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Gage 块手册 - GovInfo
在我们最近对校准程序进行重大修订之际，我们决定将现有的 NIST 量块校准程序文档汇编并扩展为一个文档。我们使用“汇编”一词而不是“编写”，因为所描述的大多数技术在过去 20 年中已由尺寸计量学小组的各个成员记录下来。不幸的是，大部分工作
的构建块-RSC Publishing
Eleftheria Roumeli是华盛顿大学材料科学与工程系的助理教授。她的研究小组侧重于开发和理解可持续的材料，探索了生物塑料，生物复合材料和源自生物构建块的环保建筑材料的新家族，尤其是来自生物聚合物。该小组研究了这些新型的可持续材料类别中的结构，加工，机械性能和生命周期的影响。在加入UW之前，Eleftheria在加利福尼亚理工学院（2017- 2020年）和Eth Zurich（2015-2017）（2015-2017）完成了她的博士后培训 - 均在机械工程部门。她获得了希腊亚里士多德大学的BS（2009）和博士学位（2014）（2014），她的研究重点是了解合成聚合物纳米组合材料中的结构 - 特性关系。
解锁牙周再生的未来
摘要：牙周缺陷在牙科中提出了重大挑战，需要创新的解决方案以进行全面再生。传统的恢复方法在实现完整且功能性的牙周组织重建方面具有固有的限制。组织工程，一种多学科方法，整合细胞，生物材料和生物活性因素，在应对这一挑战方面具有巨大的希望。组织工程策略的中心是支架，在支持细胞行为和编排组织再生方面关键。自然和合成材料已经进行了广泛的探索，每种材料在生物相容性和可调特性方面都具有独特的优势。生长因子和干细胞的整合进一步扩大了再生潜力，从而有助于增强组织愈合和功能恢复。尽管取得了重大进展，但挑战仍然存在。实现了再生组织的无缝整合，建立适当的血管形成并发展一个忠实地复制自然周期环境的仿生支架正在进行中。跨不同科学学科的合作努力对于克服这些障碍至关重要。这项全面的审查强调了牙周再生组织工程策略持续研发的关键需求。通过应对当前的挑战并促进跨学科的合作，我们可以解开全部再生潜力，从而为Pe-riodtontal Care的变革性进步铺平了道路。这项研究不仅增强了我们对牙周组织的理解，还提供了可以彻底改变牙齿疗法，改善患者预后并重塑牙周治疗的未来的创新方法。
金属催化的聚合：来自立体牙（α...
Carmine Capacchione, [A] [e] Fabia Grisi, [A] [e] Marina Lamberti, [A] [e] Mina Mazzeo, [A] [e] Barbara Milani, [B] [e] Stefano Milione, [e] Daniela Pappalardo, [c] [e] Cristiano Zuccaccia [D] [e] and Claudio pellecchia* [a]
眼面心牙综合征
参考文献 • Batkova M、Havlovicova M、Nocar A、Dudakova L、Macek M、Liskova P、DostalovaT。在携带新型新生 BCOR 致病变异的两个捷克家族中观察到眼-面-心-牙 (OFCD) 综合征的牙齿异常。BMCOral Health。2024 年 10 月 22 日；24(1):1264。doi: 10.1186/s12903-024-05005- y。PubMed 上的引用（https://www.ncbi.nlm.nih.gov/pubmed/39438869） • Gorlin RJ、Marashi AH、Obwegeser HL。眼-面-心-牙 (OFCD) 综合征。Am J Med Genet。1996 年 5 月 3 日；63(1):290-2。 doi:10.1002/(SICI)1096-8628(19960503) 63:13.0.CO;2-G。PubMed 上的引用 (https://pubmed.ncbi.nlm.nih.gov/8723122) • Hedera P, Gorski JL。眼-面-心-牙综合征：母亲和女儿的 X 染色体失活偏斜提示 X 连锁显性遗传。Am JMed Genet A。2003 年 12 月 15 日；123A(3):261-6。doi: 10.1002/ajmg.a。 20444. PubMed 上的引文（https://pubmed.ncbi.nlm.nih.gov/14608648）• Horn D、Chyrek M、Kleier S、Luttgen S、Bolz H、Hinkel GK、Korenke GC、Riess A、Schell-Apacik C、Tinschert S、Wieczorek D、Gillessen-Kaesbach G、Kutsche K。眼-面-心-牙综合征患者中有 3 名 BCOR 出现新突变，但 Lenz 小眼综合征患者中无突变。Eur J Hum Genet。2005 年 5 月；13(5):563-9。doi:10.1038/sj.ejhg.5201391。 PubMed 上的引文 (https://pubmed.ncbi.nlm.nih.go v/15770227) • McGovern E、Al-Mudaffer M、McMahon C、Brosnahan D、Fleming P、Reardon W。母女中的眼面部心脏牙齿综合征。Int J OralMaxillofac Surg。2006 年 11 月；35(11):1060-2。doi: 10.1016/j.ijom.2006.05.001。Epub2006 年 7 月 10 日。PubMed 上的引文 (https://pubmed.ncbi.nlm.nih.gov/16829040)
牙周医学，手术和植入物
牙科是一个不断变化的领域。必须遵循标准的安全预防措施，但是随着新的研究和临床经验扩大了我们的知识，治疗和药物治疗的变化可能变得必要或适当。建议读者检查每种药物制造商提供的最新产品信息，以验证建议的剂量，方法和持续时间以及禁忌症。依赖于患者的经验和知识来确定每个患者的剂量和最佳治疗方法，是持牌处方者的责任。出版商和作者对本出版物引起的人员或财产的任何伤害和/或损害均不承担任何责任。
肠牙轴和尿毒症毒素
4。参考Andrade-Oliveira，v。; Amano，M。T。； Correa-Cost，M。; Castold，A。;盛宴，R。J。F。;到Almeid，D。C。； Bassi，E。J。；更多观看pm m。; Hiyane，M.I。; Rodas，A。C. D。； Peron，J。P. S。; Aguir，C。F。; Reis，M.A。; Ribeiro，W。R。; Beld，C.J。； Curi，R。; Vinolo，M。A. R。; Ferreira，C。M。;章，N。O。S.肠道带产品可预防亚化学重新灌注引起的AKI。美国肾脏学会，v。 26，n。第8页。 1877- 1888年，1岁以前。2015。可用：。我：9 FEV。2024。
li2mp2s6：构建块方法，non ...
