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World File Search System劳累
研究和实际环境中与运动相关的胃扰动的评估：B
剧烈运动是令人不安的胃肠道完整性和功能的代名词，随后引发了全身免疫反应和与运动相关的胃肠道症状，这种疾病被确定为“运动诱导的胃胃综合征。”当运动压力和对齐的加重因子（即外在和内在）具有很大的幅度时，这些与运动相关的胃肠道扰动可能会导致临床意义的降低和健康影响。这可能解释了运动胃肠病学中探索性，机理和介入性研究的指数增长，以了解，准确测量和解释，预防或减轻运动诱发的胃肠道综合征的衰弱和健康后果。考虑到胃术研究的最新进展，人们一直强调，该地区发表的文献一直受到实质性实验局限性的影响，这些限制可能会影响将研究结果转化为实用应用程序和/或未来研究设计的准确性。这种观点方法论试图强调这些关注点，并提供了指导，以提高下一代运动胃肠病学研究的有效性，可靠性和鲁棒性。需要进行标准化的实验程序来准确解释研究发现，避免了误解（例如，反应量级的病理相关性）和夸大的结论（例如，干预研究结果的临床和实际相关性），这将支持更准确地转化为安全实践指南。这些方法上的问题包括参与者筛查和描述，劳累和施用热应激负荷，饮食控制，水合状态，食物和流体规定，昼夜节律变化，生物性别差异，对运动诱导的胃肠道综合征的既定标记，胃肠道症状的有效性，胃肠道症状的有效性评估工具和数据报告和数据报告。
虚拟现实高强度间隔训练与医学生的传统高强度电路训练相比：飞行员CROS
背景：本研究评估了虚拟现实（VR）高强度间隔训练（HIIT）拳击协议的有效性与传统的高强度电路训练（HICT）在改善30位健康医学生中的运动动机，参与度和生理反应方面相比。目的：目的是比较VR HIIT协议，该协议涉及使用Oculus Quest 2进行未来派外骨骼游戏体验以及传统的12个运动HICT。方法：总共有30名医学生，同时使用了VR HIIT，使用Oculus Quest 2进行未来派外骨骼游戏体验，并进行了传统的12个运动HICT。指标包括运动前后的心率（HR）和血液乳酸水平，以及感知的劳累和情境动机量表。结果：VR HIIT显示平均HR明显更高（平均161，SD 15 vs平均144，SD 11 bpm; d = 1.5; p <.001），峰值HR（平均182，SD 15，SD 15 vs平均176，SD 11 bpm; d = 0.8; d = 0.8; p = .001）和平均per per per per per per efertien（平均值2 vs 2 vs 2 vs 2 vs 2 vs 2 vs 2 vs 2 vs 2 vs 2 vs 2 vs 2 vsd; 4 = .03）。运动后乳酸水平较高（平均8.8，SD 4.5 vs平均10.6，SD 3.0 mmol/L; d = 0.6; p = .006）。内在动机和其他心理措施没有明显的差异，除了较低的疲劳（d = 0.5; p = .02）。结论：VR HIIT在保持内在动机的同时显着增强了生理参数，使其成为传统HICT的可行替代品。然而，这项研究的短期性质是一个限制，未来的研究应探讨VR运动在多样化和临床人群中的长期参与和治疗影响。
佛蒙特州州范围内的EMS协议 - 2025（...
