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清洁科学与技术 - HALS 扩展
我们维持对 Clean Science and Technology (CSTL) 的卖出评级，目标价为 1,037 印度卢比（加权平均资本成本 11%，终端增长率 6%），原因是 (1) 受阻胺光稳定剂 (HALS) 的增长速度低于预期，以及 (2) 国内竞争对手进入对苯二酚单甲醚 (MEHQ) 制造领域。我们认为 CSTL 在 HALS 方面有进口替代机会。然而，竞争对手即将扩大 HALS 产能，需求增长放缓，仍将对 HALS 收入增长构成挑战。因此，HALS 收入增长可能低于我们之前的预期。我们对 HALS 在 25 财年和 26 财年的收入预期较低。EBITDA 和 PAT 在 24 财年-27 财年的复合年增长率将达到 23/23%。预计 RoE 将从 24 财年的 21.6% 提高到 27 财年的 22.2%。我们认为，估值处于较高水平，分别为 41/34/31 倍 FY25E/26E/27E EPS。
清洁科学技术
清洁科学技术（CSTL）在明年推出了两种性能化学品和一个制药中级。它在1HFY25中引入了四个新的阻碍胺光稳定器（HALS）。这些新产品的升级不仅可以驱动收入，还减轻了公司的产品集中风险。CSTL在HALS中具有进口替代机会。CSTL在FY19-23期间的回报率是最好的（ROE 33-45％，ROCE 32-44％）； 195-23财年的EPS复合年增长率为32％。股票以55倍的1年前p/e倍数交易。ROE/ROCE由于资产流失和保证金收缩而在24财年下降到22/21％。我们预计ROE将保持22-25％，而EPS复合年增长率为20％，比24-29E。HALS和即将推出的产品的边缘远低于现有产品篮。该公司在25-26E上投资33亿印度卢比（约占24财年总额的40％），这将使资产营业额降低。我们认为，在45/37/33X FY25E/26E/27E EPS时，估值在上下文上是高度较高的。我们维持清洁科学技术（CSTL）的销售价为1,106印度卢比。
covid-19-nursing-homes.pdf
更新了CDC指南和随后的RIDOH信息，建议疗养院在做出有关员工掩盖的决定时考虑一些不同的因素。一个重要因素是社区中Covid-19或其他呼吸道病毒的传播正在增加。COVID-199诊断的所有急诊科监测和所有急诊科访问的百分比是两个指标，这些指标在社区中增加了COVID-19时提供早期信号。虽然CDC建议普通人群，并且所有设置都考虑到COVID-19 HOSPICY入院水平（HALS）较高时的普遍掩蔽。
同意11
ASM分支机构拥有45年的经验，可为整个西方的地方，州和联邦机构以及私人项目支持者提供历史和文化资源服务。ASM分支机构已经完成了6,000多项与建筑历史，历史，考古学和其他专业服务有关的研究。这些研究包括侦察和密集级别的历史性财产调查，清单和评估；地方历史地标/地区的标识和提名；历史资源允许申请和审查，包括磨坊法案；国家历史名录（NRHP）和加利福尼亚州历史资源登记册（CRHR）提名；历史保护计划（HPPS），历史悠久的美国建筑物调查（HABS），历史悠久的美国工程记录（HAER）和历史悠久的美国景观调查（HALS）文档套餐；历史保护培训；以及公共宣传和管理计划文件，例如综合文化资源管理计划（ICRMP），HCS开发以及整个加利福尼亚州建筑物和结构的历史性建筑维护计划。
房颤（AF）和心房颤动住院管理
1个设备检查如果在前3个月内完成，并且有记录的普通电池，阻抗和起搏安全保证金。从一种治疗过渡到另一种处理（即，辐射，手术）。下午4:30，周末和假期之后，可以在通话中与心脏病服务联系以进行紧急设备检查。可以在心脏设备（Pacemaker/ICD）诊所中评估休斯顿地区位置的2名患者（HALS）接受放射治疗的患者，或者有外部心脏病专家3的记录计划建议，建议在晨接受手术或在不依赖的手术中进行避免避难所：主，ACB或西北HAL手术室（请参阅附录A）4腹部植入物：如果胸腔和骨盆之间的手术，请参考腰部上方；如果外部胸腔和骨盆外，请参阅下面的腰部5关注心脏装置（Pacemaker/icd）诊所的建议注6请参阅附录A，有关术后/程序询问的条件，请参阅不需要的条件7请参阅附录B有关Magnet Application
一种新的视觉生物反馈方案，基于缺血性中风患者上身康复的肌肉合成模式的分析：一项实验研究
简介：上肢功能残疾是中风幸存者中常见的后期效应。这项研究的主要目标是提出一种视觉生物反馈方案，以识别基于肘部肌肉的协同模式，用于运动学习和中风幸存者的康复。材料和方法：首先，收集，预处理和同步，与四个关节位置以及横向平面中臂运动中涉及四个肌肉的四个肌肉的表面肌电图信号有关。在下一步中，使用分层交替的最小二乘（HALS）方法提取肌肉协同模式，同时，通过修改的MediaPipe算法记录了运动学数据。最后，使用基于封闭式递归单元（GRU）的深度学习模型来绘制它们之间的映射。模型输出被视为视觉生物反馈轨迹，可由患者进行运动治疗。结果：评估表明，该模型产生的路径可能适合视觉生物反馈。此外，基于GRU架构的人工神经网络在产生视觉生物反馈轨迹方面具有最佳性能。结论：实验和临床评估将表明，参与者可以接受该模型产生的视觉轨迹。因此，该机制可用于改善和开发生物反馈系统，以加速患者的功能康复