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学习MP的课程 - 紧急剖腹产
当该名女子被转移到手术室时，CTG被停止。该妇女正在接受脊柱麻醉时，CTG剩下。在进行脊柱麻醉的几次尝试后，用多普勒将胎儿心率（FHR）诊断为80 bpm。对产妇和胎儿福利的担忧都升级了，并给予了全身麻醉剂以加快出生。一个男性新生儿的状况不佳。他被复苏并需要转移到三级转诊医院。尽管最大程度地疗法，他仍继续恶化并悲伤地去世。
GESTRA的改进 - 用于监视低地球轨道中居民空间对象的分阶段阵列雷达网络
使用分阶段的阵列雷达用于空间情境意识提供了电子束转向和数字束形成的优势，从而可以在不同任务之间快速切换，例如形成搜索围栏和目标跟踪。通过德国实验空间监视和跟踪雷达盖斯特拉（Gestra），最近在弗劳恩霍夫（Fraunhofer）高频物理学和雷达技术研究所（Fhr）建造了一个系统。诸如Gestra之类的分阶段阵列雷达，由单独的接收器和发射器组成，可以启用准单位静态和偏爱操作模式。这种方法固有地提供了将Gestra扩展到多个，合作转移和接收单位网络的可能性。这样的系统会带来各种各样的机会，以提高空间监视的性能，同时鉴于信号处理和操作模式，也增加了方法论挑战。我们讨论了我们最近和正在进行的有关梯级雷达网络的调查，以进行太空监视，并根据Gestra报告即将实现此类系统的实现。
DAWES-REDMAN算法在术语中摘要
方法：从牛津大学医院数据库中提取了37至42个妊娠周期的单胎怀孕期间的胎儿心率记录，1991年至2021年。具有重大数据差距或不完整的DAWES-REDMAN分析的轨迹被排除在外。对于十个不良结果，仅考虑交付前48小时内执行的痕迹，与临床决策实践保持一致。使用基于临床指标的严格包含和排除标准建立了健康的队列。倾向得分匹配，控制胎龄和胎儿性别，确保了健康和不利结果同类群体之间的平衡比较。DAWES-REDMAN算法对FHR痕迹的分类为“符合标准”（福祉的指标）或“未满足的标准”（表明需要进一步评估），以了解预测性能指标的评估。性能，并针对各种风险流行进行了调整。
大型语言模型是人工智能，工业，教育和社会中的变压器
作者和审稿人：博士教授。StefanBrüggenwirth，Fraunhofer FHR，Wachtberg Dr.菲尔。Aljoscha Burchard，DFKI柏林教授博士。Tim Fingscheidt，Tu Braunschweig教授博士rer。nat。Holger Hoos，Rwth Aachen Dr.-ing。Klaus Illgner，K |镜头GmbH，SaarbrückenDr. rer。 nat。 Henrik Junklewitz，VDE电气工程协会Elektronik InformationStechnik E.V. 博士教授。 AndréKaup，Friedrich Alexander University Erlangen-Nuremberg博士菲尔。 Katharina Von Knop，VDE电子信息技术协会E.V. 博士。 JoachimKöhler，Fraunhofer IAIS，圣奥古斯丁教授博士rer。 nat。 Gitta Kutyniok，路德维希·马克西米利人大学慕尼黑教授博士。 Rainer Martin，Ruhr University Bochum博士教授。 Dorothea Kolossa，Tu柏林教授。 塞巴斯蒂安·莫勒（SebastianMöller） rer。 nat。 RalfSchlüter和David Thulke，M.Sc.，Rwth Aachen Dr. rer。 nat。 Vera Schmitt，Tu柏林教授博士。 Ingo Siegert，Otto von Guericke University，Magdeburg博士。 Volker Ziegler，诺基亚，慕尼黑Klaus Illgner，K |镜头GmbH，SaarbrückenDr. rer。nat。Henrik Junklewitz，VDE电气工程协会Elektronik InformationStechnik E.V. 博士教授。 AndréKaup，Friedrich Alexander University Erlangen-Nuremberg博士菲尔。 Katharina Von Knop，VDE电子信息技术协会E.V. 博士。 JoachimKöhler，Fraunhofer IAIS，圣奥古斯丁教授博士rer。 nat。 Gitta Kutyniok，路德维希·马克西米利人大学慕尼黑教授博士。 