第2节 - 医疗方案2.0腹痛（非创伤） - 成人和儿科2.1肾上腺不足 - 成人/儿科2.2a过敏反应/过敏反应/过敏反应 - 成人2.2p过敏反应/过敏反应/过敏反应 - 儿童过敏 - 儿科2.3a的精神状态2.3a变化 - 成人2.3p AS 2.3P成人2.4a AS 2.4A AS -4A哮喘/支气管炎/Rad/croup - 儿科2.5行为紧急情况，包括自杀未遂和威胁 - 成人/儿科2.6p简短解决未解释的未解释的事件（BRUE） - 儿科2.7糖尿病紧急情况（糖尿病） - 成人和儿童糖尿病 - 成人2.8A糖尿病（成人糖尿病） （低血糖） - 小儿2.9鼻脑/流鼻血2.10劳累热卒中2.11高跟血和肾功能衰竭2.12高温（环境） - 成人和小儿2.13低温（环境）（环境） - 成人和儿童2.14 NAUSEA/NAUSEA/呕吐2.14 NAREVER 2.15 -NERVITIC 2.15 ANSPRITIC 2.15 ANSVICERIC 2.115ANEVIRIC 2.15ANEVIRIC 2.115ANEVIRIC 2.15ANEVIRIC 2.115ANEVIRIC 2.15 AA -15aa AARSTIC 2.15aa ANSVITIC 2.15A ATRACTIC 2.15A特工/有机磷酸盐中毒 - 小儿2.16新生儿护理2.17新生儿复苏2.18正常劳动和分娩2.19产科紧急情况2.20a疼痛管理 - 成人2.20p疼痛管理 - 2.21A中毒/药物滥用/药物滥用/滥用/过量服用 - 成人2.21p中毒/药物滥用/药物滥用/药物滥用/药物超过2.2.22222222222222222222年2月22日2.222222222222年2月22日22.222。 2.23A败血症 - 成人2.23p败血症 - 小儿2.24A休克 - 成人2.24p休克 - 小儿2.25烟雾吸入/一氧化碳中毒2.26A中风2.26A中风 - 成人2.27 Syncope - 成人和儿童
植入药物输送系统：概述
植入物是无菌固体，其中含有药物，由挤出，成型或收缩等不同方式制备。传统的医学途径对医学释放的控制有限，并且在更长的时间内保持恒定的管补救药物的关注。为了避免与传统片剂形式相关的这些问题，至关重要的是开发新的烤烤形式，这些形式将以受控的速度用于原始劳累的速率。这导致了新型药物输送系统（NDD）的增强，该药物提供了对药物的补救包裹的优化，并使它们在传统的管理方式上更安全，富有成效和可靠。可植入药物输送系统IDD构成了新药物输送系统的一部分。这种管理细节的途径允许有针对性的分布，位置特殊性，恒定释放速率，低量子药物条件以及最小化具有较好效率的不良产品。它提供了每天一次服用药物到每月一次的可能性，而初步的昼夜剂量。目前正在使用不同的可植入技术，用于与牙科，眼科，避孕和肿瘤学类似的补救操作。补救药物的输送样式几乎不可能（如果有的话）控制药物的时间和模式在作用点释放药物注意力。在管中不确定的药物关注是传统治疗系统的典型且令人难忘的问题。一种可植入药物输送的系统是一种新的药物输送方法。因此，为了克服类似的问题，实验者和药物科学家已经使医学输送系统的改善已经使汗水变得汗水，这导致了新型药物输送系统（NDDS）的发展。ndds是低关注药物并以受控方式遵循零顺序释放药物的方法和技术。此外，NDDS的开发导致创建可植入药物输送系统（IDDS）。以这种方式，该药物在受控条件下输送到放置植入物的精确位置。本研究的主题是植入医学递送系统的表达，药物，评估标准和未出生的方面。
AI聊天机器人由人工智能提供的患者护理
摘要：人工智能（AI）改变了患者与医疗保健系统互动并经验护理的方式。该项目是实施AI聊天机器人，以帮助从头到尾进行更直接和个性化的患者护理。它使用自然语言处理（NLP）来理解和回答患者对症状，医学使用，预约时间表以及与健康相关的问题的各种主题的问题，由聊天机器人提出的聊天机器人将使用机器学习算法来连续学习用户互动，这意味着从根本上可以改善其准确性和相关性。该系统易于使用，确保具有不同技术技能的患者可以使用它。聊天机器人也是一种分类工具，它可以标记需要紧急医疗护理的患者，并尽快将他们与医生联系起来。健康替代了解决方案，并弥合了患者与医疗保健提供者之间的差距，减少医务人员和应用程序参与度的工作量提供了良好的患者。通过彻底的测试和验证，聊天机器人提出了提高医疗保健效率，自我管理和最终结果的潜力。这些结果强调了AI聊天机器人的最新进展如何改变患者与现代医疗保健的互动方式，并支持新的综合护理策略。关键字：AI聊天机器人，患者护理，NLP，机器学习算法，症状分析，药物查询，预约时间表，分类工具，医疗保健效率，自我管理，自我管理，综合护理策略，用户互动学习以及减少医务人员的工作量。1。引言人工智能（AI）已成为医疗保健部门的变革力量，提供创新的解决方案，以增强患者护理，简化行政流程和支持临床决策。AI在医疗保健中最有希望的应用之一是智能聊天机器人的发展，这使患者与医疗保健提供者之间无缝沟通。随着远程医疗和数字健康平台的兴起，AI驱动的聊天机器人可以彻底改变患者体验，在症状分析，药物询问和预约时间表等领域提供即时，个性化的帮助。向AI驱动的患者护理的这种转变对于解决对医疗服务的日益增长的需求以及减轻过度劳累的医疗专业人员的负担至关重要。将自然语言处理（NLP）集成到聊天机器人系统中已大大改善
