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World File Search System胎面
基于胎龄的胎儿大脑发育和……
MRI 成像还能提供更详细的解剖细节，这在评估某些胎儿结构（尤其是胎儿大脑）的潜在异常时是一项重要的考虑因素。3 因此，孕妇通常在超声检查怀疑有异常后，便会在孕龄 (GA) 18 周时接受胎儿大脑 MRI 成像，以进一步明确临床治疗情况。4 胎儿大脑 MRI 成像正迅速发展成为一种用于指导治疗决策的标准成像技术。然而，对胎儿大脑 MRI 成像的解释仍然是一个巨大的挑战。胎儿 MRI 成像的放射学评估在很大程度上是主观的，需要高水平的专科专业知识才能进行一致和准确的解释。定量分析通常仅限于一维生物测量，例如大脑双顶径或大脑横径
婴儿幼儿蓝图（2面）
出生与三岁之间的时期对于儿童发育至关重要。在此期间，发生了80％的大脑发育，并确定了儿童生活中终身健康，福祉和成功的基础。尽管父母是孩子的第一个也是最重要的老师，但在这一关键年份，家庭通常需要早期护理和教育（ECE）提供者的额外支持。支持为婴儿和幼儿提供服务的家庭托儿所和中心护理的启动成本和设施发展费用。
隧道掌子面稳定性
• 在各种各样的岩土工程条件下（均质或混合面、破碎岩体、软土地基等），以及在所有钻孔方法（传统隧道掘进、开放式盾构、土压平衡或泥水盾构）都可能发生面不稳定， • 在地下，所涉及的体积可以从几立方分米（局部不稳定）到几百立方米（影响整个前缘甚至覆盖层）的整体不稳定， • 机制的形状取决于地面的性质：由岩石中预先存在的不连续性界定的块体、粉状地面中靠近面局部的机制（向地面逐渐演化）和粘性粘土地面中体积更大的机制， • 因部分或不当控制面稳定性而引起的不稳定性可能会在时间和空间上延迟影响到地面， • 面不稳定的后果变化很大，从“几乎可以忽略不计”到“非常严重”（延迟可达几个月）不等个月）或巨大的额外成本（高达数百万欧元），以及人员伤亡（因为地下工人面临风险）。
非线性等离子体元面
在过去的十年中已经进行了，以理解和利用等离子纳米颗粒的非线性响应。12,54,56,74尽管进步稳定，但许多挑战仍然提出一个问题，即非线性等离子材料是否可以与传统的非线性材料相媲美。在这里，我们回顾了非线性等离子体超材料的当前状态，并试图解决上述问题。特别是，我们将治疗集中在接近光学和近红外频率附近的质量跨空面上。单个颗粒和传播表面等离子体也被排除在范围之外，因为它们已经在参考文献中覆盖了。41。此外，在该主题上已经存在一些评论，其重点是物质方面，制造，量子效应和异国情调的非线性现象。12,42,49,54,56,71,74因此，在这里，我们排除了这些考虑因素，而是专注于讨论非线性光学，模拟方面和SHG发射元信息的原理。我们重点介绍了与以前的方法相关的问题，并讨论了如何通过使用晶格和粒子间影响来缓解这些问题，例如表面晶格共振（SLR）。51
Gabanintha气面项目
Gabanintha Vanadium项目是一项提议，旨在通过开放坑开采开发多个钒矿床（北部和中部），其生产和加工速率在23年内每年高达400万吨矿石（MTPA）。该提案位于西澳大利亚州中部地区的Meekatharra 40公里（公里）。该提案的支持者是澳大利亚技术金属有限公司。该提案包括开发矿坑和相关的基础设施，包括废岩地面（WRL），矿化废物库存，加工厂，我的运行，综合废物地图（结合尾矿存储设施），钙化存储区域，矿山脱水厂，脱水设施，工厂，车间，综合场，综合建筑和关联的基础设施和关联的建筑物。提出了两种采矿场景；方案1（分别挖掘北部和中央沉积物）和方案2（在扩展的坑中一起挖掘北部和中央沉积物）。
胎龄与脑形态计量学的关联
作者分支机构：鹿特丹大学医学中心的儿童和青少年精神病学系，鹿特丹，鹿特丹，荷兰（El Marroun，Zou，Zou，Leeuuwenburg，Muetzel，Muetzel，Tiemeier）；荷兰鹿特丹伊拉斯是医学中心鹿特丹大学医学中心儿科系（埃尔·马伦）；荷兰鹿特丹伊拉斯mus大学社会和行为科学学院心理学，教育和儿童研究系（El Marroun）；荷兰鹿特丹伊拉斯m医学中心鹿特丹大学医学中心妇产科系（Steegers）；荷兰鹿特丹伊拉斯must尔鹿特丹大学医学中心新生儿学系儿科系（Reiss）；荷兰鹿特丹Erasmus医学中心鹿特丹大学医学中心精神病学系（库什纳）；马萨诸塞州波士顿（Tiemeier）的哈佛T. H. Chan公共卫生学院社会和行为科学系（Tiemeier）。
纵向尿液代谢分析和胎龄...
怀孕是一个至关重要的时期，影响了孕产妇和胎儿健康，对孕产妇的代谢，胎儿生长和长期发育产生了影响。虽然母体代谢组在怀孕期间经历了重大变化，但孕产妇尿液的纵向转移在很大程度上没有探索。在这项研究中，我们应用了基于液相色谱 - 质谱法的非靶向代谢组学来分析346个母体尿液样本，从36位具有不同背景和临床特征的女性中收集的整个怀孕期。关键的代谢产物变化包括糖皮质激素，脂质和氨基酸衍生物，表明有系统的途径改变。我们还开发了一种机器学习模型，可以使用尿液代谢物准确地预测胎龄，从而提供一种非侵入性妊娠约会方法。此外，我们证明了尿液代谢组预测分娩时间的能力，为产前护理和交付计划提供了补充工具。这项研究强调了尿液不靶向代谢组学在产科护理中的临床潜力。
