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免疫提供者的冷链工具包
•有一个程序，可以及时响应警报，并具有明确的角色，责任以及升级程序，以访问和审查温度并响应警报。•继续进行两次每日手动温度检查，以确保前线工作人员熟悉冰箱的正常功能，可以识别潜在的冰箱故障的预警信号，并确保疫苗在给药前未遭受冷链漏洞。•如果上周没有警报以确保未遗漏或采取适当的操作，请至少每周审查温度读数。•记录任何警报，并在争取5-疫苗冰箱温度图表上进行每周审查（请参阅附录2）。
讨论高强度冷钢的分类
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您的冷链应用程序监视解决方案
我们的Liberanager Cloud平台是Elpro冷链生态系统的一角，以及我们的房间和设备的监视解决方案。完全FDA 21 CFR第11部分和Gamp®5符合性的Libero-Manager提供全面的功能，包括分析，仪表板以及自动稳定性预算和警报管理。我们的数据记录器固件捕获了药品供应链中每个应用程序的数据智能，其中具有单使用和（可持续）多用途选项，并具有USB，blue-tooth®和实时功能。
植物中的冷适应策略 - ...
冷应激对植物的生长，发育和产量产生不利影响。此外，植物物种的空间和地理分布也受到低温的影响。冷应力包括寒冷和/或冷冻温度，这会触发完全不同的植物反应。冻结耐受性是通过冷适应过程获得的，该过程涉及事先暴露于非致命的低温下，然后在细胞膜刚度，转录组，兼容溶质，颜料，色素和冷反应性蛋白（例如抗冻蛋白）中进行了深刻改变。此外，表观遗传机制，例如DNA甲基化，组蛋白修饰，染色质动力学和小型非编码RNA在冷应激适应中起着至关重要的作用。在这里，我们提供了有关冷诱导的信号传导和调节机制的最新更新。重点是表观遗传机制和抗冻蛋白在植物赋予冷应激耐受性中的作用。最后，我们讨论了提高冷容忍和发展冷植物的基因操纵策略。
MIL-HDBK-759C - 深慢速轻松
1. 控制-显示关系................................................................................................................16 2. 刻度、指针位置和刻度编号替代方案...............................................................................26 3. 固定刻度方位角刻度盘.........................................................................................................................27 4. 形状和颜色编码示例.........................................................................................................................28 5. 圆形刻度盘显示的零位和指针移动.........................................................................................30 6. 对齐指针以便快速检查读数.........................................................................................................31 7. 弧形和直线刻度上的刻度标记、数字和指针的相对位置....................................................................................................32 8. 点阵字符和分段矩阵字符的选择....................................................................................................47 9. 数字光计数器阵列....................................................................................................................49 10. 鼓型计数器设计.........................................................................................................................52 11. 旋转旋钮分离.........................................................................................................................76 12. 钥匙锁安装标准.............................................................................................................
