XiaoMi-AI文件搜索系统
World File Search SystemBiomet
自体血液衍生的生长因子作为伤口愈合和其他其他疾病的治疗
从患者自己的外周血的一小部分样本中安全而快速制备PRP凝胶。然后，将PRP凝胶局部应用于渗出的皮肤伤口，例如腿部，压力，糖尿病或手术性伤口。•Aurix™（NUO Therapeutics）（以前的Autologel™，Cytomedix）和Safeblood®（Safeblood Technologies），它们是两个相关但独特的自体血液衍生的制剂，可以在床边准备，以便立即应用。Aurix™和Safeblood®已专门销售用于伤口愈合。•某些设备可以在手术室设置中使用，例如Medtronic Electromedic，ELMD-500自动转移系统，等离子保护器设备或智能准备设备。•Magellan®自体血小板分离器系统（Medtronic）包括一个用于与麦哲伦自动型血小板分离器便携式桌面离心机一起使用的一次性套件。•Biomet Biologics通过FDA的510（k）过程获得了营销清除率，用于引力血小板分离系统（GPS®II），该过程使用一次性分离管进行离心和双插管尖端，以在外科手术部位混合血小板和血栓素。•JEN设备（DSM生物医学）是一种基于紧凑的离心系统系统，用于快速从小样品中制备PRP。
Parker Hannifin A Winning Heritage.pdf
克里斯·克拉夫特的传奇 铁拳：卡尔·凯克哈弗的人生 埃文鲁德·约翰逊和 OMC 的传奇 默默服务：电船的传奇 胡椒博士/七喜的传奇 霍尼韦尔的传奇 布里格斯·斯特拉顿的传奇 英格索兰的传奇 斯坦利的传奇：斯坦利工厂 150 年 微时代之道 哈里伯顿的传奇 约克国际的传奇 纽柯公司的传奇 固特异的传奇：第一个 100 年 AMP 的传奇 赛斯纳的传奇 VF 公司的传奇 AMD 的精神 罗文的传奇 新视野：阿什兰公司的故事美国标准的历史 水星海事的传奇 联邦大亨的传奇 逆境求生：Inter-Tel——第一个 30 年 辉瑞的传奇 心灵状态：您的实用指南与 Larry W. Stephenson, M.D. 一起探讨心脏和心脏外科手术Worthington Industries 的传奇 IBP 的传奇 Trinity Industries, Inc. 的传奇Cornelius Vanderbilt Whitney 的传奇 Amdahl 的传奇 Litton Industries 的传奇 Gulfstream 的传奇 与 David A. Patten 一起探讨 Bertram 的传奇 Ritchie Bros. Auctioneers 的传奇 与 David A. Patten 一起探讨 ALLTEL 的传奇 与 Anthony L. Wall 一起探讨 Invacare Corporation 的“是的，你可以” 气球中的船：波士顿科学公司的故事和微创医学的发展 Day & Zimmermann 的传奇 Noble Drilling 的传奇 五十年的创新：Kulicke & Soffa Biomet — 从华沙走向世界，与 Richard F. Hubbard 一起探讨 NRA：美国传奇 RPM, Inc. 的传统和价值观Marmon 集团：第一个五十年格兰杰传奇
Daniel S. Cooley
1。Lee J. †，Cooley D.，Wagner A.M.，Liston G.E. （2024+）通过参数的线性映射来投射未来的校准方法。 被接受的环境和生态统计。 2024年10月25日。 2。 Mhatre N.†，Cooley D.（2024）转换了时间序列极端的线性模型。 时间序列分析杂志，45，671-690。 https://doi.org/10.1111/jtsa.12732。 3。 Wixson，T。P.†，Cooley，D。（2023）季节性野生野生风险对变化的归因：统计极端方法。 应用气象与气候学杂志，62，1511-1521。 https://doi.org/10.1175/jamc-d-23-0072.1。 4。 Rohrbeck C.，Cooley D.（2023）使用极端主管模拟洪水事件集。 应用统计的年鉴，17：1333–1352 https：//doi.org/10.1214/22-AOAS1672。 5。 Wagner A.M.，Bennett K.E.，Liston G.E.，Hiemstra C.A.和Cooley D.（2021）雪地占主导地位的极端变化的多个指标，美国水域Yakima River盆地地区，美国水，13：2608。 doi：0.3390/W13192608。 6。 Rutherford J.S，Sherwin E.D.，Ravikumar A.P.，Heath G.A.，Englander J.，Cooley D.，Lyon D.，Omara M.，Langt Q.，Brandt A.R. （2021）缩小差距：解释美国石油和天然气生产段甲烷库存的持续估计。 自然通讯，12：4715。 https://doi.org/10.1038/s41467-021-25017-4。 7。 修复M.†，Cooley D.，Thibaud E.（2020）同时进行空间验证的自回归模型。 环境，32：e2656。Lee J.†，Cooley D.，Wagner A.M.，Liston G.E.（2024+）通过参数的线性映射来投射未来的校准方法。被接受的环境和生态统计。2024年10月25日。2。Mhatre N.†，Cooley D.（2024）转换了时间序列极端的线性模型。时间序列分析杂志，45，671-690。 https://doi.org/10.1111/jtsa.12732。3。Wixson，T。P.†，Cooley，D。（2023）季节性野生野生风险对变化的归因：统计极端方法。应用气象与气候学杂志，62，1511-1521。 