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IP01手卫生IP01手卫生
“肘部下方露出”的工作人员着装要求和统一政策HR 22。这是信托作为其感染预防实践的一部分，以减少感染的传播并促进有效的手卫生。尽管着装要求并未定义临床区域，但出于本文件的目的，“临床区域”是指直接进入病房，部门或临床区域的任何地方，那里看到和治疗患者，或提供提供个人护理的任何设施。所有工作人员或访问定义的临床区域必须遵守以下内容：
手卫生
护理点是手工卫生的关键时刻。它代表了从医护人员手中传播微生物的时间和地点，而对患者/客户/居民的传播可能性很高，反之亦然。世界卫生组织定义了手工卫生的5个时刻，因为应该发生手动卫生的关键时期。在照顾不同患者或对同一患者的不同护理活动之间，必须对手进行污染。例如，尽管手动卫生发生在患者接触之前（时刻1），例如接触患者的手，也应该在同一患者对同一患者进行干净或无菌手术之前（第3段）进行操作，可以将5个时刻应用于所有护理环境。（请参阅附录1）在一系列活动之前和/或之后，净化双手也至关重要。：•准备，处理或食用食物和饮料时•参观厕所后•处理污染的废物后•进入并离开隔离室之前•在开始和离开工作之前•在涂抹之前•涂抹之前和拆除个人保护设备（PPE）（例如围裙和手套），例如，每当有任何人的污垢。
手卫生
i。将制造商推荐的产品量应用于一只手的手掌，然后猛烈地将手擦在一起，覆盖手和手指的所有表面，直到手变干。II。 用酒精基摩擦产物进行手卫生时，如果手在不到20秒内干燥，则可能不会将足够的数量应用于手中。 iii。 是可以接受的，更喜欢使用基于酒精的手擦在整个家庭访问中进行手卫生，除非有明显的污染或照顾已知或怀疑患有艰难梭菌感染的患者。 4。 手卫生将定期评估作为监督家庭访问工具的一部分。II。用酒精基摩擦产物进行手卫生时，如果手在不到20秒内干燥，则可能不会将足够的数量应用于手中。iii。是可以接受的，更喜欢使用基于酒精的手擦在整个家庭访问中进行手卫生，除非有明显的污染或照顾已知或怀疑患有艰难梭菌感染的患者。4。手卫生将定期评估作为监督家庭访问工具的一部分。
模块化手
编号模块积分注释13570数学方法8（+1）随机区域作为自主驾驶的理论基础。数值微分方程中的物质降低。13571系统设计8未更改的13572模拟和控制8子面积微控制器从3809接管，由于它不再是技术相关的，因此已删除了模糊逻辑。13573车辆系统基本原理6（-1）模块名称更改（以前是车辆技术）燃烧发动机的基础知识较少，而偏向于替代驱动器（电池车，燃料电池）的基础知识。13574 IT基本原理6（-1）将取代模块电子，传感器和测量技术，因为将来对软件和算法有更加专注。13575自主系统8（+1）代替模拟和控制2自主驾驶知识对毕业生非常重要。13576团队项目7（+1）内容。项目工作的更多时间13580汽车通信7（-1）安全和保障，MMI在3908和3909之间进行了交换。13582可用性和可靠性7（-1）模拟名称更改（以前是可靠的嵌入式系统）亚区域可靠的嵌入式系统，部分在3903中移动了3908和3909之间的Suber-Aras Safety and Security，MMI在3909和3909之间。子地区的安全和保障有所降低，因为部分在3906中移动13583骑行和处理8个未改变的13585推进系统6（-2）协同作用，与模块驱动器开发（6H）的硕士学位（英语课程）中的模块驱动器开发（6h）。更加专注于操作策略混合动力驱动器。较少的传统驱动器（内燃烧引擎，多功能齿轮）。将资助国际和德国硕士学生的联合学习。3912电气和电子架构
模块化手
beschreibung der studien-/prüfungsleistungen：为了检查学生是否了解了应用微生物学和代谢工程的原理和相关方法和技术不仅在理论上，而且可以实际应用它们，因此使用两种形式的检查。一方面，学生在笔试期间回答有关发酵策略的问题（90分钟），并证明他们已经了解了微生物代谢的相关性。允许的工具是计算器。如果需要，可能会由讲师批准其他资源。每个学期都可以重复书面考试。另一方面，通过为实验室测试制定书面协议，学生证明他们可以执行选定的生产过程并定量描述它（对于每个实验，大约5页的协议 /未分级课程成就）。讨论了协议准备的指南。根据提供的建议，可以改进协议不足。以防万一仍然可以在第二年重复包括协议在内的实用课程。
使用预先训练的深度学习模型对 EEG 数据进行内部学习......
内在语言是一种内化的语言，人们用这种语言思考纯粹的意义。从大脑活动数据中解码内在语言不仅可以促进残障患者的交流，还可以帮助健康人整理思路，提高对元认知的理解。在之前的研究中，一种名为 EEGNet 的 EEG 数据深度学习模型被用于内在语言解码。然而，它在 4 类分类任务中只达到了 30% 的准确率。数据稀缺和内在语言解码固有的难度可能是原因，但这项研究假设以前的研究中特征提取不足。为了提高解码内在语言的准确性，使用迁移学习被认为是更有效的；在这种学习中，模型事先在不同的数据集上进行训练，然后针对目标数据进行微调。然而，迁移学习尚未应用于内在语言，甚至尚未应用于 EEG 数据。迁移学习对不同任务的脑电图数据或非脑电图数据的有效性尚未得到充分验证。本研究通过使用不同任务的脑电图数据和非脑电图数据对公开的内部语音数据集进行迁移学习，验证了特征提取的改进。结果证实，使用来自不同受试者的数据的迁移学习可以提高内部语音的准确性，但使用来自不同任务的脑电图数据的迁移学习则不会。另一方面，对于图像数据集，通过冻结某些层可以确认准确性的提高，即使数据的性质与脑电图数据不同。
AI（人工智能）程序和深度学习（图像识别）的研究......
学习过程按以下顺序进行： 1：理解并学习人工智能中的深度学习和机器学习 2：了解LEGO-EV3主体（组装基本机器人和创建程序） 3：了解Raspberrypi微控制器和摄像头以及基本设置 4：理解和设置JupyterLab 5：理解和学习Google TensorFlow 6：总结研究成果，制作材料并在大阪科学日上展示
人工智能在临床诊断中的应用
1 ）美国国家科学、工程和医学院医学研究所。人非圣贤，孰能无过。华盛顿哥伦比亚特区：美国国家科学院出版社；2001。 2 ）美国国家科学、工程和医学院医学研究所。改善医疗保健诊断。华盛顿哥伦比亚特区：美国国家科学院出版社；2016。 3 ） Rajkomar A，Dean J，Kohane I。医学中的机器学习。N Engl J Med 2019；380：1347―58。 4 ） Crombie DL。诊断过程。J Coll Gen Pract 1963；6：579―89。 5 ） Sandler G。临床医学中病史的重要性以及不必要检查的成本。Am Heart J 1980； 100: 928 ― 31。6）Heneghan C，Glasziou P，Thompson M，Rose P，Balla J，Lasserson D 等. 初级保健中使用的诊断策略. BMJ 2009; 338: b946。7）Shimizu T，Tokuda Y. 枢轴和集群策略：预防诊断错误的措施. Int J Gen Med 2012; 5: 917 ― 21。
