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aws 数字化 | 人工智能 商业计划
2.1 产品或服务描述及发展阶段 2.2 USP、优势和劣势 2.3 创新程度和技术水平、服务提供（生产或服务） 2.3.1 使用的人工智能技术及选择理由 2.3.2 与之前的解决方案相比，所选人工智能技术的优缺点 2.3.3 与当前最先进技术相比的创新
道教冥想阶段的皮质和自主神经反应：两种不同的冥想策略
冥想是一种与特定生理和神经相关因素有关的意识状态。对这些相关因素的大量研究报告了有争议的结果，阻碍了对潜在神经生理过程的一致描述。在这里，我们研究了分阶段冥想过程中多种神经生理指标的动态。我们测量了经验丰富的冥想者和未接受过冥想训练的受试者在静息状态和道教冥想指导过程中的生理变化。我们记录了脑电图、呼吸、皮肤电反应和光电容积描记法。所有受试者都遵循相同的指令，分为 16 个阶段。在经验丰富的冥想者组中，我们确定了两个具有不同生理标志物动态的亚组。一个亚组显示出几种全身放松的迹象，从心率变异性、呼吸频率和脑电图节律活动的变化中可以明显看出。另一个亚组表现出精神集中模式，主要在脑电图记录中可察觉，但没有发生自主反应。先前冥想经历的持续时间和类型或我们测量的任何基线指标都无法解释冥想者被分为这两组的原因。这些结果表明，经验丰富的冥想者可以使用两种不同的冥想策略，这在一定程度上解释了早期评估冥想效果的研究中报告的不一致结果。我们的发现也与高端生物反馈系统的开发有关。
基于集成的脑卒中预测人工智能系统
摘要：及时发现并采取积极措施避免中风至关重要，因为这种疾病很可能导致严重残疾或致命后果。对于缺血性和出血性中风，必须及时使用适当的溶栓或抗凝药物。关键的初始阶段围绕及时识别中风的初始指标（个体之间可能有所不同）并在规定的治疗窗口内及时寻求医疗干预。本研究介绍了一种基于机器学习的系统，该系统采用实时测量心电图 (ECG) 和光电容积描记法 (PPG) 数据来以有意义的方式预测和解释中风预后症状。为了实现实时中风预测，我们开发并实施了一种集成结构投票分类器，该分类器结合了 SVM、随机森林和决策树分类器。这种方法可以准确预测患者的中风诊断，并且可以通过利用患者的 ECG 和 PPG 属性数据轻松实施。关键词：深度学习、机器学习、心电图（ECG）、光电容积描记法（PPG）、实时脑卒中预测
创意服务中的数字化和人工智能
“很多时候，[在这个行业中] 甚至在我们公司，我们如何整合初级员工、实习生、女性（因为我们的行业仍然以男性为主）、有色人种、从未想过进入这个行业的人，是通过行政、转描和学习流程等角色来实现的。所有这些都在消失。因此，[人工智能问题] 已经成为一个现实，即我们如何找到新的方式，作为员工来整合那些由于各种原因通常不会进入这个领域的人。” –
拨款项目请求-2024-25会计年度
c。描述要服务的目标人群（即，“所需的大多数资金将为这些目标人群或群体服务”）。选择所有适用于目标人群的人：老年人精神健康不良的人身体健康不良的人失业人士经济上处于不利地位的人处于不利的人处于危险中的青年无家可归者发展残障在内
通过自我改进来改进基于 PPG 的心率估计...
摘要 — 根据光电容积描记法 (PPG) 信号估计心率 (HR) 是现代可穿戴设备用于健康和保健监测的一个关键功能。虽然深度学习模型很有前景，但它们的性能依赖于大型数据集的可用性。我们提出了 EnhancePPG，这是一种通过将自监督学习与数据增强 (DA) 相结合来增强最先进模型的方法。我们的方法将自监督预训练与 DA 相结合，使模型能够学习更多可推广的特征，而无需更多标记数据。受类似 U-Net 的自动编码器架构的启发，我们利用无监督 PPG 信号重建，利用预训练阶段的大量未标记数据并结合数据增强来提高最先进模型的性能。得益于我们的方法和对最先进模型的最小修改，我们将最佳心率估计提高了 12.2%，将 PPG-DaLiA 上的误差从 4.03 BPM 降低到 3.54 BPM。重要的是，我们的 EnhancePPG 方法专注于所选深度学习模型的训练，而不会显著增加其推理延迟。索引术语 — 深度学习、心率监测、光电容积描记法、预训练、增强
综合计划目标、政策和战略 - 修订
综合计划目标、政策和战略 它们是什么？它们之间有什么区别？ 定义 目标：社区为之奋斗的意图（总体目标）。 政策：关于如何实现目标的具体原则或行动方针。 战略：描述如何将政策付诸行动。实施战略 1) 具体描述要采取的行动，2) 分配责任，3) 制定执行行动的时间表和优先事项，如果需要，4) 估计成本（如果有）和执行行动的资金来源。
围手术期疼痛的手术容积指数监测......
手术容积指数（SPI）监测是一种具有代表性的客观痛觉监测设备，利用光电容积描记信号测量痛觉。它易于应用于患者，数值计算公式直观易懂，因此临床解释简单。多项研究已证实了它的有效性和实用性。与血流动力学参数相比，SPI可以更准确地检测全身麻醉下手术中的痛觉程度，因此可以为各种阿片类药物（包括瑞芬太尼、芬太尼和舒芬太尼）的给药提供更好的指导。事实上，与传统镇痛相比，SPI引导的镇痛与术中阿片类药物消耗量较低、患者恢复较快、术后疼痛水平和不良事件发生率相当或较低有关。此外，SPI监测可以通过患者唤醒前的SPI值来预测术后疼痛程度和镇痛药物需求。然而，由于患者年龄、有效循环血容量、体位、合并用药和麻醉方案以及意识水平可能是 SPI 监测的混杂因素，因此临床医生在解释 SPI 值时必须小心谨慎。此外，由于 SPI 值可能因麻醉和镇痛方案以及潜在疾病而异，因此了解这些变量的影响并了解 SPI 监测相对于其他痛觉监测设备的优势和劣势至关重要。因此，本综述旨在帮助临床医生进行最佳的 SPI 指导镇痛，并通过阐明 SPI 监测在围手术期疼痛管理中的当前实用性和局限性来协助建立未来的研究设计。
印第安纳医院的合并/收购，扩展和关闭更新：2025年1月7日，本文件记录了有关医院/医院的新闻文章 -
•2022年3月10日•哥伦布地区医院宣布，挖掘工作人员将从I-65的I-65 Road Workwork项目中分解并重新分配，该建筑材料是前Clarion Hotel Property的I-65 Road Work Project。哥伦布地区卫生计划在该物业的一部分上建造医疗办公室建筑。将要制定详细的设施计划，目的是在2023年底之前提供服务。•将社区卫生网络与产妇服务联系到汉密尔顿县。这是
1395 数字直流驱动器 - 罗克韦尔自动化
第 2 章 故障及指示 一般 ......................。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。2-1 硬故障。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。2-1 软故障。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。..2-2 警告故障 ....................。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。............2-2 故障响应选择 ............。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。..............2-2 故障设置参数 ..........。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。.................2-4 故障状态指示器。......。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。2-5 Bulletin 1300 编程终端。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。2-7 故障描述及恢复。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。2-7 HHT 或DHT 故障显示。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。2-7 系统处理器故障 (SP–XX)。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。2-7 速度处理器 (VP–XX)。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。2-12 当前处理器故障 (CP–XX)。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。2-22 最终故障恢复。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。2-32