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体检医师
要求进行DNA分析标本的要求，斯波坎县医学检查官办公室经常收到血液或组织样本的请求，以进行DNA分析。这些请求通常是由父子确定问题产生的。斯波坎县医学检查员的主要任务是对突然和意外死亡的尸检。在尸检期间，斯波坎县医学检查员在所有情况下都会在可能的情况下获得血液和组织样本。这些样本中的大多数用于死亡调查。三年后保留样品被破坏。如果在适当的时间范围内要求，就可以通过书面要求提供了保留的血液和/或组织样本，可以通过书面要求进行进一步测试。将这些样本的可用性优先考虑刑事和民事调查，并适当尊重死者的权利及其临近人的权利。满足所有优先级需求时，在以下条件下可能会提供剩余样本进行亲子鉴定：
超高灵敏度光子晶体纤维传感器基于色散的转换点敏感性的低RI液体检测
摘要：由光子晶体纤维（PCF）组成的表面等离子体共振（SPR）传感器设计用于检测低浓度的液体。出色的传感特性归因于表面等离子体偏振子（SPP）模式的分散点（DTP）的灵敏度增强。传感器由两个相同且结构上简单的D形PCF以及与分析物直接接触在抛光表面上的等离子薄膜组成。折射率（RI）的变化导致退化等离子体峰分裂，从而通过测量峰分离来监测分析物浓度变化。在1.328 RIU和1.33 RIU之间，传感器的超高灵敏度为129,800 nm/riU，比未敏化的单个D形结构高37.22倍。与在覆层模式DTP附近运行的纤维光栅传感器相比，剪接的双D形PCF仍然具有高度高的机械强度。此外，可以通过调节缝隙宽度来更改传感器的RI检测范围。在0g/l至100 g/l的氯化钠浓度范围内，平均敏感性为4.38 nm/g·l -1，在0g/l至20 g/l的血红蛋白浓度范围内，0g/L至100 g/l和20.85 nm/g·l -1。我们的结果表明，基于PCFS的SPR传感器在多种应用中具有较大潜力，尤其是生物化学，因为它具有出色的灵敏度，结构性的简单性和可调节的检测范围。
使用光电化学生物传感器检测食源性病原体检测的最新进展：从光活性材料到传感策略
对食源性病原体引起的疾病的快速评估和预防是各个国家所面临的现有食品安全监管问题之一，它受到了社会各部门的广泛关注。食物中食源性病原体的含量高于极限标准并以某种方式传播时，它会引起疾病爆发，这会严重威胁人类健康或生命安全。开发一种新颖的方法来准确和迅速地检测出食物的病原体是重要的。由于复杂步骤的局限性，耗时，低灵敏度或常用方法的选择性差，因此开发了基于电化学的光电化学（PEC）生物传感器。其优点包括低背景信号，快速响应和简单操作。它也具有广泛的传感应用程序，这引起了广泛的关注。然而，尚未报道最新的PEC生物传感器的有组织的摘要。因此，这篇综述介绍了使用PEC生物传感器的食源性病原体检测的最新进展，如下所示：（i）PEC生物传感器的构建，（ii）PEC生物传感器在检测食物生病原体和（iii）该领域未来发展方向的研究状态。希望这项研究将为制定更成熟的生物敏感策略提供一些见解，以满足食源性病原体监测的实际需求。
SII 考生体检报告 B Tech B Arch 入学信息表 2023.docx
a) 乍得、加蓬、法国和突尼斯的 12 年制学士学位证书。 b) 瑞士日内瓦国际文凭组织颁发的国际文凭课程文凭。 c) 巴林、埃及、约旦、科威特、阿曼、沙特阿拉伯、阿拉伯联合酋长国和其他海湾国家教育部颁发的 12 年制普通中学教育证书。 d) 通过英国认可考试机构的 GCE/IGCSE/GCSE 考试，至少完成 5 (五) 门 A、B、C 级科目，包括普通 ('O') 级英语和 2/3 级高级科目，可获得 +2 阶段资格。有意参加专业课程的考生必须通过高级水平的物理、化学和生物/数学科目以及 AS 水平的英语。 e) 美国认可学校颁发的 12 年制高中文凭。 f) 经批准的中级/高级中学/高中考试
基于ROV的自动驾驶操作，用于船体检查，并进行覆盖范围监控
