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补充附录双重抗血小板治疗......
数据库 方法 结果 PubMed 步骤 1 (((("抗血小板治疗"[标题/摘要] 或 "氯吡格雷"[标题/摘要]) 或 "普拉格雷"[标题/摘要]) 或 "替格瑞洛"[标题/摘要]) AND ((((((((((("临床试验"[出版物类型] 或 "临床试验方案"[出版物类型]) 或 "临床试验，ii 期"[出版物类型]) 或 "临床试验，iii 期"[出版物类型]) 或 "临床试验，iv 期"[出版物类型]) 或 "比较研究"[出版物类型]) 或 "对照临床试验"[出版物类型]) 或 "期刊文章"[出版物类型]) 或 "信函"[出版物类型]) 或 "多中心研究"[出版物类型]) 或 "随机对照试验"[出版物类型]) AND "人类"[MeSH 术语]) AND 2004/1/1:2020/12/31[日期 - 出版物])) AND (("经皮冠状动脉介入治疗"[标题/摘要] 或 "药物洗脱支架"[标题/摘要]) AND ((((((((((("临床试验"[出版物类型] 或 "临床试验方案"[出版物类型]) 或 "临床试验，ii 期"[出版物类型]) 或 "临床试验，iii 期"[出版物类型]) 或 "临床试验，iv 期"[出版物类型]) 或 "比较研究"[出版物类型]) 或 "对照临床试验"[出版物类型]) 或 "期刊文章"[出版物类型]) 或 "信函"[出版物类型]) 或 "多中心研究"[出版物类型]) 或 "随机对照试验"[出版物类型]) AND "人类"[MeSH 词条]) AND 2004/4/11:2020/12/31[日期 - 发布]))
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1。参与者将确定从发展的角度与教育者合作的线索。2。参与者将认识到某些教育者反应的动态，同时也认识到每个发展阶段的好处和挑战。3。参与者将学会将行为视为监管需求的线索。4。参与者将学习如何支持成长中的学生的宽容窗口，更有效地重新布线，并重新模仿神经系统以支持学习和成长。5。参与者将采用在整个上学期间为学生和成人提供一定剂量的法规的方法。6。参与者将把知识转化为创建支持学生自我意识和自我反思的环境，从而导致发现自己的监管需求，同时也支持成年人的监管需求。7。参与者将探讨如何从系统和分层的角度将这些方法纳入这些方法。8。参与者将学习在失调的时刻进行调节，从而帮助他们避免疲惫和倦怠，因为他们支持教育者这样做。
双重体内T细胞用移植后环磷酰胺和抗胸腺细胞球蛋白
Background: With recent advances in clinical practice, including the use of reduced-toxicity conditioning regimens and innovative approaches such as ex vivo TCR ab /CD19 depletion of haploidentical donor stem cells or post- transplant cyclophosphamide (PTCY), hematopoietic stem cell transplantation (HSCT) has emerged as a curative treatment option for a growing population of patients with inborn errors免疫力（IEI）。但是，尽管这些有希望的发展，但在这些患者中，移植失败（GF）仍然与HSCT相关。尽管第二个HSCT是唯一针对经历GF的患者的固定的打捞疗法，但没有进行这些第二次移植的统一标准化策略。此外，当第二次HSCT无法实现植入时，关于第三HSCT的结果和最佳实践的数据甚至更少。
D6 Pro AC/DC双通道智能充电器
1。不要以无人看管的方式使用充电器，如果有任何功能异常，请停止使用它并参考手册。2。使充电器远离灰尘，湿度，雨水和高温，并避免直接暴露于阳光和强烈的振动。3。充电器的输入电压为6.5-30v dc。连接电源时，请确保输入电压与充电器的工作电压范围匹配。4。请将充电器放在耐热，不易燃和绝缘表面上。不要将其放在汽车的座椅上，地毯或其他类似地方来使用它。使炎症和爆炸物的物体远离充电器的操作区域。5。确保在使用时发现充电器底部的热发射孔，并确保冷却风扇平稳提取热量。6。请充分了解充电和放电特性以及电池的规格。此外，在充电器中设置了适当的充电参数。参数的设置不正确会损坏充电器和电池，或者造成灾难性后果，例如火灾或爆炸。7。充电或排放完成后，请按速班键终止当前任务，并在充电器显示备用屏幕时卸下电池。
辐射和物质的双重性质
基于周围亮度的屏幕亮度。光传感器必须能够检测到广泛的频率。传感器可以与1.82 x 10 -19 j至5.71 x 10 -19 J的光子能反应以创建移动电子。传感器对传感器敏感的频率范围是多少？
