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引用为 Oliphant v. AWP, Inc., 2020-Ohio-229。
有意外事故，也有可控变量。两者之间的界限并不总是很明确，但有人有时间对失控的车辆做出反应吗？有，也没有。* * * * * * 防止了[事故]，没有。我认为没有人可以阻止汽车的到来。警告、信号，我的意思是，从技术上讲，这是一个不确定的变量。但是，当某人的工作是维持该变量或维持摆脱这些变量或避免这些变量的路线时，我认为它可以变得不同，也可以被不同地看待。{¶ 17} Oliphants 聘请的专家提供了一份书面意见，称 AWP 已经
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产能市场的目的是通过补偿资源来提高电网的可靠性，以便在需要时提供电力，从而确保总体资源充足性。同样，资源充足性要求旨在通过需要在需要时提供资源来确保可靠性。但是，并不总是很清楚，如何衡量供应资源对整体系统容量和可靠性的贡献（Madaeni，Sioshansi和Denholm 2012，2）。并非系统中的所有容量都同等地贡献可靠性。总体系统容量，因此可靠性不仅取决于供应资源在运行时可以对系统贡献的功率量，还取决于其他因素，例如在系统稀缺时，资源可能会在运行时运行。理想的容量市场或资源充足性要求将准确地说明这些因素计算资源的能力。随着产能市场的可用收入的增长，诸如风能和太阳能等可变发电的可用收入增加，人们对具有潜在不安全燃料来源的天然气工厂的可用性引起了人们的担忧。
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背景：在许多国家 /地区，助产士和护士在支持有效的围产期心理健康（PMH）护理方面起着至关重要的作用，包括围产期抑郁症（PPD）管理。在我们的研究中，我们旨在评估PMH培训在增加认证的助产士（CMS）和认证的护士 - 米德维夫（CNMS）中对初级保健环境中PPD管理的知识。培训是波兰卫生部实施的产后抑郁症（PPD）预防计划的一部分。此外，我们研究了CMS与CNMS对系统性困难的感知，对与患有精神健康问题的患者合作的态度以及对PPD筛查程序的坚持之间的联系。方法：参加PPD管理培训的初级卫生中心和医院的总共379个CMS和CNM完成了PMH培训前后的产前和产后抑郁症知识的测试以及培训后的推理量表。结果：在培训之前，只有17％（n = 66）的CMS和CNM被认为是对PPD管理的教育。培训后参与者对PPD的了解显着增加了三分。效果大小非常强，d = 0.84。然而，PPD患者的围产期精神障碍的患病率和自杀率仍然误解。我们还发现，年龄在控制PPD管理，工作任期和有关PPD管理的实际知识之间的教育准备工作之间具有重大影响。自我报告的工作场所中较高的感知系统问题，并且对与遇到情感困难的人有更多的负面态度与宣布较低的测量PPD严重程度，使用筛查工具，辅导以及向专家推荐的频率有关。讨论：即使训练结果有效，也观察到低估PPD负面后果的趋势。参与者对系统问题和个人态度的看法与遵守PPD筛选程序有关。强制性PPD筛查的实施可能不足以改变CMS和CNM的日常实践。进一步培训，考虑到对医疗保健专业人员的个人态度，以及需要系统性更改，以确保对PPD患者进行最佳管理。
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在物联网（IoT）中广泛使用了由Android驱动的设备的用法，使它们容易受到不断发展的网络安全威胁的影响。物联网网络中的大多数医疗保健设备，例如智能手表，智能温度计，生物传感器等。检测Android恶意软件对于保护敏感信息和确保物联网网络的可靠性至关重要。本文重点介绍了启用AI的Android恶意软件检测，以改善IoT网络中的零信任安全性，该网络需要在提供网络资源访问权限之前对Android应用程序进行验证和认证。零信任安全模型都需要对试图访问专用网络上资源的每个实体进行严格的身份验证，而不管它们是在网络周围内还是外部。我们提出的解决方案DP-RFECV-FNN，一种用于Android恶意软件检测的创新方法，该方法在零信任模型下为IoT网络设计的前馈神经网络（FNN）中采用差异隐私（DP）。