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伊朗南部的定居点和陶瓷 - 达勒姆电子论文
图2 显示主要河流、500m 以上地面（灰色标记）和各个站点代码位置的地图。Minab 地区标有 A -Min 的站点为：A = K7-8；B = Щ K70；С = КЗЗ；D = К9、К І З；E - K19；F = Κ14 Ί5。K66、K169；G - K143、K145；H = K20-25、K27-2Ķ K62-63；I = K29-30；J = K40-43、К54。K67- 69；К - К26；L = Kl-2、K51：M - K162。170；N = K103；o = K102，K130-31 46
小儿过敏性鼻炎的新进展
过敏性鼻炎（AR）是一种主要由IgE介导的鼻粘液的慢性非感染性炎症性疾病，是通过暴露于过敏原而触发的（1）。ar是全球最普遍的慢性疾病之一，是美国儿童的主要慢性疾病（2，3）。据估计，全球大约有5亿人患有AR症状，从而导致巨大的经济负担和健康影响。AR的主要临床表现包括Rhinorrhea，鼻充血，鼻瘙痒和打喷嚏（4）。尽管AR症状可能显得轻度，但儿童不应低估其影响。大约20％的儿童以2至3岁的年龄为2至3岁的儿童出现AR症状，在6岁时约40％，在青春期约为30％。AR在工作和研究环境中都会显着影响睡眠，情感健康，认知功能和生产力（5）。在儿童中，与成年人相比，AR对生活质量的影响通常更为微妙，经常导致疲劳，注意力范围减少，受损
心律不齐检测的机器学习技术的比较分析
摘要：心血管心律失常确实是全球最普遍的心脏问题之一。在本文中，主要目标是开发和评估自动分类系统。该系统采用了电解图（ECG）数据的全面数据库，特别着重于改善少数心律失常类别的检测。在这项研究中，重点是在心律不齐检测的背景下研究三种不同监督机器学习模型的性能。这些模型包括支持向量机（SVM），逻辑回归（LR）和随机森林（RF）。使用真正的患者心电图（ECG）记录进行了分析，这在临床环境中是一种更现实的情况，在临床环境中，ECG数据来自各种患者。该研究根据四个重要指标评估了模型的性能：准确性，精度，召回和F1得分。彻底实验后，结果强调，随机森林（RF）分类器在实验中使用的所有指标中的其他方法都优于其他方法。该分类器的精度令人印象深刻，表明它在准确检测不同患者收集的各种心电图信号中的心律不齐方面有效。
Heinz Nixdorf召回研究的10年随访结果
现代农业提高农作物资源获取效率的目标取决于根系与土壤之间的复杂关系。根和根际性状在营养和水的有效使用中起着至关重要的作用，尤其是在动态环境下。本综述强调了一种整体观点，挑战了养分和水吸收过程的常规分离以及综合方法的必要性。预期气候变化引起的极端天气事件的可能性增加，导致土壤水分和养分的供应性爆发，探索了根和根际性状的适应性潜力，以减轻压力。我们强调了根和根际特征的重要性，这些特征使农作物能够快速响应不同的资源可用性（即根区域中水和移动营养物质的存在）及其可及性（即将资源传输到根表面的可能性）。这些特征包括根毛，粘液和细胞外聚合物物质（EPS）渗出，Rhizosheath形成以及营养和水转运蛋白的表达。此外，我们认识到平衡碳投资的挑战，尤其是在压力下，优化特征必须考虑碳良好的策略。为了促进我们的理解，审查要求认识到受控环境的局限性精心设计的领域实验。非破坏性方法，例如微型根茎评估和原位稳定的同位素技术，并结合了诸如根部渗出分析的破坏性方法，用于评估根和根际性状。建模，实验和植物育种的整合对于开发能够适应不断发展的资源限制的弹性作物基因型至关重要。
推进精度流风湿病：机器学习在类风湿关节炎管理
