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公司必须确保其数据安全至关重要。由于由于物理盗窃或不当库存实践而造成数据丢失的威胁，对数据进行加密很重要。但是，具有性能，可伸缩性和复杂性的挑战使IT部门反对需要使用加密的安全策略。此外，不熟悉关键管理的人认为加密已被视为风险，确保公司始终可以解密自己的数据的过程。自加密驱动器可以全面解决这些问题，从而使加密变得容易且负担得起。
强化血糖治疗对糖尿病并发症的影响 - 系统评价
摘要：糖尿病并发症可能与疾病或慢性血糖的长期有关。糖尿病患者的随访是基于对慢性高血糖的控制，尽管如果在严重的慢性高血糖症患者中迅速获得这种纠正，则可以自相矛盾地干扰该疾病，甚至引起并发症。我们回顾了描述高血糖对糖尿病复杂性快速而强烈治疗的影响的文献。文献综述表明，恶化并发症发生在糖尿病微血管病中显着发生，糖尿病矫正引起的特定神经病的发作。大型疾病的结果与对中风和心肌梗死具有中性影响的慢性高血糖的密集和快速纠正有些混杂，但心血管死亡率的显着增加。糖尿病的治疗现在已经进入了一个新的时代，新的治疗分子，例如针对2型糖尿病患者的患者的胶质纤维蛋白，或用于胰岛素治疗糖尿病患者的杂交胰岛素递送系统。我们的手稿提供了支持这些个性化和渐进的算法以控制慢性高血糖的证据。
并非全是悲观和沮丧：能源密集型和时间灵活的数据中心应用实际上如何促进可再生能源
摘要 为实现可持续能源系统，进一步增加可再生能源 (RES) 发电量势在必行。然而，RES 的开发和实施带来了各种挑战，例如，处理由于 RES 的间歇性而导致的电网稳定性问题。相应地，日益波动甚至为负的电价也对 RES 电厂的经济可行性提出了质疑。为了应对这些挑战，本文分析了 RES 电厂与计算密集型、耗能数据中心 (DC) 的集成如何促进对 RES 电厂的投资。开发了一个优化模型，用于计算由 RES 电厂和 DC 组成的综合能源系统 (IES) 的净现值 (NPV)，其中 DC 可以直接消耗来自 RES 电厂的电力。为了获得适用的知识，本文通过以下方法评估了所开发的模型：
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由早期手臂双臂强化疗法引起的变化，包括单侧脑瘫的幼儿的下肢
设计，设置和参与者这项前瞻性随机临床试验（2018年11月至2021年12月），包括2个平行组和1：1的分配，招聘在欧洲大学医院，脑瘫专业中心和自发应用在3个地点：比利时布鲁塞尔，比利时。布雷斯特，法国；和意大利比萨。匹配（包含年龄，病变类型，脑瘫原因和受影响的侧面）对随机分组。在基线（T1）后2周（T1）和基线后3个月（T2）评估了幼儿（T0）（T0）。医疗保健专业人员和主要结果评估者对小组分配视而不见。至少有23个年龄较大的儿童（每组），年龄在12至59个月中，患有痉挛性/运动障碍UCP，并且需要遵循指示。排除标准包括不受控制的癫痫发作，预定的肉毒杆菌毒素注射，计划在研究期之前或期间6个月内安排的骨科手术，严重的视觉/认知障碍或磁共振成像的禁忌症。
新生儿重症监护室环境对早产儿生理心理应激反应的影响及神经保护护理策略
引文：Ananthraman Goyal。（2025 年）。新生儿重症监护室环境对早产儿生理和心理应激反应的影响以及神经保护护理策略。国际新生儿学杂志 (IJNEO)，3(1)，1–9。摘要链接：https://iaeme.com/Home/article_id/IJNEO_03_01_001 文章链接：https://iaeme.com/MasterAdmin/Journal_uploads/IJNEO/VOLUME_3_ISSUE_1/IJNEO_03_01_001.pdf
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优化基于面部表达的神经疾病患者的重症监护的深度学习模型
