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开始使用心脏和大脑 SpikerBox
我们将要记录的信号称为心电图，也称为 ECG 或 EKG，它是对心脏不同部位按受控顺序收缩的协调“电波”的测量。由于心脏由专门的肌肉细胞组成，这些肌肉细胞会激发动作电位来收缩，因此我们可以采用与之前测量骨骼肌收缩大致相同的方式测量这些动作电位。但这些动作电位的持续时间为 200 毫秒，比神经元（1 毫秒）和肌肉（3 毫秒）的动作电位慢得多。此外，神经元和肌肉的脉冲以每秒脉冲数（或 Hz）来衡量，但心脏的脉冲以每分钟心跳数 (BPM) 来衡量。动作电位心肌细胞也使用钠和钾，但钾通道需要更长的时间才能打开，从而导致更长的动作电位。
使用机器学习的心脏病预测系统
我还感谢达卡Diit讲师Mizanur Rahman为我们提供了成功完成该项目的设施。我还对达卡（Dhaka）的DIIT讲师，讲师为我们提供了成功完成该项目的设施。我也表示感谢Mushfiqur Rahman，Dhaka Diit讲师，为我们提供了成功完成该项目的设施。
风湿性心脏病的超声心动图筛查
急性风湿热（ARF）的发病率最常影响A组链球菌（GAS）感染5-15岁的儿童，全球每10万人的范围为8至51人。风湿性心脏病（RHD）发生在ARF患者不接受或未定期预防的情况下发生，是低收入国家儿童和年轻人的非征收心脏病的最常见原因。及时治疗气体感染可以预防ARF，而青霉素预防可以防止ARF复发。辅助预防伴苯甲胺青霉素G已显示出降低RHD的发生率，并且是RHD控制的关键方面。确定RHD预后的最重要因素是心脏受累的严重程度。尽管在没有后遗症的疾病的急性阶段，大约70％的心脏炎患者中的患有心脏炎，但心脏炎很重要，因为它是导致后遗症的唯一ARF并发症。三分之一的ARF患者无症状。患有轻度复发性ARF症状和无声RHD症状的患者，如果他们不接受二次预防治疗，则在5 - 10年内会在5 - 10年内发育严重。应该建立一个新的筛查程序，以防止中等和高风险种群中ARF的心脏病性。在本研究中，我们检查了RHD的超声心动图筛选程序的适用性。
加拿大心脏和中风基金会补助金 (GIA) ...
● 补助金 - 提供运营资金以支持心脏病和/或中风领域的研究。 ● 人员奖 - 向在心血管或脑血管研究博士和博士后培训期间表现出色的个人提供工资支持。 ● 新研究员奖 - 向在博士和博士后培训中表现优秀并希望建立自己独立研究事业的新研究员提供工资奖励。 ● 女性人员奖 - 支持在培训阶段（博士）早期和过渡期（博士后）成为独立研究人员期间对女性心脏和大脑健康进行投资的年轻学者。 ● 土著学者人员奖 - 通过支持土著学生攻读研究生，促进土著社区心脏和大脑健康科学的战略增长。 ● 黑人学者人员奖 - 通过支持黑人学生攻读研究生，促进黑人社区心脏和大脑健康科学的战略增长。 ● 心脑影响奖 - 推动研究突破，旨在产生新知识并加速将其转化为行动，帮助患有心脏病、中风和血管性认知障碍 (VCI) 等影响心脏和大脑的疾病的人。 ● 中风临床研究催化剂资助计划 - 提高加拿大临床中风研究的能力，旨在通过临床研究减轻中风负担、预防复发和改善患者预后，从而提高我们对中风的认识并推进中风护理。 ● 主席和教授职位 - 指定的捐赠或合作伙伴关系，提供薪水和基础设施支持，使领先的研究人员能够在加拿大大学开发特定的心脏病和中风研究重点。 ● 女性心脏和/或大脑健康卓越研究网络 - 支持在 2024/2025 竞赛年在加拿大建立两个 (2) 个新的研究网络，致力于女性心脏和/或大脑健康。 ● 先天性心脏病团队资助 - 旨在汇集多机构、跨学科的健康研究团队与多位合作者，创造和调动知识，改善先天性心脏病 (CHD) 患者、他们的家人和护理人员的健康和保健。
心脏健康习惯
自杀企图药物过量（如果处方和非生命威胁，请联系处方医生以获取教学）。对于可疑的阿片类药物过量，如果对纳洛酮的使用培训，并且可以使用纳洛酮协议。Severe burns and any burn on the face, genitals, palms of hand, or soles of feet Any eye injury, including any foreign object in the eye Loss of consciousness including temporary blacking out A wound with bleeding that cannot be stopped Shortness of breath while at rest Any type of chest pain Severe headache with nausea, vomiting, stiff neck or changes in vision Seizure Loss of sensation or loss of motion in an extremity Inability to walk or stand or recent onset of difficulty在行走或站立的严重，莫名其妙的疼痛呕吐的血液电烧伤中毒
