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Brad Liljequist 简历 |第二天性
Brad Liljequist 是 McKinstry 的零能耗 + 碳排放高级项目经理，负责领导该公司在全国范围内的零能耗和碳排放工作。他负责管理 Catalyst 项目和 McKinstry 的许多其他零能耗/碳排放项目的零能耗和碳排放要素。此前，他曾指导国际未来生活研究所的能源、碳排放和社区项目，并在那里创建了第一个国际零碳排放建筑认证。他开发了美国第一个经过认证的零能耗社区 zHome，以及荣获国家 ASHRAE 技术奖的 Issaquah 消防站 72。他是《零能耗的力量：向世界领先的零能耗建筑学习》一书的作者。他的作品曾被《纽约时报》、英国广播公司、华尔街日报、国家公共广播电台、《西雅图时报》、《工程新闻记录》、《建筑评论》、《GreenBiz》和许多其他媒体报道。他曾就读于乔治城大学、圣安德鲁斯大学、华盛顿大学埃文斯学院和西雅图中央学院。
用天性播种地球fnq盆栽混合物。
哪种盆栽混合物？从Natures Earth FNQ中进行选择两种混合物，其中包含有机物的平衡组合，例如堆肥，泥炭，营养和特性，以改善排水和曝气，以获得最佳的植物生长。nate Earth FNQ优质盆栽混合物，这是一个完美的混合物，其释放较慢的营养配方奶粉含有9个月缓慢的营养饲料，以帮助您植物植物的生长和活力的基础需求。我们的混音被认可为澳大利亚标准，为3743，用于我们的优质组合。我们的花园床混合物非常适合放置在花园床，观赏植物，果园树木和灌木丛周围，在一年四季全年的草坪上穿上蔬菜。澳大利亚标准AS4419我们的有机Bio Boost包含在您的袋子中，其中包含有益的土壤微生物，可以以多功能方式使用，以增强您的盆栽和园艺体验。转到我们的联系页面，并与我们联系以获取我们的认证，SDS或分析，我们将为您提供给您。质量盆栽的高级盆栽混合物：如何盆栽植物。1。选择和使用我们的优质盆栽混合物。
机器学习在先天性心脏病诊断中的作用：数据集，算法和见解
先天性心脏病是最常见的胎儿异常和先天缺陷。尽管确定了影响其发作的众多风险因素，但对不同人群中其起源和管理的全面了解仍然有限。机器学习的最新进展证明了利用患者数据以实现早期先天性心脏病检测的潜力。在过去的七年中，研究人员提出了各种数据驱动和算法解决方案，以应对这一挑战。本文介绍了使用机器学习对聚集心脏病识别的系统综述，对2018年至2024年之间发表的432份参考文献进行了荟萃分析。对74项学术作品的详细研究突出了关键因素，包括数据库，算法，应用和解决方案。此外，调查概述了机器学习专家使用的数据集用于先天性心脏病识别。使用系统的文学审查方法，本研究确定了将机器学习应用于先天性心脏病的关键挑战和机会。
人工智能在先天性心脏病预测、风险分层和个性化治疗计划中的作用
1. 卡文综合医院普通外科，卡文，爱尔兰 2. 安提瓜美国大学普通外科，布鲁克林，美国 3. 纽约理工学院骨科医学院神经肿瘤学，老韦斯特伯里，美国 4. 梅奥医院医学科，拉合尔，巴基斯坦 5. 爱德华国王医科大学医学科，拉合尔，巴基斯坦 6. 梅奥医院医学和外科，拉合尔，巴基斯坦 7. 南佛罗里达大学公共卫生科，坦帕，美国 8. 梅奥医院内科，拉合尔，巴基斯坦 9. 玛哈拉加医学科学研究所医学和外科，维齐亚讷格尔姆，印度 10. 通用科学教育与研究网络 (USERN) 医学科，日惹，印度尼西亚 11. 加查马达大学医学、公共卫生与护理学院医学科，日惹，印度尼西亚 12. 阿瓦隆大学医学院外科，威廉斯塔德，联合循环
在先天性神经系统畸形研究中，CRISPR-CAS9合并器官模型的优势
伤口愈合（WH）是一个动态且复杂的生物学过程，由生长因子，细胞因子，趋化因子，不同细胞类型，细胞外基质（ECM）和蛋白酶之间的紧密协调相互作用组成（Nourian Dehkordi等，2019； Morbidelli等，2021）。WH通常分为几个事件：凝结，炎症，肉芽组织形成，增殖和重塑（Jimi等，2017； Cialldai等，2020）。修复过程的一个或多个阶段的改变或阻塞会导致慢性或顽固性伤口的形成，这可能在长期太空探索期间在宇航员中出现的问题（Riwaldt等，2021年）。的确，国家航空航天局（NASA）报道了宇航员对太空任务期间皮肤恶化的抱怨（Riwaldt等，2021； Garcia，2022）。长期暴露于µg的哺乳动物组织会引起机械应力，从而迅速改变，增加了骨骼，肌肉，肌肉，心血管容量和WH的生理变性风险。在
