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长期 COVID 患者心理健康状况和脑雾的患病率：系统评价和荟萃分析
a 约克大学健康科学系，英国约克 b 约克大学赫尔约克医学院（HYMS），英国约克 c 伦敦大学学院健康信息学研究所，英国伦敦 d 莱斯特大学糖尿病研究中心，英国莱斯特 e 利物浦大学初级保健和精神卫生系，英国利物浦 f 伦敦大学学院医学系，英国伦敦 g 埃克塞特大学临床和生物医学科学研究所和医学与健康学院糖尿病和血管医学研究中心，英国埃克塞特 h 利物浦大学利物浦心血管科学中心，英国利物浦约翰摩尔斯大学和利物浦胸心医院 i 丹麦卫生服务研究中心，奥尔堡大学临床医学系，丹麦奥尔堡 j 利物浦大学感染兽医和生态科学研究所和 NIHR 新发和人畜共患感染 HPRU，英国利物浦 k 利物浦大学医院 NHS 基金会信托，英国利物浦 l 兰开夏郡英国中央兰开夏大学临床试验部，普雷斯顿，英国 m 英国中央兰开夏大学护理与助产学院，普雷斯顿，英国 n 英国利物浦大学心血管与代谢医学研究所 o 英国伦敦伦敦大学学院医院 NHS 信托心脏病学系，伦敦，英国 p 英国伦敦巴兹健康 NHS 信托心脏病学系
在先前住院的COVID-19幸存者中，杂化后脑雾的轨迹，记忆力丧失和浓度丧失：长期兴奋的多中心研究
尽管2019年冠状病毒疾病（Covid-19）是由严重的急性呼吸综合症冠状病毒2（SARS-COV-2）引起的，总体上被归类为呼吸道疾病，但有明确的证据表明，它应视为多层疾病（Rabaan et al。，2023），具有长期的Suequelae（Rabaan等，2023）。神经系统症状，例如Ageusia，Anosmia，头痛和其他严重的并发症，例如del妄或中风，在急性阶段也经常经历（Kleineberg等，2021）。尽管在SARS-COV-2感染的急性阶段表现出一些神经系统症状，例如头痛（Fernández-De-Las-Peñas等，2021年）或Anosmia或Anosmia（Trott等人，2022年）也可能存在于后期的症状，例如脑部，例如脑部，例如，脑部fremerry，例如，脑海中的脑海中造成了预期，例如，脑海中的预期，脑海中的脑海中丧失，例如Al。，2022）。
雾计算架构、应用和安全问题的最新进展回顾 Bipesh Subedi 计算机科学与工程系
用于计算 [5]。这些问题是造成延迟和带宽过度使用的原因。雾计算模型被引入来解决这些问题。由于当今世界对物联网设备的过度使用和依赖，雾计算有着巨大的发展前景。农业、卫生、工业、教育等不同领域都在使用物联网设备来解决实际问题。随着网络应用的需求和发展，雾计算可以成为解决关键任务系统中数据处理和传输问题的替代方案。1.1 雾计算的特点雾计算技术有各种特点。[2][6] 在他们的研究中提到了这项技术的重要特点。一些主要特点如下：
整合帕金森氏病中步态冻结的结构和功能间的大脑连通性
步态冻结（FOG）对帕金森氏病（PD）患者产生了毁灭性的后果，但是潜在的病理生理机制尚不清楚。在本研究中，通过有或没有雾的PD患者（分别为PD FOG +和PD FOG-）和健康对照组（HC）受试者对PD患者进行了结构和功能连通性分析。我们对24个PD FOG +患者，37例PD FOG - 患者和24 HCS进行了静止状态功能磁共振成像（fMRI）和扩散张量成像。基于区域的空间统计数据用于识别整个大脑中的白质（WM）异常。比较了组之间异常WM区域的分数各向异性（FA）和平均扩散率（MD），并分析了这些参数与临床严重程度之间的相关性，如FOG问卷（FOGQ）分析。素摩擦的同位连通性（VMHC），以识别具有异常半球间连通性的大脑区域。结构和功能度量。结果表明，PD FOG +和PD FOG - 患者在call体（CC），Cingulum（Hippocampus）和上纵向筋膜上的FA降低，CC，COC，Corona Radiata，Corona Radiata，上等纵向筋膜和thalamus的纵向上肌和MD降低。PD FOG +患者的WM异常比PD FOG - 患者更多。fa和MD在CC的脾，身体和整个组中在所有三个组中的差异显着（p <0.05）。CC中的FA降低与FOGQ评分呈正相关。PD FOG +患者在中央后回（PCG），中央回和壁层下边缘的VMHC降低。在PD FOG +患者中，PCG中的VMHC与FOGQ评分负相关，但与CC中的FA呈正相关。因此，雾与FA，MD和VMHC测得的光敏间脑连接性受损，这与临床雾的严重程度有关。这些结果表明，整合结构和功能性MRI数据可以为PD中雾的病理生理机制提供新的见解。
B-Tech-CSE-IOT-4届Syllabus-2023-24-261020233.pdf
