摘要。进行研究是为了了解Genz的偏好以及可持续性如何影响其购买决策。该研究使用主要研究来确定环境因素对购买决策的影响。研究发现,由于研究的几个关键原因,Z(Genz)一代更喜欢专注于可持续性和环境问题的美容品牌:Genz人民非常了解我们星球面临的环境问题,并致力于保护和保护环境。他们意识到自己的行动的后果,并知道美容部门对环境有很大的影响。他们寻找真正关心可持续性并通过可行的见解来支持其主张的公司。社区评论和意见对Z世代的客户产生了很大影响。他们依靠有影响力的人,社交媒体和在线社区来获得知识并做出明智的决定。使用这些意见和见解,作者为两个品牌提供了建议,以吸引客户和消费者将来选择品牌。
我们的战略计划旨在确保欧盟知识产权局以高效和有效的方式向公民和企业提供高价值的知识产权服务,为促进欧洲的创新、竞争力和经济增长做出贡献。在这方面,2030 年战略计划为欧盟知识产权局提出了修订后的愿景,以确保建立一个为所有人服务的强大、包容、多样和可持续的知识产权生态系统。通过该计划,该局将专注于提供一致和连贯的服务和解决方案,以支持寻求保护其创新投资成果的公民和企业,以及有助于促进欧洲创新、竞争力和经济增长的举措。 2030 年路线图 欧盟知识产权局直接向行业提供知识产权服务,并与欧盟的国家和地区知识产权局共存,提供两级保护体系。在此背景下,战略
在美国陆军装饰、家庭照片和旅行纪念品中,可以看到她对陆军的强烈热爱,这一点从我环顾她的办公室中可以看出来。Maria Bentinck 来自南卡罗来纳州哥伦比亚,杰克逊堡就位于那里。在南卡罗来纳州立大学,Bentinck 加入了预备役军官训练团 (ROTC)。她感谢 ROTC 教官的努力帮助她做出了决定,她的座右铭是:“让你成功的机会加倍”,她想,“是的,那就是我!”毕业后,Bentinck 加入了陆军,在副官团服役 20 年,以中校军衔退役。身穿军装为国家服务后,本廷克继续激励人们,她在堪萨斯州 Junction City 的 Junction City 高中担任初级预备役军官训练团 (JROTC) 教员,教授和指导美国青年。2016 年,本廷克加入陆军退休服务处担任副主任,最近成为陆军退休服务处主任,隶属于陆军部 G-1 部门总部。我想您可能想了解一下我们的新主任玛丽亚·本廷克,她非常慷慨地与我坐下来讨论她对陆军退休服务的愿景和目标。这些是我们谈话的一些亮点。
神经外科部正在寻求一名高度积极进取的博士后研究员,以加入我们的研究团队,专注于转化神经影像学研究。这个多年的职位得到了NIH资助的研究项目的支持。成功的候选人将与多学科研究人员和临床医生团队紧密合作,以研究高级多参数大脑和脊髓磁共振成像(MRI)与功能(运动,感觉和疼痛)之间的关系之间的关系。这个合作项目将由托马斯·杰斐逊大学(TJU)学院的指导。她/他还将有机会探索他/她自己的独立科学兴趣在3T西门子Prisma扫描仪上进行大脑和脊柱成像。最近的博士学位鼓励将物理,生物医学,计算机和/或电气工程或具有MRI经验的相关领域的毕业生应用。理想的候选人在神经科学,生物医学工程,生物物理学或相关领域中应具有强大的背景,并具有神经影像学专业知识,MR成像分析,统计分析以及对转化研究的热情。预计会有一些先前的临床研究经验。该职位提供了一个智力刺激和协作的神经科学和生物医学工程社区,为职业发展和科学发展提供了充足的机会。博士后研究员将与Mahdi Alizadeh博士博士和其他调查人员紧密合作。
诺和诺德向美国证券交易委员会 (SEC) 提交或提供的报告,包括法定的 2023 年年度报告和 20-F 表,均于 2024 年 1 月向 SEC 提交,以继续发布 2023 年年度报告、本演示文稿以及未来由诺和诺德或代表诺和诺德向公众发布的书面信息或口头声明,可能包含前瞻性陈述。在讨论未来运营或财务业绩时,诸如“相信”、“预期”、“可能”、“将”、“计划”、“战略”、“前景”、“预见”、“估计”、“预计”、“预期”、“可以”、“打算”、“目标”等词语和其他具有类似含义的词语和术语均表示前瞻性陈述。此类前瞻性陈述的示例包括但不限于:
抽象混合物建模是一种潜在变量(即无法直接测量的变量)方法,可以在整体弹出术中定量地表示未观察到的亚群。它包括一系列横截面(例如潜在类[LCA]或潜在的亲密分析)和纵向(例如潜在过渡分析)分析,并且经常被视为一种定量数据的“以人为中心”的方法。本研究方法论文介绍了一种混合建模,LCA,并提供了如何将该方法应用于基于学科的生物学和其他科学,技术,技术,工程和数学(STEM)学科的示例。本文Brie-fly介绍了LCA,探讨了LCA为以股权为中心的STEM教育研究提供的负担,重点介绍了其一些局限性,并为有兴趣探索LCA作为一种分析方法的研究人员提供了建议。我们鼓励基于学科的教育搜索者考虑统计分析如何与他们的公平意识搜索议程冲突,同时还引入LCA作为一种利用量化数据的方法来追求与公平,包容性,包容性,访问和正义议程相符的研究目标。莎拉·埃迪(Sarah Eddy),监视编辑