n + p 2 s 6（M = V，Fe，Ni，Co和Zn; X = 0.5-1，N = 2或3）在P 3̅1M空间组中结晶，而Li 2 Mnp 2 S 6在R 3̅中结晶。所有化合物通过边缘共享MS 6八面体和p 2 s 6单位的li原子占据层间空间的2D分层结构。X射线衍射和热重分析揭示了这些材料的自发水插入趋势，当它们暴露于空气中以进行较短和延长的时间，导致了两个不同的水合相（HY-I和HY-II）。热赋形图证明了从层间区域去除水分子时相变的可逆性。来自单晶和同步粉X射线衍射的水合I期I相结构表明形成了具有层间膨胀的水的单层。此外，Li 4 -nx m x n + p 2 s 6（M = V，Mn，Fe和Ni）在经受液体或气态氨环境时在层间空间中对NH 3插入的亲和力也很大。Li 2 Mp 2 S 6（M = M = MN和Ni）上的磁测量表明，化合物的顺磁性降至2 K. AC AC阻抗光谱在LI 2.56 Zn 0.72 Zn 0.72 p 2 s 6显示了室温离子电导率2.69×10-3 ms/cm，li 2. 5 s 6，li s n li z 6，li s in li s均高。 0.72 p 2 s 6比其无水对应物显示出7倍离子电导率（1.85×10-2 ms/cm）。该研究还报告了第一次使用液体电解质的锂离子电池中的Li 2 Fep 2 S 6中的电化学LI（DE）插入。■简介
肿瘤异质性预测的块神经网络
准确的肿瘤分类对于选择有效治疗至关重要，但是当前方法有局限性。标准肿瘤分级基于细胞分化对TUMOR进行分类，不建议将其作为独立手术，因为某些差异良好的肿瘤可能是恶性的。通过单细胞测序评估肿瘤异质性评估提供了深刻的见解，但可能会昂贵，并且仍然需要大量的手动干预。 许多现有的用于肿瘤数据的统计机器学习方法仍然需要对MRI和组织疗法数据进行复杂的预处理。 在本文中，我们建议建立在模拟肿瘤进化的数学模型上（OTAńSKI（2017）），并生成用于肿瘤分类的人工数据集。 使用归一化熵估算肿瘤异质性，其阈值将肿瘤视为具有高或低异质性。 我们的贡献是三重的：（1）从人工数据中的剪切和图生成过程，（2）肿瘤特征的设计，以及（3）构建块图神经网络（BGNN），这是一种基于图神经网络的方法，以预测肿瘤异质性。 表现出的结果表明，所提出的特征和模型的组合在人为生成的数据上产生了出色的结果（89。 测试数据的精度为67％）。 尤其是与AI辅助分级和空间转录组学的新兴趋势保持一致，我们的结果表明，通过出生（例如KI-67增殖指数）丰富传统的分级方法和死亡标记物和死亡标记物可以改善异质性预测和增强肿瘤分类。通过单细胞测序评估肿瘤异质性评估提供了深刻的见解，但可能会昂贵，并且仍然需要大量的手动干预。许多现有的用于肿瘤数据的统计机器学习方法仍然需要对MRI和组织疗法数据进行复杂的预处理。在本文中，我们建议建立在模拟肿瘤进化的数学模型上（OTAńSKI（2017）），并生成用于肿瘤分类的人工数据集。肿瘤异质性，其阈值将肿瘤视为具有高或低异质性。我们的贡献是三重的：（1）从人工数据中的剪切和图生成过程，（2）肿瘤特征的设计，以及（3）构建块图神经网络（BGNN），这是一种基于图神经网络的方法，以预测肿瘤异质性。表现出的结果表明，所提出的特征和模型的组合在人为生成的数据上产生了出色的结果（89。测试数据的精度为67％）。尤其是与AI辅助分级和空间转录组学的新兴趋势保持一致，我们的结果表明，通过出生（例如KI-67增殖指数）丰富传统的分级方法和死亡标记物和死亡标记物可以改善异质性预测和增强肿瘤分类。
实施ISO格式4引脚块
7 Migration Planning ............................................................................................................................. 13 7.1 Identification and Inventory ............................................................................................................ 13 7.2 Prioritization ................................................................................................................................... 16 7.3 Plan Migrations,包括回滚/恢复选项................................................................................................................................................................................................................................................................................................................................................................................... ...................................................................................................................................................................................................................................................................................................................................................................................................................................................................................................................................................................................................................