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OMI 环境解决方案索赔人类型：OSRO T
2019 年 3 月 1 日，OMI 开始回收饱和吸附剂，并用新吸附剂替换，以吸收从船舶发动机舱排出的柴油和液压油。20 在 OMI 人员于下午 5:30 左右离开之前，船只周围拉紧了围油栏。21 2020 年 3 月 2 日，OMI 人员返回事故现场，发现船只已恢复正常，发动机舱内导致排放的泄漏已堵住。RP 的现场助理通知 OMI，他们的服务不再需要。22 2019 年 3 月 2 日，NPFC 联系了 FOSC 的现场人员，以确定 OMI 的响应行动。FOSCR 确认，OMI 在现场等待上午到达的 USCG 人员批准释放他们的服务和工作。23
Inkeri, E.、Tynjälä, T.、Karjunen, H. (2021)。甲烷化反应器动力学对电转气系统年效率的影响。可再生能源
变量 数值 单位 参考 电解器效率（LHV） 65 % [36] 电解器 H 2 出口压力 30 bar [36] H 2 压缩多变效率 60 % [37] H 2 存储最大压力 350 bar [38] 气网压力 50 bar [39] CO 2 压缩多变效率 85 % [40] CH 4 压缩多变效率 85 % [40] 电解器标称功率 3 MW 本文 甲烷化反应器压力 10 bar [3] 甲烷化反应器温度 350 ºC [3] CO 2 源能耗 0.64 kWh/kg CO2 [41]
MP-SeizNet：一种使用 EEG 进行癫痫类型分类的多路径 CNN Bi-LSTM 网络。
癫痫发作类型识别对于癫痫患者的治疗和管理至关重要。然而，这是一个耗时耗力的困难过程。随着机器学习算法的进步，自动诊断系统有可能加速分类过程、提醒患者并支持医生做出快速准确的决策。在本文中，我们提出了一种新型多路径癫痫发作类型分类深度学习网络 (MP-SeizNet)，它由卷积神经网络 (CNN) 和具有注意机制的双向长短期记忆神经网络 (Bi-LSTM) 组成。本研究的目的是仅使用脑电图 (EEG) 数据对特定类型的癫痫发作进行分类，包括复杂部分性、简单部分性、失神性、强直性和强直阵挛性癫痫发作。EEG 数据以两种不同的表示形式输入到我们提出的模型中。 CNN 接收从 EEG 信号中提取的小波特征，而 Bi-LSTM 接收原始 EEG 信号，以便我们的 MP-SeizNet 能够从癫痫发作数据的不同表示中进行联合学习，从而获得更准确的信息学习。我们利用最大的 EEG 癫痫数据库——天普大学医院 EEG 癫痫发作语料库 TUSZ v1.5.2 评估了所提出的 MP-SeizNet。我们使用三重交叉验证对不同患者数据评估了我们提出的模型，并使用五重交叉验证对癫痫发作数据评估了模型，结果分别获得了 87.6% 和 98.1% 的 F1 分数。
可预防的产前和新生儿风险因素1 ...
摘要背景：儿童期1糖尿病（T1DM）是一种自身免疫性疾病，发病率增加，但对触发自身免疫过程的事件知之甚少。大多数时候，这些过程始于产前和出生时期。因此，这项研究旨在研究儿童T1DM的产前和新生儿危险因素。方法：该病例对照研究是针对T1DM儿童进行的，他们提到第17届Shahrivar儿童医院。对照组由病例组的健康兄弟姐妹组成。使用包括母体和新生儿特征的形式收集数据。通过SPSS中的描述性统计报告了数据。分别使用了定量和定性变量对T1DM开发的影响，分别使用了逻辑回归和卡方检验。结果：怀孕期间出生体重，出生身高和母体体重增加与T1DM有显着关系（分别为1.23、2.57和1.14）。此外，妊娠高血压（OR = 5.27），新生儿黄疸（OR = 3.42），剖宫产（OR = 2.06）与非出生儿童（OR = 2.32）和T1DM之间存在显着关系。此外，膜，母体尿路感染和非囊肿性母乳喂养的过早破裂与T1DM（OR = 4.37、3.94和2.30）具有显着关联。产妇年龄，性别，新生儿呼吸道疾病，早产和新生儿感染和T1DM之间没有统计学上的显着差异（P> 0.05）。结论：产前和新生儿危险因素在TIDM的发生中可能具有重要作用。因此，考虑这些危险因素可能会对T1DM产生预防作用。