用于自动胎儿脑生物测量的双重对抗校准框架
本文介绍了一种新颖的胎儿脑部自动生物测量方法，该方法旨在满足中低收入国家的需求。具体而言，我们利用高端 (HE) 超声图像为低成本 (LC) 临床超声图像构建生物测量解决方案。我们提出了一种新颖的无监督域自适应方法来训练深度模型，使其对图像类型之间显著的图像分布变化保持不变。我们提出的方法采用双对抗校准 (DAC) 框架，由对抗途径组成，可强制模型对以下方面保持不变：i) 来自 LC 图像的特征空间中的对抗性扰动，以及 ii) 外观域差异。我们的双对抗校准方法估计低成本超声设备图像上的小脑直径和头围，平均绝对误差 (MAE) 为 2.43 毫米和 1.65 毫米，而 SOTA 分别为 7.28 毫米和 5.65 毫米。
IDEA-Net：用于单幅图像去噪的自适应双自注意网络
由于可能存在数据偏差和预测方差，图像去噪是一项具有挑战性的任务。现有方法通常计算成本高。在这项工作中，我们提出了一种无监督图像去噪器，称为自适应双自注意网络（IDEA-Net），以应对这些挑战。IDEA-Net 受益于生成学习的图像双自注意区域，其中强制执行去噪过程。此外，IDEA-Net 不仅对可能的数据偏差具有鲁棒性，而且还通过仅在单个噪声图像上应用具有泊松丢失操作的简化编码器-解码器来帮助减少预测方差。与其他基于单图像的学习和非学习图像去噪器相比，所提出的 IDEA-Net 在四个基准数据集上表现出色。 IDEA-Net 还展示了在低光和嘈杂场景中去除真实世界噪声的适当选择，这反过来有助于更准确地检测暗脸。源代码可在 https://github.com/zhemingzuo/IDEA-Net 获得。
引用Lee，Jonathan D，Joao A Paulo，Ryan R Posey，Vera Mugoni，Nikki R Kong，Giulia Cheloni，Yu-Ru Lee等。 2021。“双DNA和蛋白质标记
使用条款本文从哈佛大学的DASH存储库下载，并根据适用于其他已发布材料（LAA）的条款和条件提供，如https://harvardwiki.atlassian.net/wiki/wiki/wiki/wiki/wiki/wiki/wiki/wiki/wiki/wiki/ngy/ngy/ngy5ngy5ndnde4zjgzndnde4zjgzntc5ndndndgizzmgizzmgizzmgizzmgizzmgizzmgizzmgizzmgizzmgizzmgizzmgizzmgizzmgizzmgizzmgizzmgiamsfyytytewy
egecentric 3D手姿势估计的单一对偶视图改编
对准确的3D手姿势估计的追求是理解以自我为中心视力领域的人类活动的基石。大多数现有估计方法仍然依赖单视图像作为输入，从而导致潜在的局限性，例如，深度有限的视野和义务。解决这些问题，添加另一个相机以更好地捕获手的形状是实践方向。然而，现有的多视图手姿势姿势方法具有两个主要缺点：1）重新训练的多视图注释，这些注释是备用的。2）在测试过程中，如果相机参数/布局与训练中使用的相同，则模型将变为inpapplicable。在本文中，我们提出了一种新颖的单算观看改编（S2DHAND）解决方案，该解决方案将预先训练的单视估计器适应双视图。与现有的多视图训练方法相比，1）我们的适应过程是无监督的，消除了对多视图注释的需求。2）此外，我们的方法可以处理带有未知相机参数的Arbitarary双视图对，从而使该模型适用于不同的相机设置。具体来说，S2DHAND建立在某些立体声约束上，包括两种视图之间的成对跨视图共识和转换的不变性。这两个立体声约束以互补的方式使用来进行伪标记，从而允许可靠的适应性。评估结果表明，在内部和跨数据库设置下，S2DHAND在任意摄像机对上实现了重大的实现，并且胜过具有领先性能的现有适应方法。项目页面：https：//github.com/ut-vision/s2dhand。
通过风格增强和双重规范化实现通用的跨模态医学图像分割
对于医学图像分割，想象一下如果一个模型仅使用源域中的 MRI 图像进行训练，那么它在目标域中直接分割 CT 图像的性能如何？这种设置，即具有临床潜力的通用跨模态分割，比其他相关设置（例如域自适应）更具挑战性。为了实现这一目标，我们在本文中提出了一种新颖的双重规范化模型，该模型在通用分割过程中利用增强的源相似和源不相似图像。具体而言，给定一个源域，旨在模拟看不见的目标域中可能的外观变化，我们首先利用非线性变换来增强源相似和源不相似图像。然后，为了充分利用这两种类型的增强，我们提出的基于双重规范化的模型采用共享主干但独立的批量规范化层进行单独规范化。随后，我们提出了一种基于风格的选择方案，在测试阶段自动选择合适的路径。在三个公开数据集（即 BraTS、跨模态心脏和腹部多器官数据集）上进行的大量实验表明，我们的方法优于其他最先进的领域泛化方法。代码可在 https://github.com/zzzqzhou/Dual-Normalization 获得。