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引用为：Deng J，Qin C，Lee M，Lee Y，You M，Liu J.康复干预对老年人的康复干预措施的影响：系统评价和ME
结果总共涉及832名参与者（64.37±7.94岁，男性为52.2％）。Compared with the control groups, re habilitation interventions significantly improved 6-minute walking test (6 MWT; MD = 15.77 metres (m), 95% CI = 5.40, 26.13, P < 0.01), 30-second sit-to-stand test (MD = 4.11 number of stands (n), 95% CI = 2.46, 5.76, P < 0.001), all aspects of quality of生命，日常生活活动的独立性（SMD = 0.31，95％CI = 0.14，0.48，p <0.001）和缓解疲劳（SMD = -0.66，95％CI = -1.1.13，-0.19，-0.19，-0.19，p <0.01），抑郁症0.05）和焦虑（SMD = -0.81，95％CI = -1.58，-0.05，p <0.05）。然而，在统计学上，手持强度和肺功能的改善并不是很重要的（p> 0.05）。亚组分析表明，在接受运动训练的老患者中，6 MWT，疲劳，焦虑和抑郁症的改善更为明显，而接受呼吸道康复的患者的肺部功能和生活质量的改善更为明显。
解开其量子纠缠和动态
在他们的研究中名为“在BI 0.5 SB 1.5 TE 3中以压力引起的超导性的环境压力进行的“创造，稳定和调查”，发表在美国国家科学院学院会议录中，Liangzi Deng教授Liangzi Deng和Paul Ching-wu Chu of Antival of Antival of Antival of Antival of Antival of Antival of Antival of Bythy of Bythyics of Ankity of Nower of Underc of Suff the Unding In In Inked Hif In In Inky In In Ingun In Ingun In In Ki5 S.5 SB 1（B 1.5 SB）BB。压力 - 没有改变其化学或结构的压力。
工程学 I - 比勒陀利亚大学
Du Plessis, M., PrEng MEng DEng(Pret) BA BCom(Hons) (Unisa) MIEEE................................. ................................ Hancke 教授，G.P.，PrEng MEng(Stell) DEng(Pret) SMSAIEE MIEEE MSAIMC ................................................ ....... Joubert 教授，J.，PrEng 硕士博士（预） MSAIEE MIEEE MIMPI Linde 教授，L.P.，PrEng BEng(Hons)(Stell) MEng DEng(Pret) SMIEEE LISA....................................... ...................... Odendaal 教授，J.W.，PrEng MEng 博士（Pret）MIEEE ...... .... Seevinck, E. 教授，PrEng BSc(Eng) BSc(Eng)(Hons) DSc(Eng) (Pret) SMIEEE................. ........................................ Yavin, Y. 教授，理学学士（电话-阿维夫） MSc（魏茨曼学院）DSc（以色列理工学院）SMIEEE AIAA SIAM美国机械工程师学会................................................ ........................ Coetzee 教授，J.C.，PrEng BEng MEng PhD(Pret) MIEEE .......... Delport 副教授，G.J.，PrEng BEng MEng（PU vir CHO）PhD（Pret）SMSAIEI SMIEEE ................................ .................... 副教授 Joubert，T.，BEng MEng PhD（Pret）MIEEE ................ ......... 副教授 Penzhorn，W.T.，PrEng MSc（伦敦）MEng PhD（Pret）SMIEEE MSAIEE ......................... ......................... 副教授 Smuts，W.B.，PrEng BEng MEng(Pret) PhD(Wits) ... ............ 副教授 Snyman，L.W.，PrSciNat MSc PhD（UPE）MSAIF MIEEE .... 副教授 Swarts，F.，BEng MEng DEng（RAU）MSAIEE
