Karim Lekadir, 1.2 Alejandro F Frangi, 3.4 Antonio R Porras, 5 Ben Glocker, 6 Celia Cintas, 7 Curtis P Langlotz, 8 Eva Weicken, 9 Folkert W Athsselbergs, 10.11 Fred Prior, 12 Gary S Collins, 13 Georgios Kaissis, 14 Gianna Tsakou, 15 Irène Bvat, 16 Jayashere Kalpathy-Cramer,17 John Mongan,18 Julia in Schnabel,19 Kaisar Kushibar,1 Katrine Riklund,20 Kostas Marias,21 Lameck M Amugongo,22 Lauren A Fromont,Fromont,23 Lena Maier-Hein,23 Lena Maier-Hein,24 LeonorCerdá-Alberich,25 luishirious,25 luiismartí,25 luiismartí-batifi。 Jorge Cardoso, 27 Maciej Bobowicz, 28 Mahsa Shabani, 29 Manolis Tsiknakis, 21 Maria in Zuluaga, 30 Marie-Christine Fritzsche, 31 Marina Camacho, 1 Marius George Linguraru, 32 Markus Wenzel, 9 Marleen de Bruijne, 33 Martin G Tolsgaard, 34 Melanie Goisauf, 35 Mónica Cano Abadía, 35 Nikolaos Papanikolaou, 36 Noussair Lazrak, 1 Orol Pujol, 1 Richard Osuala, 1 Sandy Napel, 37 Sara Colantonio, 38 Smriti Joshi, 1 Stefan Klein, 33 Susanna Aussó, 39 Wendy a Rogers, 40 Zohaib Salahuddin,41 Martijn P A Starmans 33;代表未来的ai联盟Karim Lekadir, 1.2 Alejandro F Frangi, 3.4 Antonio R Porras, 5 Ben Glocker, 6 Celia Cintas, 7 Curtis P Langlotz, 8 Eva Weicken, 9 Folkert W Athsselbergs, 10.11 Fred Prior, 12 Gary S Collins, 13 Georgios Kaissis, 14 Gianna Tsakou, 15 Irène Bvat, 16 Jayashere Kalpathy-Cramer,17 John Mongan,18 Julia in Schnabel,19 Kaisar Kushibar,1 Katrine Riklund,20 Kostas Marias,21 Lameck M Amugongo,22 Lauren A Fromont,Fromont,23 Lena Maier-Hein,23 Lena Maier-Hein,24 LeonorCerdá-Alberich,25 luishirious,25 luiismartí,25 luiismartí-batifi。 Jorge Cardoso, 27 Maciej Bobowicz, 28 Mahsa Shabani, 29 Manolis Tsiknakis, 21 Maria in Zuluaga, 30 Marie-Christine Fritzsche, 31 Marina Camacho, 1 Marius George Linguraru, 32 Markus Wenzel, 9 Marleen de Bruijne, 33 Martin G Tolsgaard, 34 Melanie Goisauf, 35 Mónica Cano Abadía, 35 Nikolaos Papanikolaou, 36 Noussair Lazrak, 1 Orol Pujol, 1 Richard Osuala, 1 Sandy Napel, 37 Sara Colantonio, 38 Smriti Joshi, 1 Stefan Klein, 33 Susanna Aussó, 39 Wendy a Rogers, 40 Zohaib Salahuddin,41 Martijn P A Starmans 33;代表未来的ai联盟