基于机器学习的预测，在使用IMU，心率和智能手表数据的户外娱乐过程中，基于机器学习的预测
背景：跑步提供了许多健康益处，但不幸的是，与跑步相关伤害的高风险（RRI），尤其是由于过度使用而导致的。疲劳监测方法，例如心肺运动测试（CPET）和乳酸浓度测量，对现实世界跑步条件是有效的，但不切实际。可穿戴传感器与新型机器学习（ML）算法相结合，为在现实的室外设置中进行连续实时的实时疲劳监测提供了有希望的替代方案。方法：十九个休闲跑者参加了这项研究 - 在第一实验部分中的第一和五。他们完成了三个不同的室外跑步课程：耐力，间隔和5公里的跑步。参与者配备了七个惯性测量单元（IMU），上面放置在胫骨，大腿，骨盆，胸骨和手腕上，以及心率监测器和智能手表，以收集运动学和生理数据。在第二个实验部分期间，在每次运行期间在特定点上使用感知的劳累（RPE）量表（0到10）的BORG等级测量疲劳，而在第一个实验部分中未收集此类反馈。一种随机的森林回归算法对第二个实验部分的已加工标记数据进行了训练，以每隔1秒的时间预测RPE。该模型是使用嵌套的一项受试者（LOSO）交叉验证框架开发的，并通过随机搜索进行了超参数调整。此机器学习框架被应用于选定的IMU传感器组合，以优化实用性并减少传感器设置。从第一个实验部分，在未标记的数据集上进一步验证了这些传感器配置的最佳模型。结果：单传感器配置（手腕）在RPE预测中达到了最佳性能，平均均方根误差（MSE）为1.89。两传感器设置（大腿）的MSE为2.26，而三个以上的传感器设置（胫骨，大腿和骨盆）记录了2.44的最高MSE。MSE为2.16的整体配置并没有胜过腕部传感器。在所有传感器配置中，耐力试验中的性能最高，然后进行间隔和5 km试验，5公里的试验显示了准确的预测最低的预测。结论：手腕单传感器配置达到了最佳性能，表现优于更复杂的多传感器设置。这些发现表明，更多的传感器不一定提高预测准确性，尤其是在稳定节奏的耐力运行中。未来的研究应着重于扩大样本量，整合更多的生物识别数据，并针对金标准疲劳评估方法（例如肌电图（EMG）和VO2 Max）验证该系统。
肮脏十二人的概念：人为因素错误的无声杀手
第二个是自满，这意味着某人的技能和经验被高估或因过度自信而流露出来。自满有时源于对工作中即将发生的危险没有意识到或缺乏警惕。自我满足加上对工作中潜在危险的无知是防止自满的有力手段。第三个是缺乏对手头工作任务的了解或正确信息。这意味着技术或非技术信息、清单或安全程序可能没有得到充分正确的翻译，或者操作和维护团队无法以当地语言获得。第四个是分心（例如，将注意力从工作任务上转移开）。分心是任何让我们无法专注于手头任务的事物。分心会让我们认为我们在工作流程或系统中比现在更进一步。第五个是缺乏团队合作以实现共同目标。第六个是疲劳（例如，意识水平下降），这会导致疲倦、劳累、紧张和精疲力竭。第七个是资源匮乏。这意味着无法使用或获得适当的工具、设备、信息和程序。在这种情况下，在使用正确的工具、手册或说明时，我们不能即兴发挥。下一个是工作压力，它会产生一种紧迫感。工作压力也是由于我们缺乏工作任务的计划或执行而造成的。在这种情况下，我们不应该过度承诺和交付与工作任务相关的任何东西。第九个是缺乏自信（例如，缺乏对需求的积极沟通），这对于新的工作系统或流程很重要。对数据和信息的可靠性或真实性的质疑和怀疑可能是自信的一部分。第十个是工作相关的压力，它可以是自我引发的，也可以是由外部因素引起的。第十一个是缺乏意识，被认为是在工作时观察时未能保持警觉或警惕。最后一个是规范，即通常做事的方式。规范是普遍接受的做法，即在不重新验证或核实当前系统或程序的情况下做出假设。规范可能根据不同的工作文化而形成不同。规范是没有发生任何突然变化的东西，因为当地员工希望留在原地。不幸的是，在大多数情况下，负面规范是偶然改变的，而不是事先改变的。因此，行业和公司必须将安全放在工作系统的首位，通过将 HFs 原则融入员工培训和教育中，将肮脏的十二种的负面影响降至最低。持续不断的培训和教育可以帮助我们提醒那些偶然因素或肮脏的十二种[7,8]。警觉、友好沟通、资源管理和安全预防措施肯定会减少与 HFs 相关的错误和
儿童的即将到来的眼数量...
