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引用本文：Oliver C. Cohen、Iona J. Blakeney、Steven Law、Sriram Ravichandran、Janet Gilbertson、Dorota Rowczenio、Shameem Mahmood、Sajitha Sachchithanantham、Brendan Wisniowski、Helen J. Lachmann、Carol J. Whelan、Ana Martinez-Naharro、Marianna Fontana、Philip N. Hawkins、Julian D. Gillmore 和 Ashutosh D. Wechalekar (2022)：英国国家淀粉样变性中心对遗传性载脂蛋白 A-I 淀粉样变性的经验，淀粉样变性，DOI：10.1080/13506129.2022.2070741
摘要简介：遗传性载脂蛋白 A-I (AApoAI) 淀粉样变性是一种罕见的异质性疾病，发病年龄和器官受累各不相同。很少有系列文章详细介绍了一系列致病性 APOA1 基因突变的实体器官移植的自然史和结果。方法：我们确定了 1986 年至 2019 年期间在国家淀粉样变性中心 (NAC) 就诊的所有 AApoAI 淀粉样变性患者。结果：总共确定了 57 名患有 14 种不同 APOA1 突变的患者，包括 18 名接受肾移植的患者（5 例肝肾联合 (LKT) 移植和 2 例心肾联合 (HKT) 移植）。发病年龄中位数为 43 岁，从发病到转诊的中位数时间为 3（0 – 31 年）。81%、67% 和 28% 的患者检测到淀粉样蛋白累及肾脏、肝脏和心脏。肾淀粉样变性普遍与最常见的变异 (Gly26Arg, n ¼ 28) 有关。在所有变异中，肾淀粉样变性患者在诊断为 AApoAI 淀粉样变性时肌酐中位数为 159 m mol/L，尿蛋白中位数为 0.3 g/24 h，从诊断到终末期肾病的中位时间为 15.0 (95% CI: 10.0 – 20.0) 年。肾移植后，同种异体移植的中位生存期为 22.0 (13.0 – 31.0) 年。移植后有一例患者早期死亡（肾移植后 2 个月感染相关），未发生导致移植失败的早期排斥反应。在所有四例接受连续 123 I-SAP 闪烁显像的病例中，肝移植均导致淀粉样蛋白消退。结论：AApoAI 淀粉样变性是一种进展缓慢、难以诊断的疾病。移植结果令人鼓舞，移植物存活率极高。
羞耻，内gui和迷幻的经历
在社会计划中，迷幻的道德法律意义，美国德克萨斯州休斯敦的贝勒医学学院医学伦理与健康政策中心； b美国德克萨斯州休斯敦贝勒医学院精神病学和行为科学系； C Sattva医学，精神病学，心理治疗和咨询实践，美国佛罗里达州迈阿密； D纽约大学格罗斯曼医学院精神病学系迷幻医学中心，美国纽约，美国； E Johns Hopkins大学医学院精神病学和行为科学系迷幻和意识研究中心，美国马里兰州巴尔的摩； F美国俄亥俄州立大学社会工作学院迷幻药物研究与教育中心； G美国纽约州西奈山的伊坎医学院精神病学系迷幻心理治疗与创伤研究中心； H约翰·霍普金斯大学医学院，美国马里兰州巴尔的摩市精神病学和行为科学系；我在美国马里兰州陶森的Sheppard Pratt的Psilocybin研究与治疗卓越中心； J Unlimited Sciences，Colorado Springs，Co，USA
如何证明虚假陈述：对菲亚特 - 萨米尔的实际攻击
