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国家产前保健指南
ANC 产前护理 BEmONC 基本紧急产科和新生儿护理 BMI 身体质量指数 CEmONC 综合紧急产科和新生儿护理 CQI 持续质量改进 EDD 预产期 EmONC 紧急产科和新生儿护理 eMTCT 消除母婴传播 FANC 重点产前护理 FGM 女性生殖器切割 Hb 血红蛋白 HBV 乙型肝炎病毒 Hct 红细胞比容 HDP 妊娠期高血压疾病 HEP 健康推广计划 HEW 健康推广工作者 HMIS 健康管理信息系统 IDP 国内流离失所者 IFA 铁叶酸 IPTp 妊娠期间歇性预防治疗 LEEP 环电外科切除术 LNMP 末次正常月经期 MCH 孕产妇和儿童健康 MCV 平均红细胞体积 M&E 监测和评估 MoH 卫生部 MUAC 中上臂围 OGTT 口服葡萄糖耐量试验 PMTCT 预防母婴传播 PrEP 暴露前预防 RBC 红细胞 RH 生殖健康 STI 性传播感染 TDF 富马酸替诺福韦酯 TT 破伤风类毒素 Td 破伤风-白喉 Tb 结核病 UTI 泌尿道感染 WHO 世界卫生组织 3TC 拉米夫定 -ve 阴性 +ve 阳性
产前抑郁及其相关因素
抽象背景孕妇和产后妇女由于荷尔蒙和生物学变化而面临抑郁症的高风险。静止抑郁症被研究不足，其预测因子仍然引起极大的争议。旨在估计妊娠期间抑郁症状的患病率，并研究科威特出生研究参与者中包括维生素D，叶酸和维生素B 12，包括维生素D，叶酸和维生素B 12。方法收集数据是科威特出生队列研究的一部分，其中在产前护理访问期间，在第二和第三学期招募了孕妇。使用爱丁堡产后抑郁量表（EPDS）收集产前抑郁症的数据，考虑到≥13的得分是抑郁症的指标。逻辑回归用于研究与孕妇抑郁症状相关的因素。科威特出生队列研究的1108名参与者的结果，1070（96.6％）完成了EPDS。分别为EPDS≥13和EPDS≥14的EPD指示，分散症状的患病率为21.03％（95％CI：18.62–23.59％）和17.85％（95％CI：15.60-20.28％）。 在多变量分析中，在家中被动吸烟，怀孕期间经历压力大的生活事件以及较低水平的维生素B 12被确定为诱发因素。 相反，渴望对水果和蔬菜的食用和消费量成反比抑郁症状。 具体来说，筛查工作应集中在意外怀孕，在家中被动吸烟以及最近的压力性现场活动上。分散症状的患病率为21.03％（95％CI：18.62–23.59％）和17.85％（95％CI：15.60-20.28％）。在多变量分析中，在家中被动吸烟，怀孕期间经历压力大的生活事件以及较低水平的维生素B 12被确定为诱发因素。相反，渴望对水果和蔬菜的食用和消费量成反比抑郁症状。具体来说，筛查工作应集中在意外怀孕，在家中被动吸烟以及最近的压力性现场活动上。结论大约是，五分之一的孕妇患有抑郁症状，表明需要在孕妇中实施筛查计划，这是科威特系统地实施的措施。
产前听觉刺激及其对新生儿的意义
大约在怀孕第 27 周，胎儿开始听到声音，从而启动复杂的听觉发育过程。产前听觉环境涉及塑造胎儿体验的内部和外部声音。在内部，母亲的心跳、呼吸和消化等声音创造了复杂的听觉环境。在外部，胎儿可以感知母亲的声音、环境噪音和音乐等声音，较低频率的声音传输效果更好。胎儿对声音的反应表现为心率变化和运动等生理变化。产前和产后的声音暴露会显著影响听觉发育。怀孕期间的大声噪音会使听觉系统紧张，并可能导致听力问题。在新生儿重症监护室保持低噪音环境对于早产儿的健康听力发育至关重要。产前经历极大地影响感官、语言和音乐的发展。发育生物学在听觉发育中起着至关重要的作用。产前环境和遗传学会影响脱氧核糖核酸甲基化，这是一种控制基因表达的表观遗传机制。听觉结构和大脑区域在怀孕和婴儿期成熟，外周活动有助于皮层下回路和功能成熟。胎儿生长受限可能导致听觉大脑反应延迟，可作为发育障碍的潜在标志。本综述强调了在整个人类发育过程中，尤其是产前阶段检测和处理听觉刺激的重要性。关键词：听觉处理、听觉刺激、胎儿听力、宫内听觉体验、出生后声音暴露、产前声学环境
单元4产前开发和护理
在五到八周之间，眼睛，鼻子和耳朵变得更加独特，婴儿的脸开始具有人类外观。在第五周开始形成生殖系统。到第七周，手臂，手和脚，脚趾和手指都形成了，尽管所有这些仍在完全发展。肠道，肝脏，胰腺，肺部和肾脏等内部器官的形状明确，某些器官开始起作用：肝脏开始产生红细胞，肾脏开始排泄尿液，循环系统开始起作用。呼吸系统和消化系统尚未开始起作用。此时，胚胎有一个由软骨的软骨组织制成的骨骼。因此，到了这一时期结束时，身体的主要部分以某种基本形式发展。此时的胚胎是一个半英寸长。
