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World File Search System双波
开发可以轻松执行医学级脑电图测量的设备...
家庭脑电图服务的图像1。对患者的家庭脑电图测量的解释2。返回家中的患者带回家eeg设备3.检查如何使用患者检查如何使用随附的视频手册4。家庭EEG测量患者和家庭成员亲自安装设备并在家中测量脑电波（1-7天），并诊断为他们的大脑波（1-7天）。
双纳米
“当第一个人拿棍子打倒香蕉时，第二个人立刻就想出了如何借助这根棍子把香蕉拿走。所有真正的新技术都是双重用途的，”Rusnano 董事会主席顾问 Vasily Grudev 开玩笑说。对于高科技公司来说，军方是理想的客户。他们拥有稳定的、通常是大量的资金；他们比平民消费者更有可能需要最好的，而不是最便宜的。从这个意义上说，俄罗斯国防部仅2013年就公布了2.1万亿美元的预算。rub.，令人愉快的“也不例外。”有趣的是，世界各地的军事界对纳米技术的兴趣与日俱增。冷战后的太空竞赛化为泡影，许多有前途的武器因其破坏力而被禁止，而所谓常规武器的总体轮廓自第二次世界大战以来并没有发生根本性的变化——所有这些同样的坦克、飞机、舰艇……就连美国在“常规”武器领域也走上了现代化改进的道路，不断增加战斗力并提高现有装备的战术和技术特性。简而言之，军备竞赛已转向拯救士兵的生命。要做到这一点，就必须让他在战场上停留的时间更短，更安全。因此，无人驾驶车辆、工兵机器人、侦察机器人、减轻和强化装甲的项目蓬勃发展……换句话说，电子和材料科学是纳米技术影响尤其巨大的行业。例如，很明显，寻找新合金不会带来复合材料实验或晶格水平变化所承诺的突破性结果。如今，陶瓷装甲已成功与金属装甲展开竞争。这个市场上有前途的俄罗斯企业是来自新西伯利亚的 NE-VZ-Ceramics 公司。它由 Rusnano 和 NEVZ-Soyuz 控股公司于 2011 年创建。生产装甲陶瓷，用于防弹衣和装备防护。产品已通过俄罗斯及国外测试。其明显的优点是重量轻、防护性能高，但也有“侧面”的优点。陶瓷更难被雷达探测到，并且不太容易被寻的弹药探测到。这为其在
双糖尿病
本评论探讨了双糖尿病的病理生理学，临床意义和管理。肥胖，久坐的生活方式和遗传易感性的越来越多的患病率模糊了1型和2型糖尿病之间的差异，从而导致诊断性和治疗性挑战。双糖尿病均表现出两种糖尿病类型的重叠症状，因此准确的诊断至关重要。生物标志物，例如C肽水平，自身抗体测试和胰岛素抵抗标记，有助于将双糖尿病与经典糖尿病亚型区分开。早期干预是必要的，因为这种病的微血管和大血管后果的风险升高，例如视网膜病变，肾病和心血管疾病。有效管理整合了药理学和生活方式的方法。二甲双胍，葡萄糖共转运蛋白2（SGLT2）抑制剂，胰高血糖素样肽-1（GLP-1）受体激动剂和胰岛素治疗调整所有促进血糖控制和代谢结果。此外，结构化运动，饮食修饰和体重管理对于降低胰岛素抵抗和保留β细胞活性至关重要。精密医学，人工智能（AI）驱动的医疗保健和连续葡萄糖监测（CGM）的潜力为个性化治疗策略提供了有希望的进步。未来的研究应集中于有针对性的免疫疗法，基因分析和精致的临床指南，以改善早期检测和个性化治疗，并具有长期结局。审查强调需要采用多学科方法来管理双重糖尿病，确保早期诊断，优化治疗和改善代谢健康以减轻长期并发症。
使用双...
伊朗Semnan University电气和计算机工程学院电气工程系。b卫生信息管理和技术系，伊朗喀山喀山医学科学学院，伊朗喀山。C喀山医学大学伊朗喀山喀山医学大学的健康信息管理研究中心。D研究所Digihealth，Neu-ULM应用科学大学，德国Neu-Ulm。orcid ID：A。M. Nickfarjam https://orcid.org/0000-0000-0003-3782-3038摘要。我们提出了用于分割和分类脑肿瘤的U-NET体系结构的修改版本，从而引入了向下采样和向上采样之间的另一个输出。我们建议的体系结构利用了两个输出，在分割输出旁边添加了分类输出。中心想法是在应用U-NET的上采样操作之前使用完全连接的图层对每个图像进行分类。这是通过利用在下采样过程中提取的功能并将其与完全连接的层相结合的分类来实现的。之后，通过U-NET的上采样过程生成分段图像。初始测试对骰子系数，准确性和敏感性分别为80.83％，99.34％和77.39％的可比模型显示了竞争性结果。这些测试是在2005年至2010年的中国广州Nanfang医院，中国广州Nanfang医院和中国天津医科大学的综合医院的数据集上进行的，其中包含3064个脑肿瘤的MRI图像。
标量波计算的未来
随着技术继续以惊人的速度发展，计算的未来正在呈现令人兴奋的新维度。该领域最有前途和最有趣的新兴技术之一是标量波，这一概念挑战了传统的计算范式。标量波具有革命性计算、通信和各种其他应用的潜力，因为它具有即时数据传输、降低能耗和抗电磁干扰等优势。在本文中，我们将探索标量波的世界，并深入探讨其重塑计算未来的潜力。标量波，也称为纵波，是一种电磁波，在几个基本方面与传统的横波不同。横波沿垂直于其运动的方向振荡，而标量波沿其传播方向振荡。这一独特特性使它们与众不同，并提供了大量应用和优势。标量波最早由著名科学家詹姆斯·克拉克·麦克斯韦于 19 世纪中叶提出，但直到 19 世纪末 20 世纪初尼古拉·特斯拉的发现，标量波才开始受到重视。特斯拉对非赫兹波（即不受光速限制的波）的概念很感兴趣，他相信标量波可以提供革命性的可能性。然而，他的工作在很大程度上仍然不为人知，直到最近几年，这一概念才开始受到关注 [1]。
基于小波的特征提取及SVM分类
Pradesh) 摘要 本文探讨了使用小波变换技术在运动想象 (MI) 任务中对 EEG 信号进行特征提取和分类，重点关注事件相关去同步 (ERD) 和事件相关同步 (ERS) 现象。该研究强调了离散小波变换 (DWT) 相对于连续小波变换 (CWT) 的有效性，因为它在处理时间上更高效，并且能够紧凑地表示信号。根据能量压缩特性和捕获与 MI 相关的信号特征的能力对各种小波函数进行了评估，包括 Daubechies 和双正交小波。选择在近似带中表现出最高能量集中的小波进行进一步分析。使用这些选定的小波从 EEG 信号中提取特征，并使用统计和 (HoS) 度量（例如均值、方差、偏度和峰度）进行表征。然后使用这些特征来训练具有不同核函数的支持向量机 (SVM) 分类器。分类结果显示，小波 J db10 和 J bior6.8 的准确率最高，表明它们最适合 MI 任务中的 EEG 信号分析。研究结果表明，优化的小波特征提取与先进的机器学习技术相结合，具有提高脑机接口 (BCI) 系统分类性能的潜力。