Rainer Martin，Ruhr University Bochum博士教授。 Dorothea Kolossa，Tu柏林教授。 塞巴斯蒂安·莫勒（SebastianMöller） rer。 nat。 RalfSchlüter和David Thulke，M.Sc.，Rwth Aachen Dr. rer。 nat。 Vera Schmitt，Tu柏林教授博士。 Ingo Siegert，Otto von Guericke University，Magdeburg博士。 Volker Ziegler，诺基亚，慕尼黑Henrik Junklewitz，VDE电气工程协会Elektronik InformationStechnik E.V.博士教授。AndréKaup，Friedrich Alexander University Erlangen-Nuremberg博士菲尔。 Katharina Von Knop，VDE电子信息技术协会E.V. 博士。 JoachimKöhler，Fraunhofer IAIS，圣奥古斯丁教授博士rer。 nat。 Gitta Kutyniok，路德维希·马克西米利人大学慕尼黑教授博士。 Rainer Martin，Ruhr University Bochum博士教授。 Dorothea Kolossa，Tu柏林教授。 塞巴斯蒂安·莫勒（SebastianMöller） rer。 nat。 RalfSchlüter和David Thulke，M.Sc.，Rwth Aachen Dr. rer。 nat。 Vera Schmitt，Tu柏林教授博士。 Ingo Siegert，Otto von Guericke University，Magdeburg博士。 Volker Ziegler，诺基亚，慕尼黑AndréKaup，Friedrich Alexander University Erlangen-Nuremberg博士菲尔。Katharina Von Knop，VDE电子信息技术协会E.V.博士。JoachimKöhler，Fraunhofer IAIS，圣奥古斯丁教授博士rer。 nat。 Gitta Kutyniok，路德维希·马克西米利人大学慕尼黑教授博士。 Rainer Martin，Ruhr University Bochum博士教授。 Dorothea Kolossa，Tu柏林教授。 塞巴斯蒂安·莫勒（SebastianMöller） rer。 nat。 RalfSchlüter和David Thulke，M.Sc.，Rwth Aachen Dr. rer。 nat。 Vera Schmitt，Tu柏林教授博士。 Ingo Siegert，Otto von Guericke University，Magdeburg博士。 Volker Ziegler，诺基亚，慕尼黑JoachimKöhler，Fraunhofer IAIS，圣奥古斯丁教授博士rer。nat。Gitta Kutyniok，路德维希·马克西米利人大学慕尼黑教授博士。Rainer Martin，Ruhr University Bochum博士教授。 Dorothea Kolossa，Tu柏林教授。 塞巴斯蒂安·莫勒（SebastianMöller） rer。 nat。 RalfSchlüter和David Thulke，M.Sc.，Rwth Aachen Dr. rer。 nat。 Vera Schmitt，Tu柏林教授博士。 Ingo Siegert，Otto von Guericke University，Magdeburg博士。 Volker Ziegler，诺基亚，慕尼黑Rainer Martin，Ruhr University Bochum博士教授。Dorothea Kolossa，Tu柏林教授。塞巴斯蒂安·莫勒（SebastianMöller） rer。nat。RalfSchlüter和David Thulke，M.Sc.，Rwth Aachen Dr. rer。 nat。 Vera Schmitt，Tu柏林教授博士。 Ingo Siegert，Otto von Guericke University，Magdeburg博士。 Volker Ziegler，诺基亚，慕尼黑RalfSchlüter和David Thulke，M.Sc.，Rwth Aachen Dr. rer。nat。Vera Schmitt，Tu柏林教授博士。Ingo Siegert，Otto von Guericke University，Magdeburg博士。Volker Ziegler，诺基亚，慕尼黑Volker Ziegler，诺基亚，慕尼黑