深海中的金属急促
经济发展，人口增长和试图通过用太阳能和风能等绿色替代品代替基于化石燃料的技术来使经济脱碳经济，从而刺激了许多商品的大量需求增长，包括钴，锂，niobium，niobium，tantalum和稀有的地球元素（Dolega等人（Dolega等）（Dolega等）2021）。在2022年春季之前的几年中，几乎所有矿产原材料的世界市场价格上涨，钴等金属的价格从2021年初的30,000美元/吨升高到2022年春季的80,000美元左右（DERA 2022）。虽然原材料的价格上涨很多次，并且通常归因于暂时的供应短缺，但一些学者认为，绿色技术所需的矿物质和金属将受到持久的需求增长，可与石油和天然气的十年般的冲刺相当（巴黎和阿塔卡马202222222; Blondel and Kleijn 20222）。此外，最近与Covid-19的大流行有关的发展和乌克兰战争破坏了对全球供应链关系的信任，并恢复了对政治引起的供应短缺的恐惧。随后，原材料策略将被重新调整，很可能导致原材料加剧的争夺，特别关注绿色技术所需的金属。
基于深图卷积神经网络
MDD患者的连通性。 通过将人脑视为功能上相互作用的大脑区域并将其与人类行为相关联的全面网络，我们可以了解脑组织如何在精神疾病中的变化，这可能有效地有助于MDD诊断方法（He et ne.MDD患者的连通性。通过将人脑视为功能上相互作用的大脑区域并将其与人类行为相关联的全面网络，我们可以了解脑组织如何在精神疾病中的变化，这可能有效地有助于MDD诊断方法（He et ne.，2017年）。近年来，大规模研究讨论了精神病的病理机制，并试图寻找其生物标志物。大多数人确认脑疾病的生物病理学主要与脑FC的异常有关。Cattarinussi等。 （2022）收集了双相情感障碍的静止状态fMRI，研究了皮质边缘结构之间大脑功能网络的改变。 Park等。 （2022）表明，普遍焦虑症患者的临床症状严重程度与在负面情绪状况下大脑区域的FC强度有很强的相关性。 Hirshfeld-Becker等。 （2019）通过内在的脑FC对青春期的MDD预测进行了试点研究。 Long等。 （2020）用大量静止状态fMRI数据构建了静止状态脑功能网络，表明MDD神经病理学的基础可能与异常的脑FC有关。 Shen等。 （2016）将静止状态fMRI数据应用于抑郁症患者的客观诊断，或者通过图理论特征不焦虑，并说明了静止状态fMRI数据对MDD诊断研究的重要性。 早在2011年，Brier等人。 ，2017年）。Cattarinussi等。（2022）收集了双相情感障碍的静止状态fMRI，研究了皮质边缘结构之间大脑功能网络的改变。Park等。 （2022）表明，普遍焦虑症患者的临床症状严重程度与在负面情绪状况下大脑区域的FC强度有很强的相关性。 Hirshfeld-Becker等。 （2019）通过内在的脑FC对青春期的MDD预测进行了试点研究。 Long等。 （2020）用大量静止状态fMRI数据构建了静止状态脑功能网络，表明MDD神经病理学的基础可能与异常的脑FC有关。 Shen等。 （2016）将静止状态fMRI数据应用于抑郁症患者的客观诊断，或者通过图理论特征不焦虑，并说明了静止状态fMRI数据对MDD诊断研究的重要性。 早在2011年，Brier等人。 ，2017年）。Park等。（2022）表明，普遍焦虑症患者的临床症状严重程度与在负面情绪状况下大脑区域的FC强度有很强的相关性。Hirshfeld-Becker等。（2019）通过内在的脑FC对青春期的MDD预测进行了试点研究。Long等。 （2020）用大量静止状态fMRI数据构建了静止状态脑功能网络，表明MDD神经病理学的基础可能与异常的脑FC有关。 Shen等。 （2016）将静止状态fMRI数据应用于抑郁症患者的客观诊断，或者通过图理论特征不焦虑，并说明了静止状态fMRI数据对MDD诊断研究的重要性。 早在2011年，Brier等人。 ，2017年）。Long等。（2020）用大量静止状态fMRI数据构建了静止状态脑功能网络，表明MDD神经病理学的基础可能与异常的脑FC有关。Shen等。（2016）将静止状态fMRI数据应用于抑郁症患者的客观诊断，或者通过图理论特征不焦虑，并说明了静止状态fMRI数据对MDD诊断研究的重要性。早在2011年，Brier等人。，2017年）。由静止状态fMRI数据构建的大脑网络FC数据也是MDD诊断的可靠数据源。（2011）通过血氧水平依赖性静止状态功能连接网络系统地研究了阿尔茨海默氏病。然后，Shi等。（2021）使用静止状态FC数据进行了渐进的三步机学习分析，以调查多中心大型样本数据集中机器学习模型的分类性能。此外，他们基于静止状态FC数据应用了极端梯度增强模型，以对MDD患者和正常对照进行分类，并评估了MDD中数据的临床应用值。