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未分类 / 未分类 产品专论 ...
A. 肌肉注射 当口服疗法不可行，且药物的强度、剂型和给药途径合理地适用于治疗该病症时，肌肉注射 DEPO-MEDROL（甲基泼尼松龙醋酸盐）的指征如下： 1. 内分泌失调 原发性或继发性肾上腺皮质功能不全（首选药物为氢化可的松或可的松，如适用，可将合成类似物与盐皮质激素联合使用；在婴儿期，补充盐皮质激素尤为重要）。 急性肾上腺皮质功能不全（首选药物为氢化可的松或可的松；可能需要补充盐皮质激素，尤其是在使用合成类似物时）。 先天性肾上腺增生、癌症相关高钙血症、非化脓性甲状腺炎。 2. 风湿性疾病 作为以下疾病的短期辅助治疗（帮助患者度过急性发作或加重期）：创伤后骨关节炎、骨关节炎滑膜炎、类风湿性关节炎，包括幼年型类风湿性关节炎（部分病例可能需要低剂量维持治疗）、急性和亚急性滑囊炎、上髁炎、急性非特异性腱鞘炎、急性痛风性关节炎、银屑病关节炎、强直性脊柱炎。 3. 胶原病 在以下疾病加重期或作为部分病例的维持治疗：系统性红斑狼疮、系统性皮肌炎（多发性肌炎）、急性风湿性心脏炎。 4. 皮肤病 天疱疮、严重多形性红斑（Stevens-Johnson 综合征）、剥脱性皮炎、大疱性疱疹样皮炎、严重脂溢性皮炎、严重牛皮癣、蕈样肉芽肿。 5. 过敏状态 控制严重或致残性过敏症状，这些症状无法通过适当的常规治疗进行治疗：支气管哮喘、接触性皮炎、特应性皮炎、血清病、药物超敏反应、荨麻疹性输血反应、急性非感染性喉头水肿（肾上腺素是首选药物）。
书目
Adams-Chapman I; Watterberg kl; NOLEN TL; Hirsch s; Cole CA; Cotten CM;哦，W; poindexter bb; Zaterka-Baxter KM；达斯A; Backstrom Lacy C； Scorsone am; Duncan AF; Demauro SB；戈德斯坦RF； Colaizy tt;威尔逊 - 科斯特洛·德； purdy ib; Hintz Sr;嘿，RJ;迈尔斯GJ；富勒J; Merhar s; Harmon HM； Peralta-Carcelen M; Kilbride HW; Maitre nl; vohr br; Natarajan G：Mintz-Hittner H； Quinn GE;华莱士DK；奥尔森RJ； orge fh; tsui i; Gaynon M;哈钦森AK；嘿;冬季TW;杨MB：海德公里； Cogen MS；拥抱D;布雷默DL; Donahue JP;卢卡斯WR;菲尔普斯DL;希金斯路； Eunice Kennedy Shriver国家儿童健康与人类发展研究所新生儿研究网络。 在肌醇随机对照试验中入学的早产儿的神经发育结果。 J Perinatol。 2021 3月23日。DOI：10.1038/S41372-021-01018-5。 在线印刷前线。 PMID：33758387; PMCID：PMC8349854。Adams-Chapman I; Watterberg kl; NOLEN TL; Hirsch s; Cole CA; Cotten CM;哦，W; poindexter bb; Zaterka-Baxter KM；达斯A; Backstrom Lacy C； Scorsone am; Duncan AF; Demauro SB；戈德斯坦RF； Colaizy tt;威尔逊 - 科斯特洛·德； purdy ib; Hintz Sr;嘿，RJ;迈尔斯GJ；富勒J; Merhar s; Harmon HM； Peralta-Carcelen M; Kilbride HW; Maitre nl; vohr br; Natarajan G：Mintz-Hittner H； Quinn GE;华莱士DK；奥尔森RJ； orge fh; tsui i; Gaynon M;哈钦森AK；嘿;冬季TW;杨MB：海德公里； Cogen MS；拥抱D;布雷默DL; Donahue JP;卢卡斯WR;菲尔普斯DL;希金斯路； Eunice Kennedy Shriver国家儿童健康与人类发展研究所新生儿研究网络。在肌醇随机对照试验中入学的早产儿的神经发育结果。J Perinatol。2021 3月23日。DOI：10.1038/S41372-021-01018-5。在线印刷前线。PMID：33758387; PMCID：PMC8349854。PMID：33758387; PMCID：PMC8349854。
