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临床指南：在新生儿单位使用供体人乳。作者：Lynne Radbone，新生儿营养师，英格兰东部ODN使用
指南的范围：直到最近，在没有母亲的牛奶（妈妈）通常被称为母亲表达的母乳（MEBM）的情况下，直到最近，通常被称为供体母乳（DBM）的供体供体母乳（DHM）被用作配方奶粉的唯一替代品。现在，在建立泌乳之前，使用它来补充妈妈的越来越多的实践。DHM的想法提供了一个“桥梁”来泌乳的观点，强化了人牛奶的喂养是高度重视的，并导致使用DHM从新生儿单位内独家延伸到产后病房并进入更广泛的社区。尽管目前正在收到更广泛的婴儿，并且可能受益于DHM，但支持更广泛使用DHM的证据是有限的，因此不能对其在这些人群中的使用提出具体建议（1）。因此，本指南仅详细介绍了在英格兰新生儿ODN东部的新生儿单位和过渡护理设施中建议使用捐赠人牛奶。它不涵盖产后病房或社区环境中的使用。简介：人乳的作用当前可用的证据表明，人乳是所有婴儿的首选肠内营养来源，包括那些出生的早产和/或具有非常低出生体重的人（VLBW）。研究以剂量依赖性的方式（5）将人牛奶与早产儿的配方奶粉喂养进行比较，表明人牛奶赋予了防止坏死性小肠结肠炎（NEC）和败血症（2-8）（2-8）（2-8），以及防止早产视网膜疗法（ROP）（ROP）（9-11）和Bronchopplasmon arronary Dysplasmon（12,12,13,13,13,13,13,13,13,00）（BPD）（BPDE）（BPD）（BPD）人牛奶的喂养还改善了后来生活的长期神经认知发展（14-16）和心血管健康结果（5）。For these reasons The World Health Organisation (17), The European Society for Paediatric Gastroenterology Hepatology and Nutrition, (18) and the British Association of Perinatal Medicine, (1) in their most recent publications state that MOM is the first choice in the feeding of preterm infants, and that when mother's milk is either not available or only available in insufficient volumes to meet an infant's needs, pasteurised DHM should be used as an 选择。既不使用妈妈和DHM可用的早产公式。The role of donor human milk Few studies have been conducted comparing solely donor human milk with formula, however those available show that DHM confers protection against NEC (19,20) and that infants fed unfortified DHM have a healthier intestinal microbiota, greater initial bacterial diversity, as well as a better feeding tolerance, which in turn shortens the time to full enteral feeding (21,22).尽管新鲜的妈妈含有更高量的大量营养素，免疫活性和营养因素，但巴氏杀菌的DHM，也有人提出，与早产的强化性巴氏抗性DHM相比，可以降低早产儿的NEC率，而其他新生儿的发病率和死亡率则降低了NEC的率（19,23）
RAMSIS - 数字人体建模，用于优化作战人员的安全性和生存能力
3D 数字人体建模 (DHM) 工具 RAMSIS 用于优化军用车辆系统的产品开发。DHM 在产品开发中的应用已经存在多年。军用车辆开发的 DHM 不仅需要车辆乘员的表示，还需要装备的表示和此类装备对作战人员的影响的模拟。为了真实地模拟军用车辆中的乘员，无论是陆基还是空基，装备都必须成为扩展人体模型的一个组成部分。仅仅将 CAD 几何图形附加到一个人体模型元素上是不够的。装备尺寸需要根据人体测量学进行扩展，需要根据解剖学考虑对关节活动性的影响。这些方面必须集成到姿势预测算法中，以生成客观、可靠和可重复的结果，帮助设计工程师制造更好的产品。这些产品对作战人员来说是安全、舒适和合适的。
胸腔手术后增强四倍的健康结果：可行性飞行员使用数字家庭监控