基于插入选择性的不对称K/锂离子电池
Jiaxin Zheng 1, † , Wenjun Deng 1, † , Zongxiang Hu 1, † , Zengqing Zhuo 1,2 , Fusheng Liu 2 , Haibiao Chen 1 , Yuan
OUH ENG LIEH电子邮件：elouh@smu.edu.sg 80 Stamford Road ... Ma Yunshan-计算与信息系统学院 Robert Deng 研究声明
期刊文章[审判]攻击+：使用大语言模型来增强攻击知识图构造。Yongheng Zhang，Tingwen du，Yunshan MA，Xiang Wang，Yi Xie，Guozheng Yang，Yuliang Lu，Ee-Chien Chang。 计算机与安全，2024年。 Multicbr：捆绑建议的多视图对比度学习。 yunshan ma ∗，yingzhi he ∗，yinwei wei，xiaoyu du，yuyangzi fu，tat-seng chua。 信息系统上的ACM交易2024。 增强项目级捆绑包表示，用于捆绑建议。 Xiaoyu du，Kun Qian，Yunshan MA†，Xinguang Xiang。 推荐系统上的ACM交易2023。 规则引导的反事实可以解释的建议。 yinwei Wei，Xiaoyang QU，Xiang Wang，Yunshan MA，Liqiang Nie，Tat-Seng Chua。 知识和数据工程的IEEE交易2023。 通过用户协调偏好学习的个性化时尚服装生成。 Yujuan ding，P.Y。 Mok，Yunshan MA，Yi bin。 信息处理和管理2023。 因果偏好转移的因果分解建议。 Wenjie Wang，Xinyu Lin，Fuli Feng，Yunshan MA，Tat-Seng Chua。 信息系统上的ACM交易2023。 为顺序时尚建议建模即时用户意图和内容级过渡。 Yujuan ding，Yunshan MA，Wai Keung Wong，Tat-Seng Chua。 Multimedia 2021的IEEE交易。 利用多元关系来基于社交媒体进行时尚趋势预测。 Yujuan ding ∗，Yunshan ma ∗，Lizi Liao，Wai Keung Wong，Tat-Seng Chua。Yongheng Zhang，Tingwen du，Yunshan MA，Xiang Wang，Yi Xie，Guozheng Yang，Yuliang Lu，Ee-Chien Chang。计算机与安全，2024年。Multicbr：捆绑建议的多视图对比度学习。yunshan ma ∗，yingzhi he ∗，yinwei wei，xiaoyu du，yuyangzi fu，tat-seng chua。信息系统上的ACM交易2024。增强项目级捆绑包表示，用于捆绑建议。Xiaoyu du，Kun Qian，Yunshan MA†，Xinguang Xiang。推荐系统上的ACM交易2023。规则引导的反事实可以解释的建议。yinwei Wei，Xiaoyang QU，Xiang Wang，Yunshan MA，Liqiang Nie，Tat-Seng Chua。知识和数据工程的IEEE交易2023。通过用户协调偏好学习的个性化时尚服装生成。Yujuan ding，P.Y。 Mok，Yunshan MA，Yi bin。 信息处理和管理2023。 因果偏好转移的因果分解建议。 Wenjie Wang，Xinyu Lin，Fuli Feng，Yunshan MA，Tat-Seng Chua。 信息系统上的ACM交易2023。 为顺序时尚建议建模即时用户意图和内容级过渡。 Yujuan ding，Yunshan MA，Wai Keung Wong，Tat-Seng Chua。 Multimedia 2021的IEEE交易。 利用多元关系来基于社交媒体进行时尚趋势预测。 Yujuan ding ∗，Yunshan ma ∗，Lizi Liao，Wai Keung Wong，Tat-Seng Chua。Yujuan ding，P.Y。Mok，Yunshan MA，Yi bin。 信息处理和管理2023。 因果偏好转移的因果分解建议。 Wenjie Wang，Xinyu Lin，Fuli Feng，Yunshan MA，Tat-Seng Chua。 