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卡拉奇版 - 国际新闻
thenews.com.pk › static_pages › thenews PDF 2023 年 5 月 22 日 — 2023 年 5 月 22 日 ... 5 月 9 日期间的前主要防御设施和对国家的攻击 ... 网络战是另一场迪- ...G7 峰会，以及俄罗斯的乌克兰战争。
Kara Ann Waitzman，0TR/L，CNT，NTMTC/NEONATAL戒酒综合征，婴儿驱动的护理，神经发育产品
实物支持 - Pampers Professional很荣幸能够通过医疗保健提供者的教育和技能发展来支持创造性治疗顾问的愿景，以改善NICU婴儿和家庭的生活。Pampers通过为CTC的Neonatal Touch＆Massage认证（NTMC®）提供两项奖学金，提供实物支持。NTMC托管奖学金可用于NTMC托管网站的一名专业人员，并且可以为自薪的NTMC候选人提供惊喜与喜悦奖学金。帮助者对NTMC的计划，交付，内容或评估没有任何意见。
Cecri，Karaikudi用于选择
根据认为合适的标准候选人进行面试的候选人。关于基本资格中的同等条款，如果候选人根据广告要求声称特定的资格为同等资格，则要求候选人在这方面产生订单/信件，以表明该授权（具有数量和日期），在该方面已被验证，否则申请应拒绝。9。如果大学/学院授予CGPA/SGPA/OGPA等级等，请候选人将其转换为
这是发表的贡献的接受手稿版本，其发表为：Toepel，J.，Karande，R.，Klähn，S.，Bühler，B。（2023）：蓝细菌作为W
1摘要：蓝细菌作为光营养微生物具有很大的潜力，可以从Light和Co 2等可持续资源中产生化学物质。大多数研究都集中于应变工程或应对代谢约束。最近获得了有关内部电子和碳通量的知识，其调节为有效地将细胞资源传播到产品形成提供了新的机会。同时开发了新型的光生反应器概念，以确保足够的光供应。本评论总结了蓝细菌工程领域的最新发展，以最终建立基于光合作用的生产过程。一种整体方法可以平行解决遗传，代谢和生物化学工程，这对于将其应用转变为未来的绿色生物经济学的生态和经济可行的选择至关重要。
ATIF/参考文献：Bayram, AF、Gurkan, C.、Budak, A. 和 Karatas, H. (2022)。基于 Explaina 辅助的深度学习检测和预测模型
肾脏疾病是全世界最常见的疾病之一，会给大多数人带来难以忍受的痛苦。本研究旨在检测肾脏中的囊肿和结石。为此，YOLO 架构设计用于检测肾脏、肾囊肿和肾结石。YOLO 架构设计由可解释人工智能 (xAI) 功能支持。YOLO 架构设计的性能分析部分使用了三类 CT 图像，即 72 个肾囊肿、394 个肾结石和 192 个健康肾脏。结果，YOLOv7 架构设计优于 YOLOv7 Tiny 架构设计。YOLOv7 架构设计实现了 0.85 的 mAP50、0.882 的精度、0.829 的灵敏度和 0.854 的 F1 分数。因此，开发了基于深度学习的 xAI 辅助计算机辅助诊断 (CAD) 系统来诊断肾脏疾病。
Ramy A. Zeineldin*、Alex Pollok**、Tim Mangliers**、Mohamed E. Karar、Franziska Mathis- Ullrich 和 Oliver Burgert 胸罩的深度自动分割
摘要：术中成像可帮助神经外科医生确定脑肿瘤和其他周围脑结构。介入超声 (iUS) 是一种方便的检查方式，扫描时间快。然而，iUS 数据可能受到噪声和伪影的影响，从而限制了它们在脑外科手术期间的解释。在这项工作中，我们使用两个深度学习网络，即 UNet 和 TransUNet，对 iUS 数据中的脑肿瘤进行自动和准确的分割。实验是在 27 个 iUS 体积的数据集上进行的。结果表明，使用带有 UNet 的转换器有利于提供有效的分割建模，从而对每个 iUS 图像之间的长距离依赖关系进行建模。特别是，增强型 TransUNet 能够以超过 125 FPS 的推理率预测 iUS 数据中的腔体分割。这些有希望的结果表明，深度学习网络可以成功部署以协助手术室中的神经外科医生。
顶级空手道运动员的诺斯替函数水平 - 飞行员...
