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World File Search System负压
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。
开发负压的简单控制系统
糖尿病性溃疡是糖尿病患者腿上发现的伤口。不当治疗打开了败血症和骨髓炎等并发症的风险。一种显着的治疗方法是通过负压伤口疗法（NPWT）装置。该装置通过去除渗出液，增加血流并通过负压促进细胞增殖来帮助溃疡恢复。这项研究的目的是通过开发简单的低成本NPWT原型来增加一种负担得起的糖尿病性溃疡治疗方法的本地含量。这是通过使用Arduino uno微控制器来实现的，其中包括PID控件，MPXV4115VC6U传感器读取功能，一个内置的计时器，两种模式和一个警报系统。在测试之前对所得的原型进行校准，以降低错误率。使用气流分析仪和溃疡伤口幻影进行测试。使用75、85和125 mmHg的负压设置用于测试，并在两种模式下进行30分钟。从这些测试中发现，原型可以达到负压阈值，最小平均误差最少为-1.81％。具有伤口幻影，连续和间歇性模式的平均误差分别为-0.56％和-0.20％。这种小方差可以忽略不计，因为NPWT治疗具有可接受的负压，即60-80 mmHg和80-125 mmHg，具体取决于伤口类型。总而言之，一个简单的基于Arduino Uno的系统可以用作NPWT治疗装置，以帮助糖尿病性溃疡恢复，而误差最小。
PEDOT:PSS在压阻式柔性压力传感器中的应用研究进展
压力传感器在可穿戴电子设备和电子皮肤中充当核心组件时，已经获得了更广泛的市场。为了实现高性能柔性压力传感器，研究人员对传感器材料，结构和设备设计进行了创新研究。聚（3,4-乙二醇二噻吩）：聚苯乙烯磺酸盐（PEDOT：PSS）是一种广泛使用的导电聚合物，由于其异常电导率，易于处理，易于处理和生物相容性，因此引起了相当大的关注。作为一种多功能且灵活的功能，PEDOT：PSS可以将其发展为各种形式，对新兴的传感应用具有重要意义。本文概述了使用PEDOT：PSS的最新进步：用于灵活的压电传感器的PSS，同时还讨论了其在此类传感器中的应用以及用于提高其性能的方法和机制。
HO-PAC板压实机的压实指南HO-PAC板压实机的压实指南
压实指南。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。7 1。土壤。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。8种土壤类型。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。8识别土壤类型。。。。。。。。。。。。。。。9 2。压实。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。10补充的需求。。。。。。。。。。。。10实现压实。。。。。。。。。。。。。。11土壤/底物类型和压实。。。。12个水分含量和压实。。。。。14测量压实。。。。。。。。。。。。。15 3。压实设备。。。。。。。。。。。。。17个Rammers，盘子，滚筒。。。。。。。。。。。。17手工引导，机器/繁荣的，自行的。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。17确定动态压实力18压实方法和土壤/底物类型。。。。。。。。。。。。。。。。19 4。HO-PAC板压实机。。。。。。。。。。。20种机器安装的压缩机类型。20压实设备的工作原理。。。。21范围可用的压实设备。。。。。。。。。。。。。21 5。压实技术。。。。。。。。。。。。。22安装压实设备。。。。。22准备一个面积以进行压实。。。。。22操作机器安装的压缩机。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。23 6。压实器性能数据。。。。。。。。26数据收集程序。。。。。。。。。。。26压缩机性能数据。。。。。。。。27 7。其他带有压实设备的操作。。。。。。。。。。。。。30桩驾驶。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。30理论。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。30技术。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。其他31个其他应用程序。。。。。。。。。。。。。。。。。31 8。参考和进一步阅读。。。。。。。32
见证负条件熵