抽象的船体检查是确保船舶可持续性的重要任务。要以有效的方式克服水下环境中船体结构检查的挑战，必须开发一个自治系统。在本文中，提出了一种新的水下船体检查方法。它旨在为端到端自动解决方案开发基础。实时方面是这项工作的重要组成部分，因为它允许操作员和检查人员收到有关检查发生的反馈。根据检查发现生成并在线制定了参考任务计划。这是通过处理多层前向声纳来完成的，以估计船体相对于无人机的姿势。检查图以新颖的方式逐步构建，并结合了不确定性估计，以更好地表示检查状态，质量和观察信心。所提出的方法在实时船上实时测试，并证明适用于快速了解检查过程中所做的事情。
身体检查覆盖范围 - 医疗
每一生中一个IPPE不迟于患者B部分后的前12个月受益于资格日期。医疗保险将承担IPPE费用，如果提供者接受任务。IPPE中包括的服务：o医学和社会历史的审查o审查潜在的抑郁症风险因素，抑郁症或其他情绪障碍的当前或过去经验o测量身高，体重，体重指数，血压，血压，视力，视力，基于医疗和社会历史而被认为适当的因素。o生命终止计划如果患者同意o对药物的审查，包括阿片类药物，如果成员当前有处方o筛查潜在的物质使用障碍o教育，咨询律师，并参考基于o心电图的调查结果的其他服务，常规的心电图，有12条线索，一生一次，一生ECG，ECG，实验室，诊断和放射性服务均可申请申请，可能会在启用范围内均可申请IPP，他们可能会在IPP上均可在IPP上均订购。
青少年冰球运动中冰面定位的物体检测
摘要 运动相关的脑损伤是一个紧迫的问题，特别是在冰球等高强度运动中，撞击速度在确定头部撞击程度和随后的受伤风险方面起着重要作用。然而，现有的测量撞击速度的方法，如 GPS 跟踪和手动视频分析，成本高昂，难以使用，尤其是对于青少年联赛而言。本研究介绍了一种使用计算机视觉从 2D 视频中确定球员速度的自动化、经济高效的方法。第一步是定位场地，通过一种新方法使用 YOLOv5 检测冰面上的特定地标。凭借超过 9,900 张带注释图像的数据集，YOLOv5 表现出色，在 80% 的置信水平下实现了 0.99 的 F1 分数和精确召回率，在 IoU 阈值为 0.5 和 0.5:0.95 时分别实现了 98.5% 和 64.5% 的 mAP 分数。通过每帧检测至少四个地标，计算单应性矩阵以获得自上而下的视图，从而完成定位过程。这种方法实现了 0.96 的平均 IoU，验证了其在现场定位中的准确性，并展示了其在提高冰球撞击速度测量的可及性和成本效益方面的潜力。
传统技术应用与 YOLOv5 模型进行计算机视觉海洋水下物体检测
摘要。本文以浮游生物为例，比较了两种在水环境中检测和识别微物体的方法的有效性，这些方法使用了神经网络和各种技术，并使用不同的编程语言开发。首先，研究并应用了传统的检测方法，该方法基于 Gabor 和多层感知器特征的提取，以 MATrixLABoratory (MATLAB) 语言实现。其次，使用 YOLOv5（“You only look once” 的缩写）作为单级神经网络，以 Python 语言实现。介绍了这些方法在浮游生物检测中的工作结果。计算准确度和完整性指标以确定两种方法中的最佳方法。使用检测方法后，获得了带有识别结果的图像，以编程方式计算的性能指标。研究了使用短视频图像进行实时识别的方法应用的有效性。最后，指出 YOLOv5 模型在检测海洋物体（尤其是浮游生物）的任务中表现出了明显优于传统方法的优势。其准确率高出 30%；物体检测的完整性提高了27％。
使用简单检测通过量子态进行物体检测和测距
当目标物体嵌入在嘈杂的环境中时，使用弱光源感知目标物体的存在是一项艰巨的任务。一种可能性是使用量子照明来完成此任务，因为它在确定物体存在和范围方面的表现优于传统照明。即使传统照明和量子照明都限制在基于非同时、相位不敏感的巧合计数的相同次优物体检测测量中，这种优势仍然存在。受现实实验协议的启发，我们提出了一个使用简单探测器分析巧合多发数据的理论框架。这种方法允许包括经常被忽视的非巧合数据，并提供无需校准的阈值来推断物体的存在和范围，从而实现不同检测方案之间的公平比较。我们的结果量化了在嘈杂的热环境中进行目标识别时量子照明相对于传统照明的优势，包括估计以给定置信度检测目标所需的拍摄次数。