https://doi.org/10.1175/jamc-d-23-0072.1。4。Rohrbeck C.，Cooley D.（2023）使用极端主管模拟洪水事件集。应用统计的年鉴，17：1333–1352 https：//doi.org/10.1214/22-AOAS1672。5。Wagner A.M.，Bennett K.E.，Liston G.E.，Hiemstra C.A.和Cooley D.（2021）雪地占主导地位的极端变化的多个指标，美国水域Yakima River盆地地区，美国水，13：2608。 doi：0.3390/W13192608。 6。 Rutherford J.S，Sherwin E.D.，Ravikumar A.P.，Heath G.A.，Englander J.，Cooley D.，Lyon D.，Omara M.，Langt Q.，Brandt A.R. （2021）缩小差距：解释美国石油和天然气生产段甲烷库存的持续估计。 自然通讯，12：4715。 https://doi.org/10.1038/s41467-021-25017-4。 7。 修复M.†，Cooley D.，Thibaud E.（2020）同时进行空间验证的自回归模型。 环境，32：e2656。Wagner A.M.，Bennett K.E.，Liston G.E.，Hiemstra C.A.和Cooley D.（2021）雪地占主导地位的极端变化的多个指标，美国水域Yakima River盆地地区，美国水，13：2608。 doi：0.3390/W13192608。6。Rutherford J.S，Sherwin E.D.，Ravikumar A.P.，Heath G.A.，Englander J.，Cooley D.，Lyon D.，Omara M.，Langt Q.，Brandt A.R. （2021）缩小差距：解释美国石油和天然气生产段甲烷库存的持续估计。 自然通讯，12：4715。 https://doi.org/10.1038/s41467-021-25017-4。 7。 修复M.†，Cooley D.，Thibaud E.（2020）同时进行空间验证的自回归模型。 环境，32：e2656。Rutherford J.S，Sherwin E.D.，Ravikumar A.P.，Heath G.A.，Englander J.，Cooley D.，Lyon D.，Omara M.，Langt Q.，Brandt A.R.（2021）缩小差距：解释美国石油和天然气生产段甲烷库存的持续估计。自然通讯，12：4715。 https://doi.org/10.1038/s41467-021-25017-4。7。修复M.†，Cooley D.，Thibaud E.（2020）同时进行空间验证的自回归模型。环境，32：e2656。https://doi.org/10.1002/env.2656 8。 Yuen R.，Stoev，S.，Cooley D.（2020）极高价值的分布鲁棒推断。 保险：数学与经济学，92：70-89。 https://doi.org/10.1016/j.insmatheco.2020.03.003 9。 江Y.，Cooley D.，Wehner M.P. （2020）主要成分分析，用于极端和对美国降水的应用。 气候杂志，33（15）：6441-6451。 https://doi.org/10.1175/jcli-d-19-0413.1 10。 Cooley D.，Thibaud E.（2019）。 对高维度的依赖性分解。 Biometrika，106：587-604。 doi：10.1093/biomet/asz028。 11。 Hewitt J. †，Fix M.J.†，Hoeting J.A.，Cooley D.S. （2019）。 通过加权的可能性，潜在的空间极端模型提高了回报水平的估计。 jabes; 24：426-443。 doi：10.1007/s13253-019-00356-4 12。 Huang W.K.，Cooley D.S.，Ebert-upho虫，Chen C.，Chatterjee S.（2019）极端依赖的新探索工具：CHI网络和年度极好网络。 jabes; 24：484-501。 doi：10.1007/s13253-019-00356-4 13。 Cooley D.，Thibaud E.，Castillo F.，Wehner M.F. （2019）。 一种非参数方法，用于极端双变量超级概率的隔离，22：373-390; doi：10.1007/s10687-019-00348-0。 14。 Timmermans B.，Wehner M.，Cooley D.，O'Brien T.，Krishnan H.（2018）。 网格降水数据集中极端的一致性。 气候动力学，52：6651-6670。 doi：10.1007/s00382-018-4537-0。 15。https://doi.org/10.1002/env.2656 8。Yuen R.，Stoev，S.，Cooley D.（2020）极高价值的分布鲁棒推断。保险：数学与经济学，92：70-89。 https://doi.org/10.1016/j.insmatheco.2020.03.003 9。江Y.，Cooley D.，Wehner M.P. （2020）主要成分分析，用于极端和对美国降水的应用。 气候杂志，33（15）：6441-6451。 https://doi.org/10.1175/jcli-d-19-0413.1 10。 Cooley D.，Thibaud E.（2019）。 对高维度的依赖性分解。 Biometrika，106：587-604。 doi：10.1093/biomet/asz028。 11。 Hewitt J. †，Fix M.J.†，Hoeting J.A.