人工智能：妇产科新范式 人工智能：妇产科研究与临床实践新范式 妇科研究与临床实践
在此，我们将讨论目前妇产科中人工智能的使用情况，以及使用人工智能作为解释胎儿心率 (FHR) 和胎心监护 (CTG) 的工具，以帮助检测早产和妊娠并发症，并审查临床医生之间解释的差异，以降低产妇和婴儿的发病率和死亡率。人工智能系统可用作工具来创建算法，识别有早产风险的宫颈长度较短的无症状女性。此外，利用人工智能存储的巨大数据容量的好处可以帮助使用多组学和大量基因组数据确定早产的风险因素。在妇科手术领域，增强现实的使用有助于外科医生检测重要结构，从而减少并发症，缩短手术时间，并帮助受训外科医生在现实环境中练习。使用三维 (3D) 打印机可以提供模拟真实组织的材料，也有助于受训者在逼真的模型上练习。此外，3D 成像比二维 (2D) 成像具有更好的深度感知能力，使外科医生能够根据组织深度和尺寸制定术前计划。尽管人工智能存在一些局限性，但这项新技术可以改善患者的预后和管理，降低医疗成本，并帮助妇产科医生通过将人工智能系统纳入日常实践来减少工作量并提高效率和准确性。
脐带血气：采样、评估... - 新生儿
预测新生儿出生窒息相关脑损伤的严重程度是一项艰巨的任务。脐带血气可作为评估围产期事件影响的有用指标。脐带血气参数尤其重要，因为尽管胎儿监护取得了很大进展，但胎儿心率 (FHR) 异常与出生窒息相关脑损伤之间的时间间隔仍然难以预测。在本文中，我们重点关注脐带血气值以了解受损程度。这些数据有助于确定分娩前胎儿受损的时间，以及这些诱发事件是急性的还是长期的。当与一些不良临床指标相结合时，低脐带 pH 值预测新生儿死亡率和发病率的准确性甚至会更高。低脐带 pH 值或正常新生儿 pH 值也有助于监测高危婴儿并及时实施神经保护疗法。我们为临床医生提供了关于脐带血气值的采样、评估和应用的详细综述。关键词：动静脉差异、‘20、30、40、50 规则’、产妇缺氧血症、碱缺乏、出生窒息、脑损伤、碳酸、脑瘫、脐血气、正常碳酸性 pH、pH 值 40、高碳酸血症、缺氧缺血性脑病、产妇体位、新生儿脑病、脐带绕颈、有机酸、携氧能力、围产期事件、胎盘、直肠温度、局部麻醉
预测期限怀孕的交付方式
背景：研究的目的是开发和验证评分系统以预测交付方式。方法：该研究涉及835个劳动期。在600名妇女中进行了多个逻辑回归分析，以确定与阴道或剖腹产独立相关的因素，并确定了逻辑系数，以提供每个因素的重量。为每个受试者计算总分。计算不同总分的阴道/剖宫产的敏感性和特异性。通过回顾性地申请了同一数据提供商组，以及在得分发展后未来招募的其他235名劳动妇女来研究评分的有效性。结果：在600名女性中，有61.2％的人进行了阴道分娩。发现阴道分娩的显着促进因素的年龄为20-25岁（p = 0.02），多重性（P = 0.002），未造成的子宫（P = 0.05），恒河猴的阳性（P = 0.05），预期的婴儿体重为2.5-3.5 kg（P = 0.004），并带有c. p = 0.004），spont of Sport suptise of spont，bish of spont，bish ot，bish ot，bish ot，bish ot，bish of bish ot，bish bister，bish bish bist bish bist bish。透明酒和无FHR异常（p = 0.00）。截止分数分别以敏感性，特异性，正预测值和阴性预测值分别为80％，65％，70％和76％。结论：21的综合评分表明，女性很可能会进行阴道分娩，并且更高的分数并不总是意味着剖腹产。关键字：临床预测，交付方式，评分系统
设计标准
5.18 通讯室 33 5.19 储存（化学） 33 5.20 打印区 33 5.21 工厂区域和升降机控制室 33 5.22 废物管理区 34 5.23 装卸码头 37 6.0 信息技术 ............................................................................................................. 38 7.0 视听设备 ...................................................................................................................... 39 8.0 物理安全 ...................................................................................................................... 