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案例报告和机械性Insi
近年来，由于传染病和供应问题，镇静剂短缺发生了。牙科麻醉师必须在供应短缺的情况下制定备用计划。因此，这项研究的目的是强调地西ep的特征，并将其与咪达唑仑的特征进行比较，并探讨提出在现代静脉镇静（IVS）场景中使用地西epam的有用情况的可能性。该研究遵循首选的报告项目，以进行系统评价和荟萃分析扩展，以进行范围审查（PRISMA-SCR）指南。文献研究是使用PubMed和Google Scholar进行的。经过详细的审查，比较咪达唑仑和地西ep的20个英语研究符合资格标准。评估点分为四类：作用发作，镇静，注射疼痛和失忆效应。本分析的结果审查的结果表明，地西ep倾向于（a）（a）动作和恢复的发作较慢，（b）更多的注射疼痛，以及（c）与咪达唑仑相比，弱势疗法较弱，与米物唑相比，必须在较高剂量下进行地西ep剂。使用两种药物（例如，咪达唑仑 +丙泊酚）现在是一种普遍做法，因为麻醉药的进展。此外，牙科已经变得更加先进，并涉及冗长的程序，例如植入手术。因此，有必要关注地西ep和丙酚，术后恢复时间以及存在或不存在注射疼痛和失忆作用的最佳药物剂量。在短期牙科手术过程中，在短期牙齿手术过程中，地西ep剂可能是IVS的替代品，需要进一步研究。
G60手持式热相机∎功能
*G60：证书N°53.22.221 Hikmicro G60手持式热摄像机是专门设计用于温度测量的。它配备了640 x 480分辨率的热检测器。它可以帮助工作人员快速找到环境中的高温目标。同时，它为决策提供了帮助并确保安全。该设备主要应用于建筑，HVAC，汽车行业等各个行业。
关于安全功能工程的探索性研究
摘要 - 软件安全对于大多数软件系统至关重要。开发人员必须系统地选择，计划，设计，实施，尤其是维护和进化安全功能 - 减轻攻击或保护个人数据（例如加密术或访问控制）的功能，以确保其软件的安全性。尽管库中通常可以使用安全功能，但是集成安全功能需要编写和维护其他关键安全代码。虽然已经对此类库的使用进行了研究，但令人惊讶的是，开发人员如何工程师的安全功能，如何选择要实现哪些安全功能以及哪些可能需要自定义实施以及对维护的影响知之甚少。结果，我们目前依靠主要基于常识或个体示例的假设。但是，为了为他们提供有效的解决方案，研究人员需要艰苦的经验数据，以了解从业人员的需求以及他们如何看待安全性 - 我们目前缺乏的DATA。为了填补这一空白，我们对26位知识渊博的工业参与者进行了探索性研究。我们研究如何在实践中选择和设计软件系统的安全功能，其代码级别的特征以及从业人员面临的挑战。基于收集的经验数据，我们提供了有关工程实践的见解，并验证了四个常见假设。索引术语 - 安全功能，软件安全性，安全软件开发，设计安全性，开发人员研究
hgcpep：一种基于超图的深度学习模型，用于增强癌症相关的NCPEP识别中肽特征的表示
预印本（未通过同行评审认证）是作者/资助者。保留所有权利。未经许可就不允许重复使用。此版本的版权持有人于2025年2月17日发布。 https://doi.org/10.1101/2025.02.13.637760 doi：Biorxiv Preprint
M31手持式热仪摄像机∎功能
Hikmicro M31手持式相机是专门设计用于温度测量的。它配备了384 x 288分辨率的热检测器。它可以帮助工作人员快速找到环境中的高温目标。同时，它为决策提供了帮助并确保安全。该设备主要应用于建筑物，HVAC，汽车行业等各种行业。
使用局部拓扑特征增强图表学习
在图表上的表示是一个基本问题，在各种任务中可能至关重要。图形神经网络是图表学习的主要方法，其表示能力有限。因此，将高阶拓扑和几何信息明确提取并纳入这些模型可能是有益的。在本文中，我们提出了一种原则性的方法，以根据持续同源性理论提取图形的丰富连通性信息。我们的方法利用拓扑特征来增强图形神经网络的表示学习，并在各种节点分类和链接预测基准上实现最先进的性能。我们还探索了拓扑特征的端到端学习的选择，即将拓扑计算视为学习过程中可区分的操作员。我们的理论分析和实证研究为在图形学习任务中采用拓扑特征提供了见解和潜在指南。关键字：持续的同源性，拓扑数据分析，图形神经网络，图表学习，图形同构
在黎曼框架内通过 CNN 特征的协方差池对 GPR 信号进行分类
探地雷达 (GPR) 是一种成像系统，可用于观察现场地下情况，以研究土壤的层组成或埋藏物体的存在。由于地面的电磁特性，此类图像通常具有非常低的信噪比 (SNR)。此外，根据设计，埋藏物体被观察为双曲线，其形状可能与物体类型（例如空腔或管道）相关联。在这种情况下，埋藏物体的分类在民用应用中非常重要，例如恢复埋藏天然气管道的位置 [1] 或军事应用，例如地雷探测 [2]。为了进行这种识别，一些研究考虑使用信号反演技术 [3] 来提高 SNR，以便地球物理学家进行手动解释。当需要处理大量图像时，这种解决方案可能不切实际，因为它需要专门的人力资源。因此，自动识别方法已成为必需，并受到社区的关注。GPR 信号的自动分类分两步进行。首先，感兴趣区域（ROI）对应于