Fiat-Shamir（FS）变换是一种将公共互动协议汇编为非相互作用的多产技术。粗略地说，这个想法是用复杂哈希函数的评估替换验证者的随机硬币。在随机Oracle模型中已知FS变换是声音的（即，当哈希函数被建模为完全随机的函数时）。但是，当使用混凝土哈希函数实例化随机或时，有一些协议的示例，其中转换不声音。到目前为止，所有这些示例都是人为的协议，这些协议是专门设计为失败的。在这项工作中，我们根据GKR协议显示了对标准和流行的交互式简洁论证的攻击，用于验证非确定性界限深度计算的正确性。对于每种选择FS Hash函数，我们表明，该协议的相应插件在文献中已被广泛研究，并且在实践中也使用，当使用FS转换编译时，它并不是（适应性的）声音。具体来说，我们构建了一个显式电路，我们可以为其生成一个错误语句的接受证明。我们进一步扩展了攻击，并表明，对于每个电路C和所需的输出y，我们可以构建功能等效的电路C ∗，为此，我们可以产生一个接受的证据，即C ∗输出y（无论该语句是否为true）。这表明任何安全保证（如果存在）必须取决于电路C的特定实现，而不仅仅是其功能。最后，我们还演示了违反协议非自适应声音的攻击版本 - 也就是说，我们生成了一个独立于基础加密对象的攻击电路。但是，这些版本要么不太实用（因为攻击电路的深度非常大），要么对基础加密原语做出一些额外的（合理）假设。
结果融资由：Shamba中心提交的...
Shamba Ventures也将由我们2025年旗舰项目HESAT 2030建立的实质性证据基础告知。这个为期3年的证据综合研究项目研究了最具成本效益和有影响力的解决方案，以消除饥饿。有关HESAT 2030项目的更多详细信息，请访问：https：//www.hesat2030.org/。此提交是与联合国未来财务常务委员会共享最佳实践的机会，并为全球关于气候金融的对话做出了贡献。通过利用创新的财务机制和强大的证据基础，Shamba Ventures旨在证明结果金融如何可以改变食品系统并实现可衡量的进步，以实现气候和发展目标。关于尚巴食品与气候中心（https://www.shambacentre.org/）成立于2023年，Shamba Center建立在其创始人的往绩上。由BMZ，GIZ，SDC，Gates Foundation，FAO，UNIDO资助，我们与混合资金，捐助者，政府和企业合作，以消除饥饿。我们在12个国家 /地区建立了合作伙伴关系。我们在可持续金融方面的工作包括2023年对食品系统可持续金融的调查，这导致了由全球农村发展捐助者平台主办的混合金融工作组。，我们还在撰写Sofi 2024期间为粮农组织设计和促进了技术咨询委员会，并为第3章和第5章做出了贡献。联系人：尚巴食品与气候中心联合创始人Oshani Perera。oshani@shambacentre.org
马来西亚的早期儿童保育与教育 (ECCE)：人才缺口 Nor Shamimi Muhamad Ridza 英国行政科学与政策研究学院
幼儿保育和教育 (ECCE) 对儿童的成长和发展至关重要。联合国教科文组织、联合国儿童基金会和经合组织等国际组织强调提供高质量 ECCE 的重要性。这与可持续发展目标 4 相一致，该目标旨在确保所有儿童，无论性别，都能获得优质的幼儿保育和教育。在评估 ECCE 的质量时，必须考虑两个关键因素：结构质量和过程质量。结构质量包括设施、教室设置、儿童与成人比例、教师资格和课程等物理要素。教师资格尤其重要，因为它们直接影响学习环境和幼儿教育的整体效果。在马来西亚，政府认识到教师专业精神在 ECCE 中的重要性，并要求所有幼儿园教师到 2020 年至少持有幼儿教育文凭。然而，许多 ECCE 工作者仍然缺乏必要的资格。本研究调查了各种 ECCE 环境中的教师资格和专业问题，特别是托儿所和幼儿园。本研究采用定性研究方法，包括与森美兰州、雪兰莪州和吉隆坡的私人幼儿保育与教育中心进行焦点小组讨论。研究结果揭示了在这两种环境下对教师角色的不同看法：幼儿园教师通常被视为需要接受专门培训的教育工作者，而幼儿保育工作者则通常被视为看护者。这种认知差距影响了幼儿保育与教育的质量，因为更合格的教师更有可能提供高质量的教育和护理。本研究强调了教师资格与幼儿保育与教育质量之间的关系，为提高该领域专业水平的政策建议做出了贡献。此外，本研究符合马来西亚的第十二个马来西亚计划，该计划的重点是改善儿童的福祉。关键词：幼儿保育；幼儿园；治理；优质教育。