产前、围产期和产后阶段
妊娠期肺动脉高压的死亡率为 25%–56%。肺动脉高压是该群体中发病率最高的疾病，尤其是在年轻女性中。尽管有明确的建议避免怀孕，但某些患者群体在妊娠晚期才被诊断出患有该疾病。虽然妊娠早期右心室衰竭通常不严重，但在妊娠晚期可能会更严重。目前的证据表明，对于该特定群体的产前、围产期和产后各阶段的管理和严重预防措施尚未达成共识。应由多学科团队制定针对肺动脉高压的药物、分娩方式、麻醉类型和一些注意事项，以提高产妇和胎儿的存活机会。围产期和产后阶段因心脏代偿功能失调而突然发生的循环衰竭是有害的，应考虑使用体外膜氧合等机械支持来缓解血流动力学并延长心脏恢复时间。我们的综述旨在解释肺动脉高压的病理生理学，并总结妊娠各阶段关键管理和预防措施的当前证据。
胎儿MRI（和产前CT）
Fernandes GL、Glanc P、Gonçalves LF、Gruber GM、Laifer-Narin S、Lee W、Millischer AE、Molho M、Neelavalli J、Platt L、Pugash D、Ramaekers P、Salomon LJ、Sanz M、Timor-Tritsch IE、Tutschek B、Twickler D、Ximen-Fes M、Raine Rinning N、Ning。 ISUOG 实践指南：胎儿磁共振成像的表现。妇产科超声波。 2017 • ESPR
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A.通信系统：1。调制和编码，2。通道估计和均衡，3。ML通信，4。完整双工，5。JC＆S，6。超低潜伏期，7。物理层安全与隐私，8。水下通信，9。有线和光学通信，10。卫星通信，11。IoT，V2V等的通信方案。12。6G及以后的B. Mimo通信和信号处理：1。单用户和多用户mimo，2。Massive Mimo，3。MIMO通道估计4。合作与继电器，5。干涉管理与意识，6。MMWave和THZ，7。无单元系统，8。可重新配置的智能表面C.网络和图形：1。网络信息理论，2。分布式优化和算法，3。图形信号处理，4。图形上的机器学习，5。联邦学习，6。无线网络，7。物联网，8。社交网络和网络科学，9。数据网络和计算卸载，10。运输，无人机和V2V网络，11。电源网络和智能电网D.自适应系统，机器学习和数据分析：1。自适应过滤，2。自适应和认知系统，3。估计和推理，4。压缩感应和稀疏恢复，5。高维大规模数据的模型，6。优化，7。学习理论和算法，9。在线学习和遗憾最小化，8。自我和半监督学习，10。深度学习，11。增强学习
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Hiramitsu Awano（京都大学），Makoto Ikeda（Univ。），托希·伊西哈拉（Nagoya Univ。），toshiyuki iChiba（富士通实验室），kazuhito ito（Saitama Univ。），kenichi okada（东京Inst。技术），Hiroyuki Ochi（Ritsumeikan Univ。），Toshiki Kanamoto（Hirosaki Univ。），daisuke kanemoto（大阪大学），Shinji Kimura（WasedaUniv。），atsushi kurokawa（Hirosaki Univ。），Yukihide Kohira（Univ。），Satoshi Komatsu（东京Denki Univ。），saito（大学Aizu），Shimpei Sato（Shinshu Univ。 ），Jun Shiomi（大阪大学 ），Yuichiro Shibata（长崎大学 ），Kenshu Seto（Kumamoto Univ。 ），田（Tian Song）（Tokushima Univ。 ），kazuyoshi takagi（mie univ。 ），Yoshinori Takeuchi（Kindai Univ。 ），Takashi Takeaka（NEC），Nozomu Togawa（WasedaUniv。 ），hiroyuki tomiyama（Ritsumeikan Univ。 ），shigetoshi nakatake（Univ。 of kitakyushu），Yuichi Nakamura（NEC），Hiroki Nishikawa（Osaka Univ。） ），Yukiya Miura（东京都会大学。 ），Shigeru Yamashita（Ritsumeikan Univ。 ），Yasushi Yuminaka（Gunma Univ。 ），Masaya Yoshikawa（Meijo Univ。 ），Aizu），Shimpei Sato（Shinshu Univ。），Jun Shiomi（大阪大学），Yuichiro Shibata（长崎大学），Kenshu Seto（Kumamoto Univ。），田（Tian Song）（Tokushima Univ。），kazuyoshi takagi（mie univ。），Yoshinori Takeuchi（Kindai Univ。），Takashi Takeaka（NEC），Nozomu Togawa（WasedaUniv。），hiroyuki tomiyama（Ritsumeikan Univ。），shigetoshi nakatake（Univ。of kitakyushu），Yuichi Nakamura（NEC），Hiroki Nishikawa（Osaka Univ。），Yukiya Miura（东京都会大学。），Shigeru Yamashita（Ritsumeikan Univ。），Yasushi Yuminaka（Gunma Univ。），Masaya Yoshikawa（Meijo Univ。），
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申请完整性：提交初步计划审查申请材料（上面列出的 1-3）后，申请人将收到一份全面的 30 天意见函，最迟不超过申请处理时间表确定的三十 (30) 天。信中包括与提供给市政府工作人员的材料和正式开发提交所需的文件相关的意见。完整授权提交的申请表可在规划申请和表格中找到；有关不需要规划授权的开发项目的说明可在建筑和安全部门网页上找到。重要更新：自 2022 年 8 月 1 日起，所有规划开发申请均已根据既定的申请处理时间表接受和审查，其中包括每周提交截止日期。在此页面上查看最新的处理时间表：规划申请处理时间表
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Call for Papers IEEE Transactions on AES (TAES) Special Section Special Section on “Sensor Fusion in Autonomous Systems” Autonomous vehicles used in modern civilian and military applications gather and process multi-modal data gathered from a variety of sensors – cameras, radars, lidars, and ultrasonic transducers – for a variety of applications such as intelligent transportation systems, urban planning, agriculture, remote sensing, and security and 监视。本期特刊的重点是在理论分析，信号处理，机器学习，现象学，原型开发以及多模式传感器数据收集和处理的数据生成中的原始研究。将特别强调传感器校准误差的技术，尤其是当应用于包括无人驾驶汽车（UAV）无人机和无人驾驶表面车辆（USV）平台的分布式传感平台时。我们征求学术，研究和工业贡献。我们鼓励有关新算法，理论研究，标准和新颖的评估指标的贡献，用于分析性能，调查，软件和硬件实验原型，公共数据集和基准测试。尽管在TAE和其他社区中，诸如雷达，电气和红外（EO/ir）和声学等特定模式已经进行了广泛的工作和政府。该特殊部分旨在将来自学术界，政府和行业的各种相关子学科的研究人员汇集在一起，以介绍传感器融合的最新进展，以应用商业和国防领域的应用。