具有负条件冯诺依曼熵的量子态在多种信息论协议中提供了量子优势，包括超密集编码、状态合并、分布式私有随机性提炼和单向纠缠提炼。虽然纠缠是一种重要资源，但只有一部分纠缠态具有负条件冯诺依曼熵。在这项工作中，我们将具有非负条件冯诺依曼熵的密度矩阵类描述为凸和紧的。这使我们能够证明存在一个 Hermitian 算子（见证人），用于检测任意维度二分系统中具有负条件熵的状态。我们展示了两种此类见证人的构造。对于其中一种构造，状态中见证人的期望值是状态条件熵的上限。我们提出了一个问题，即获得状态条件熵集的严格上限，其中算子给出相同的期望值。我们对两个量子比特的情况用数字方法解决了这个凸优化问题，发现这提高了我们证人的实用性。我们还发现，对于特定证人，估计的严格上限与 Werner 状态的条件熵值相匹配。我们阐明了我们的工作在检测几个协议中的有用状态方面的实用性。
α-静态负性
二分量子状态的对数负态是量子信息理论中广泛使用的纠缠，因为它易于计算并用作可蒸馏纠缠的上限。最近，两部分状态的κ键入被证明是易于计算且具有精确的信息理论含义的第一个纠缠措施，等于双方量子状态的确切纠缠成本，而自由操作是那些完全保留部分trans pose pose porths-pose pose and porths porths pornale porneme wang and warg and wang and wang and wang and wang and wang and wang wang and warg and wang and wang and warg and warg and wang wang and warg and wang wang and warg and wang wang wang and warg wang。修订版Lett。 125（4）：040502，2020年7月]。 在本文中，我们通过表明它们是α-千层词的纠缠措施的有序家族的极端，提供了这两种纠缠措施之间的非平凡联系，每种措施都由参数α∈[1，∞]鉴定出来。 在这个家族中，原始的对数负性被恢复为具有α= 1的较小的eST，并且κ键入被恢复为最大的α=∞。 我们证明α-静态的负性满足了以下特性：纠缠单调，归一化，忠诚和亚功能。 我们还证明它既不是凸面也不是一夫一妻制。 最后，我们定义了量子通道作为量子状态概念的概括的α-静态负性，我们展示了如何将许多概念推广到任意资源理论。Lett。125（4）：040502，2020年7月]。在本文中，我们通过表明它们是α-千层词的纠缠措施的有序家族的极端，提供了这两种纠缠措施之间的非平凡联系，每种措施都由参数α∈[1，∞]鉴定出来。在这个家族中，原始的对数负性被恢复为具有α= 1的较小的eST，并且κ键入被恢复为最大的α=∞。我们证明α-静态的负性满足了以下特性：纠缠单调，归一化，忠诚和亚功能。我们还证明它既不是凸面也不是一夫一妻制。最后，我们定义了量子通道作为量子状态概念的概括的α-静态负性，我们展示了如何将许多概念推广到任意资源理论。
根据内压设计分析压力容器...
摘要。本研究的主要目的是利用有限元方法根据内部设计压力和温度设计和分析压力容器的重要部件。压力容器是一种封闭的容器，用于容纳与环境压力有很大差异的气体或液体。它们已广泛应用于各种应用，例如化学工业、热电厂和核电厂、食品工业和航空工业。因此，压力容器的设计必须非常谨慎，以避免主要由应力引起的故障。需要应力分析的要求来避免压力容器的故障和致命事故。在本研究中，压力容器的重要部件，例如盲法兰、壳体法兰、一些吊环螺栓、排水管、排水管法兰和压力容器的一些连接区域，均根据 ASME 规范使用可靠的材料进行了专门设计。使用基于有限元法 (FEM) 的 Midas NFX 程序对指定点进行有限元建模、等效应力评估和应力分类线 (SCL)。根据 ASME 锅炉和压力容器规范对涉及内部压力和热负荷的设计条件的应力分析进行了评估。结论是，正常运行条件的分析结果满足允许限值。因此，压力容器的当前设计在设计载荷条件下具有足够的强度。
基于颅内压的决策：使用机器学习预测疑似颅内压升高
本研究在 2009 年至 2019 年期间招募了 400 名正常儿童作为对照组，以及 75 名有颅内压升高迹象的儿童。测量了 CT 上的 ONSD 等参数。采用监督机器学习根据 CT 测量结果预测疑似颅内压升高。正常儿童的 ln(年龄) 和平均 ONSD (mONSD) 之间存在线性相关性，mONSD = 0.36ln(年龄)+2.26 (R 2 = 0.60)。本研究根据单变量分析显示，400 名正常儿童的 CT 测得的 mONSD 与 ln(年龄) 和大脑宽度（而非脑室宽度）之间存在线性相关性。此外，多变量分析显示双尾核最小距离也与 mONSD 有关。对照组和疑似颅内压升高组的组间比较结果显示，mONSD 和脑室宽度具有统计学意义。研究表明，监督式机器学习应用可用于预测儿童疑似颅内压（ICP）升高，训练准确率为 94%，测试准确率为 91%。