fiat-shamir的证据也缺乏证据
我们探讨了任意共享物理资源的加密功能。最通用的资源是在每个协议执行时访问新鲜的纠缠量子状态。我们将其称为常见的参考量子状态（CRQ）模型，类似于众所周知的常见参考字符串（CRS）。CRQS模型是CRS模型的自然概括，但似乎更强大：在两党设置中，CRQ有时可以通过在许多相互无偏置的基础之一中测量最大纠缠的状态来表现出与随机甲骨文相关的特性。我们将此概念形式化为一个弱的一次性随机Oracle（Wotro），在该n –bit输入条件时，我们只要求M-Pit Outputs具有一定的随机性。我们表明，当n -m∈Ω（lg n）时，CRQS模型中WOTRO的任何协议都可以受到（低效率）对手的攻击。此外，我们的对手是有效的模拟，它排除了通过将完全黑盒减少到加密游戏假设来证明方案的计算安全性的可能性。另一方面，我们为哈希函数引入了一个非游戏量子假设，该假设暗示了CRQ $模型中的WoTro（CRQ仅由EPR对组成）。我们首先构建一个统计安全的WOTRO协议，其中m = n，然后哈希输出。WoTro的不可能带来以下后果。首先，我们显示了量子菲亚特 - 沙米尔变换的完全黑色盒子，这扩大了Bitansky等人的不可能结果。（TCC 2013）到CRQS模型。第二，我们显示了Quantum Lightning版本（Zhandry，Eurocrypt 2019）的完全黑色盒子的不可能结果，其中量子螺栓具有附加参数，而没有生成新的螺栓就无法更改。我们的结果还适用于普通模型中的2个 - 摩塞格协议。
使用解释性机器学习，在时空中映射农作物生产的场内驱动因素。 Sally Poole，Thomas Bishop，Dhahi al-Shammari，
抽象的农艺师和生产商通常固有地知道季节性和场内作物变异性的关键驱动因素。然而，随着全球对更可持续和生产性粮食系统的需求不断增长，了解和量化它们对于最大程度地提高投入效率和生产力潜力至关重要。这项研究的重点是位于新南威尔士州Moree（新南威尔士州）西部1099公顷的案例研究领域，那里有10个以上的收益率数据。数字土壤图是由关键土壤特性和约束产生的（例如使用野外收集的土壤数据在四个深度至0.9 m的土壤数据以及近端和远程感知的空间数据的情况下，使用了水的能力。使用LIDAR数据以1 m分辨率创建了场的高程图。Xgboost模型，具有土壤和高程预测因子为变量，用于预测每个季节的产量。然后使用Shapley添加说明（SHAP）来解释输出，并通过确定和映射预测变量的最负面值来解释最有限变量的图。然后确定田间每个点的最限制因素（小麦或鹰嘴豆），以及季节性潮湿或干季。结果在生产最有限的限制中显示出一些一致的趋势。“湿”季节产生了最不一致的趋势，因为在不同的农作物阶段或作物类型上，供水事件的影响和严重程度变化。此外，还检查了一个案例研究季节，以了解尿素管理决定对作物产量的可变率的影响。总体而言，这项研究表明，解释性机器学习对于理解和量化时空影响作物变异性非常有用，这将在未来改善作物管理。
钻石分散™HSDC1 -PDS
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tecoplast®TPU系列
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SH-0228(LA) 无硫酸盐调理洗发片
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