（根据欧盟 GDPR 第 17 条）， - 限制处理的权利（根据欧盟 GDPR 第 18 条）， - 反对处理的权利（根据欧盟 GDPR 第 21 条）。 7. 我有权向数据保护和信息自由专员提出投诉（根据欧盟 GDPR 第 77 条）。
手动托盘车（带电池秤）
4 天前 — 零件编号或规格。 TRUSCO。 THP-20-511SC-D。 或同等产品。 设备名称。 数量... 来自国防部部长官房卫生官、国防政策局局长、采购、技术和后勤局局长或陆上自卫队参谋长...
电动两轮车 - 可持续移动
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通过智能电池分析燃料电池车...
整合人工智能（AI），物联网（IoT）和机器学习（ML）技术纳入燃料电池系统，为各个部门提供了许多好处，应用和机会。本章探讨了燃料电池整合中AI，IoT和ML的协同潜力，概述了它们的优势，应用，挑战和潜在的解决方案。通过利用AI进行预处理维护，通过IoT传感器优化操作条件，并采用ML算法来提高效率，燃料电池系统可以实现更高的性能和可靠性。现实世界中的案例研究和示例表明，在运输，能源生产和制造等领域的成功整合。此外，本章讨论了未来的前景，包括数据分析，系统优化和可伸缩性方面的进步，以及与AI，IoT和ML一起推动燃料电池技术集成的创新。