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生态逻辑和可持续供应链创新
实施环保物流和绿色供应链管理实践以实现可持续成果是当代业务的关键，这与SDGS 9和12保持一致。应实施绿色供应链管理（GSCM），以改善经济和环境绩效并避免环境灾难（Ozmutlu＆Arun，2023年）。GSCM（Tianqi等，2023）需要在整个供应链中整合环境可持续的实践，包括节能，污染管理和资源保护。此外，GSCM的实施受到劳动力短缺的阻碍以及对后勤专业知识的要求（Wang＆Ozturk，2023）。但是，绿色供应链管理（GSCM），特别是绿色采购和客户合作，对生态绩效产生了重大和积极的影响（Kawa＆Pierański，2021年）。物流公司应优先考虑实施绿色物流实践，包括动态车辆路线和环境运输成本评估，以减轻供应链的碳强度（Kawa＆Pierański，2021年）。实施可持续的供应链创新和生态逻辑实践对于减轻气候变化并实现生态可持续性至关重要。
生长抑素类似物在神经内分泌肿瘤中的胃肠道副作用：专注的评论
神经内分泌肿瘤（NETS）是一组差异化的异质性肿瘤，其特征在于缓慢的进展以及独特的临床和生物学行为。在患有净，第一线治疗的患者的医生中，生长抑素类似物（SSA）表示，尽管具有高耐受性（甚至是高剂量）的药物，并且可以为类癌症状控制和抗增殖作用提供一些副作用，但可能会影响某些副作用，对生命和营养状况的潜在影响。最频繁的副作用是由胃肠道事件特别是肠道习惯（腹泻和便秘），腹痛，外分泌胰腺胰腺不足和胆石症所代表的。考虑到网络的相对稀有性，关于不良事件的频率和标准临床管理SSA相关的文献仍然缺乏和异质。本次审查的目的是将胃肠病学家和其他医生对SSA副作用的基本知识进行治疗。通过早期识别和管理这些adverse活动，医疗保健专业人员可以提供最佳护理，避免可预见的合并，并确保患者的最佳成果。没有如此早期的认可，有可能会降低患者的生活质量及其维持治疗能力。
癌症免疫疗法中受过训练的免疫诱导剂
虽然大多数癌症免疫疗法策略都具有适应性免疫，尤其是与肿瘤相关的T细胞，反应患者的一小部分和癌症的类型，以及严重不良影响的可能性限制了其使用情况。迫切需要更有效和一般的干预措施。最近，事实上的先天免疫记忆被称为“受过训练的免疫力”，已成为一个新的研究焦点，并有望成为实现对癌症长期治疗的强大工具。受过训练的免疫诱导剂（如BCG和真菌葡萄糖）已被证明能够避免抑制性肿瘤微环境（TME），增强T细胞反应，并最终导致肿瘤退化。在这里，我们回顾了当前对受过训练的免疫诱导的低估，并突出了紧急颗粒，干扰素G和组织特异性诱导的关键作用。临床前和临床研究总结了对癌症免疫疗法的受过训练的免疫诱导剂的总结，并提出了重新利用的训练有素的免疫诱导剂来自其他领域的培训。 我们还概述了未来癌症免疫疗法中受过训练的免疫力的挑战和机会。 我们设想更有效的癌症疫苗将结合训练的免疫力与T细胞疗法相结合。临床前和临床研究总结了对癌症免疫疗法的受过训练的免疫诱导剂的总结，并提出了重新利用的训练有素的免疫诱导剂来自其他领域的培训。我们还概述了未来癌症免疫疗法中受过训练的免疫力的挑战和机会。我们设想更有效的癌症疫苗将结合训练的免疫力与T细胞疗法相结合。
电动汽车电池管理系统和消防
