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我的公司不生产产品。为什么我的公司需要担心ESG？托德·罗斯勒（Todd Roessler）在ESG中有三个字母。虽然差异
我的公司不生产产品。为什么我的公司需要担心ESG？托德·罗斯勒（Todd Roessler）的ESG中有三个字母。尽管不同部门的加权方式将有所不同，但每个公司（BIG/SMALL，公共/私人，制造/服务/其他一些部门）都会影响ESG的每个组成部分。从“ E”开始，众所周知，某些部门（包括制造，石油和天然气，金属和采矿，动力，化学物质和农业综合企业）将比其他部门具有更大的环境足迹。但是，重要的是要注意其他部门也影响了环境。For example, when we think about GHG emissions, we need to think about not just Scope 1 (direct GHG emissions that occur from sources that are controlled or owned by an organization) and Scope 2 emissions (indirect GHG emissions associated with the purchase of electricity, steam, heat, or cooling), we need to also consider Scope 3 emissions (GHG emissions from upstream and downstream activities).
在怀孕的50 g口腔葡萄糖挑战测试功效中对妊娠糖尿病筛查中有和没有危险因素的效力
2步筛选的筛选方法（6）。一步测试是75 g口服葡萄糖耐受性测试（OGTT）。另一种方法包括由50 g口腔葡萄糖挑战测试（OGCT）和100 g ogtt组成的2阶段方法。一小时50 g葡萄糖测试经常用于全球筛查，并且成功检测GDM范围在60％至89％之间（8）。更多的孕妇被诊断出患有单阶段75 g ogtt的糖尿病，孕妇的禁食期必须足以进行该测试。可以在任何患者就诊时进行的50 g OGCT通常足以终止筛查并防止不必要的患者透露蛋白酶。专业专业社会通常接受这两种方法。在接受一步测试的20％的患者中，需要进行三小时的二步测试（9）。但是，两种测试之间的围产期结果相似（8）。对于所有孕妇还是具有GDM危险因素的孕妇，是否应在所有孕妇中进行50 g OGCT。有些组织仅支持筛查具有危险因素的孕妇，以及建议筛查所有孕妇的孕妇（7）。不同的指南具有不同的诊断方法和阈值值会导致全球成本和效率方面的不利结果。不同的诊断方法也会导致更多或更少的诊断（10）。但是，这些诊断方法的适用性对于孕妇可能具有挑战性。尽管普遍接受全球GDM筛选的必要性，但应如何进行此类筛选。一些组织主张所有孕妇的GDM筛查，而另一些组织则主张仅针对具有危险因素的孕妇进行GDM筛查（10）。如果在所有孕妇中都进行了筛查测试，则可能会发生诸如成本和患者不合规的显着增加，而仅在具有危险因素的孕妇进行筛查测试可能会导致某些患者可能会遗漏某些患者（1,10,11）。尽管国家健康与临床卓越研究所（NICE），澳大利亚糖尿病学会（ADIP）和国际糖尿病联合会支持筛查具有风险因素的选定人群，但ADA和ACOG等国际组织更具包容性，并提倡对整个怀孕人群进行筛查（12,13）。这项研究的目的是研究仅在具有危险因素而不是所有孕妇的孕妇中进行两步测试是否足以进行两步测试。
引用本文为：MA，Sungur MA，Sungur A，Zencirci AE。心力衰竭中有心脏肝综合征的存在与死亡率之间的关系
慢性HF和肝之间的关系明确定义。6,7术语心脏肝综合征（CHS）描述了由于另一种病理而导致的肝脏或心脏损伤。肝脏具有双血液供应，并获得了大约25％的心输出量。8因此，肝脏更容易降低心输出量和肝动脉流。肝脏中的拥塞通常是由于右侧心脏增加而导致的慢性HF发生，因此发生肝静脉压力。9先前的研究表明，慢性HF主要以胆汁淤积的酶模式为特征，而在急性HF中则主要观察到升高的转氨酶。连续的充血应力会导致血清γ-谷氨酸转移酶（GGT），碱性磷酸酶（ALP）和总胆红素（TB）水平升高
新闻稿2023全年结果在高度要求的环境中有弹性的运营结果；采取最后一步成为纯游戏表面S
