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预测前列腺经尿道切除术在不受控制的糖尿病患者中的结果的因素：一项队列研究
对40名男性糖尿病患者的队列研究表现出较低的尿路症状（LUTS），并通过超声诊断为良性前列腺增生（BPH）。这项研究是在2021年5月至2022年11月在开罗大学泌尿外科系之间进行的。在解释研究性质后，从术前术前的所有患者获得了书面知情同意，并随时赋予了从研究中退出的权利。开罗大学医学研究与伦理委员会批准了这项研究。这项工作是根据世界医学协会（Helsinki of Helsinki宣言）的涉及人类研究的伦理守则进行的。
避免排放和可持续财务
减少主导的努力在抵抗日益激烈的气候危机中起着至关重要的作用，但人类并未有望将全球变暖限制在工业前水平高1.5°C时。2030年，温室气体（GHG）排放必须下降43％，而2019年的水平必须达到2050年的净零排放。但是，目前的2030年减少排放承诺仅为7％。此外，气候变化和其他宏伟的社会挑战（生物多样性保存，水安全，健康和移民仅举几例）正在变得越来越互连和复杂。不可避免地，各种解决方案和全球努力解决此类巨大挑战以更好地保持一致的挑战，这意味着私营部门的协作和协调是加速系统性转型过程的关键。
植物核酸提取物中多糖的检测与避免 NanoDrop 分光光度计
4. Arif, IA；Bakir, MA；Khan, HA；Ahamed, A.；Al Farhan, AH；Al Homaidan, AA；Al Sadoon, M.；Bahkali, AH 和 Shobrak, M. (2010) 一种从成熟椰枣树叶中提取 DNA 的简单方法：砂磨和裂解缓冲液成分的影响。《国际分子科学杂志》。11(9): 3149–3157。
IDCC25 作者和审稿人使用生成式 AI 工具的指南 本指南基于：Lin, Z. (2024)。面向学术出版的 AI 政策框架，认知科学趋势，28(2)，85-88。检索自 https://doi.org/10.1016/j.tics.2023.12.002 定义 生成式 AI 是一种人工智能技术，可以生成各种类型的内容，包括文本、图像、音频和合成数据。示例包括但不限于 ChatGPT、NovelAI、Gemini、Jasper AI、Rytr AI、DALL-E 等。出版道德 | 爱思唯尔政策。（nd）。爱思唯尔。 2024 年 5 月 9 日检索自 https://www.elsevier.com/about/policies-and-standards/publishing-ethics 作者指南 如果使用生成式人工智能开发投稿或投稿的任何部分，则必须描述其用途和目的。作者应准备好提供有关其投稿中所用工具和生成内容的提示的信息。作者有责任对人工智能生成的内容进行适当审查，以避免不准确和抄袭。使用生成式人工智能创建内容并不意味着相关工具的作者身份。 为本指南提供指导的出版商政策：出版伦理最佳实践指南 | Wiley。（nd）。2024 年 5 月 9 日检索自 https://authorservices.wiley.com/ethics-guidelines/index.html#22 ChatGPT 和生成式人工智能。（2023 年 1 月 27 日）。 SAGE Publications Inc. https://us.sagepub.com/en-us/nam/chatgpt-and-generative-ai 审稿人指南 审稿人不得将稿件或稿件的任何部分上传到生成式 AI 工具中，即使是为了改善其审稿的语言和可读性。这是基于对稿件中个人数据和/或专有信息的机密性的尊重，以及通过防止它们成为训练数据集的一部分来尊重知识产权。此外，审稿过程是一项人类活动
IDCC25 作者和审稿人使用生成式 AI 工具的指南 本指南基于：Lin, Z. (2024)。面向学术出版的 AI 政策框架，认知科学趋势，28(2)，85-88。检索自 https://doi.org/10.1016/j.tics.2023.12.002 定义 生成式 AI 是一种人工智能技术，可以生成各种类型的内容，包括文本、图像、音频和合成数据。示例包括但不限于 ChatGPT、NovelAI、Gemini、Jasper AI、Rytr AI、DALL-E 等。出版道德 | 爱思唯尔政策。（nd）。爱思唯尔。 2024 年 5 月 9 日检索自 https://www.elsevier.com/about/policies-and-standards/publishing-ethics 作者指南 如果使用生成式人工智能开发投稿或投稿的任何部分，则必须描述其用途和目的。作者应准备好提供有关其投稿中所用工具和生成内容的提示的信息。作者有责任对人工智能生成的内容进行适当审查，以避免不准确和抄袭。使用生成式人工智能创建内容并不意味着相关工具的作者身份。 为本指南提供指导的出版商政策：出版伦理最佳实践指南 | Wiley。（nd）。2024 年 5 月 9 日检索自 https://authorservices.wiley.com/ethics-guidelines/index.html#22 ChatGPT 和生成式人工智能。（2023 年 1 月 27 日）。 SAGE Publications Inc. https://us.sagepub.com/en-us/nam/chatgpt-and-generative-ai 审稿人指南 审稿人不得将稿件或稿件的任何部分上传到生成式 AI 工具中，即使是为了改善其审稿的语言和可读性。这是基于对稿件中个人数据和/或专有信息的机密性的尊重，以及通过防止它们成为训练数据集的一部分来尊重知识产权。此外，审稿过程是一项人类活动
LuZip：月球滑索、缆车和缆绳运输，用于阿尔特弥斯月球任务的移动和防尘
根据阿尔特弥斯计划，NASA 计划重返月球表面，这次是长期停留。阿波罗任务认为尘埃是月球表面作业面临的主要挑战。这包括从一点到另一点的旅行。人们一直在努力开发防止尘埃进入设备、使设备更耐尘和改善除尘效果的技术。然而，长时间在尘埃环境中有效运行仍然是一个悬而未决的问题。在这里，我们探讨了使用缆车、缆车和高空滑索在尘埃之上进行设备和材料转移以及人员远足。讨论了优缺点、潜在架构、推进和材料。还介绍了融入正在进行的阿尔特弥斯计划的步骤。
洪水损害避免了财产上的潜在支出...
