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社论：升级的冶金级硅
这个特别版的边境旨在审查太阳能电池中升级的冶金级硅（UMG-SI，UMG）的使用。让我们从有关术语的一些评论开始，然后回顾历史。硅是氧气后地球上最丰富的元素，在大自然中从未发现过本地的母亲（Si 0），而是与氧气（或某些情况下，在某些情况下，溶液）（sio 2）（Sio 2）和硅酸盐（例如Na 2 Sio 4，Casio 4，Casio 4，Casio 4，Mgsio 4，Mgs 4，al 2（sio）和Al 2（sio）和Al 2（sio 4+）（si 4+）（si 4+）（溶液），以及Si 2 F 6）硅和富含硅富合金，例如铁硅和硅烷基，是由二氧化硅（石英和石英岩）的碳热还原产生的。硅的纯度为98％ - 99％，可以通过该总体反应在带淹没电极的电弧线场景中获得：
锅炉升级方案：业主指南 V4
3 2022 年增值税（安装节能材料）令 - GOV.UK（www.gov.uk） 4 2022 年锅炉升级计划（英格兰和威尔士）条例 5 本指南仅适用于 2024 年 5 月 8 日之后正确提出的申请 6 假设满足资格标准，并且申请成功。
03-02-2025字母等级的课程
结果声明日期：03-02-2025课程，该课程标记为“*”，并通过重新评估进行了更新。标记为“＃”的课程进行了重新评估，但原始标记已经高于重新评估的标记。
Juniper Paragon自动化安装和升级指南
Paragon Automation提供自定义的容器化MGD（CMGD）用户外壳，称为Paragon Shell。系统管理员可以使用Paragon Shell部署和配置Paragon自动化群集。使用OVA或OVF捆绑包在VMware ESXI服务器上创建VM之后，已安装了Paragon Shell CLI。OVA或OVF捆绑包被预先包装，并使用创建节点VM并部署Paragon Automation群集所需的所有软件包。帕拉贡外壳安装在基本操作系统上。
恢复潜在的农业土地在Sub ...
土地降解是由人为因素，自然因素或两者组合引起的。此处指出的土地退化的高流行率对农村生计和适应能力有多种影响，以使土地上种植农作物。这些自然过程包括营养循环，土壤侵蚀控制，碳固执和水调节。另一方面，土地退化是由于森林砍伐和植被涵盖的损失而不利的政府政策，对土地使用和管理，任期的不安全感，销售，砍伐和灌木丛的火，以及缺乏足够的土壤和节水干预措施。土地退化的严重影响发生在撒哈拉以南非洲，大多数人都依靠土地来实现其经济。土地资源的价值在大多数发展中国家以及发达国家中的农业，牲畜保存，粮食生产，工业生产和农村发展等各种社会经济活动。因此，影响土地提供的生态服务的任何中断都会影响人们的生计[10,17-22]。
晚期高级别浆液性卵巢癌间隔减瘤手术期间系统性淋巴结清扫的风险与益处
Louise Benoit、Meriem Koual、Marie-Aude Le Frère-Belda、Jonathan Zerbib、Laure Fournier 等人。晚期高级别浆液性卵巢癌间歇性减瘤手术期间系统性淋巴结清扫的风险和益处。EJSO - 欧洲外科肿瘤学杂志，2022 年，48 (1)，第 275-282 页。�10.1016/j.ejso.2021.10.027�。�hal-03907025�
低度发育不良的低覆盖全基因组测序可强烈预测溃疡性结肠炎的晚期肿瘤风险
摘要 背景 患有低度不典型增生 (LGD) 病变的溃疡性结肠炎 (UC) 患者罹患晚期肿瘤 (AN；结直肠癌和/或高度不典型增生) 的风险各不相同且难以预测。这是有效临床管理面临的一大挑战。 目的 我们旨在为患有 LGD 的 UC 患者提供准确的 AN 风险分层。我们假设 LGD 病变中体细胞基因组拷贝数变异 (CNA) 的模式和负担可以预测未来的 AN 风险。设计 我们进行了一项回顾性多中心验证病例对照研究，使用了来自 122 名 UC 患者的 270 个 LGD 样本。如果患者在 LGD 诊断后约 5 年内被诊断为 AN，则指定为进展者 (n=40)，如果他们在随访期间仍无 AN，则指定为非进展者 (n=82)。从基线 LGD 病变中提取 DNA，进行低覆盖率全基因组测序并处理数据以检测 CNA。生存分析用于评估 CNA 作为未来 AN 风险的预测因子。结果进展者的 CNA 负担明显高于无进展者（发现队列中 p=2×10 −6），并且在单变量分析中是 AN 风险的非常显著的预测因子（OR=36；p=9×10 −7 ），优于现有的临床风险因素，如病变大小、形状和局限性。将 CNA 负担与已知的 LGD 切除不完全的临床风险因素相结合的多变量模型实现了最佳风险预测。LGD 病变内的遗传异质性不会影响风险预测。结论 LGD 中的 CNA 测量是炎症性肠病 AN 风险的准确预测因子，并可能支持临床管理。
针对AI支持的消费级可穿戴技术的分类系统，目的是将有关锻炼程序个性化的决策制定
由于细胞和器官水平的急性和慢性反应的间变异性和个体内变异性（1，2），个体从运动程序中获得了不同的健康和绩效受益（3-6）。如果应通过锻炼程序实现最佳健康和绩效好处，则可以将个性化视为一个重要方面。可以根据经验丰富经验丰富的个人执行的昂贵的一次性基于实验室的测量来获得的关于运动程序各个方面（例如，运动强度区域）的决定。但是，有限数量的拥有金融和时间资源的人可以使用此类测量。为了允许更多的人获得个性化的锻炼程序，需要科学的值得信赖，具有成本效益，可访问的技术，即使是非专业人士也可以利用哪些监控，存储，分析，分析和反馈数据的个人来为决策提供信息。由于技术进步，硬件组件（例如电池，芯片组和传感器技术）的小型化允许创建可穿戴技术的成本效益，这些技术可以监视（当前具有不同的可靠性和有效性）的参数数量。可穿戴技术是自年以来美国运动医学同事所揭示的最大趋势之一（7 - 10）。软件开发允许创建高级和人工智能（AI）算法，这些算法影响了我们社会的许多方面（11，12），包括对锻炼程序个性化的决策（13）。可以说，AI可以启用更多设备（例如，例如消费级可穿戴技术）的数据处理和决策能力。希望是，消费级可穿戴技术的组合可靠，有效地监控和存储单个数据（例如，心率，血压，睡眠相关