1有关操作和未经调整的数字的对帐，请参阅本新闻稿的第3页上的表I和II。2操作EBITDA和运营EBIT已重述，以造成停产的活动的影响。3操作ROCE，Defor。M＆A，2023年为7.7％（2022：10.8％）。pfaeffikon，瑞士施威兹 - 2024年2月20日 - “ 2023年，我们管理了短期市场的逆风和不利货币影响（CHF -174亿瑞士法郎，在2023年的销售中为1.74亿美元），并按照我们的战略执行，”迈克尔·苏斯（Michael Suess）说，迈克尔·苏斯（Michael Suess）说，迈克尔·苏斯（Michael Suess），奥里里科恩（Oerlikon）。“我们迅速而决定性的战略行动，特别是在第四季度，简化了我们现有的业务，并增强了我们的增长和盈利能力的基础。” “今天，我们宣布我们的最终战略步骤，成为具有吸引人的有机和无机增长机会的广泛地面解决方案市场中的纯粹游戏领导者。我们将进一步利用我们的技术领导力，通过扩展区域以及新的应用程序和最终市场来推动增长和盈利能力。” Suess补充说。“董事会和管理层将评估分离聚合物处理解决方案的选择，以优化所有利益相关者的价值。”
建议引用：莫迪格，N。（2022）：社会研究教科书中有强大的经济内容和科学语言为什么很重要。在：社会杂志
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电化学能源存储中有机电极的机会和挑战快速高保真量子量子量Qubit通过非扰动交叉kerr耦合
Qubit读数是任何量子信息处理器中必不可少的元素。在这项工作中，我们在实验中证明了transmon和Polarmon模式之间的非扰动交叉kerr耦合底，该模式可以改善量子非态度（QND）读数，用于超导速度。新机制使用与分散近似中的标准QND量子读数相同的实验技术，但由于其非扰动性质，它最大化了速度，单发忠诚度和读取的QND属性。此外，它可以最大程度地减少不需要的衰减通道的影响，例如purcell效应。我们观察到短50 ns脉冲的单次读数保真度为97.4％，并且对长度测量脉冲的QND度为99％，并具有重复的单发读数。
JSNA 健康与福祉概况 2024/25
• 2022/23 年，布里斯托尔 19 岁以下青少年中有 100 人因哮喘紧急入院。即每 100,000 人口中有 103.0 人——与英格兰每 100,000 人中有 122.2 人的比例相似。 • 2022/23 年，布里斯托尔 19 岁以下青少年中有 60 人因癫痫紧急入院。即每 100,000 人口中有 61.8 人——与英格兰每 100,000 人中有 74.1 人的比例相似。 • 2022/23 年，布里斯托尔 19 岁以下青少年中有 40 人因糖尿病紧急入院。即每 100,000 人口中有 41.2 人——与英格兰每 100,000 人中有 52.4 人的比例相似。哮喘
焦点—— 尼日利亚新冠肺炎病例的疫苗接种情况...
解读：在所有年龄组中，接种疫苗人群的 COVID-19 病例和 ICU 入院/死亡率始终低于未接种疫苗人群，尽管在较高年龄组中差异不太明显。在 9 月 8 日至 21 日的两周内，接种两剂疫苗的人群与未接种疫苗的人群的发病率比在 12-19 岁人群中为 0.04（每 100,000 人中有 21 人，而 100,000 人中有 488 人），在 80 岁以上人群中为 0.32（每 100,000 人中有 61 人，而 100,000 人中有 193 人）。在同一两周内，严重疾病的发病率比在 12-19 岁人群中为 0（每 100,000 人中有 0.0 人，而 100,000 人中有 1.1 人），在 80 岁以上人群中为 0.10（每 100,000 人中有 5 人，而 100,000 人中有 5 人）。考虑到下文所述数据的局限性，这些数字表明疫苗非常有效。疫苗对严重疾病的有效性似乎高于单纯感染，对年轻人的有效性高于老年人，这与国外发表的研究一致。
国金证券-医药健康行业研究：技术升级赋能行业应用，AI+医药健康发展有望提速-230505.pdf
DeepMind 团队于2020 年12 月发布的一种人工智能蛋白质结构预测算法AlphaFold2，被 认为具有人工智能领域里程碑性意义，解决了生物学界长达50 年的蛋白质空间结构预测 难题，改变了此前几乎只能使用X 射线晶体学和冷冻电子显微镜等实验技术确定蛋白质结 构的现状。它的原理基于最先进的深度学习算法以及进化中蛋白质结构的守恒。它使用了 大量的蛋白质序列和结构数据进行训练（如MGnify 和UniRef90 数据库、 BFD 数据库）， 并 使用了一个新的深度神经网络构架，该网络被训练为通过利用同源蛋白质和多序列比 对的信息从氨基酸序列生成蛋白质结构。 DeepMind 公司与欧洲生物信息研究所（EMBL-EBI） 的合作团队已经使用AlphaFold2 成功预测出超过100 万个物种的2.14 亿个蛋白质结构， 几乎涵盖了地球上所有已知蛋白质。这一成果标志着AlphaFold2 在结构生物学领域的突 破，因为这些预测结果中有大约35%的结构具有高精度，达到了实验手段获取的结构精度， 而大约80%的结构可靠性足以用于多项后续分析。这将有助于深入理解蛋白质的结构和功 能，为生命科学领域的研究提供更多的线索和解决方案。 AlphaFold2 应用范围广泛，未来 可能被应用于结构生物学、药物发现、蛋白质设计、靶点预测、蛋白质功能预测、蛋白质 -蛋白质相互作用、生物学作用机制等。