我们感谢Lea Adams，Nick Applegate，Wouter Botzen，Steven Goodpaster，Nicholas Lutz，Drew Minert，Jeremy Porter，Katherine Roscoe和Cameron Wobus进行了帮助。我们还要感谢Nicholas Chase，Mark Doms，Michael Falkenheim，Ann E. Futrell，Sebastien Gay，Justin Humphrey，Joseph Kile，Joseph Kile，Jeffrey Kling，Chad Shirley，Jon Sperl，Jon Sperl，David Torregrosa，David Torregrosa，David Torregrosa和CBO的Byoung Hark Yoo of CBO的评论和建议。vrije Universiteit Amsterdam的Jeroen Aerts，美国陆军工程兵团的William Lehman和Rand Corporation的Michael T. Wilson也提供了有用的评论和建议。尽管这些专家提供了相当大的帮助，但他们对本文内容概不负责。克里斯汀·博格斯（Christine Bogusz）编辑了这篇论文，卡罗琳·尼尔森（Caroline Nielsen）进行了事实检查。
避免废物和资源恢复策略2030
根据《 2007年废物避免和资源恢复法》，废物管理局负责促进西澳大利亚州更好的废物管理实践。该法案中当局的职能之一是为环境部长的批准部长起草，这是整个国家的长期废物战略，用于持续改善废物服务，浪费和资源恢复，基于对最佳浪费，资源恢复的最佳实践和目标的基准标记，并将废物转移到垃圾填料中。必须至少每五年对该策略进行审查。此咨询策略草案是废物策略审查过程的一部分。
回避区域中的星系：使用机器学习工具的错误分类
1天文学系，科学系，拉塞雷纳大学，公平。 div>juan Cisternas 1200，La Serena，智利电子邮件：p.marchantcortes.9@gmail.com 2理论与实验天文学研究所（Iate-Conicet），拉皮达854，X5000BGRGRDOBA，Argentina 3 Argentina 3 33 Argentical Insturatiation forcórdobafor forcórdoba Atacama University，Copayapu 485，Copiapó，Copiapó，智利5个天体物理学研究所，精确科学学院，AndrésBelloUniversidadAndrésBello，Ataromapu 485，Copayapu 485，Copayapu 485，Copayapu 485，Atacama 485，ATACAMA）Fernandez Concha 700，Las Condes，圣地亚哥，智利6梵蒂冈天文台，00120梵蒂冈市，意大利梵蒂冈市7号，78040-900，圣塔卡塔里纳联邦大学物理系，佛罗里亚州佛罗里亚州佛罗里亚州佛罗里达州，巴西佛罗里达州88040-900
混合碰撞避免方法
摘要：在此手稿中，我们考虑轨迹计划和控制中的避免障碍任务。这些任务的挑战在于难以解决最佳控制问题（OCP）的非convex纯状态约束。强化学习（RL）提供了处理障碍限制的更简单方法，因为只需要建立反馈功能。尽管如此，事实证明，我们经常获得持久的训练阶段，我们需要大量数据来获得适当的解决方案。一个原因是RL通常没有考虑到基本动力学的模型。相反，此技术仅依赖于数据中的信息。为了解决这些缺点，我们在本手稿中建立了一种混合和分层方法。虽然经典的最佳控制技术处理系统动力学，但RL专注于避免碰撞。最终训练的控制器能够实时控制动态系统。即使动态系统的复杂性对于快速计算或需要加速训练阶段的复杂性太高，我们也通过引入替代模型来显示一种补救措施。最后，总体方法应用于在赛车轨道上引导汽车，并通过其他移动的汽车进行动态超车。