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世界肥胖地图集2023
2022是全球肥胖政策的真正进步一年，国家通过大多数地区的领先者国家开始采取新的全面世界卫生组织建议，并为加速肥胖行动而努力加速肥胖行动。认识到，解决肥胖对于实现许多全球健康目标至关重要，但需要强有力的行动来实现目标并解决迄今为止的行动和影响的分裂。现在的注意力必须转向制定或改善可行的国家行动计划，这可以帮助使世界各地的进步成为现实。为此，国家利益相关者还必须有监视进度，强调未来趋势和障碍的进展以及在必要时占领政府责任的方法。
NGP+ 8-130 数据表 EN - 阿特拉斯·科普柯
当您的生产需要高品质氮气时，阿特拉斯·科普柯 NGP + 8-130 是最佳解决方案。我们最先进的 PSA 发生器可让您自行生产纯度高达 99.999% 的可靠氮气。为确保生产的完整性和连续性，NGP + 全天候监控您的进料空气质量和气体输出。它以卓越的效率实现这一目标，为您提供业界领先的安心和最低拥有成本组合。
喷油旋转螺杆压缩机 - 阿特拉斯·科普柯
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西孟加拉邦洪水灾害地图集
西孟加拉邦每年都易遭受洪水和飓风等重大自然灾害，造成财产、基础设施和农业损失。识别洪水易发区和相关风险对于规划和执行特定区域的减灾措施至关重要。卫星遥感有助于绘制洪水淹没地图和划定洪水危险区。在灾害管理支持计划 (DMSP) 下，印度空间研究组织国家遥感中心 (NRSC) 二十多年来一直利用卫星数据为该国重大洪水和飓风事件生成近乎实时的洪水淹没地图。同时，这些地图会分发给内政部、国家灾害管理部门和各邦灾害管理部门。印度空间研究组织国家遥感中心一直为西孟加拉邦灾害管理和民防部门提供支持，提供基于空间的投入并建立地理空间数据库来支持其灾害管理活动。西孟加拉邦洪水灾害地图集是利用 21 年（2000 年至 2020 年）的卫星观测数据与国家灾害管理局 (NDMA) 联合编制的。地面验证由西孟加拉邦灾害管理和民防部进行。我赞扬 NRSC、ISRO、西孟加拉邦灾害管理和民防部、西孟加拉邦政府和 NDMA 的项目团队为该邦带来了这份信息丰富的洪水灾害地图集。我相信地图集中提供的信息将有助于防洪、洪水风险评估，以及规划和实施长期缓解措施，以尽量减少西孟加拉邦洪水和飓风灾害造成的损失。日期：2021 年 11 月 15 日
病理学家的 PD-L1 图集：适应症、评分、诊断平台和报告系统
1 维罗纳大学诊断和公共卫生系，病理学系，37100 维罗纳，意大利；stefano.marletta@univr.it（SM）；claudio.luchini@univr.it（CL）；matteo.brunelli@univr.it（MB）2 佩德佐利医院病理学系，37019 佩斯基耶拉德尔加尔达，意大利 3 欧洲肿瘤研究所 IRCCS 病理学分部，米兰大学肿瘤学和血液肿瘤学系，20139 米兰，意大利；nicola.fusco@unimi.it 4 布雷西亚大学分子和转化医学系，25121 布雷西亚，意大利；enrico.munari@unibs.it 5 马尔凯理工大学联合医院医学院病理解剖学系，60131 安科纳，意大利； a.cimadamore@staff.univpm.it 6 维罗纳大学与医院信托病理学与诊断学系，37126 维罗纳，意大利；giulia.querzoli@aovr.veneto.it 7 墨西拿大学“Gaetano Barresi”成人与发育年龄人体病理学系，98124 墨西拿，意大利；mmartini@unime.it 8 意大利那不勒斯费德里科二世大学公共卫生系，80100 那不勒斯，意大利；elena.vigliar@unina.it 9 意大利圣博尼法乔 Ospedale Fracastoro 外科病理学系；romano.colombari@aulss9.veneto.it 10 意大利博尔扎诺中央医院病理学分部，39100 博尔扎诺，意大利； ilaria.girolami@sabes.it 11 意大利蒙扎 20900 米兰比可卡大学圣赫拉医院医学和外科、病理学系；fabio.pagni@unimib.it * 通讯地址：albino.eccher@aovr.veneto.it；电话：+39-0458122161；传真：+39-0458122011
FD - 阿特拉斯·科普柯
当我们周围的空气被压缩时，其水蒸气和颗粒浓度会急剧增加。例如，将室内空气压缩至 7 bar(e)/ 100 psig 会使蒸气含量或湿度增加约 8 倍，随后冷却会形成液态水。水量取决于具体应用。压缩空气实际上可以包含三种形式的水：液态水、气溶胶（雾）和蒸气（气体）。因此，从压缩空气中去除水分的有效方法至关重要。
CAS-Net：胎儿 MRI 的条件图谱生成和脑分割
摘要：胎儿磁共振成像 (MRI) 用于产前诊断和评估早期大脑发育。准确分割不同的大脑组织是几项大脑分析任务中的重要步骤，例如皮质表面重建和组织厚度测量。然而，胎儿 MRI 扫描容易产生运动伪影，这会影响手动和自动分割技术的正确性。在本文中，我们提出了一种新型网络结构，可以同时生成条件图谱并预测大脑组织分割，称为 CAS-Net。条件图谱提供了可以限制分割连接的解剖先验，尽管运动或部分体积效应会导致强度值的异质性。所提出的方法在来自正在开发的人类连接组项目 (dHCP) 的 253 名受试者身上进行了训练和评估。结果表明，所提出的方法可以生成具有清晰边界和形状变化的条件年龄特定图谱。它还对胎儿 MRI 的多类别脑组织进行分割，对于选定的 9 个组织标签，总体 Dice 相似度系数 (DSC) 高达 85.2%。
UNC-BCP 4D婴儿脑体积图集
时空婴儿专用的大脑图石对于早期大脑发育的神经影像学分析至关重要。然而，由于获得高质量婴儿脑磁共振（MR）图像的困难，在处理获得的数据时面临重大的技术挑战，以及对大型样本量的需求，现有的婴儿地带通常以模糊的外观和稀疏的时间点构建。为了准确研究早期的大脑发育，高质量的空间婴儿脑图集是高度期望的。为了解决这个问题，我们基于UNC/UMN婴儿连接项目（BCP）数据集（Howell等，2019），为婴儿大脑构建了4D体积图谱，称为UNC-BCP 4D婴儿脑体积图集。这个4D地图集具有很高的空间分辨率，较大的年龄范围覆盖范围和密集采样的时间点（即0、1、2、3、4、5、6、7、7、8、9、9、10、11、11、12、15、15、18、11、24个月）。具体来说，使用T1W和T2W序列的542次MRI扫描，从240名婴儿到26个月的扫描年龄，用于我们的ATLAS结构。同时，将广泛使用的FreeSurfer Desikan皮层拟化方案（Desikan等，2006）映射到我们的4D地图集，并手动划定了皮层结构以促进基于ROI的分析。所有图像都扭曲成MNI空间（Mazziotta等，1995）。这个具有非常密集的时间点的4D婴儿体积图集将极大地促进对产后早期阶段中动态和关键神经发育的理解。