高质量的感觉知觉和身体方案（体积认知）是运动表现的重要方面。这项研究比较了36名竞争性空手道运动员组中的立体认知，身体方案和动力学与32名普通人群参与者的对照组。立体认知Petrie测试，两个身体方案测试和三个运动障碍测试是结果测量工具。在立体认知的Petrie测试中未发现显着差异（p = .389）或非主导者（p = .791）手，也没有在Kinesthisia测试中（Domi-Nant，P = .661和Nondominant，p = .051）。空手道运动员在身体方案测试中表现出色，即第五宽度估计（p = .024）和肩部宽度估计（p = .019），以及空手道特异性的基因斯封测试，即单拳（p = .010）和triple punch（p = .010）和triple punch（p = .010）。这项研究证实，与一般人群相比，在执行快速动态运动时，竞争性空手道运动员的体分症明显更好，并且准确性更好。
奥克兰南部 Karaka 和 Patumahoe 的农场规模数字土壤测绘技术
本出版物严格遵守奥克兰市议会对出版物的版权和其他知识产权（如果有）。本出版物的用户只能以安全的数字媒体或硬拷贝形式访问、复制和使用本出版物，用于与个人、公共服务或教育目的有关的负责任的真正的非商业目的，前提是本出版物必须准确复制，并在任何使用或复制时附上其来源、出版日期和作者的正确归属。未经奥克兰市议会事先书面同意，不得以任何方式将本出版物用于任何商业目的。奥克兰市议会不提供任何保证，包括但不限于通过本出版物提供的信息或数据（包括第三方数据）的可用性、准确性、完整性、时效性或可靠性，并明确声明（在法律允许的最大范围内）对因您使用或依赖本出版物或通过本出版物提供的信息和数据而造成的任何损害或损失不承担任何责任。本出版物及其所含信息和数据均按“原样”提供。
巴拉特地下河网络连通性分析...
摘要。需要知道Barat Cave Underground River系统的连通性以支持适当的环境管理的实施，以便可以可持续地维持水资源。但是，地下河路径的映射通常受到狭窄的洞穴通道的条件的阻碍，阻塞水流（虹吸管），深地下湖泊，地下瀑布以及充满水的路径。这项研究是在Karangbolong喀斯特地区Barat Cave进行的。这项研究的目的是确定地下河中的上游下游连接系统，并根据示踪剂测试结果对传输参数的定量分析来定义通道的特征。此地下河网络分析需要进行，因为以前的研究从未分析过这个地下河网络。本研究中使用的研究方法分为三个阶段，即田间阶段，现场阶段和后场阶段。野外步骤包括确定研究的位置，收集次要数据并研究文献。现场阶段由一项水文地质调查组成，以查找有关研究区域中洞穴，弹簧，下沉的河流利润或Luweng的信息，瞬时放电测量和示踪剂测试。后场阶段包括数据处理和分析。Barat洞穴的地下系统追踪的传输参数的对流值为86.528 m /小时，分散体为0.092 m 2 /秒，分散度为3.38米，回收率为63％。The results showed that the Barat underground river system originated from the Kalimas sinking stream, Mblabak Cave, Pendok Cave, and Pagilangan sinking streams, then merged into a single tunnel without a flow breaker to the Barat Cave, Pengantin Cave, and appeared in the Kalikarak springs to become a surface river, with a tunnel pattern in the form of curvilinear branchwork.跟踪测试参数的传输值受通道和地下河流条件的特征的影响。
已发表版本的引用（APA）：Zicari、RV、Brusseau、J、Blomberg、SN、Christensen、HC、Coffee、M、Ganapini、MB、Gerke、S、Gilbert、TK、Hickman、E、Hildt、E、Holm、S、Kühne、U、Madai、VI、Osika、W、Spezzatti、A、Schnebel、E、Tithi、JJ、Vetter、D.、Westerlund、M.、... Kararigas、G. (2021)。评估医疗保健领域值得信赖的人工智能：机器学习作为识别紧急呼叫中心脏骤停的辅助工具。人类动力学前沿，3，文章 673104。https://doi.org/10.17863/CAM.73264
Roberto V. Zicari 1，2 *，James Brusseau 3，Stig Nikolaj Blomberg 4，Helle Collatz Christensen 4，Megan Coffee 5，Marianna B. Ganapini 6，Sara Gerke 7，Sara Gerke 7，Thomas Krendl Gilbert 8 Andy Spezzatti 17，Eberhard Schnebel 18，Jesmin Jahan Tithi 19，Dennis Vetter 18，Magnus Westerlund 1，Renee Wurth 20，Julia Amann，21岁ASE 29，Thilo Hagendorff 30，Pedro Kringen 18，Florian Mheis，MössOmer33 33，Laura Palazzani 34，Martin Petrin 35,36，Karin Tafur 37，JimTørresen38