背景：出院后的手术恢复通常给患者和看护人带来挑战。术后并发症和在家管理不良的疼痛可能会导致对急诊科（ED）的意外访问和去医院的再入院。数字家庭监控（DHM）可以改善术后护理。目的：与标准护理相比，我们进行了一项随机对照试验（RCT）的可行性研究，以评估胸外科手术后的DHM有效性。方法：我们在单个三级护理中心进行了2臂平行组飞行员RCT。接受胸腔手术程序的成年患者被随机分为2组：DHM组和护理标准（对照组）。我们遵守了意向性治疗分析原则。主要结果是预先确定的RCT可行性标准。如果超过75％的试验募集，协议依从性和数据收集，则该试验将是可行的。次要结果包括30天的ED访问率，30天的再入院率，术后并发症，住院时间长度，30天阿片类药物消费量，30天的恢复质量，患者培训质量满意度，照料者满意度，医疗保健提供者满意度以及每例案例成本。结果：满足所有RCT可行性标准。试验招聘率为87.9％（95％CI 79.4％-93.8％）。协议依从性和结果数据收集率分别为96.3％（95％CI 89.4％-99.2％）和98.7％（95％CI 92.9％-99.9％）。总共有80名患者被随机分配，DHM组为40例（50％），对照组40例（50％）。基线患者和临床特征在两组之间是可比的。The DHM group had fewer unplanned ED visits (2.7% vs 20.5%; P =.02), fewer unplanned admission rates (0% vs 7.6%; P =.24), lower rates of postoperative complications (20% vs 47.5%, P =.01) shorter hospital stays (4.0 vs 6.9 days; P =.05), but more opioid consumption （111.6，SD 110.9）vs 74.3，SD 71.9 mg吗啡等效物；与对照组相比，p = .08）。DHM also resulted in shorter ED visit times (130, SD 0 vs 1048, SD 1093 minutes; P =.48) and lower cost per case (CAD $12,145 [US $ 8436.34], SD CAD $8779 [US $ 6098.20] vs CAD $17,247 [US $11,980.37], SD
用物理编码的深度学习分布式水文建模：一般框架及其在亚马逊>中的应用
摘要虽然深度学习（DL）模型比传统的分布式水文模型（DHM）表现出较高的模拟精度，但它们的主要局限性在于不透明度和缺乏潜在的物理机制。DL和DHM之间对协同作用的追求是一个引人入胜的研究领域，但确定的路线图仍然难以捉摸。在这项研究中，一个新型框架无缝整合了编码为神经网络（NN）的基于过程的水文模型，一种用于绘制空间分布的额外NN，并从分水岭属性和基于NN的替换模型中的物理有意义的参数进行了核对，这些参数是开发的。多源观测被用作训练数据，并且该框架是完全可区分的，可以通过反向传播进行快速参数调整。基于框架建立了亚马逊盆地的混合DL模型（〜6×10 6 km 2），并且将全球尺度DHM的Hydropy编码为其物理骨架。与流量观测和重力恢复和气候实验卫星数据同时培训，混合模型的中位数NASH -SUTCLIFFE效率为0.83和0.77，分别用于流量和总水存储的动态和分布式模拟，比原始水疗模型高41％和35％。用替代NN替换原始的Penman – Monteith公式会产生更合理的潜在蒸发量（PET）估计，并在这个巨大的盆地中揭开PET的空间模式。解释了用于参数化的NN，以确定控制关键参数中空间可变性的因素。总的来说，这项研究为大数据时代的分布式水文建模提供了可行的技术路线图。
terence-james-camilon-donor-human-milk-notagord-the ...
妊娠年龄（WK）1.013（0.824-1.244）0.899出生体重0.997（0.995-0.999）0.002倍数（双）0.770（0.857-2.407）（0.857-2.407）0.955 0.958产前固醇0.487 0.487 0.487 0.208-1.140.140 0.00.000000097蚂蚁0.427-79.54 0.186前宾夕化0.214 0.206-1.424 0.214 DHM存储时间（天）1.042 1.022-1.063 <0.001显着性p <0.2
专业化集成创新战略：有效...
Piotr Bębenek 4 摘要：目的：我们的工作旨在围绕区域知识和认知转移 (双螺旋矩阵，DHM) 的概念提出一种智能专业化识别战略模型。设计/方法/方法：由于缺乏公认的发展政策工具，智能专业化导向政策的可操作性仍然相当有限，我们提出了 DHM 模型，以便为区域智能专业化导向战略的实施提供依据。通过对波兰 (Opolskie) 选定的弱创新新兴地区进行多维比较分析，该模型得到了统计验证。结果：所提出的方法让我们发现了将智能专业化概念重新定义为区域创新战略一部分的必要性。实际意义：提出了区域创新政策的新方法。研究结果已用于制定 2027 年前景下潜在智能专业化发展的区域政策指令。原创性/价值：提出了实施智能专业化区域创新战略的新模型，并以弱创新地区为例进行了验证。关键词：新兴区域，智能专业化识别，智能战略
启用储能项目：仅过渡区域的工具包
08/2010 - 当前 - 德国慕尼黑心脏病专家和董事会认证的心脏病专家德国心脏中心慕尼黑（DHM）负责实施新医院信息系统，数字化，远程医疗和大数据分析的代表特别责任计划人员和组织的计划02/2006 - 07/2009 - 慕尼黑助理麦肯锡公司（MCK）竞争对手。支持组织转型，包括阐述实施计划和转向元素的标识·关于健康保险基金未来定向的战略项目：
大面积特征和准确性...