课程目标：本课程概述了雾计算及其体系结构，不同情况下的挑战和应用程序。单元 - I雾计算简介：雾计算，特征，应用程序，问题和核心。雾计算体系结构：通信和网络模型，编程模型，智能城市，医疗保健和车辆的雾架。雾计算通信技术：简介，IEEE 802.11、4G，5G标准，WPAN，短距离技术，LPWAN和其他中型和远程技术。UNIT - II Management and Orchestration of Network Slices in 5G, Fog, Edge, and Clouds: Introduction,Background, Network Slicing in 5G, Network Slicing in Software-Defined Clouds, Network SlicingManagement in Edge and Fog, Middleware for Fog and Edge Computing, Need for Fog and EdgeComputing Middleware, Clusters for Lightweight Edge Clouds, IoT Integration, Security Managementfor Edge Cloud Architectures.Fog Computing大数据分析的实现：大数据分析概论，雾，原型和评估中的数据分析。单位-III雾计算要求应用于IoT：可伸缩性，互操作性，Fog -iot
HealthFog：基于集合的基于深度学习的智能医疗系统，用于自动诊断集成的物联网和雾计算环境中的心脏病
云计算通过Internet提供资源，并允许部署大量应用程序以为不同行业提供服务。当前在这些云框架中面临的主要瓶颈是它们的可扩展性有限，因此无法满足基于集中的物联网（IoT）的计算环境的要求。这样做的主要原因是，诸如健康监测和监视系统之类的潜伏敏感应用程序现在需要计算大量数据（大数据）转移到集中数据库以及从数据库到云数据中心，从而导致此类系统性能下降。与云域相比，通过使资源更接近用户并为数据处理提供了低潜伏期和节能解决方案，从而提供了雾和边缘计算的新范式提供创新的解决方案。仍然，当前的雾模型从有限的角度上限制了局限性，并且关注结果的准确性或减少响应时间，但并非两者兼而有之。我们提出了一个名为“ HealthFog”的新型框架，用于将整体深度学习整合到边缘计算设备中，并将其部署为自动心脏病分析的现实应用。HealthFog使用物联网设备提供医疗保健作为雾服务，并有效地管理心脏病患者的数据，这是根据用户要求提供的。启用FOG的云框架，Fogbus用于在功耗，网络带宽，潜伏期，抖动，抖动，准确性和执行时间方面部署和测试所提出模型的性能。©2019 Elsevier B.V.保留所有权利。HealthFog可与各种操作模式配置，这些操作模式可根据需要在不同的雾计算方案和不同的用户要求下提供最佳的服务质量或预测准确性。
利用生成人工智能模型对患者进行下腔静脉过滤器教育 利用生成人工智能模型对患者进行下腔静脉过滤器教育
摘要：背景：下腔静脉 (IVC) 过滤器已成为静脉血栓栓塞症患者的一种有利治疗方式。随着这些过滤器的使用不断增长，提供者必须以全面而易懂的方式对患者进行适当的教育。同样，生成人工智能模型是患者教育中日益重要的工具，但人们对这些工具在 IVC 过滤器上的可读性知之甚少。方法：本研究旨在确定由这些人工智能模型生成的 IVC 过滤器患者教育材料的 Flesch 阅读难度 (FRE)、Flesch-Kincaid 和 Gunning Fog 可读性。结果：ChatGPT 队列的平均 Gunning Fog 得分最高，为 17.76 ± 1.62，而 Copilot 队列的平均 Gunning Fog 得分最低，为 11.58 ± 1.55。尽管先验功效较低，仅为 0.392，但各组之间的 Flesch 阅读难度分数差异 (p = 8.70408 × 10 − 8) 具有统计学意义。结论：本研究结果表明，与 ChatGPT 队列相比，Microsoft Copilot 队列生成的答案在 IVC 过滤器方面具有更高的可读性。然而，这两个队列的平均 Flesch-Kincaid 可读性均未达到美国推荐的阅读等级。
mod_cyber安全批次04
rci已为各种导弹系统中的战术应用制定并合格了基于闭环的惯性测量单元（IMU）和惯性导航系统（INS）的技术。它已在许多任务中成功进行了测试，并通过准确的表演证明了其信誉。基于雾的IMU/INS由三个闭环雾模块组成，以感知车辆（导弹）围绕车身轴的旋转，并使用石英加速度计测量沿车身轴的线性加速度。以及陀螺仪和加速度计，处理和驱动电子和电源模块将包装在机械外壳中，该机械外壳具有由相应用户指定的预定义的电气和机械接口。具有基础架构的专用清洁室，用于光学集成和测试以及电子组装线和动态校准设施，以制造基于雾的IMU/INS。imu/ins应按照用户指定的各种气候和动态测试进行，为此需要精心设计的环境测试设施。基于雾的IMU/INS技术是高度面向过程的，需要强大质量管理系统支持的熟练人力，以确保每个级别的质量。身份验证的质量检查机构将参与质量检查矩阵中定义的生产过程的不同阶段。基于雾的IMU/INS纯粹是RCI开发的本地技术，其进口含量为总成本的20％-28％。
常见问题 - 计划检查公用事业
我不用油脂做饭。我需要安装润滑剂清除设备吗？我们的计划旨在减少进入下水道的脂肪，油和油脂（雾）的量，这可能会导致堵塞并最终导致卫生下水道溢出。雾化合物可以在包括动物副产品或植物油在内的各种食物中找到。如果您的机构正在准备含有这些雾化合物的食物，则可以通过安装润滑脂设备来帮助我们减少下水道溢出的可能性。如果您还有其他疑问，我们的员工很乐意提供进一步的指导。