通过集成DP，我们确保在检测过程中数据的机密性，为网络安全解决方案中的隐私设定新标准。通过将DP和零信任安全性的优势与FNN的强大学习能力相结合，DP-RFECV-FNN展示了与最近的论文相比，在保持严格的隐私控制的同时，可以识别已知和新颖的恶意软件类型和更高的精度。这些结果是在不同的隐私预算下实现的，范围为𝜖 = 0。1至𝜖 = 1。dp-rfecv- fnn的精度从97.78％到99.21％，同时利用静态特征，而Android应用的动态特征则使用静态特征，并使用93.49％至94.36％，以检测它是恶意软件还是良性。0。此外，我们提出的特征选择管道使我们能够通过显着减少所选功能和训练时间的数量，同时提高准确性，从而超越最先进的方法。据我们所知，这是第一项通过具有隐私性神经网络模型基于静态和动态功能对Android恶意软件进行分类的工作。
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1惠斯顿医院，默西和西兰卡夏郡教学医院英国4个微生物学在曼彻斯特大都会大学，切斯特街，曼彻斯特M1 5GD，英国5GD 5 G. ajs319@bath.ac.uk 6 Edge Hill大学生物学系Ormskirk L39英国4QP，英国7曼彻斯特大都会大学，曼彻斯特街，曼彻斯特M1 5GD，英国8，英国8 GD，英国8，利物浦大学，布朗洛山，布朗洛希尔，利物浦L69 3BX，UK * sostence：
请引用已发表的版本Al-Fahham，Batool M ...
生物膜包括许多导致牙周疾病的微生物。由于过度使用了广泛的抗生素，对传染病的耐药性增加是一个主要问题。最近，正在施用金属纳米颗粒（NP）来控制不同类型的微生物的生长。例如，发现金纳米颗粒（AU NP）成功地控制和限制了口腔中的细菌致病性，而对人体没有任何细胞毒性作用。目标。在本文中，它的目的是检测AU NP的抗菌作用，并与氯己定（CHX）与慢性牙周炎患者牙菌斑中的氯己定（CHX）相比。材料和方法。首先，从患有牙周疾病的患者中收集截面和尺寸斑块样品，并在有氧或/和/和/和厌氧疾病下孵育。第二，使用Vitec 2机器的形态检查和生化测试用于确认s。Oralis物种。 第三，通过种子生长法进行了Au NP的合成，并表征了它们的特性。 最后，通过琼脂井扩散法对不同的Au NPS浓度（100、50、25、12.5、6.25、6.25、3.125、1.562、0.781、0.781、0.391、0.391、0.195和0.097 ppm），通过琼脂扩散方法评估了AU NPS对Oralis的抗菌作用。 CHX用作阳性对照，并蒸馏水作为阴性对照。 结果。 表征了平均颗粒大小为43 nm的Au NP，表征了多晶面式的立方结构。Oralis物种。第三，通过种子生长法进行了Au NP的合成，并表征了它们的特性。最后，通过琼脂井扩散法对不同的Au NPS浓度（100、50、25、12.5、6.25、6.25、3.125、1.562、0.781、0.781、0.391、0.391、0.195和0.097 ppm），通过琼脂扩散方法评估了AU NPS对Oralis的抗菌作用。CHX用作阳性对照，并蒸馏水作为阴性对照。结果。表征了平均颗粒大小为43 nm的Au NP，表征了多晶面式的立方结构。使用社会科学统计计划（SPSS）版本22对统计数据进行了统计分析。Au nps以100 ppm浓度的浓度具有相似的CHX抗菌作用，以抑制Oralis链球菌的生长，没有显着差异。结论。在较高浓度下使用时，Au nps作为抗菌剂对类似于CHX的S. Oralis同样有效。
引用为 Freeman v. Ohio Elections Comm., 2024-Ohio-1223。