德国汉诺威莱布尼茨大学摄影测量与地理信息研究所 jacobsen@ipi.uni-hannover.de 第一委员会，第一工作组 I/4 关键词：DHM、卫星图像、InSAR、分析 摘要：大面积覆盖高度模型主要基于光学和合成孔径雷达 (SAR) 空间图像。通过光学图像自动匹配确定的单个物体点的垂直精度在 1.0 地面采样距离 (GSD) 范围内，但这与高度模型的精度并不相同。除长波长 SAR 数据、P 波段和 L 波段外，所有高度模型最初都是数字表面模型 (DSM)，而不是最常要求的数字地形模型 (DTM)，其裸地高度必须通过过滤生成。此外，高度模型受插值的影响，从而降低了几何质量。分析了大面积覆盖高度模型的精度和特性，包括确定方法对细节的影响。此外，绝对精度还受地理参考质量的影响，地理参考质量部分基于直接传感器方向，部分基于地面控制点 (GCP) 或间接基于其他现有高度模型。对高度模型分辨率最重要的影响是 DHM 的点间距，但如果数据处理不当，细节也会丢失。所有高度模型在陡峭地形中的精度都较低，光学图像的匹配受物体对比度的影响，而 SAR 受重叠的影响。因此，高度模型中的空白通常会被其他数据填充，从而导致更多的异质性。1.简介
定量相显微镜：准确性比较
抽象的定量相显微镜（QPM）在生物形象中起关键作用，提供了补充荧光成像的独特见解。他们提供了有关质量分布和运输的基本数据，无法访问荧光技术。此外，QPM不含标签，消除了光漂白和光毒性的关注。但是，在可用的QPM技术中导航可能很复杂，因此选择最适合特定应用程序的QPM技术。本教程审查对主要QPM技术进行了详尽的比较，重点是它们在测量精度和真实性方面的准确性。我们专注于8种技术，即数字全息显微镜（DHM），跨颗粒波前显微镜（CGM），基于QLSI（四边形剪切干涉术），衍射相显微镜（DPM），差异相位（DPC）显微镜（DPC）显微镜，相位 - 相位 - 相位 - 相位 - 相位 - 相位 - 相位 - 相位 - 相位 - 季节 - 季节 - 季节 - 季节 - 想象 - 想象相关（DPM）显微镜（FPM），空间光干扰显微镜（Slim）和强度方程（TIE）成像。为此，我们使用了基于离散偶极近似（IF-DDA）的自制数值工具箱。此工具箱旨在计算显微镜样品平面处的电磁场，而与物体的复杂性或照明条件无关。我们升级了此工具箱，以使其能够建模任何类型的QPM，并考虑射击噪声。简而言之，结果表明，DHM和PSI固有地没有人工制品，而却遭受了连贯的噪音。在CGM，DPC，DPM和TIE中，精确度和真实度之间存在权衡，可以通过改变一个实验参数来平衡。在大多数情况下，FPM和Slim遭受了固有的伪像，这些伪像无法在实验中被丢弃，这使得技术不是定量的，尤其是对于涵盖大部分视野视野的大物体，例如真核生物细胞。
科学、技术与健康硕士
• 复杂机械系统描述（树状结构或闭环系统）， • 闭环结构机器人的几何和运动学模型、约束方程、移动性分析、奇异性分析（树状结构和闭环系统的 DHm 约定介绍） • 全移动性和低移动性并联机器人的工作空间分析 • 几何参数的校准 • 开环和闭环机构系统的动力学原理（牛顿-欧拉、欧拉-拉格朗日、虚功原理）的回顾 • 刚性树状结构机器人的动态建模：逆和正动态问题、基本惯性参数、地面力的计算。 • 无驱动冗余和有驱动冗余的刚性并联机器人的动态建模：逆和正动态问题、基本惯性参数、地面力的计算。 • 刚性并联机器人动态模型的退化条件分析和奇异性交叉 • 动态参数的识别