信息系统上的ACM交易2023。 为顺序时尚建议建模即时用户意图和内容级过渡。 Yujuan ding，Yunshan MA，Wai Keung Wong，Tat-Seng Chua。 Multimedia 2021的IEEE交易。 利用多元关系来基于社交媒体进行时尚趋势预测。 Yujuan ding ∗，Yunshan ma ∗，Lizi Liao，Wai Keung Wong，Tat-Seng Chua。Mok，Yunshan MA，Yi bin。信息处理和管理2023。因果偏好转移的因果分解建议。Wenjie Wang，Xinyu Lin，Fuli Feng，Yunshan MA，Tat-Seng Chua。信息系统上的ACM交易2023。为顺序时尚建议建模即时用户意图和内容级过渡。Yujuan ding，Yunshan MA，Wai Keung Wong，Tat-Seng Chua。Multimedia 2021的IEEE交易。利用多元关系来基于社交媒体进行时尚趋势预测。Yujuan ding ∗，Yunshan ma ∗，Lizi Liao，Wai Keung Wong，Tat-Seng Chua。Multimedia 2021的IEEE交易。多域中的主题引导的关系对话推荐人。Lizi Liao，Ryuichi Takanobu，Yunshan MA，Xun Yang，Minlie Huang，Tat-Seng Chua。IEEE知识和数据工程的交易2020。
引用Gao W，Shao L，Li F，Dong L，Zhang C，Deng Z，Qin P，Wei W和Ma L（2024），使用深LE
与年龄相关的白内障是世界上失明最重要的原因。根据《 2020年疾病研究的全球负担研究》的报告，2020年50岁及2000年以上的人失明的主要原因是白内障，有超过1500万例。在全球白内障引起的中度和严重视力障碍也有7880万人口[1]。白内障目前仅通过手术有效治疗。但是，由于不同领域的发展不平衡和医疗资源短缺，许多白内障患者尚未接受适当的治疗。必须提高白内障早期检测和分类的能力。基于透镜不透明度的位置有三种主要类型的白内障类型：皮质性白内障（CC），核白内障（NC）和后下囊白内障（PSC）[2]。cc是一种楔形的不透明度，它从镜头的外边缘生长到中心[3]。nc代表晶状体中央区域的渐进性不透明和晶状体核的硬化。PSC在镜头后囊中是不透明度，通常在年轻人和糖尿病患者中出现[4]。具有眼部创伤史的人更有可能患有CC和PSC [5]。研究表明，全身性和局部类固醇的使用都是发展PSC的严重危险因素[6，7]。PSC比其他两种类型的白内障的发展速度更快，并且更有可能引起视觉障碍[8]。患者也可能同时具有两种或三种类型的白内障。Xu等。Xu等。研究表明，当多一种类型的白内障一起出现时，它们会对视觉特定功能产生更大的影响。单独的PSC在NC和CC之前具有最大的影响[3]。这表明不同白内障类型的作用是加性的，在评估白内障患者的视觉特异性功能水平时应考虑[3]。基于白内障的类型和严重程度，患者执行与视觉相关的任务的能力受到不同的影响，并且手术的时间和手术方法也有所不同。因此，需要对白内障患者进行个性化评估和管理。根据这些白内障类型，已经独立引入了不同的临床白内障分类标准。镜头不相处的分类系统III和其他系统分别根据缝隙灯和重新照明图像分别评估三种不同类型的严重性[9-14]。但是，手动识别白内障类型和严重程度可能很耗时，尤其是在没有足够经验丰富的医疗能力的地方。随着白内障的情况恶化，底眼图像看起来会变得更模糊。[15]通过观察模糊程度，提出了基于眼底图像的白内障分级系统。镜头位于眼球的前部，而眼底位于后部。使用眼底摄像机用于白内障患者的视网膜成像是具有挑战性的，因为光散射可以严重降低图像质量，从而导致模糊的图像特征。例如，Yang等人。例如，Yang等人。在补充文档中引入了底面图像的成像和晶状体结构的描述。据我们所知，所有基于机器学习或深度学习的白内障研究和底底图像都集中在评估白内障严重程度上。 [16]基于从眼底图像和背部传播神经网络模型中提取的独立特征建立了合奏学习模型。据我们所知，所有基于机器学习或深度学习的白内障研究和底底图像都集中在评估白内障严重程度上。[16]基于从眼底图像和背部传播神经网络模型中提取的独立特征建立了合奏学习模型。
ASM 对欧盟芯片法案的立场。
1 ITRI/ITSI，Stephen Su、Chun-Hao Yueh、Milton Deng、Jean-Baptiste Fichet 和 Roberto Lai，《弹性制造生态链：以人为本的未来工业生态链发展》，
通过灵活的 MXene 进行高效的多路复用无标记检测...
Xin Liu 1,2 , Alei Dang 1,2 *, Tiehu Li 1,2 *, Yiting Sun 1,2 , Weibin Deng 1,2 , Tung-Chun Lee 3 , Yong Yang 1 ,
