简介:大约30%的患者在放置树脂复合修复体后术后具有术后敏感性。脱敏剂通常用于通过有效密封牙本质小管并减轻过敏性来解决这种术后敏感性。目的:本研究的目的是评估Gluma脱敏剂对复合恢复程序后术后敏感性的影响。材料和方法:10例患者,年龄从18岁到45岁不等,表现出重要的果肉和良好的口腔卫生,进行了I级腔的准备。排除了异常习惯和创伤性闭塞和牙龈疾病的患者。将患者随机分配到两组之一:I组脱敏器,而II组对照组。采用复合修复体。评估患者的术后灵敏度。结果:在12个月的研究期间,两组内的VAS得分都有差异,但是这些差异在统计学上并不显着。同时,在不同时间点跨不同时间点内的VAS得分的比较显着差异(Gluma和对照组分别为0.001和0.01)。显示了每组不同时间点之间VAS分数的事后比较。在涉及两组的1个月时间点的比较中,主要观察到统计学上的显着差异。运行标题:Gluma脱敏器降低复合修复体中的灵敏度。结论:事实证明,在12个月后的后续周期后,Gluma在综合恢复后通过遮挡牙本质小管,然后是受控组,在术后最小化术后敏感性最有效。关键字:I类修复程序,牙本质脱敏器,Gluma脱敏器,复合材料,术后灵敏度。1埃及亚历山大大学牙科教职员工手术牙科教师,埃及2埃及2
注 1- QRISK 3 在嵌入 QRISK2 的电子临床系统使用 QRISK3 更新之前,可能需要使用 QRISK2。在评估以下风险时使用 QRISK 3(必要时在线): • 服用皮质类固醇或非典型抗精神病药物的人或 • 患有系统性红斑狼疮、偏头痛、严重精神疾病或勃起功能障碍的人 考虑使用终生风险工具(如 QRISK3-lifetime)来指导关于 CVD 风险的讨论并鼓励改变生活方式,特别是对于 10 年 QRISK3 评分低于 10% 的人,以及 40 岁以下有 CVD 风险因素的人。注 2 - NICE CG181(2023 年 5 月更新)建议 - 如果患者有服用他汀类药物的知情偏好或担心风险可能被低估,不要仅仅因为患者的 10 年 QRISK3 评分低于 10% 就排除使用 20 毫克阿托伐他汀治疗 CVD 的一级预防。CKD 患者的二级预防
摘要:对于越来越多的人使用个人流动设备的人,满足其独特需求的设备的开发对于他们的生活质量至关重要。传统上,那些流动性障碍的人使用轮椅参加活动。传统轮椅的两个问题是他们在用户上肢上施加的压力以及无法积极参与上肢的压力。该项目的目标是为不同的人提供简单的运输方式和换倒手段。目前,在市场上很容易获得下肢残疾人的手动驱动车辆,但下肢残疾人开发了很少的车辆。该项目的目的是为下肢残疾人开发一种车辆,并为车辆使用者提供提高的移动性水平,促进旅行自由和对社区的贡献。设计中最重要的部分是纳入转向机制,该机制将由双手完全操作而无需任何不适,并使身体受到挑战的人更加舒适。为此设计选择了电池供电的发动机,并考虑了重量。关键字:电动汽车,BLDC电动机,CHASIS,BALL BEANEN,控制器,RFID
理想的反事实估计应达到精确的干预和身份保存的平衡。最近,分类器引导的扩散模型被证明可有效产生现实和最小的反事实。但是,完美的相互作用通常具有挑战性,需要乏味的微调。在这项工作中,我们提出了最佳的噪声水平搜索(ONLS),该搜索利用指导从指导中自动捕获余额,而无需任何微调程序或额外的网络设计。我们证明我们的ONL可以准确地识别反事实估计的最佳噪声水平。最佳样本结果进一步有助于整个数据集的整体性能提高。预处理,策划数据集和代码已在我们的项目页面上发布:https://github.com/imnotprepared/onls。
人们对 CHERI 的认识主要受到 DSbD 计划和其他政府资助的竞赛的推动。这有助于建立一个由有使用 CHERI 经验的学者和业内人士组成的生态系统。这个核心生态系统主要位于英国,包括 136 家公司和估计 875 人,不包括政府内部人员。这一人数估计基于 2022 年对 DSbD 参与者的调查结果,该调查显示每家公司约有 7 人参与。1 这可能是目前了解并积极参与 CHERI 的人的低端估计,因为我们知道一些在 DSbD 生态系统中非常活跃的公司有超过 7 人参与他们的 DSbD 项目团队。
船舶设计是一个复杂的设计过程,可能需要一组海军建筑师团队来完成。改善船舶设计过程可以节省大量成本,同时仍为客户提供高质量的设计。船体设计的新技术是扩散模型,一种生成人工智能。船体设计扩散模型的先前工作创建了高质量的船体,其阻力减少和较大的位移量。但是,工作无法产生符合特定设计约束的船体。本文提出了一个条件扩散模型,该模型在给定特定约束的情况下生成船体设计,例如船体所需的主维度。此外,此扩散模型利用总电阻回归模型的梯度来创建低电阻设计。五个设计测试用例将扩散模型与设计优化算法进行了比较,以创建低电阻的船体设计。在所有五个测试用例中,扩散模型均显示出具有总电阻小于优化船体的多种设计,其电阻降低了25%以上。扩散模型还生成了这些设计,而无需重新培训。这项工作可以通过创建以数据驱动的方法来满足用户需求的高质量船体来大大减少船舶的设计周期时间。
MBTA Capital Delivery – Transit Group • John Schwarz - Acting Deputy Chief of Transit Programs • Jim Caroselli - Senior Director Transit Station and Facilities • Sheryl Diaz - Senior Project Coordinator • Kayla Lang - Resident Engineer • Greg McNally - Senior Project Manager