电动汽车或电动汽车随着汽油价格上涨而变得越来越受欢迎。这种情况迫使几家汽车制造商寻找其他燃料来源。生态学可以从使用电能来源中受益，因为它们产生的污染物较少。在维护环境和优化能源效率方面，电动汽车非常有利。可充电锂离子电池通常在电动汽车中找到。它比铅酸小。实际上，与铅酸电池相比，它具有更长的能量生命周期的6-10倍，并不断提供动力。锂离子电池的寿命可能会被许多东西缩短，例如充电和极端排水。另一方面，电池的尺寸和车辆的身体通常会导致电动汽车（EV）的工作范围受限。对电池技术安全的担忧目前正在显着限制电动汽车的部署。例如，过度充电电池可能会大大减少电池寿命以及对安全性的严重风险，例如火灾。因此，EVS需要具有电池监视系统，该系统可以提醒用户电池状况的变化，以避免上述问题。
乌克兰危机后的美国工业防御战略
9 工业基础政策 IBR – MCEIP 网站。创新能力和现代化。链接 10 联邦紧急事务管理局网站。国防生产法。链接 11 美国国防部。(2024)。国家国防工业战略 (NDIS)。链接 12 FEMA 网站。关于国防生产法。链接 13 总统决定号2022-11，2022 年 3 月 31 日。 链接 14 在国家紧急情况下，或者如果美国总统认为“有必要采取行动，以避免工业资源或关键技术项目短缺，从而严重损害国家国防能力”，则可以根据第 303(a)(7) 条豁免 DPA 第 303(a)(1)-(a)(6) 条规定的要求和限制。这些限制包括，例如，确定合同中采取的行动“是满足国防需求最具成本效益、最方便和最实用的替代方法”，以及禁止政府以低于一定价格转售购买的商品。参见国会研究服务处 (CRS)。(2022 年 5 月)。2022 年对大容量电池实施国防生产法：简介。CRS 报告。链接
菲律宾普通内科医学会
菲律宾内科医学会 (PSGIM) 是菲律宾医师学院 (PCP) 的附属协会，该协会呼吁并支持菲律宾政府在社会各界更协调、及时和公平地实施 COVID-19 疫苗接种计划。作为初级保健的倡导者，我们 PSGIM 相信全民医疗保健，包括免疫等预防策略，是避免未来大流行的重要应对措施。与此相符，建立以 UHC 法为基础的初级保健系统是正确的方向。虽然我们继续意识到 COVID-19 对我们日常生活的影响越来越大，但我们 PSGIM 同样不能忽视这场大流行对非 COVID 患者的影响。由于 COVID-19 大流行的限制，这些患有非传染性疾病 (NCD) 且感染风险更大的患者未能获得必要的医疗服务和护理，因此更有理由支持这项国家卫生政策，以期恢复正常的面对面咨询。因此，我们作为社会和社区的一部分，必须参与实施该计划。一旦疫苗供应到位，我们就要立即将疫苗送到我们同胞的手中，不要拖延。菲律宾全科医学会将通过以下方式为疫苗接种计划做出贡献：
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本文研究了汽车行业中物联网（IoT）的许多用途，并特别注意摩洛哥环境。本研究对许多关键领域进行了全面分析，包括道路安全，预测性维护，智能交通管理和量身定制的用户体验。在道路安全领域，物联网（IoT）被视为重要实体，因为它可以识别即将发生的碰撞并促进车间交流以避免发生事故。使用物联网（IoT）传感器以进行预测维护的目的被视为一种策略，以提高车辆的寿命，从而减少与维护和增强总体可靠性相关的费用。本文进一步强调了智能交通管理领域中物联网（IoT）的使用，目的是减轻交通拥堵并增强城市运输的功效。这项研究最终研究了物联网（IoT）在增强摩洛哥车辆用户体验的定制方面的作用。它特别着眼于智能信息娱乐系统的集成以及针对个人偏好量身定制的自动化更改的实施。总的来说，本文对物联网（IoT）技术的改进进行了彻底的研究，强调了其在摩洛哥特定背景下对汽车行业转型的显着影响。
天然气投资和权力对SA ...