类风湿关节炎（RA）是一种自身免疫性疾病，导致进行性关节损害。早期诊断和治疗至关重要，但由于RA的复杂性和异质性，仍然具有挑战性。机器学习（ML）技术可以通过识别多维生物医学数据中的模式来增强RA管理，以改善分类，诊断和治疗预测。在这篇评论中，我们总结了ML在RA管理中的应用。新兴研究或应用为RA开发了诊断和预测模型，这些模型利用了各种数据模式，包括电子健康记录，成像和多摩学数据。高性能监督的学习模型已证明曲线下的一个面积超过0.85，用于识别RA患者并预测治疗反应。无监督的学习揭示了潜在的RA亚型。正在进行的研究是将多模式数据与深度学习相结合，以进一步提高性能。然而，关于模型过度拟合，可推广性，临床环境中的验证和可解释性的关键挑战。少量样本量和缺乏多样化的人口测试风险高估了模型性能。缺乏评估现实世界临床实用程序的前瞻性研究。增强模型可解释性对于临床医生接受至关重要。总而言之，尽管ML表现出通过早期诊断和优化治疗，更大规模的多站点数据，可解释模型的前瞻性临床验证以及对不同人群进行测试的前瞻性临床验证的有望。由于解决了这些差距，ML可能会为RA中的精密医学铺平道路。
碳库存和碳固存的潜力在国家热电厂周围的森林种植库存，Bilaspur，Bilaspur，Chhattisgarh，印度中部
本研究是试图确定印度中部恰蒂斯加尔邦Bilaspur Smart City附近的热电厂附近的森林种植库存的碳库存和碳固存潜力。非破坏性抽样方法用于估计地上生物量和地下生物量。为每棵单独的树测量乳房高度（DBH）处的高度和直径。制作了同类方程，以估计树种的碳储存。在国家热电厂周围记录了35种树种，半径为30公里，在四个不同的方向（东，西，北部和南方）。结果表明，ficus benghalensis是发现碳储存量最大的物种，其次是ficus eligiosa。根据本研究，开发的异形模型可以进一步估算国家热力公司发电厂及其周围森林植被中的碳库存，以及其他热带落叶林。
国家社会气候计划的关键措施
随着对电动汽车，电池的需求以及其生产所需的关键矿物质的需求，在整个欧洲持续增长，大量投资正在流入电池GIGAFACTOIRE和其他关键组件设施。这些投资是欧洲雄心勃勃的发射电池生产和加速运输电气化的任务。实现这一目标不仅需要技术和专业知识，还需要进行业务专业知识来扩展制造业和熟练的劳动力以在全球范围内竞争。当今中国公司是电池技术和邻近供应链的全球领导者。因此，整个欧洲大量的电池投资来自中国公司（几乎是三分之一），参与中游活动（例如阴极生产）也就不足为奇了。
引用本文：Farhana Borg，Mikael Winberg，Niklas Gericke＆Johan Borg（2025年2月17日）：校长对Sustinabilit的观点和报告的行动
摘要虽然学龄前校长对于整合可持续性很重要，但对此主题的研究很少。使用嵌入式混合方法方法，本研究探索并比较了50个校长的观点和与可持续性有关的观点和行动，该行动与25个未来和25种非核心认证的随机取样的幼儿园（总计290个）的25个市政学前班的随机随机抽样。使用半结构化问卷，从学前班的原理收集数据。整个学校方法花模型被用作分析定性数据的分析框架，而定量数据则受到潜在结构歧视性分析的正交预测。根据参与的校长，经过生态认证的学龄前儿童着重于增加儿童对可持续性的知识和利益，而非证券认证的学龄前儿童着重于发展教师可持续性能力的策略。这与发现生态认证的学龄前儿童在其领导实践中对可持续性更细微和多方面的观点相一致，表明在某种程度上，生态认证在某种程度上起着重要作用。该研究还强调了在学龄前教育中采用整个学校可持续性方法的潜力。交叉验证至少在瑞典背景下支持结论的普遍性。
博士科尔汉·布于克图尔科格鲁
Korhan Büyüktürkoğlu 博士于 1999 年毕业于中东技术大学心理学系。随后，他于 2007 年在安卡拉大学获得社会心理学硕士学位。他在德国图宾根大学国际马克斯普朗克研究院获得博士学位（神经科学），在那里他应用实时 fMRI 和 EEG 的脑机接口治疗强迫症、帕金森病、中风和抑郁症等神经精神疾病。2015 年至 2017 年，他继续在美国纽约西奈山伊坎医学院担任博士后研究员。2017 年至 2019 年，他在美国纽约哥伦比亚大学进行第二次博士后研究。在博士后研究期间，他使用功能、结构、扩散 MRI、MR 波谱和 EEG 探索了多发性硬化症 (MS) 中的认知障碍。