1 记录还未能证明 Brey 律师会满足 Prof.Cond.R. 3.7(a) 中规定的任何例外。参见 McCormick v. Maiden，第 6 区案，编号 E-12-072，2014-Ohio-1896，第 11 段（指出“证明 Prof.Cond.R. 3.7 的例外之一适用的责任在于寻求主张例外的律师”）。Brey 律师的提议是，他问 Richter“当我们无法从 JPL 获得任何信息时，如何报告 Allen Freeman 的竞选债务”，但 Richter 作证说 Brey 律师“没有向 [他] 表明客户是谁”，因为这是一次“更为笼统的对话”。 （Brey Proffer，第 1 页；2021 年 11 月 18 日，Tr.，第 110 页，121-22 页。）因此，记录表明 Brey 律师证词的某些方面存在争议。Brey 律师的证词与他的法律服务的性质或价值无关。Brey 律师也没有提供任何证据来支持根据 Prof.Cond.R. 3.7(a)(3) 认定存在重大困难。Brey 律师仅告知委员会，他的取消资格“可能”会给上诉人带来重大困难。（2021 年 11 月 18 日，Tr.，第 92 页。）参见 155 N. High Limited v. Cincinnati Ins。 Co ., 72 Ohio St.3d 423, 429 (1995)（指出 Prof.Cond.R. 3.7 下的“重大困难”不仅需要“单纯的财务困难或长期熟悉案件”的证明，还需要“一些专业知识的证明”）。
请引用已发表的版本McClean，Gavin ... -E -Space
1超声心动图实验室，圣巴塞洛缪医院，巴特斯健康NHS，伦敦EC1A 7BE，英国2，2超声心动图实验室，伦敦大学伦敦大学伦敦大学NW1 2BU，英国2BU，3 BU 3 BU 3运动员健康与绩效研究中心，Aspetar Orthopedic和Aspetar Orthopedic and Sports Hospital，Doha 23833，Doha 23833英国L3 3AF 5运动与健康研究所（ISEH），伦敦大学学院，伦敦大学1T 7HA，英国6布里斯托尔医学院，布里斯托尔大学，布里斯托尔大学，布里斯托尔BS8 1ud，英国7号，国家健康研究所（NIHR）心血管生物医学研究中心国家卫生研究所（NIHR） Aspetar Orthopaedic and Sports Medicine Hospital, Doha 23833, Qatar 9 Wythenshawe Hospital, Manchester University NHS Foundation Trust (MFT), Manchester M23 9LT, UK 10 Colchester Hospital National Health Service Trust, Colchester CO4 5JL, UK 11 Health Sciences Department, Manchester Metropolitan University, Manchester M15 6BH, UK * Correspondence: d.l.oxborough@ljmu.ac.uk
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气候变化预计将在全球范围内具有重大的经济，社会和环境影响。目前，储蓄储存的主要解决方案是在盐洞中，并且天然气储层耗尽。但是，所需的地质地层仅限于某些地区。为了增加存储氢的替代方法，本文提议将氢存储在湖泊，水力发电和泵送的水电储存库中用砾石装满的管道中。氢不太溶于水，无毒，不会威胁水生生物。结果表明，在200 m深度下，氢存储的升级成本为0.17 USD kg -1，这与其他大型氢存储选项具有竞争力。将氢存储在湖泊，水力发电和泵送的水电库中增加了储存氢的替代方法，并可能支持将来的氢经济发展。储层和湖泊中氢存储的全球潜力分别为3和12 PWH。湖泊和储层中的氢存储可以通过提供丰富且廉价的氢存储来支持氢经济的发展。
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a 索尔福德大学科学、工程与环境学院，曼彻斯特 M5 4WT，英国 b 苏伊士运河大学计算机与信息学院，伊斯梅利亚 41522，埃及 c 伊洛林大学信息与通信科学学院计算机科学系，伊洛林 240003，尼日利亚 d 埃及俄罗斯大学人工智能学院，开罗，巴德尔城，11829，埃及 e 埃及科学研究小组 (SRGE)，埃及 f 祖鲁兰大学计算机科学系，夸德兰盖瓦，3886，南非 g 伊巴丹第一技术大学计算机与工业生产工程系，伊巴丹，200255，尼日利亚 h 法赫德国王石油矿产大学信息与计算机科学系，沙特阿拉伯 i 哈尔滨工程大学计算机科学与技术学院，哈尔滨 150001，中国