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兰曼的医学胚胎学，第12版
已注意确认目前信息的准确性并描述普遍接受的做法。但是，作者，编辑和出版商对本书中信息的应用或对信息的任何后果不承担任何责任，并且就出版物内容的货币，完整性或准确性而言，不做任何明示或暗示的保修。在特定情况下，这种信息的应用仍然是从业者的专业责任；描述和推荐的临床治疗方法可能不被视为绝对建议和普遍建议。作者，编辑和出版商已付出了一切努力，以确保本文中规定的药物选择和剂量符合出版时的当前建议和实践。但是，鉴于正在进行的研究，政府法规的变化以及与药物治疗和药物反应有关的信息流的持续发展，敦促读者检查每种药物的包装插入物，以了解适应症和剂量的任何变化，以及附加的警告和预防措施。当推荐药物是一种新的或很少使用的药物时，这一点尤其重要。本出版物中介绍的一些药物和医疗设备具有食品和药物管理局（FDA）清除，以有限使用在限制研究环境中。卫生保健提供者有责任确保计划在其临床实践中使用的每种药物或设备的FDA状态。
《菲律宾计划计划手册》，2023年版，...
菲律宾承诺所有菲律宾人都享有健康有效的生活，并有权在计划生育和生殖健康和权利方面做出明智的决定。计划生育计划（FP）计划旨在在需要的任何地方和任何地方，无论何时何地都可以在任何情况下以及在任何情况下都提供对FP信息和服务的普遍访问。为了实现这一目标，卫生部将（1）解决在负责任的育儿的背景下帮助夫妻和个人实现所需的家庭规模，并改善其生殖健康以实现可持续发展，以及（2）确保在DOH退化的医院，LGU管理的医疗机构，非跨置境机构，非范围的私人组织（Ngos（Ngos）和私人（Ngos）和私人组织中，可以提供优质的FP服务。
第12选择通知遗产项目年：2024
●社会组织的注册，促进（i）刺激非法行为实践的活动； （ii）煽动与性别，种族，宗教，信仰，年龄或任何其他条件有关的歧视行为的做法； （iii）对健康和心理平衡诱发或诱发危险，风险或有害做法； （iv）违反通讯的机密性； （v）Veicaculate，煽动或刺激恋童癖； （vi）有或鼓励他们的链条剥削童工，或者使劳动力类似于奴隶劳动； （vii）包含受版权或工业财产法保护的对象或标记，并包含第三方的图像或短语，其中参与的倡议没有适当的使用授权。
请引用本文：Toda and Okamoto，（2020）。通过将大分子直接递送到水稻卵细胞中的基因表达和基因组编辑系统
请引用本文：Toda and Okamoto，（2020）。通过将大分子直接递送到水稻卵细胞和受精卵中的基因表达和基因组编辑系统，Bio-protocol 10 (14): e3681。DOI：10.21769/BioProtoc.3681。
植物基因组编辑——先进工具和技术
谁可以参加 培训计划每批最多可容纳 25 名参与者。 第二年及以上的博士生将被优先考虑。 需要具备 Crispr 以及植物分子生物学的基本知识。 与基因组编辑 EFC 项目相关的科学家、博士后和研究学者将优先考虑。 2025 年 2 月 3 日至 7 日 – 博士后研究员和早期职业科学家。（https://forms.gle/wMJEeaJzhwYviARp7） 2025 年 2 月 10 日至 14 日——博士生（第 2 年及以上）和研究学者（具有至少 6 个月的经验）。（https://forms.gle/RMmeh2VYRTAhiEKx7） 旅行和住宿 参与者必须承担自己的旅行、住宿和伙食费用。从住宿地点到培训地点的当地旅行安排由参与者自行安排。主办方将承担培训期间的工作午餐。
肥厚性心肌病的基础编辑校正...
Chai A.C.，Cui M.，Chemello F.，Li H.，Chen K.，Tan W.等。 （2023）。 人类心肌细胞和人源化小鼠中肥厚性心肌病的基础编辑校正。 自然医学，29（2），401-411 [10.1038/s41591-022-02176-5]。Chai A.C.，Cui M.，Chemello F.，Li H.，Chen K.，Tan W.等。（2023）。人类心肌细胞和人源化小鼠中肥厚性心肌病的基础编辑校正。自然医学，29（2），401-411 [10.1038/s41591-022-02176-5]。
关于课程安全+考试CRAM 2024版
安全+考试CRAM -2024 Edition课程是一项综合计划，旨在为参与者准备最新版本的安全+认证考试。本课程涵盖了基本主题，例如网络安全性，密码学，威胁和漏洞等，以及与更新的考试目标保持一致。通过实践考试和互动会议，参与者将获得在安全+考试中表现出色所需的知识和技能。加入本课程，以增强您对网络安全原则的理解，加强您的考试准备，并自信地追求2024年成功的安全+认证。保持最新状态，并通过安全+考试CARM-2024 Edition课程提高您的网络安全职业。内部云和安全性
来宾社论：图形的深神经网络
I. i tratotuction for Graphs（DNNG）代表了一个新兴领域，该领域研究如何将深度学习方法推广到图形结构化数据。由于图是一种功能强大且灵活的工具，可代表模式及其关系形式的复杂信息，从分子到蛋白质到蛋白质相互作用网络，再到社交或运输网络，或者在知识图上，或者在非常不同的范围内建模系统，这些方法已被用于许多应用领域。Since the pioneering works on trees, namely Recursive Neural Networks [1], [2], and directed acyclic graphs [3], [4], up to methods extended to general graphs, both by recursive approaches (namely Graph Neural Networks (GNNs) [5], [6]), or Graph Convolutional Network approaches (namely NN4Gs [7], GCNs, etc.），已经提出了许多用于图的神经模型[8]，[9]。此外，除了纯神经网络范式之外，已经引入了术语深图网络（DGN），还包括基于贝叶斯的和生成的图形网络[9]。特别是在2015年之后，已经引入了更广泛的模型，并且在其各种化身中，DNNG和DGNS已成为图形表示在学习任务中的显着能力（例如节点分类，图形分类，图形分类，图形，图形和链接预测）的强烈研究的话题。目睹了对该领域的兴趣，已经出现了许多调查，例如[8]，[9]和调查文件[8]获得了2024 IEEE TNNLS杰出纸质奖。但是，这一研究和应用领域仍然具有很高的活力且不断增长[10]。的确，DNNG和相关领域的越来越多的作品表明，学术和工业社区对开发更先进的技术和算法的需求仍然相当大，请考虑包含可信赖的
社论HPCDP杂志：庆祝影响十年
最后，我们认识到在出版实践中拥抱创新的重要性，以保持对科学交流的演变景观的反应。技术的进步正在改变研究，共享和访问研究的方式，我们致力于确保加拿大的健康促进和慢性疾病预防在这些变化的最前沿。作为发表原始研究文章的开放式访问杂志，我们旨在探索加速研究结果的传播并采用增强与已发表工作的新格式的实践。通过不断发展我们的实力，我们努力更好地满足读者和贡献者的需求，同时最大程度地提高我们发布的研究影响。