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三个足月出生队列的儿童期认知结果......
摘要 目的 说明中介框架有助于整合三种生长模型的推论，从而全面了解特定发育窗口期的生长与儿童中期智商之间的关联。设计 我们使用对三个历史出生队列应用的三种生长模型（生命历程、条件变化和变化分数）的估计值，分析了五个早期年龄间隔内儿童中期智商与身长/身高增长之间的直接和间接关联，这五个年龄间隔以受孕、出生、婴儿早期、中期、晚期和儿童中期为界。参与者和环境 12 088 名足月出生儿童，他们来自美国的围产期协作项目 (CPP)（n=2170）、白俄罗斯的母乳喂养干预促进试验 (PROBIT)（n=8275）和菲律宾宿务纵向健康和营养调查 (CLHNS)（n=1643）。主要结果测量儿童中期智商。结果 我们的分析表明，胎儿和儿童早期身体生长对中期智商的直接和间接影响存在跨队列和跨间隔差异。例如，在 CPP 中，胎儿生长与智商之间存在直接关联，而在其他队列中则没有这种关联，而在 PROBIT 和 CLHNS 中，我们观察到胎儿和早期生长与智商之间的关联在后期通过体型介导。结论 生命历程、条件变化和变化分数增长模型在适当解释时会产生互补的推论。未来纵向研究早期生长与后期结果之间的关联将受益于采用因果中介框架来整合来自多个互补增长模型的推论。
velopment - 三个Alazani Biosphere Reserve Georgia
在以前的三个项目阶段中，佐治亚州的第一个生物圈储备的建立开始了可行性研究，随后是一个能力建设阶段，并结束了一个项目，以支持佐治亚州三个Alazani Rivers Biosphere Rasse的提名过程。通过联合国教科文组织的人与生物圈（MAB）计划的国际协调协会的提名，生物储备成功成为2022年6月的世界生物圈储备网络（WNBR）的一部分。男人和生物圈（MAB）计划是政府间的科学意见，寻求建立科学基础，以改善人们及其环境之间的联系。通过整体自然和社会科学，MAB旨在增强生计，保护生态系统，并鼓励创新，文化和环境可持续的生态发展方法。
中国氢能发展：三个城市的故事
本文研究了三座城市：张家口（位于中国可再生能源丰富的河北省）、大同（位于中国煤炭中心地带的山西省）和水电和天然气资源丰富的成都。本文首先简要概述了国家氢能政策，然后介绍这些城市。然后，每个部分讨论了城市发展氢能的驱动力、直辖市和省政府提供的政策支持以及发展面临的挑战。本文认为，虽然迄今为止的地方氢能政策和计划都指向未来潜在的绿色氢能发展，但它们并没有详细说明绿色氢能如何实现经济效益，也没有提供一条途径让中国巨大的氢能需求摆脱对化石燃料的依赖。相反，在某些情况下，地方氢能战略提供了一种扩大本地生产的化石燃料衍生氢能市场的方法。在许多情况下，氢能与帮助实现脱碳目标关系不大。
无现金经济：三个主要风险方案
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国民经济和社会发展第十三个五年规划...
注：1.GDP和个人收入增长按可比价格计算，绝对值按现价计算。2.2015年耕地面积数据已根据第二次全国土地调查数据更新。3.方括号内为五年累计值。
单词问题策略 - 三个读取协议目的
样本问题词干：朱迪的浆果朱迪喜欢吃早餐，午餐和晚餐吃浆果。她看到Clear Lake School正在筹集筹款活动来为一个新的操场筹集资金。学生正在出售水果篮来筹集资金。草莓的售价为每篮3美元。蓝莓的售价为每篮4美元。覆盆子的售价为每篮5美元。朱迪有20美元用于浆果。
免疫检查点抑制剂引起的胆管炎 - 三个 - ...
免疫检查点抑制剂（ICI）在过去十年中改变了全身性抗癌治疗（SACT）的景观[1]。它们的使用与在各种人类实体瘤中的生存率提高有关，并且越来越多地延伸到转移性疾病的治疗中，甚至是新辅助设置[2，3]。最广泛使用的ICI靶向编程死亡（配体）1和细胞毒性T淋巴细胞4轴，可以用作单一疗法或组合。ICI的毒性特征与细胞毒性化学疗法的毒性不同，因为毒性较低，并且潜在的ICI诱导的免疫相关不良事件（IRAES）的范围更广泛，并且可能影响几乎任何器官系统。在没有高质量数据的情况下，一些稀有伊拉斯的临床指南仍然基于案例报告和专家意见[4]。iraes的评分是根据不良事件的常见术语标准5.0 [5]。
彻底改变人类状态监测的三个平台
• 现有的解决方案主要基于摄像头。驾驶员摄像头的问题包括照明、眼镜、帽子、公交车和卡车的安装角度、没有自检功能以及没有备份冗余。它们会错过睁着眼睛睡觉的驾驶员的关键警报。道路摄像头识别出驾驶员在未打信号灯的情况下变道，但驾驶员可能已经在驾驶时睡着了。摄像头无法识别疲劳的早期迹象，只能识别驾驶员即将睡着时的后期困倦迹象。其他实验技术则存在运动伪影问题。• “驾驶时突发健康紧急情况可能会造成毁灭性的影响，包括对周围交通造成没有警报的后果。”
提高 EEG 可解释性的三个简单步骤...
摘要 机器学习对脑电图 (EEG) 数据进行分类的研究为各种神经和精神疾病的诊断和预后提供了重要视角，但此类系统的临床应用率仍然很低。我们在此提出，将 EEG 机器学习研究转化为临床应用的大部分困难源于其技术报告中的一致不准确性，这严重损害了其通常很高的性能要求的可解释性。以 EEG 研究中使用的一类主要机器学习算法——支持向量机 (SVM) 为例，我们重点介绍了模型开发的三个重要方面（规范化、超参数优化和交叉验证），并表明，虽然这 3 个方面可以成就或破坏系统的性能，但令人震惊的是，绝大多数研究文献中都没有记录它们。对模型开发的这些方面进行更系统的描述构成了三个简单的步骤，以提高 EEG-SVM 研究的可解释性，并最终提高其临床应用。