安东尼奥·维塔尔1.2†,巴斯克国家3的安东尼,吉列尔莫·阿图罗·巴桑3,皮耶罗·鲁西蒂4,塞浦路斯4,萨马尔·塔瓦特5,Esraa E. Othman 5,Alexander 7,Giancarlo Gimignani 7,Sukran Erten 8,Barone 9 9,Maissa Thaibet 10,Jurgen Sota 11,Ragab Gaafar 12,13,Amina Maher 12,Batu 14死亡,Perla Ayumi Kawakami-campos 15,Giram Torres-Red 3,Henrique A. Mayink Giardini 17,Guiga Ahmed 10,Stefano Gentiles 18,Ibrahim A. 22,蒙特罗索皇后23,贝林斯的丹妮拉24,soad hashad 25,梅格利奥2.26的索德,基督教2.26,ewa Szewczyk 28,Catarzyna Rybak 28,Alberto Bastrian 2.29,Claudia Fabiani 2.30,Maria Antonietta联盟报告)
关键字:LMNA,lamins,肌病,emery-dreifuss,心脏介绍和概述横纹肌肉层状(SMLS)是一组罕见的遗传性神经肌肉和心脏疾病,这是由于编码A-type层lamins的LMNA基因的突变引起的[1]。它们包含LMNA相关的先天性肌肉营养不良(L-CMD),Emery-Dreifuss肌肉营养不良(EDMD),这是一种肢体束肌营养不良症(以前是LGMD1B)的形式,并具有隔离的扩张性心肌疗法,并具有传导DCM-CD(DCM-CD)。近年来,已经做出了许多努力来阐明临床自然史,探索发病机理并通过国际合作开发SML的治疗方法。因此,自2006年关于椎板病的最后一次ENMC研讨会以来,该领域的当前知识已大大增加[2]。但是,目前非常需要多学科方法,包括临床和基础研究专家,以识别和定义SML中的临床结果指标和生物标志物。这将对疾病自然史的理解以及对实验药物对未来临床试验的影响的评估产生深远影响。
在这种情况下,通过生态系统服务,生物多样性和/或土壤多功能性的镜头整合生态维度 - into领土策略对于增强社会生态复原力至关重要。所提出的位置是这些方法的一部分,旨在研究各种规模的领土转变的环境决定因素。具体来说,它涉及开发方法和工具,以整合和运营生态系统服务,生物多样性,多功能性和水管理的概念,并在领土工程方法和工具的框架内(诊断,咨询,远见)。招聘人员有望根据用于管理领土自然资源管理的定量方法(统计,建模)的续订综合方法。这些方法应旨在解决领土规划中的生态问题。
“扩展到捷克共和国是罗马尼亚推出后的下一步。我们看到了我们的产品的巨大市场兴趣,并且有了我们久经考验的业务模型,我们可以继续我们的增长旅程,同时保持成本较低。我们的愿景是使全球更多儿童可以接受高质量的教育,而捷克共和国是该旅程的重要组成部分。” Albert Group首席执行官JonasMårtensson说。
总结第二篇关于第70届国际肉科学技术大会(国际肉科学技术大会:ICOMST)的3届会议的3次报告的第二篇文章(ICOMST:ICOMST),于2024年8月18日至23日在巴西举行。置于负责任的肉类生产的迹象之下,该事件解决了肉类部门的当前挑战,以满足需求的多个方面,包括动物福利的道德成分,以及肉类产品的感官质量,营养和健康安全性,稳定性,保护,适应对老年人的特定人群的适应,而无需忘记质量的工具。更多信息可在国会网站(https://www.icomst2024.com/)上获得。
PETRONAS Lubricants International (PLI) 是马来西亚充满活力的全球能源集团 PETRONAS 的全球润滑油制造和营销部门。PLI 成立于 2008 年,在全球 100 多个市场生产和销售全系列高品质汽车和工业润滑油产品。PLI 总部位于吉隆坡,在都灵、贝洛奥里藏特、北京和芝加哥等世界各地设有办事处。PLI 是 PETRONAS 与梅赛德斯-AMG PETRONAS 一级方程式车队合作背后的技术资源,负责设计、开发和交付流体技术解决方案™,其中包括为银箭提供动力的定制润滑油、燃料和变速箱油。
社会科学的研究人员对越来越多的机构的后果感兴趣。可能在国家之间进行协商的机构可能会在微观上产生后果,因为当地人口调整了他们的期望,甚至最终甚至最终将其行为考虑到机构规则。然而,大尺度的细粒分析测试了该机构本地机构的复杂证据很少见。本文侧重于关键机构:国际边界。使用计算机视觉技术,我们表明可以产生特定地理,验证和可复制的方式来表征边界的透明度,这意味着我们意味着能够视觉检测物理空间中国际边界的存在。我们开发和比较了计算机视觉技术,以自动估计来自世界上每个边界的627,656个图像瓷砖的可读性得分。我们评估了统计和数据驱动的计算机视觉方法,发现在一小部分人类判断的一小部分审计的视觉识别模型中,我们能够在全球范围内产生与人类可读性概念良好相符的局部知名度得分。最后,我们将这些分数解释为国家边界取向的有用近似,这一概念以前的文献用来捕获国家在边境地区进行的可见投资,以维持管辖权的领土。我们使用人类判断和五个法令验证指标来验证我们的测量策略。