Typesy 官方调查结果报告_2024 年 6 月 - ISTE
Typesy 提供用户友好的界面，主页组织有序，便于导航和快速理解程序。教师可从预览模式等功能中受益，用于规划课程、单点登录 (SSO) 登录选项，以及从学习管理系统上传学生姓名以便高效访问学生。主菜单位于屏幕左侧，包含清晰的标题和面包屑路径，便于导航。教师可以切换到学生视图，了解学生看到的内容并进行必要的调整。支持选项随时可用，包括视频教程、实时聊天和电子邮件线程。该平台允许教师和学生自定义界面，提供更改背景和其他功能的选项，并确保课程模块化，并根据不同学习水平适当分块。
诺曼底发射火箭的台风战斗机：
法莱斯隘口战役吕蒂奇行动的失败使摩尔坦周围的德军陷入了困境，而且情况每天都在恶化。强大的美国装甲部队从摩尔坦南部进发，然后转向东北，威胁要包围整个德军。然而，直到 8 月 11 日，希特勒仍在命令他的指挥官尽快恢复向西的海上推进24。三天后，他也发现局势难以维持，并授权大规模撤退。8 月 12 日至 21 日期间，撤退很快演变成溃败，因为德军试图杀出包围圈并到达塞纳河东岸相对安全的地方。当部队试图向东移动时，他们几乎不停地遭到空袭和炮火的攻击。大量部队逃出了包围圈，但他们被迫留下大量重型装备。
RA 5820 - 机型设计变更 (MRP 第 21 部分 D 分部)
1 DO 权限仅限于微小更改。有关 DO 权限范围，请参阅 RA 5850 – 军事设计批准组织 (MRP 第 21 部分 J 子部分)。2 如果航空系统不是英国国防部所有，则需要在赞助商批准的模型内商定由 TAA 或 TAM 承担的 TAw 管理监管责任；请参阅 RA 1162 – 民用（开发）和（在役）航空系统的航空安全治理安排，或请参阅 RA 1163 – 特殊飞行航空系统的航空安全治理安排。根据商定的 TAw 职责授权，可在本 RA 中酌情用 TAM 代替 TAA。3 ►请参阅 RA 1225 – 航空安全文件审计跟踪。◄ 4 请参阅 MMAC 第 3 章 – 类型设计变更（MRP 第 21 部分子部分 D）。
用随机尿液 ACR 检测 2 型糖尿病患者糖尿病肾病的发生率及其相关危险因素
摘要 目的：利用随机尿液 ACR 比值确定 2 型糖尿病患者的糖尿病肾病发病率并确定其相关危险因素。 研究设计：描述性横断面研究。 研究地点和持续时间：本研究于 2023 年 2 月 1 日至 2023 年 7 月 31 日在巴基斯坦白沙瓦穆罕默德教学医院 (MTH) 医学部进行。 方法：共调查了 150 名 2 型糖尿病患者。样本量是使用 WHO 样本量计算器计算的，使用一项参考研究，2 型糖尿病患者糖尿病肾病的患病率为 10.8%；置信区间 = 95%，误差幅度为 5%。 结果：标准差 ± 5.146，平均年龄为 49 岁。有 87 名（58%）女性和 63 名（42%）男性。对 150 名受试者的随机尿液 ACR 进行了分析。其中，47 名（31%）患有微量白蛋白尿（少于 300 mg/m），28 名患者（19%）患有大量白蛋白尿（超过 300 mg/m），而 6 名（4%）患有终末期肾病，GFR < 30 ml/m -1.73 m2。对 150 名受试者进行了一项研究以确定糖尿病肾病的状况。其中，81 名（54%）患有糖尿病肾病，69 名（46%）没有。结论：使用随机尿液 ACR 比率，我们的研究表明 46% 的 2 型糖尿病患者患有糖尿病肾病。糖尿病病程 5-10 年的患者的发病率为 24%，糖尿病病程 11-15 年的患者发病率为 26%。糖尿病病程16至20年的患者发病率为50%。总之，糖尿病病程越长，患糖尿病肾病的风险就越大。
Tyler Andrea David - 会议组织者
Sentinel-1 等新型传感器和即将推出的 NASA-ISRO SAR 任务 (NISAR) 正在或将以频繁的重访率免费和开放地提供全球 SAR 数据。新型软件和处理算法正在提供具有完整地理编码和易于读取的数据格式的增值产品。所有这些变化都导致对 SAR 数据的需求增加，并导致 SAR 用户群体的多样化。它们还导致迫切需要更多样化的培训资源、网络研讨会和课程库。对于应用和决策社区来说尤其如此，目前可用的培训材料无法很好地满足他们的信息需求。