抽象技术极大地影响了我们的生活，尤其是通过在全球青少年和年轻人中增加智能手机的使用。但是，对电子设备的依赖可能会导致各种健康问题，包括嗜好和数字眼睛劳累。数字眼菌株的症状包括干眼，头痛，视力模糊和眼睛疲劳。导致这种情况的因素包括延长的屏幕时间，缺乏眨眼和暴露于蓝光。可以减轻这些症状，可以使用各种技术，例如人造眼泪，温暖的压缩和调整屏幕设置。遵循20-20-20规则也可以帮助减少数字眼睛疲劳。关键字： - 眼睛应变，世界卫生组织，健康问题，技术简介：从医疗保健到教育，技术在信息时代完全改变了我们生活的各个方面，但是每个动作都具有平等和相反的反应，数字革命也不例外，这对这一原则而言，智能手机被视为沟通的重要工具，并且越来越成为我们社会的一部分，因为它可以成为社会的一部分，因为它是社会补充工具和社交工具。[1]所有年龄段的人每天使用智能手机，但是青少年和年轻人最常使用它们。[2]此外，这些设备可以执行越来越多的工作和职责，因此，与传统的固定电话相比，它们在全球范围内变得更加广泛。[3]整天使用智能手机可以使生活更加轻松，但它也可能导致神经，眼，肌肉骨骼和听觉问题。[4]根据最近的一项荟萃分析，大量儿童患有疾病，尽管用医学术语来看，嗜睡是视觉疲倦，眼睛减弱或眼睛疲劳的主观经验，因为它是由不均匀的照明引起的，不矫正的屈服不良，受感受的功能障碍和额外的肌肉肌肉倍增性。[5]头痛，眼睛过度湿，双视，视力模糊，瘙痒，眼睛发痒，眼部感觉和发红是近代症的常见症状。[6]如今，孩子（甚至蹒跚学步的孩子）在触摸屏技术上长大，因此，人们可以合理地指出，在年轻人中，数字眼睛应变的发病率不断增长，可以部分归因于平板电脑，智能手机和其他电子设备的使用，而不是当前的数字视觉综合性综合性（Compural Issy ands Syndre ands Syndrome syndre ands Syndrome synder ands Syndrome）的使用（Comporant）的使用（Comporany Inspory）的使用情况（在手机中，数字眼睛应变是一系列与视力相关的疾病的集体术语，这些疾病会影响使用计算机，智能手机，平板电脑，电子阅读器长时间的人，并且由于这是一种普遍存在的疾病，会影响许多经常使用显示器的人。[7]眼睛疲劳，头痛，视力模糊，眼睛干，脖子和肩膀的酸痛是手机视觉综合征的迹象。世界卫生组织（WHO）声称使用手机已经变成了成瘾，并已更换
有关智能控制系统的评论论文，以提高机器人臂的速度
新数字世界中创新的快速发展以及信息，通信和网络物理技术的不断增长已经修改了现代制造，尤其是在行业4.0的背景下[1]。许多制造行业都采用许多尖端技术。在制造业中获得吸引力的一项技术是机器人手臂操纵器。该技术的利用旨在提高效率和生产力。性能和生产的增加是由于机器人组的速度和精度提高了[2]。在过去的30年中，机器人在工业，医学，军事领域和农业中越来越广泛使用[3]。目前，对在农业中使用机器人和自动化技术的使用进行了许多研究，包括种植，喷涂，监测，播种，养育和收获是迈向农业工业化的重要步骤。自动收获机器人技术已成为数字农业最重要的关键部分之一[4]。用一贯的自动化过程代替耗时和劳动密集型的手动采摘任务将导致人类劳累的减少，最终提高了现场生产率。可以通过利用机器人收割来实现这一目标，该机器人收获涵盖了机器人臂，机制和软件系统。尽管如此，如果控制策略的设计不足，则可能导致农业生产损失。[5]。来自世界各地的研究人员已经对不同的蔬菜和水果进行机器人采摘进行了许多研究，例如番茄采摘机器人，草莓拾取机器人，西瓜拾取机器人和莴苣拾取机器人[6]。与采摘机形成鲜明对比的是，这些采摘机器人更加自动化和更聪明。他们已经完成了挑选目标的基本过程，使人们摆脱了繁重的劳动。