，Cooley D.S. （2019）。 通过加权的可能性，潜在的空间极端模型提高了回报水平的估计。 jabes; 24：426-443。 doi：10.1007/s13253-019-00356-4 12。 Huang W.K.，Cooley D.S.，Ebert-upho虫，Chen C.，Chatterjee S.（2019）极端依赖的新探索工具：CHI网络和年度极好网络。 jabes; 24：484-501。 doi：10.1007/s13253-019-00356-4 13。 Cooley D.，Thibaud E.，Castillo F.，Wehner M.F. （2019）。 一种非参数方法，用于极端双变量超级概率的隔离，22：373-390; doi：10.1007/s10687-019-00348-0。 14。 Timmermans B.，Wehner M.，Cooley D.，O'Brien T.，Krishnan H.（2018）。 网格降水数据集中极端的一致性。 气候动力学，52：6651-6670。 doi：10.1007/s00382-018-4537-0。 15。江Y.，Cooley D.，Wehner M.P.（2020）主要成分分析，用于极端和对美国降水的应用。气候杂志，33（15）：6441-6451。 https://doi.org/10.1175/jcli-d-19-0413.1 10。Cooley D.，Thibaud E.（2019）。对高维度的依赖性分解。Biometrika，106：587-604。doi：10.1093/biomet/asz028。11。Hewitt J. †，Fix M.J.†，Hoeting J.A.，Cooley D.S. （2019）。 通过加权的可能性，潜在的空间极端模型提高了回报水平的估计。 jabes; 24：426-443。 doi：10.1007/s13253-019-00356-4 12。 Huang W.K.，Cooley D.S.，Ebert-upho虫，Chen C.，Chatterjee S.（2019）极端依赖的新探索工具：CHI网络和年度极好网络。 jabes; 24：484-501。 doi：10.1007/s13253-019-00356-4 13。 Cooley D.，Thibaud E.，Castillo F.，Wehner M.F. （2019）。 一种非参数方法，用于极端双变量超级概率的隔离，22：373-390; doi：10.1007/s10687-019-00348-0。 14。 Timmermans B.，Wehner M.，Cooley D.，O'Brien T.，Krishnan H.（2018）。 网格降水数据集中极端的一致性。 气候动力学，52：6651-6670。 doi：10.1007/s00382-018-4537-0。 15。Hewitt J.†，Fix M.J.†，Hoeting J.A.，Cooley D.S.（2019）。通过加权的可能性，潜在的空间极端模型提高了回报水平的估计。jabes; 24：426-443。doi：10.1007/s13253-019-00356-4 12。Huang W.K.，Cooley D.S.，Ebert-upho虫，Chen C.，Chatterjee S.（2019）极端依赖的新探索工具：CHI网络和年度极好网络。 jabes; 24：484-501。 doi：10.1007/s13253-019-00356-4 13。 Cooley D.，Thibaud E.，Castillo F.，Wehner M.F. （2019）。 一种非参数方法，用于极端双变量超级概率的隔离，22：373-390; doi：10.1007/s10687-019-00348-0。 14。 Timmermans B.，Wehner M.，Cooley D.，O'Brien T.，Krishnan H.（2018）。 网格降水数据集中极端的一致性。 气候动力学，52：6651-6670。 doi：10.1007/s00382-018-4537-0。 15。Huang W.K.，Cooley D.S.，Ebert-upho虫，Chen C.，Chatterjee S.（2019）极端依赖的新探索工具：CHI网络和年度极好网络。jabes; 24：484-501。doi：10.1007/s13253-019-00356-4 13。Cooley D.，Thibaud E.，Castillo F.，Wehner M.F. （2019）。 一种非参数方法，用于极端双变量超级概率的隔离，22：373-390; doi：10.1007/s10687-019-00348-0。 14。 Timmermans B.，Wehner M.，Cooley D.，O'Brien T.，Krishnan H.（2018）。 网格降水数据集中极端的一致性。 气候动力学，52：6651-6670。 doi：10.1007/s00382-018-4537-0。 15。Cooley D.，Thibaud E.，Castillo F.，Wehner M.F.（2019）。一种非参数方法，用于极端双变量超级概率的隔离，22：373-390; doi：10.1007/s10687-019-00348-0。14。Timmermans B.，Wehner M.，Cooley D.，O'Brien T.，Krishnan H.（2018）。网格降水数据集中极端的一致性。气候动力学，52：6651-6670。doi：10.1007/s00382-018-4537-0。15。修复M.†，Cooley D.，Sain S.R.，Tebaldi C.（2018）。在RCP8.5和RCP4.5下，美国降水极端的比较与模式缩放的应用。气候变化，146（3），335-347。doi：10.1007/s10584-016-1656-7。