具有乘积图的多域信号自适应子采样
在标准信号处理中，采样理论指出，以高于奈奎斯特速率采样的带限信号可以完美重建。这一重要特性是欧几里得信号采样的基石。然而，当信号定义在更复杂的域上时，自适应采样策略的设计仍然是一个活跃的热门话题。为了处理位于不规则域上的信号，图信号处理 (GSP) [1, 2] 已成为标准方法的有力替代方案。在这种形式化中，图定义了一个支持，信号（现在称为图信号）在此支持上定义。这允许捕获信号演变的结构，从而提供比单独考虑信号更多的信息。通过将信号处理的概念和工具推广到图上记录的信号，GSP 已证明其在滤波 [3]、重构 [4] 和采样 [5] 等许多任务中都取得了成功。对于后者，在单变量情况下提出的一个想法是利用其底层图，从某些节点的测量中重建图信号。这种称为图采样集选择（或子集采样）的方法现在已得到充分研究 [6, 7, 8]。例如，（在无噪声设置下）假设图信号是带限的，可以证明随机选择合理数量的样本/节点足以以高概率实现完美重建 [9]。不幸的是，此类方法存在一些主要局限性。首先，到目前为止，大多数文章都集中在单变量信号上。然而，GSP 中最近的出版物主张需要多域图信号处理，以便处理张量数据或矢量数据 [10, 11]。事实上，在传感器网络等多个应用环境中，数据流被记录为在网络上演变的多变量时间序列，从而定义至少
APHA 致信反对提名罗伯特·肯尼迪 (RFK Jr.) 领导 HHS
2025 年 1 月 23 日 尊敬的迈克·克拉波 尊敬的罗恩·怀登 主席 排名成员 参议院财政委员会 参议院财政委员会 华盛顿特区 20510 华盛顿特区 20510 尊敬的比尔·卡西迪 尊敬的伯尼·桑德斯 主席 排名成员 参议院卫生、教育委员会 参议院卫生、教育、劳工和养老金委员会 劳工和养老金 华盛顿特区 20510 华盛顿特区 20510 尊敬的克拉波主席和卡西迪主席以及排名成员怀登和桑德斯： 我代表美国公共卫生协会（一个由公共卫生专业人员组成的多元化社区，致力于维护所有人和社区的健康）写信表达我们对提名罗伯特·F·肯尼迪 (Robert F. Kennedy Jr.) 担任美国卫生与公众服务部部长的深切关注。目前，美国面临的诸多健康挑战包括 H5 禽流感疫情、可预防的产妇死亡流行病、不断上涨的医疗费用、药品短缺和农村医院关闭等。此外，我们还面临着新出现的和重新出现的健康威胁，例如痴呆症患者人数不断增加，麻疹和百日咳等疫苗可预防传染病病例不断增加。应对这些和其他挑战需要一位拥有知识和经验、能够立即行动起来的人来领导该机构。肯尼迪先生既没有受过如此重要和复杂的职位所需的培训，也没有管理经验和判断力。在他的整个职业生涯中，肯尼迪先生表现出了糟糕的判断力和对科学证据的持续漠视，他故意做出毫无根据的断言，并宣传有关救命疫苗安全性和有效性的错误信息。他现在声称自己并不反对疫苗，只想确保疫苗安全有效。事实上，他的记录恰恰相反。他多次表明反对疫苗的立场，并经常带头破坏国内外对疫苗的信心。这导致公众对疫苗失去信心。许多专家认为，他在萨摩亚的宣传助长了反疫苗活动人士的气焰，他们传播错误信息，导致麻疹流行，导致 80 多人死亡，其中大多数是儿童，而这些死亡是可以通过疫苗预防的。他还多次声称疫苗会导致自闭症，并且没有疫苗是安全有效的，尽管没有证据。他对社区水氟化的好处有充分证据的科学依据提出质疑，声称 COVID-19 针对的是特定种族和社会经济群体，而其他群体则幸免于难，并暗示艾滋病不是由 HIV 感染引起的。所有这些说法都与我们今天掌握的和早已知道的科学证据相矛盾。任何持有这些容易被推翻的信念的人都不能被委托领导我们国家健康和福祉的改善。
使用机器学习的ECG图分析 胎儿畸形中的致化发生 Ethos-Agrix 钠离子电池和BMS 抗癌药物capmatinib的合成和开发 雨技术 fraudnet：使用机器的UPI交易欺诈检测 自动太阳跟踪以进行最大太阳能收获 外部环境因素在编队中的作用 研究海洋杂交纤维增强复合材料 AI对学生生活的影响 基于计算机视觉的机器人手势 使用Yolo 对行驶车辆的速度检测 技术在减少食物废物中的作用 科威特采用金融科技的概念框架： 生物复合材料的汽车应用 导航过渡 使用隐肌和增强数据隐私 使用轻量级安全有效的物联网通信 零信任安全体系结构中的AI集成：a 传统药用植物作为新抗菌剂的来源 ... 的技术基础和含义 了解机器学习中的生成AI 增强采购智能 使用机器学习的二氧化碳排放预测 结肠癌：... 之间的比较研究 使用柠檬抑制碳钢的腐蚀 停车管理系统 了解BGP失败的风险 电动载移器