40 8.1 设计 40 8.2 安全控制：电子系统概述 42 8.3 安全控制：闭路电视 43 8.4 安全访问控制：电子访问控制系统 44 8.5 安全访问控制：安全访问卡 45 8.6 安全控制：门 45 8.7 安全控制：电子锁 48 8.8 安全控制：安全柜和立管 48 9.0 防火 ............................................................................................................................. 50 9.1 自动喷水灭火系统 50 9.2 自动火灾探测系统 50 9.3 兼容性 - 火灾探测和报警系统 51 9.4 人员警告系统 (OWS) 和紧急警告和对讲系统 (EWIS) 51 9.5 消防环线总管和阀门 51 9.6 气体注水系统 52 9.7 消防栓和消防水带卷盘 (FHR) 52 9.8 其他消防系统设备 52 9.9 便携式灭火器 53 9.10 被动防火 53 9.11 首选制造商 53 10.0 声学 ......................................................................................................................... 54 10.1 噪音标准 54 10.2 语音隐私和隔音 54 10.3 混响控制和室内声学 56 10.4 听力增强56 10.5 振动 56 10.6 消防服务 57 10.7 雨噪声 57 10.8 经验教训 57 11.0 结构和土木工程 ............................................................................................................. 58 11.1 设计标准 58 11.2 土木工程路面 61 12.0 围护结构 ............................................................................................................................. 63 12.1 入口 63 12.2 楼梯、人行道和坡道 63 12.3 外门 64 12.4 屋顶 - 一般 65 12.5 外墙 67 12.6 玻璃和窗饰 67 12.7 窗户 68
范围评论 - UCL发现 - 伦敦大学学院
简介：劳动收缩期间的子宫收缩是母体血流和氧气递送到发育中的婴儿，导致短暂性缺氧。虽然大多数婴儿在生理上适应这种缺氧，但暴露于严重缺氧或生理储备不佳的婴儿可能会在分娩过程中遭受神经损伤或死亡。心脏图（CTG）监测，以识别患有缺氧风险的婴儿。ctg监测在产前护理中广泛使用以检测胎儿缺氧，但临床实用性受到CTG异常的阳性预测值（PPV）的限制，以及CTG相互作用中明显的间和内部观察者差异。临床风险和人为因素可能会影响CTG解释的质量。CTG痕迹的错误分类可能导致治疗不足（胎儿受伤或死亡的风险）或过度治疗（可能包括不必要的手术干预措施，使母亲和婴儿都处于并发症的风险）。机器学习（ML）自2000年初以来已应用于此问题，并且与单独的CTG的视觉解释相比，已经显示出更准确地预测胎儿缺氧的潜力。要考虑如何将这些工具转换为临床实践，我们对已经应用于CTG分类的ML技术进行了综述，并确定了需要进行研究以进行临床实施的研究差距。材料和方法：我们使用已识别的关键字来搜索数据库，以在PubMed，Embase和IEEE Xplore上搜索相关出版物。我们使用首选的报告项目进行系统审查和荟萃分析进行范围审查（PRISMA-SCR）。标题，抽象和全文是根据包含标准筛选的。结果：我们包括36项研究，这些研究使用信号处理和ML技术来对CTG进行分类。大多数研究都使用开放式CTG数据库，主要使用胎儿代谢性酸中毒作为pH值不同的缺氧的基准。各种方法用于处理和提取CTG信号，并使用几种ML算法对CTG进行分类。我们确定了对使用不同pH水平作为CTG分类基准的实用性的重大关注。此外，需要更概括研究，因为大多数使用相同的数据库，而受试者数量较少进行ML研究。结论：ML研究证明了预测CTG胎儿缺氧的潜力。然而，为将来的临床实施需要更多样化的数据集，缺氧基准的标准化以及算法和功能的增强。