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使用机器学习工具的COPD患者唾液样本和健康对照组的体外分类 用于可见和红外光电检测的石墨烯 - 锡烯设备 纳米级 基于脉冲拉伸逆变器链的粒子检测器 带有RF和光子模块的SIGE BICMOS技术 使用物联网技术用于具有智能设备功能的设备的弹性能量管理算法，用于智能网格 朝向连贯的O波段数据中心互连 超快速的锗光电二极管具有3-DB带宽265 GHz
抽象的慢性阻塞性肺疾病（COPD）是一种威胁生命的肺部疾病，是全球发病率和死亡率的主要原因。尽管尚未找到治疗疗法，但对反映疾病进展的生物标志物的永久监测对于有效管理COPD起着关键作用。对唾液等呼吸道流体的准确检查是一种有前途的疾病方法，可以预测其即将到来的疾病（POC）环境中的加剧。但是，对患者人口统计和医疗参数的同时考虑对于实现准确的结果是必要的。因此，机器学习（ML）工具可以在分析患者数据并为识别POC环境中识别COPD的全面结果中发挥重要作用。因此，这项研究工作的目的是实施ML工具，从表征COPD患者和健康对照的唾液样本及其人口统计信息中获取的数据以及POC识别该疾病的人口信息。为此，使用了介电常数生物传感器来表征唾液样品的介电特性，随后将ML工具应用于获得的数据进行分类。XGBoost梯度增强算法的高分类准确性和敏感性分别为91.25％和100％，使其成为COPD评估的有前途的模型。将来将该模型整合到神经形态芯片上，将来可以在POC中对COPD进行实时评估，低成本，低能消耗和高患者隐私。此外，在接近患者设置中对COPD的持续监测将使疾病加剧更好地治疗。
吸入器选择哮喘和COPD的碳足迹影响
介绍直到1990年代初，含有氯氟化合物（CFC）作为推进剂的计量剂量吸入器（MDI）是管理哮喘和慢性阻塞性肺部疾病（COPD）的最常见方法。在1987年，蒙特利尔耗尽臭氧层的物质方案包括逐步淘汰CFC，其中1个需要开发新方法来提供哮喘和COPD吸入疗法。这包括干加油吸入剂（DPI），CFC-免费MDI，使用Hydrofluorocarbons（HFC）作为推进剂和水性/软雾吸入器。欧洲处方模式的研究发现，选择吸入装置的国家之间存在很大差异。2011年发表的一项研究得出的结论是，瑞典使用的吸入皮质类固醇（ICS）设备中约有90％是DPI，而在英国，大约80％的是MDI。2
我的慢性阻塞性肺病行动计划
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