心电图（ECG）是通过分析心脏的电活动来评估心脏健康的重要诊断工具。本研究探讨了机器学习（ML）技术在ECG图形分析中的应用，旨在提高诊断心血管疾病的准确性和效率。通过临床咨询收集了一种多种心电图信号数据集，包括正常情况和异常病例。采用预处理技术来消除噪声，然后进行特征提取以识别临界模式。机器学习模型，包括支持向量机（SVM），随机森林和卷积神经网络（CNN），用于对诸如正常窦性心律，心房颤动和心室心动过速等节律进行分类。所提出的方法为协助临床医生在早期发现和诊断心脏条件下提供了一种可靠，有效的方法，其准确性，敏感性和特异性方面有希望的结果。
个人简介 姓名： TANIA ZAGLIA eRA ...
遗传性和获得性心律失常，以及心脏结构和功能的神经源性调节。2017 年 2 月，我被帕多瓦大学聘为 RTD-A，并被威尼托分子医学研究所 (VIMM) 聘为 PI，在那里我成立了我的独立研究小组 (https://www.vimm.it/scientific-board/tania-zaglia)。2018 年，VIMM 科学顾问委员会对我的研究活动进行了评估，承认“[她的团队] 科学质量非常出色”。我已从多个机构获得独立资助，如下所述。2020 年，我被帕多瓦大学聘为 RTD-B。目前，我是副教授，领导 VIMM 的“心肌病细胞信号传导实验室”。我的研究旨在确定以下疾病的机制：i）致心律失常性心肌病（由 PRIN-2015、PRIN-2021、Eccellenza Cariparo 2017-2021、Ricerca Finalizzata 2019-2023 支持）；和 ii）ALS（由 ARISLA 支持，2017-2018；STARS UNIPD 2019-2021；ARISLA 2023-2026）。职位、科学任命和荣誉教育：2007 年。意大利帕多瓦大学 (UNIPD) 生物医学科学系心血管科学博士学位。2003 年。意大利帕多瓦 UNIPD 生物科学硕士学位（优异）。现任职位：2022 年至今，意大利帕多瓦 UNIPD 生物医学科学系副教授。2017-2022 年，意大利帕多瓦 UNIPD 心脏、胸腔、血管科学和公共卫生系及生物医学科学系助理教授。2017 年至今，意大利 VIMM 首席研究员。https://www.vimm.it/scientific-board/tania-zaglia 曾任职位：2015-2017 年，意大利帕多瓦 UNIPD 高级博士后研究员。分子心脏病学实验室 Mongillo 教授。2013-2015 年，Telethon 初级研究员。VIMM，意大利帕多瓦。导师：Marco Mongillo 教授。2011-2013 年，帕多瓦大学卓越研究奖学金。意大利 UNIPD 生物医学系。2007-2011 年，欧盟第六框架计划 HeartRepair 资助的博士后奖学金。意大利 UNIPD 实验生物医学系。机构教学活动：2024 年至今，帕多瓦大学医学院人体生理学课程、发育年龄神经和心理运动学位课程。2020 年至今，帕多瓦大学医学院人体生理学课程、物理治疗学位课程。2015 年至今，帕多瓦大学医学院人体生理学课程、护理学位课程。机构职责：2023 年至今。UNIPD 生物医学科学博士学院教师委员会。2018-2023 年。转化专科医学博士学院 GB Morgagni 教职委员会，心血管科学课程，UNIPD。2018-2019 年：帕多瓦国家护理执照委员会成员。2017 年至今。威尼托分子医学研究所科学委员会成员。2016 年至今。UNIPD 护理学院内部年度研讨会的科学组织者。2015 年至今。UNIPD 护理学院教职委员会。奖项：2024- 卓越教学奖，帕多瓦大学。帕多瓦。IT；2023- 卓越教学奖，帕多瓦大学 DBS。帕多瓦。IT；2016- 最佳海报展示。心血管生物学前沿 (ESC)。佛罗伦萨。意大利；2012- 青年研究员奖。心力衰竭 (国际心脏研究学会)。贝尔格莱德；2012- 最佳海报展示。心血管生物学前沿 (ESC)。伦敦；2012- 旅行奖。心血管生物学前沿 (ESC)。伦敦；2010- 最佳口头报告。第四届年度奖 Ennio Manzin-Mario Fioretti。马罗斯蒂卡 (意大利)；2006- 最佳口头报告。“G. Olivetti”奖。意大利心血管病理学研究小组第十七次科学会议。米拉（意大利）。科学协会会员资格：2019 年至今。生理学会会员；2018 年至今。意大利心血管研究学会 (SIRC) 会员；2017 年至今。欧洲心脏学会心脏发育工作组成员；2012 年至今。国际心脏研究学会 (ISHR) 会员。