大脑网络分类研究主要在两个流中：传统的机器学习和深度学习。到目前为止，最广泛使用的机器学习是支持向量机（SVM）（Rathore等人早在2009年，Craddock等。（2009）使用线性SVM分类了20个受试者的感兴趣区域（ROI）FC。目前，该领域的研究越来越多。Ichikawa等。 （2020）通过逻辑回归对65例患者的整个大脑FC进行了分类。 Zhu等。 （2021）通过线性SVM实现了31个受试者的分类。 Yan等。 （2021）使用SVM对32名患者的区域均匀性进行了分类。 但是，由于MDD研究的人口统计学和临床异质性，分类精度存在显着差异。 秦等人。Ichikawa等。（2020）通过逻辑回归对65例患者的整个大脑FC进行了分类。Zhu等。 （2021）通过线性SVM实现了31个受试者的分类。 Yan等。 （2021）使用SVM对32名患者的区域均匀性进行了分类。 但是，由于MDD研究的人口统计学和临床异质性，分类精度存在显着差异。 秦等人。Zhu等。（2021）通过线性SVM实现了31个受试者的分类。Yan等。 （2021）使用SVM对32名患者的区域均匀性进行了分类。 但是，由于MDD研究的人口统计学和临床异质性，分类精度存在显着差异。 秦等人。Yan等。（2021）使用SVM对32名患者的区域均匀性进行了分类。但是，由于MDD研究的人口统计学和临床异质性，分类精度存在显着差异。秦等人。（2022）指出，尽管出版物数量越来越多，但结果与报告的分类准确性的不一致从61.7％到98.4％不等。此外，机器学习模型的优化通常需要足够的培训数据以在不同样本中安装可推广性。大型样本量对于确保人口代表性模型的性能和提供有关生物基础的可靠信息至关重要。使用具有较小样本量的单站点数据集进行了实质性的先前机器学习研究，从而导致模型性能的巨大可变性和差的生成性。为了消除小型数据集带来模型性能带来的这个问题，我们为以下研究选择了大型和多站点数据集。
针对大脑：深脑刺激
在手术史上，成功的例子很大，在全球范围内像DBS发生的事情一样快，广泛。在临床临床介绍（神经外科医生）和Pollack（Neurolo-Gesta）临床介绍后约30年，现在在全球范围内大约有25万名患者。手术已变得越来越严格，更安全，更有效，更具耐受性，源自技术创新（电极和电池），大脑形象的每种改善（磁共振成像）的每种改善，更大的解剖学和功能知识，对熟食（热点，感应）和技术的改善（在技术手术中的改善（手术）（手术）（始终是一般anneshes），但始终是一般的，但必然是一个团队，暗示包括多个知识领域（神经病学，神经外科，神经放射学，神经心理学，精神病学，护理，物理医学和康复）。在葡萄牙，我们始终遵循各种技术发展，这些发展可以更好地控制帕金森氏病的症状，即可充电电池（2009年）刺激方向性（2016年），评估总激活量（2019）和目标电气活动的注册（2020年），即使在欧洲的一些中心也是在欧洲中心。DBS具有最小的脑组织入侵（纠正功能而不是结构），安全性（低并发症率），公认指示的有效性，可逆性（不会导致任何大脑结构的损伤只是消失了效果）和长期的刺激性脑膜病变。
思考经济，深或浅薄？*
* We thank Peter Andre, Adrien Bilal, John Campbell, Juanma Castro-Vincenzi, Gabriel Chodorow- Reich, Ben Enke, Xavier Gabaix, Thomas Graeber, Sam Hanson, Oleg Itskhoki, Baiyun Jing, Spencer Kwon, David Laibson, Chen Lian, Avi Lipton, Hugo Monnery, Matthew Rabin, Chris Roth, Karthik Sastry, Josh Schwartzstein, Dmitriy Sergeyev, Andrei Shleifer, Stefanie Stantcheva, Jeremy Stein, Ludwig Straub, Adi Sunderam, Alireza Tahbaz-Salehi, Chris Tonetti, Chris Wolf, and seminar participants at Harvard for their helpful comments.我们感谢Sam Cohen的研究援助和Roberto Colarieti在调查设计方面的帮助。该研究获得了哈佛大学（IRB22-1403，IRB24-0959）的IRB批准。我们感谢Michael S. Chae宏观经济政策基金和莫莉和多米尼克·费兰特基金会的财政支持，均通过哈佛授予。Wu感谢Alfred P. Sloan基金会通过NBER授予的行为宏观经济学博士学位前奖学金的支持。†哈佛大学，pierfrancescomei@g.harvard.edu，https：// www.pierfrancescomei.com。‡哈佛大学，lingxuanwu@g.harvard.edu，https：// www.lingxuanwu.me，通讯作者。