doi：https：//dx.doi.org/10.30919/es1364优化的深度学习模型，以基于面部表达的神经疾病患者的重症监护，以面部表达患者的患者Dattatray G. Kulkarni 6和Parikshit N. Mahalle 7，*抽象的面部表情在非语言交流中起着重要作用。阅读患有神经疾病的人的面部表情至关重要，因为它们可能大大降低了口头交流能力。这样的评估需要接受医学专家的彻底检查，这可能是昂贵且具有挑战性的。借助低成本，非侵入性的，自动化的面部表达检测技术，专家可以诊断神经系统疾病。为了确定帕金森氏症，中风，阿尔茨海默氏症和贝尔麻痹疾病的人的面部表情，这项研究构建了一种微调的深度学习模型（FTDLM）。该数据集最初是从著名的互联网站点收集的。此外，还会收集使用公共访问的来源，患者最常见的面部表情的原始照片，例如通常，快乐，悲伤和愤怒。确定在寻找帕金森氏病症状时确定个体差异是否可行是数据分析的目的。裁剪以更改输入图像的图像。随后，检查了采用高斯滤波器的预处理方法，以消除噪声。使用FTDLM，使用预处理的图像来对情绪进行分类。在此建议的模型中合并了新的卷积神经网络（NCNN）和增强的黄金搜索算法（EGSA）。egsa在NCNN中用于选择超参数。建议的方法是在Python中进行的，准确性，灵敏度，特异性，回忆和精度的统计测量用于评估性能。此外，这与传统方法相反。
人工智能如何告知重症监护室
摘要背景和目标：人工智能 (AI) 聊天机器人可以轻松访问信息。然而，这项技术可能会引起一些问题，例如技术成熟度、缺乏同理心、准确性、质量、可靠性和可读性。在这项研究中，我们旨在评估向 AI 聊天机器人 ChatGPT 和 Bard 提出的有关重症监护病房的问题的答案的质量、可读性和可靠性。方法：在这项观察性和横断面研究中，分别分析了 ChatGPT 和 Bard 对有关重症监护的 100 个最常见问题的回答的可读性、质量、可靠性和充分性。结果：对于所有评估的分数，Bard 的回答都比 ChatGPT 的回答更具可读性（P < 0.001）。ChatGPT 和 Bard 的回答与六年级阅读水平均有显着差异（P < 0.001）。 ChatGPT 和 Bard 的回应与 JAMA、修改后的 DISCERN 和 GQS 分数相似（分别为 P = 0.504；P = 0.123 P = 0.086）。结论：ChatGPT 和 Bard 的当前功能在 ICU 相关文本内容的质量和可读性方面不足。ChatGPT 和 Bard 的人工智能的可读性水平都高于规定的六年级水平，并且难以阅读。这两个人工智能聊天机器人的回答的可读性都需要达到适当的限度。关键词：人工智能、Bard、ChatGPT、重症监护病房、在线医疗信息、可读性资金：无。*本作品已根据 CC BY-NC-SA 许可发表。版权所有©作者引用本文为：Hancı V、Shermatov N、İbişoğlu E、Kara F、Geylani B、Erdemir İ、Ergün B、Baran Hancı F、Gül Ş。人工智能如何告知重症监护室：对 ChatGPT 和 BARD 响应的可读性、可靠性和质量的评估。伊朗红新月会医学杂志。2024,76.1-9。1. 简介
密集的行为干预
使用覆盖范围政策的说明旨在为解释Cigna公司管理的福利计划提供指导。请注意，客户的特定福利计划文件的条款[集团服务协议，覆盖范围证据，覆盖证证书，摘要计划描述（SPD）或类似计划文件]可能与这些承保范围政策所基于的标准福利计划有很大差异。例如，客户的福利计划文件可能包含与覆盖策略中涉及的主题相关的特定排除。发生冲突时，客户的福利计划文件始终取代覆盖策略中的信息。在没有控制联邦或州承保范围授权的情况下，福利最终取决于适用的福利计划文件的条款。在每个特定实例中的覆盖范围确定需要考虑1）根据服务日期生效的适用福利计划文件的条款； 2）任何适用的法律/法规； 3）任何相关的附带资料材料，包括覆盖范围政策； 4）特定情况的具体事实。应自行审查每个覆盖范围请求。医疗主管应在适当的情况下行使临床判断，并在做出个人覆盖范围确定方面酌情决定。如果保险或服务的保险不取决于特定情况，则仅在根据适用的覆盖范围政策中概述的相关标准（包括涵盖的诊断和/或程序代码）中概述的相关标准提交请求的服务。在此保险策略未涵盖的条件或诊断费用时，不允许报销服务（请参见下面的“编码信息”）。在计费时，提供者必须在提交生效日期起使用最适当的代码。提交的有关未涵盖的覆盖范围政策伴随的服务的索赔将被否认为未涵盖的索赔。覆盖范围政策与健康福利计划的管理仅有关。覆盖范围政策不是治疗的建议，绝不应用作治疗指南。