尽管如此，我们需要智能控制和智能算法来加快机器人的臂，以高精度地收获农作物。本文详细概述了与收获操作器控制问题有关的过去和当前研究。本文的目的是了解控制系统的方法以及通过确定已采取的措施来提出创新控制方法来弥合本文已发表文献中观察到的知识差距的方法，从而将其分为三个主要部分。第一部分集中于农业收获机器人；第二部分是关于深度学习和视觉控制，第三部分是关于运动计划（运动计划）。概述了世界面临的几个挑战，包括COVID-19大流行，人口增长，气候变化和减少粮食生产，这是世界面临的几个挑战。在大流行期间，粮食生产的设施停止了生产，导致世界部分地区的恐慌。尽管令人担忧，但通过提供解决方案的科学技术进步可以减轻许多担忧，尤其是粮食不安全。人口增长进一步加剧了这种粮食不安全问题，在2050年需要将粮食生产增加一倍，以养活世界上100亿的人口。传感器技术，自动化和机器人技术在技术上都在发展[7]。随着智能制造的持续开发以及机器人的不断扩展应用，机器人在越来越复杂的环境中部署，机器人的性能要求变得越来越
WestminsterResearch 调查性新闻的未来...
本研究通过定性调查方法，从政治经济学的角度了解自动化对调查性新闻和记者的影响。通过对 30 名开源情报 (OSINT) 调查专家或先驱调查员（主要来自 BBC 和 Bellingcat）进行半结构化访谈，本研究试图解决主要研究问题：自动化对调查性新闻有何影响？通过三个子问题进行探究：SQ1：自动化工具如何改变调查记者的工作？SQ2：使用自动化工具进行调查的风险和优势是什么？SQ3：在数字化工作背景下，调查记者的心理健康面临哪些风险？本研究以与新闻和知识工作的政治经济学相关的理论辩论为基础，例如对马克思主义和相关传统中劳动的理解。它涉及的主题包括资本主义下通过自动化在经济过程中取代人类，自动化对人类和社会的影响，如异化、劳动力剥削；以及新闻编辑室内的权力结构及其对讲故事的影响，记者工作中的创伤/心理健康，战争和冲突条件下的暴力画面，多样性（性别和种族）。它将新闻危机与第四等级追究权力责任的能力之间的关系置于背景中，而这种危机是由资本主义生产方式造成的。它通过描述工作流程中的技术中断和受影响的行业记者，研究了人工智能驱动的自动化和使用开源情报工具 (OSINT 工具) 的增强对调查新闻单位的影响。本论文中提出的研究是同类研究中的首例，研究了 OSINT 对调查工作、方法和实践以及记者心理健康的影响，并开发了 OSINT 工具在实践中的类型学。研究发现，调查单位采用 OSINT 工具使得能够对一系列侵犯人权行为进行调查，这些行为发生在以前无法进入或由于冲突而难以进入的地区。使用非传统调查来源引发了知识争议，颠覆了新闻业的权力流动。大多数从事 OSINT 工作的记者都是年轻的数字原生代，他们发现在工作中采用 OSINT 很容易。然而，对于此类调查而言，关键的是工具实施过程中的人类专业知识、创造力和方法，而不是工具本身，因为工具本身往往存在缺陷，在增强工作流程时需要人工干预。然而，过度劳累、压力和持续在线的压力等问题模糊了工作和家庭之间的界限。此外，种族、阶级和性别的结构性不平衡似乎在 OSINT 领域也得到了复制，OSINT 是一个以全球北方白人中产阶级男性为主的职业，经常调查全球南方，复制了殖民权力动态。最后，OSINT 造成的替代性创伤风险是心理健康方面令人担忧的主要原因，但心理健康状况不佳与糟糕的、OSINT 文盲管理同时存在，后者不了解图像、疏远和微攻击的影响。本研究最后根据调查结果提出了建议，针对现有调查单位、希望建立 OSINT 单位的机构以及希望创建一个权力平衡、能够产生有影响力的调查性新闻并追究权力责任的职能新闻编辑室的高管。