摘要 人工智能与制药领域的交叉代表着一场根本性的变革,通过提高治疗方式的精确度,为加速药物设计和开发时间表提供了新的可能性。我们专注于这两个领域的融合,从战略角度出发,通过克服传统配方方法引发的挑战,挖掘出有潜力的精准候选药物。我们的目标是彻底分析人工智能的各种应用,从其对目标识别的重大贡献到其对临床试验优化的影响的认证。作为一本智力指南,本系统评价引导读者探索人工智能与制药科学合作的未知领域。通过从各种研究和方法中获取所需的信息,我们的系统评价不仅致力于对人工智能的影响进行回顾性分析,而且还致力于提供关于其变革可能性的前瞻性视角。 关键词:人工智能、药物发现、机器学习。国际药品质量保证杂志 (2024); DOI:10.25258/ijpqa.15.3.08 如何引用本文:Sahoo DK、Sarangi RR、Nayak SK、Rajeshwar V、Sayeed M。发现新视野:人工智能在药物发现和开发中的应用系统评价。国际药品质量保证杂志。2024;15(3):1151-1157。支持来源:无。利益冲突:无
2型糖尿病(T2D)是一种长期衰弱的疾病,对美国居住在美国的西班牙裔/拉丁裔社区不成比例。最佳营养疗法是T2D正确管理的基础,必须在文化上适应以促进该人群的永久行为改变。此评论选择并评估了旨在改善2002年至2023年发表的美国拉丁美洲/西班牙裔T2D结果的干预措施的营养成分。包括参与者特征,营养干预以及饮食评估和结果的概述。该社区中的营养干预措施受益于将双文化注册营养学营养师(RDNS)纳入,以确保咨询团队根据当前的饮食指南促进辅导量身定制的营养建议。营养评估和结果应使用验证的饮食评估工具和适合其目标人群的饮食质量指数来捕获。标准化这些实践将有助于干预可比性和可复制性,并最终更好地针对该社区的需求。
开普敦大学(UCT)研究人员的一项开创性研究表明,以夫妻为中心的干预可以增强糖尿病的自我管理。这项研究是与英国南安普敦大学的夫妻健康研究与干预研究(珍贵)团队合作进行的,这表明这种创新的方法既可以接受,又可以对开普敦的夫妻夫妇进行,其中一位合作伙伴与2型糖尿病相处。由美国国家卫生与护理研究所(NIHR,英国)通过官方发展援助资金资助,这是糖尿病护理迈出的重要一步。来自UCT的慢性疾病倡议(CDIA)的研究人员试行了“糖尿病在一起”干预措施,这是一种新型方法,旨在不仅支持患有糖尿病的人,而且还支持其伴侣,并认识到他们在管理这种情况下起着至关重要的作用。应对2型糖尿病的关键健康挑战是一种复杂的疾病,它会影响一个人的生活的各个方面,从饮食和能量水平到情绪和性健康。UCT CDIA的作者和主任Naomi Levitt教授说,在南非,大约有九名成年人中有1个患有这种情况,尽管可以通过生活方式的改变和药物来管理,但在日常生活中带来了重大挑战。“糖尿病在一起”干预措施承认这些困难,并试图使夫妻能够将它们一起导航。先前的研究强调了伴侣在帮助患有慢性疾病的人做出和维持必要的生活方式改变方面的关键作用。互动练习基于这种理解,UCT团队开发了“糖尿病在一起”干预措施,该干预措施与开普敦周围城市地区的14对夫妇进行了驾驶。这些伴侣参加了初级保健诊所,参加了两个密集的半天研讨会。“研讨会旨在教育和激励参与者。受过训练的促进者提供了有关糖尿病,其影响和有效的日常管理策略的重要信息。会议涵盖了一系列主题,包括饮食,运动,压力管理,对并发症的恐惧以及糖尿病对关系的影响。”促进工作室的UCT研究员Myrna Van Pinxteren博士说。
• Security Essentials: Network, Endpoint, and Cloud (Certification: GSEC) • Essential Linux Skills for the Security Professional • ICS/SCADA Security Essentials (Certification: GICSP) • Blue Team Fundamentals: Security Operations and Analysis (Certification: GSOC) • Essentials for NERC Critical Infrastructure Protection (Certification: GCIP) • Advanced Security Essentials - Enterprise Defender (Certification: GCED) • Network Monitoring and Threat Detection In-深度(认证:GCIA)•黑客工具,技术和事件处理(认证:GCIH)•GCIH•企业云取证和事件响应(认证:GCFR:GCFR)•可辩护的安全体系结构和工程:实施零信任,为混合企业(认证:GDSA)•cloud Security&DevSecops Autilitive(Sectial and cloud Security&devsepification•secrification•secrification•sai preiviality:gcs preiviality:gcs preiviality•SAA(SA)(SA)(SA) GCDA)•使用PowerShell的安全自动化•使用Python自动化信息安全•高级信息安全自动化与Python