Adobe Acrobat AI助手介绍了新的生成AI功能，以使每个人都更容易理解合同
Special contract experience and one-click citations can demystify complex language, summarize key terms and identify differences across multiple contracts, helping customers understand and verify the information in these important documents in less time Adobe Acrobat works on digital and scanned documents and supports contract workflows from start to signature – including reviews, commenting and e-signatures New contract intelligence, powered by Adobe's responsible approach to AI以及Deep PDF专业知识，现已在Acrobat AI助理圣何塞（San Jose）提供 - 2025年2月4日 - 今天Adobe（NASDAQ：ADBE）宣布了Acrobat AI助理的新智能合同能力，以简化合同的工作。新的生成AI功能可以帮助客户掌握多个协议之间的复杂术语和斑点差异，以便他们可以更好地理解和验证这些重要文档中的信息 - 速度更容易。从信用卡和供应商协议到忠诚度计划和采购订单，合同是消费者和企业的生活事实。大多数合同漫长而复杂，因此很难理解其内容。实际上，Adobe Acrobat的一项新调查发现，近70％的消费者在不知道所有条款的情况下签署了合同或协议，而有64％的SMB所有者表示，他们避免签订合同，因为他们不相信自己了解内容。“客户每个月在Adobe Acrobat中开设数十亿美元的合同，AI可以改变游戏规则，以帮助简化他们的体验，” Adobe Document Cloud高级副总裁Abhigyan Modi说。“我们正在引入新的能力，以在Adobe AI助手中提供合同情报，使客户更容易理解和比较这些复杂的文档，并提供引用以帮助他们验证响应，同时确保数据安全。”通过合同增强您的信心
利用热拉伸法制造具有复杂特征的光纤
摘要：高纵横比聚合物材料广泛应用于从服装等日常材料到工业和医疗领域的专用设备等各种应用领域。传统的制造方法，如挤压和模塑，在整合各种材料和实现复杂几何形状方面面临挑战。此外，这些方法在提供低成本和快速原型设计方面的能力有限，而这对于研发过程至关重要。在这项工作中，我们研究了使用市售的 3D 打印机来制造纤维预制件，然后将其热拉成纤维。通过优化 3D 打印参数，我们成功制造了直径小至 200 µm 且形状复杂、特征精确到几微米的纤维。我们通过从各种材料中制造纤维（例如具有不同刚度的纤维和具有磁性的纤维）证明了这种方法的多功能性，这有利于开发肌腱驱动和磁驱动的机器人纤维。此外，通过设计新颖的预制件几何形状，我们生产了锥形纤维和具有互锁机制的纤维，也适用于医疗可控导管应用。这些进步凸显了这种方法的可扩展性和多功能性，为生产用于各种应用的高精度聚合物纤维提供了一个强大的平台。关键词：增材制造；3D 打印；预制件制造；热拉伸；多材料纤维；功能纤维；纤维致动器
引用了本文的owlia mb，soltani hr。使用面部特征的糖尿病诊断的人工智能研究（AI）技术。 J Iran
抽象糖尿病（DM）是全球最广泛的非传染病之一。尽管在诊断出糖尿病后12小时后，禁食等离子体葡萄糖测试可以诊断糖尿病，但无法逆转。因此，确定预测糖尿病的早期指标至关重要。目前，可以通过涉及分析人类面部特征的各种方法来识别DM。糖尿病中面部识别的一种方法取决于实验证据，其准确性取决于医师的技能和专业知识。另一种方法涉及基于面部形态特征的诊断。这些形态学变化可能归因于氧化应激，血管和胶原蛋白，水肿和颅面异常的损害，这是由于高血糖。虽然头部学分析仍然是诊断骨骼颅面形态的黄金标准，但它是一种昂贵且对技术敏感的程序。基于人工智能（AI）的面部识别已被证明是诊断和筛查糖尿病的宝贵工具。它的简单性，准确性和成本效益的结合使其成为医疗保健局势的有前途的补充，最终导致了临床前诊断的进步，并导致患者的结果增强。鉴于糖尿病的全球迅速增加，糖尿病早期检测的重要性以及有关面部识别在这方面的作用的有限信息，本研究使用AI方法通过面部特征评估糖尿病。关键字：人工智能，糖尿病，面部识别，氧化压力