产品专着
在所有第三阶段研究中，从首次剂量的双盲研究药物开始评估出血。在每天每天剂量的依诺沙帕林剂量的研究与40毫克的研究中，在手术前9至15小时给予了依诺肝素或可注射安慰剂的第一个剂量。出血包括在apixaban首次剂量之前发生的事件，该事件是在手术后12-24小时给予的。出血仅包括手术后第一次剂量研究药物后发生的事件。在这两项研究中，阿匹克萨班组大出血的发生的一半超过一半发生在阿apixaban的第一次剂量之前。对于每12小时给予apixaban与依诺司酰胺的研究，口服和可注射的研究药物的第一个剂量是手术后12-24小时。在这项研究中，治疗期和手术后治疗期相同。表2显示了治疗期和手术后治疗期的出血结果。
•APHA投诉在美国地方法院提起的...
美国公共卫生协会，800 I街西北华盛顿特区，20001年，美国教师联合会，新泽西大街555号华盛顿州西北华盛顿特区，20001年，美国少数民族退伍军人，918 S Horton街，Suite 924 Suite 924 Seattle Seattle，Seattle，WA 98134，WA 98134，投票VETS ACTION FUND，2201 WISCONTON for AVENTON NWENTOR NW WAWSINTON，＃320 WAWSION，＃320，＃320，＃320，＃320安全，Inc。，新泽西州詹妮弗街4400号，套房331华盛顿特区，20015年，华盛顿州责任和道德公民，华盛顿1331 F Street NW Washington，DC 20004，原告，诉管理与预算办公室，第725街1725号华盛顿特区，华盛顿特区17th Street，DC 20503，Actip of Mange of Management and Budgement and Haston and Hastn of Mashing and Budge the Hastn and Hashs and Washing d 172 20503年，政府效率部，顾问委员会遵守《联邦咨询委员会法》，被告。
ICAPHMS2025 Day1＆2初步程序
o9：30 -10：10 p标题：可以保存任何保守的器官治疗 - 替代当今妇科领域的良性指示中的子宫切除术吗？Liselotti Mettler，德国Schelswig大学诊所10:10 -10：50 P标题：将很快更新Liselotti Mettler，德国Schelswig大学诊所10:10 -10：50 P标题：将很快更新
使用图形神经网络在Web应用程序中检测漏洞检测的方法
由于开源软件包漏洞而引起的软件系统的复杂性日益增长，使软件漏洞检测成为关键的优先级。传统的脆弱性检测方法，包括静态，动态和混合方法，通常在高阳性速率和有限的效率方面挣扎。最近，基于图的神经网络（GNN）和变形金刚模型通过表示代码作为捕获语法和语义的图表来提高漏洞检测准确性。本文介绍了一个混合框架，结合了门控图神经网络（GGNN）和变压器编码器以利用多个图表表示：抽象语法树（AST），数据流程图（DFG），控制流程图（CFG）（CFG）和代码属性图（CPG）。GGNN提取图级特征，而变压器在图形编码数据中增强了顺序上下文理解。该模型使用这些功能来检测功能级代码段中的漏洞。评估我们在OWASP WebGoat数据集上的框架的评估证明了在五种主要漏洞类型中不同图形表示的有效性：命令注入，弱加密，路径遍历，SQL注入和跨站点脚本。实验结果表明，GGNN+CpG配置始终产生高度弱点的较高回忆，而GGNN+CFG在检测基于控制的基于控制的漏洞（例如命令注射）方面表现出色。这些发现突出了混合GNN-Transformer框架在增强网络安全应用程序的代码漏洞检测方面的潜力。GGNN和变压器模型的集成导致在所有漏洞类型中的准确性，精度，回忆和F1得分方面显着增强，每个图表表示对代码结构和脆弱性模式都有独特的见解。