1。过去的2021年5月18日，国际能源局报告说，要减少避免气候灾难的要求（即保留将平均全球变暖限制为1.5°C的机会：“从现在起，对石油，天然气和煤炭的投资都不可能有新的投资”。10在同一天，矿产资源和能源部长Gwede Mantashe确认了天然气修正案法案，以“解锁对天然气行业的投资并促进天然气基础设施的发展”。11个负责投资者和越来越多的国家正在远离化石燃料，包括天然气，以及SA的世界领先可再生能源的社会经济潜力仅受那些寻求使20世纪挖掘实践永久化的人限制。了解气体在电力部门中的任何潜在作用都需要适当的综合能源计划（IEP）。IEP和GAS利用率总体规划的最后一份草案是2016年。12因此，尽管政府对天然气的兴趣，但没有天然气计划，也没有证据表明天然气是审慎的。相比之下，欧洲国家正试图从现有的天然气基础设施中撤销投资，更不用说建立更多了。13
颈部脓肿是儿童水痘的罕见后遗症 - ...
水痘是由水痘-带状疱疹病毒 (VZV) 引起的，该病毒属于疱疹病毒家族的 DNA 病毒。虽然通常病情较轻且具有自限性，但传染风险很高。全身性瘙痒性皮疹是儿科人群的常见初始症状。并发症通常包括皮肤病变的细菌感染，主要是葡萄球菌或链球菌，可能发展为蜂窝织炎或大疱性脓疱疮。此外，它还可能导致更严重的并发症，如小脑共济失调、脑炎、病毒性肺炎、出血性疾病和关节受累。我们介绍了一个 17 个月大的男性病例，一周前被诊断出感染水痘-带状疱疹。他的症状包括左颈部弥漫性肿胀，伴有发烧和进食减少。临床和放射学评估证实左颈部脓肿伴有多发性颈部淋巴结炎。脓肿切开引流后，患者通过抗菌治疗完全缓解了症状。据我们所知，这是第一例报告的儿童水痘-带状疱疹感染并发继发性细菌性皮肤感染导致颈部脓肿的病例。这强调了临床医生对出现继发性皮肤病变感染的患者进行全面评估的重要性。尽早转诊至三级医疗机构是必要的，因为颈部脓肿虽然罕见，但需要及时治疗以避免潜在的并发症。
机器学习在优化HRM ...
Sai Spurthi技术研究所，Sathupalli，Khammam摘要：由于机器学习（ML）具有从根本上改变组织监督其人力资源（HRM）的能力的结果，其在HRM中的综合性既有研究的目标。以及机器学习呈现的前景。多个阶段包括机器学习的HRM应用，包括员工参与，绩效评估，就业和人才管理。 组织可以通过实施机器学习算法来加速和完善申请人筛查过程来增强其申请人池的多样性并减轻偏见的风险。 此外，可以使用预测分析来确定出色的表现，这将有助于更有效的技能开发和继任计划工作。 但是，将机器学习与HRM合并并非没有挑战。 必须彻底研究自动决策的道德，数据隐私和算法偏见的含义。 必须保证机器学习模型的完整性和开放性，以避免偏见的结果并保持公众信任。 关键字S-人力资源管理中的机器学习，招聘程序，道德，数据隐私和算法偏见。Sai Spurthi技术研究所，Sathupalli，Khammam摘要：由于机器学习（ML）具有从根本上改变组织监督其人力资源（HRM）的能力的结果，其在HRM中的综合性既有研究的目标。以及机器学习呈现的前景。多个阶段包括机器学习的HRM应用，包括员工参与，绩效评估，就业和人才管理。组织可以通过实施机器学习算法来加速和完善申请人筛查过程来增强其申请人池的多样性并减轻偏见的风险。此外，可以使用预测分析来确定出色的表现，这将有助于更有效的技能开发和继任计划工作。但是，将机器学习与HRM合并并非没有挑战。必须彻底研究自动决策的道德，数据隐私和算法偏见的含义。必须保证机器学习模型的完整性和开放性，以避免偏见的结果并保持公众信任。关键字S-人力资源管理中的机器学习，招聘程序，道德，数据隐私和算法偏见。