哥伦比亚亚马逊中心的森林保护和可持续性（P144271）
总体状态和结果：实现PDO和实施进展的进展已升级为令人满意。项目支出率为58.63％，占第一个额外融资（AF1）（TFA5789）的95％和第二次额外融资的11％（AF2）（AF2）（AF2）（TFB5182）。该项目具有长期的承诺，通过实施综合行动来促进土地规划和广泛领土的管理。它促进了保护领土（保护区，土著地区，拉姆萨尔遗址），保护生态系统连通性，生物学和文化多样性以及生态系统服务的维护。这有助于与全球生物多样性框架，国家生物多样性计划以及Herencia Colombia（HECO）等的国家目标有关的国家目标。该项目还在亚马逊的森林砍伐和退化地区工作，支持社会参与和规划过程，以实现社区森林经济以及围绕森林和水资源提供的产品和服务的链条。该项目直接有助于将四个森林砍伐核转化为森林发展和生物多样性核（NDFYB）。这种干预是制止森林砍伐和国家恢复计划的国家战略的一部分。最后，该项目在与其他部门建立协议方面取得了进展，以促进公共政策连贯性，这有助于亚马逊的综合发展。组件3：治理，政策和激励措施。这包括与交通，农业和规划部门的协议，涉及有关市政条例计划，道路计划以及遵守最高法院刑期4320的协议，该刑期将亚马逊视为权利。该项目的机构安排继续是其以可持续性改善治理的PDO的巨大成功之一。这些安排在项目执行中深深地涉及来自国家和次国环境制度的所有相关实体，提高机构技能，并促进机构内部以及社区和民间社会组织的合作。这个加强过程将持续到该项目的持续时间之外，并将促进由最近批准的生命和生物多样性基金资助的新项目的实施，其公共资源将在与该项目协同的领域中为行动提供资金。以下积极成就突出：组成部分：保护区（PA）管理和财务可持续性。（i）六个国家PA和三个区域PA提高了其管理效率水平，总计约700万公顷； （ii）通过天桥，卫星图像以及预防以及对地面监视的控制，对森林砍伐和火灾暴发的监测继续进行。组件2：可持续的森林和水管理和使用。组件4：协调，管理，监视和评估。（iii）加强土著和地方社区的治理； （iv）宣布区域保护区Bajo Guayabero的进展，尤其是社区的参与和验证； （v）开发参与式生态恢复（REP）过程，并在土著地区签署新的粮食安全协议； （vi）促进当地社区之间对话的空间，传播自然资源恢复和管理方面的最佳实践； （vii）在塔拉波托·拉姆萨尔（Tarapoto Ramsar）中使用Mesa Ramsar Estrella flyvial deInírida（EFI）（EFI）和AsociaciónIndígenaTicoya详细阐述的管理计划中的战略路线的实施，包括当地社区的工作，包括当地社区的工作。（i）地理区域及其当地社区和组织的优先级以及生物物理和社会经济表征，以开发社区林业和森林管理计划； （ii）对当地社区的森林管理培训，包括森林清单的发展和组织企业家的加强； （iii）确定当地组织以签署新的保护协议，包括社区林业，生物经济和生态旅游； （vi）考虑传统实践，对优先森林物质的物候研究的信息以及诸如对恢复过程进行恢复过程的外壳，考虑传统实践，从现有森林物质的物候研究中进行了积极和被动的恢复。（i）加强政府机构，包括向市政官员和地方政府提供技术援助，以调整其土地利用规划工具； （ii）支持运输部门在批准，开发和维护三级道路中应用环境标准的支持； （iii）在禁用非法运输基础设施的协议合并方案的进展以及受亚马逊开放和运营影响的区域的恢复； （iv）非法土地道路的制图分析； （v）监视亚马逊可持续模式运输计划（PATIS）的实施； （vi）与地理研究所AgustínCodazzi（IGAC）制定新协议，以在多功能Cadaster和农村农业规划部门（UPRA）开展工作，以分析正式和非正式农业边界的动态。（i）管理年度运营计划，采购计划和项目的财务执行； （iii）对森林和碳监测系统对森林砍伐的监测和分析，该系统报告说，与2022年同期相比，在2023年1月至2023年9月之间估计的森林砍伐量下降了69％。水文，气象与环境研究研究所（IDEAM）正在驾驶恢复监测活动，预计将应用于干预区域； （iii）伙伴实体和政府参与国际活动，以促进项目的结果，交流知识，加强能力并促进该国关于国际协议的谈判； （iv）通过多个媒体渠道（网站，社交媒体，播客）实施通信策略的进步，以外部传播项目结果，以及向年轻领导者网络的能力建设； （v）连续测量受益人的满意度与项目提供的支持程度，结果表明满足了90％的满意度。
使用随机森林的心力衰竭预测和XG提升，Aidan Gao
心力衰竭（HF）是一种心血管疾病（CVD），是一种普遍的疾病，可能导致危险情况。每年，全球大约有1790万患者死于这种疾病。对于心脏专家和外科医生来说，准确预测心力衰竭是具有挑战性的。幸运的是，可以使用分类和预测模型，可以使用医疗数据有效地帮助医疗领域。这项研究的目的是通过预测由11个患者属性的五组数据组成的Kaggle数据集来提高心力衰竭预测的准确性。使用多种机器学习方法来了解数据和医学数据库中心力衰竭的可能性。结果和比较表明，预测心力衰竭的精度得分明显提高。将此模型整合到医疗系统中将有助于帮助医生预测患者心脏病的预测