移动应用学习在后天性脑损伤记忆干预中的应用：神经心理学关联
摘要 记忆障碍是后天性脑损伤的常见后果，常常导致日常功能障碍和独立性下降。Memory Link 是一个理论驱动的训练计划，针对中度至重度记忆功能障碍患者，使其能够获得数字设备技能来进行功能补偿。本研究考察了神经心理功能和初始训练表现如何影响我们的门诊记忆康复计划中的训练持续时间。我们进行了一次回顾性图表审查，延续到过去 12 年，获得了 37 名符合条件的参与者的数据。所有参与者都展示了对其数字设备中日历功能的技能学习，达到了标准点。结果表明，外显记忆（例如 CVLT-II、BVMT-R）、处理速度（例如数字符号编码、连线排序）、执行功能（例如连线切换）和感知能力（即积木设计）的神经心理测试表现与学习日历使用核心步骤的训练持续时间显著相关。此外，线性回归显示，初始训练表现是训练持续时间的重要预测因素。最后，认知障碍概况（就记忆功能的严重程度和是否存在其他缺陷而言）被发现是影响学习应用技能所需训练试验次数的重要因素。
空间经济学中的历史依赖性未来如何？
4 我们将第二天性因素（固定位置、持久和沉没）与（静态）集聚因素区分开来，前者取决于移动因素的当代位置。与克鲁格曼（1993）不同，克罗农（1991）使用“第二天性”来专门指遗留的历史因素。保留这一区别很有用。政策制定者可能关心的是，经济地理是否会受到固定、持久和沉没的基础设施投资（例如高速公路）与针对移动因素的计划（例如集群政策）的影响。此外，遗留或当代集聚力量的相对重要性影响了近期理论模型中的均衡表征（Allen and Donaldson，2020 年）。 5 例如，参见克鲁格曼（1991a）和亚瑟（1994）。
电子健康技术在先天性和后天性心脏病患儿心脏运动疗法中的应用：证据总结和未来方向
1 美国密苏里州堪萨斯城儿童仁慈医院沃德家庭心脏中心，2 美国密苏里州堪萨斯城密苏里大学医学院，3 美国纽约州纽约市哥伦比亚大学欧文医学中心儿科系儿科心脏病学分部，4 美国马萨诸塞州波士顿波士顿儿童医院心脏病学系，5 美国密苏里州圣路易斯华盛顿大学医学院儿科系儿科心脏病学分部，6 美国伊利诺伊州芝加哥芝加哥安与罗伯特 H. 卢里儿童医院儿科系心脏病学分部，7 美国华盛顿州西雅图西雅图儿童医院儿科系心脏病学分部，8 美国纽约大学朗格尼分校哈森菲尔德儿童医院儿科系儿科心脏病学分部美国纽约州约克市，美国俄亥俄州辛辛那提市辛辛那提儿童医院医疗中心心脏研究所儿科心脏病科，美国密歇根州安娜堡市 CS Mott 儿童医院儿科部儿科心脏病科
在先天性心脏缺陷中扩大了机器人识别途径的现象和变化：改善冠心病的基因检测产率
©作者2023。Open Access本文是根据Creative Commons Attribution 4.0 International许可获得许可的，该许可允许以任何媒介或格式使用，共享，适应，分发和复制，只要您对原始作者和来源提供适当的信誉，请提供与创意共享许可证的链接，并指出是否进行了更改。本文中的图像或其他第三方材料包含在文章的创意共享许可中，除非在信用额度中另有说明。如果本文的创意共享许可中未包含材料，并且您的预期用途不受法定法规的允许或超过允许的用途，则您需要直接从版权所有者那里获得许可。要查看此许可证的副本，请访问http：//创建ivecommons。org/licen ses/by/4。0/。Creative Commons公共领域奉献豁免（http：//创建ivecommons。Org/publi cdoma in/Zero/1。0/1。0/）适用于本文中提供的数据，除非在数据信用额度中另有说明。
基于NCDR注册机构的进展项目
在影响注册表中先天性心脏病中基于导管的程序后对不良事件的预测。在准备工作中83 Natalie Jayaram检查了在制备中的影响风险模型的性能88 Chandra Srinivasan导管消融的结果，用于心房心律失常在先天性心脏病中