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肺炎球菌共轭（PCV）疫苗信息声明（VIS） - 西班牙语
国家疫苗伤害赔偿计划VICP（由疫苗造成的伤害赔偿计划）是一项联邦计划，是为了补偿可能由某些疫苗造成的伤害的人。 div>与所谓的伤害或疫苗接种死亡有关的索赔具有介绍的时间限制，只有两年。 div>访问VICP网站www。 div>hrsa.gov/vaccinecompentation或致电1-800-338 2382获取有关该程序以及如何提出索赔的信息。 div>
西班牙国防工业目录。2023•2024。第五版
本出版物中表达的观点由其作者承担全部责任。本作品的使用权受知识产权法保护。未经版权所有者©事先明确书面许可，不得以任何形式或任何方式（电子、机械或记录，包括复印）或通过任何其他方式复制、存储或传播其中的任何部分。在本版本中，使用的纸张来自可持续管理的森林和受控来源。
西班牙国防工业目录。2023•2024。第五版
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报告名称：西班牙木质颗粒市场展望 2023
西班牙的林地和树木作物分别占该国国土面积的近 40% 和 10%，因此，利用固体生物质生产能源具有巨大的增长潜力。该国拥有 1900 万公顷林地。除了从森林中提取的残留生物质外，其他设施还使用农业食品工业废料和作物残渣作为原料（橄榄仁、树坚果壳）。修剪树木作物的残留物可以用作固体生物质。用于生产橄榄油的橄榄树固体残留物，如橄榄核和干饼，越来越多地用于可再生供热目的。西班牙的树木作物正处于扩张期，目前覆盖面积刚好超过 500 万公顷，其中一半是橄榄树林。
西班牙语糖尿病自我管理在线支持课程
如需报名，请拨打 301-570-7443。西班牙糖尿病自我管理支持课程由 MedStar Montgomery 医疗中心提供。课程将以在线/虚拟方式提供。
RaptorRAC 宽跨度货架：技术数据
焊接直立框架应为焊接桁架设计，类似于托盘架所用的设计。直立框架立柱应为 14 号规格 (1.90 毫米) 钢，箱形，2 英寸 (50.8 毫米) x 1-9/16 英寸 (39.69 毫米)，立柱正面设计有凹槽，位于 1-1/2 英寸 (38.1 米) 中心，以便轻松调整水平承重梁。立柱侧面应有凹槽，位于 1-1/2 英寸 (38.1 毫米) 中心，用于容纳锚脚、支撑、连接板和将横梁固定到立柱上。水平支撑应为 14 号规格 (1.90 毫米) 钢，滚压成型 1-1/2 英寸 (38.1 毫米) x 3/4 英寸 (19.05 毫米) 管，MIG 焊接到立柱上。斜撑应为 14 号钢（1.90 毫米），滚压成型 1 英寸（25.4 毫米）x 3/4 英寸（19.05 毫米）明槽，MIG 焊接到柱子上。所有焊接直立框架结构均应符合 AWS D1.3 认证的焊接标准。
西班牙人工智能技术发展应用于新闻业：信息记录、制作和分发的公司和工具
摘要 在过去十年中，人工智能 (AI) 不断发展，其横向应用范围覆盖新闻报道过程，媒体和技术公司也参与开发特定的工具和服务。本研究首次列出了开发适用于新闻业的 AI 系统的西班牙技术公司和机构，其服务和功能分为新闻报道过程的三个阶段：1. 信息的自动收集和记录；2. 内容的自动制作；3. 信息分发和受众关系。该研究采用深入访谈的方法，采访了 45 位西班牙专门从事 AI 开发的公司和技术中心的创新负责人（N = 25），并通过问卷调查将研究内容分为四个类别：公司简介、工具、新闻业特定服务和未来趋势。研究结果证实了西班牙技术公司在 AI 领域的明显发展，其服务和工具可用于整个新闻报道过程，主要是与货币化相关的信息收集和内容分发阶段；因此，自动化新闻制作阶段被忽视了。该产品在格式方面多种多样 - 文本、视听、声音 - 以及平台，尤其是网络和社交媒体。接受咨询的公司证明了其实施的盈利能力，并注意到媒体的兴趣日益浓厚，但他们警告称，进展不平衡，反映出对人工智能应用的“缓慢”、“不信任”和“缺乏知识”。
引用：Allaart LJH，Spaning S，Lafosse L等。开发一种机器学习算法以预测恢复和功能结果的概率
摘要简介肩袖撕裂修复手术的有效性受到多种与患者相关的，以病理学为中心和技术因素的影响，这被认为导致报告的雌激增率在17％至94％之间。足够的患者选择被认为对于达到令人满意的结果至关重要。然而，尚未达成明确的共识，即哪些因素最可预测成功手术的因素。涵盖所有方面的临床决策工具仍有待制作。人工智能（AI）和机器学习算法使用复杂的自学习模型，可用于制造患者特定的决策工具。这项研究的目的是开发和训练可以用作在线可用临床预测工具的算法，以预测接受肩袖修复的患者的恢复风险。方法和分析这是一项回顾性的，多中心的队列研究，使用了对经过肩袖修复的患者的多项研究的汇总个人患者数据，并通过高级成像以在手术后至少6个月进行愈合进行评估。本研究由两个部分组成。第一部分：收集所有可能影响回顾性多中心数据重新风险的潜在因素，旨在包括全球1000多名患者。第二部分：将所有影响因素组合到一个模型中，该模型可以在临床上用作使用机器学习的预测工具。研究结果将通过同行评审期刊中的出版物进行传播。机构审查委员会批准不适用于当前的研究方案。道德和传播用于安全的多中心数据交换和分析，我们的机器学习联盟遵守WHO规定的“使用政策以及在公共卫生紧急情况下，谁在成员国中收集的数据收集的数据”。