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负压伤口疗法
•会或合理地期望可以防止疾病，病情，伤害或残疾的发作。•将或合理地期望减少或改善疾病，病情，伤害或残疾的身体，精神或发育影响。•将帮助成员在执行日常活动中实现或维持最大的功能能力，并考虑成员的功能能力和适合相同年龄成员的功能能力所有用于家庭使用提供的耐用医疗设备的功能能力，都需要高级确定覆盖范围。在住院或门诊中心提供的设备不可单独偿还。负压伤口疗法必须通过参与耐用的医疗设备供应商获得。描述：真空辅助伤口闭合是一种用于促进慢性伤口愈合的技术。可以用作手术的辅助手术，也可以作为衰弱或非手术候选者的患者的手术替代方法。将带有附着的疏散管的特殊泡沫调味料插入伤口。伤口用粘附的闭合敷料密封。疏散管从伤口导致连接到负压泵的罐。负压从伤口中去除多余的间质液。这会导致水肿减少，从而使伤口床的血流增加。假设增加的血流为伤口提供氧气和养分，从而促进了肉芽组织的形成。适应症：它也将伤口的边缘靠近。
社交媒体上的深泡探测：利用深...
摘要：DeepFake技术的扩散引起了人们对社交媒体平台上错误信息传播的关注。在本文中，我们提出了一种基于深度学习的方法，用于检测DeepFake推文，特别是由机器生成的推文，以帮助减轻在线错误信息的影响。我们的方法利用FastText嵌入来表示推文文本，并将其与深度学习模型相结合。我们首先预处理文本，然后使用FastText嵌入将它们转换为密集的向量表示。这些嵌入式捕获有关推文内容的语义信息，这对于区分真实和机器生成的推文至关重要。然后，我们将这些嵌入将这些嵌入给深度学习模型，例如卷积神经网络（CNN）或长期短期内存（LSTM）网络，以将推文归类为真实或机器生成的推文。该模型是在标有标记的Tweet数据集上训练的，在该数据集中，使用最先进的文本生成模型合成机器生成的推文。对推文的现实世界数据集的实验结果证明了我们方法在检测机器生成的推文中的有效性。我们的方法实现了很高的准确性，并且优于在社交媒体上进行深层检测的现有方法。总的来说，我们提出的方法为检测机器生成的推文并遏制整个社交媒体平台上的错误信息的扩散提供了强大而有效的解决方案。
水力压裂：商业秘密和压裂水成分的强制披露
与此同时，促使更多公司自愿披露的运动也在进行中。最终，促使自愿披露的运动几乎变得毫无意义，因为大多数拥有大量石油和天然气活动的州都颁布了强制性披露规则。但自愿披露运动至少产生了一项具有持久意义的进展。2011 年 4 月，地下水保护委员会 69 和州际石油天然气契约委员会 70 联合推出了 FracFocus 71 网站，公司可以自愿披露美国任何地方每个油井使用的压裂液的成分。即使在大多数重要的石油和天然气州颁布了强制性披露法规之后，FracFocus 仍然具有相关性，原因是几个州的法规要求公司通过直接向 FracFocus 发布信息来进行披露，而不是直接将披露信息发送给监管机构。72 例如，德克萨斯州立法机构于 2011 年中期颁布了一项立法，73 指示德克萨斯州铁路委员会起草法规，要求公司通过发布信息逐个披露压裂液成分。
施耐德电气船舶与海洋工程解决方案 - 中国工控网
3.3 船舶配电系统解决方案 ...............................................................................................................................................32 3.3.1 需求和限制条件细述 ..........................................................................................................................................................................32 3.3.2 配电结构方案 ....................................................................................................................................................................................... 41 3.3.3 施耐德电气产品及应用 ..................................................................................................................................................................... 41 3.3.3.1 中压配电盘 -MCset Marine ............................................................................................................................................................42 3.3.3.2 中压马达控制中心 -Motorpact TM ................................................................................................................................................50 3.3.3.3 中压环网柜方案 - 中压环网应用和 RM6 .....................................................................................................................................56 3.3.3.4 中压变压器 ...................................................................................................................................................................................... 60 3.3.3.5 低压配电盘 -MB301M ...........
使用人工智能和深...
1助理教授，234助理教授，印度卡纳塔克邦，卡纳塔克邦，贝达尔，贝拉加维，贝拉加维，卡纳塔克邦，印度卡纳塔克邦的班纳塔克邦的Guru Nanak Dev工程学院计算机科学与工程系，印度，印度摘要，通过有效的武器检测是现代安全系统中的重要武器探索。本研究使用Yolov8深学习模型介绍了AI驱动的武器检测系统。该系统在Roboflow武器检测数据集上进行了训练，以在实时视频提要或图像中准确识别和分类武器。通过利用先进的计算机视觉技术，该模型可以增强监视功能，减少响应时间并改善高风险环境中的安全措施。实验评估证明了高准确性和效率，这使该系统成为公共空间中自动化威胁检测的可靠解决方案。关键字：武器检测，人工智能（AI），深度学习（DL），Yolov8，监视系统，实时检测I.引言随着公共场所的越来越多的安全问题，实时武器检测已成为至关重要的必要性。传统的监视系统在很大程度上依赖手动监测，这容易受人为错误和效率低下。人工智能（AI）和深度学习（DL）纳入安全应用程序的整合已显着增强了自动化威胁检测，从而更快，更准确地识别了潜在风险。本研究重点是使用最新的对象检测算法Yolov8模型实施AI驱动的武器检测系统。通过利用Roboflow的深度学习技术和策划的数据集，该系统旨在实时从视频供稿或图像中实时识别武器。基于AI的武器检测AI驱动武器检测系统的重要性提供了几个关键优势：
值函数近似 - 深...
⇒f（x，a）= q（s，a）或f（x）=A⇒数学函数比表高得多•状态描述可以彼此相关=>，如果到目前为止我们还没有遇到特定的状态描述，我们可以从类似情况中得出适当的动作。（概括）
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•材料奖，金属矿物质和材料协会（TMS）2021•杰出校友奖，IIT-BHU全球校友协会2019年•美国国家工程学院美国工程领域（NAE-FOE）Inspitee 2019•陆军研究办公室研究办公室研究办公室计划奖（ARO-y-YIP）奖（ARO-y-YIP）奖，2019年•NANAMATIAL SAWER•ACS NANAMATIALS•ACS AN AN AN AN AN AN AN AN AN AN AN AN AN AN NAN 2018 AN NAN 2018-21•福布斯，30岁以下30岁以下科学2018年•当选为Sigma XI，科学研究荣誉学会，成为正式成员2017年•美国真空学会（AVS）纳米量表科学与技术部早期职业奖2017年•理查德·L·格林奖•实验材料物理学的理查德·格林（Richard L. E. Hilliard研讨会2015年•加利福尼亚理工学院2015 - 17年的Resnick奖，2015 - 17年•2015年材料研究协会（MRS）研究生奖•IEEE DIELECTRIC＆ELECTRICAL SISTICAL SICTICAL SOCIACTAUTION SORICICATION研究生研究生奖学金2015年2015 2014年量表科学与技术部学生奖•ASM芝加哥地区分会研究生奖2014•杰出研究员奖，国际纳米技术学院2014•SPIE Optics＆Photics＆Photonics教育奖学金2014-15
