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杜松范围缩放状态防火墙和企业的源NAT -JVD
此JVD涵盖了网络体系结构的组合，其中MX系列路由器和SRX系列防火墙以单个或双配置连接（请参见第4页的图2）。它使用网络冗余机制在MX系列路由器转发层和SRX系列防火墙服务层之间提供流动弹性（MNHA，又名L3群集在文档稍后将在文档中说明）。使用ECMP配置双MX系列路由器，使用服务冗余守护程序（SRD）来监视触发第二个MX系列路由器故障转移的故障事件。请注意，交通负载平衡器（TLB）不需要。另外，当发生任何其他故障时，BFD协议也用于从路由的角度捕获故障转移机制。SRX的MNHA允许在两个节点之间同步会话（状态会话），以便现有的流量和隧道可以继续不间断。
采用瞻博网络 Apstra、NVIDIA GPU 和 WEKA 存储的 AI 数据中心网络 - 瞻博网络验证设计 (JVD)
• 性能监控和错误分析：遥测系统跟踪与 AI 模型相关的关键性能指标，例如准确度、精确度、召回率和计算资源利用率（例如 CPU、GPU 使用率），这些指标对于评估训练和推理作业期间的模型有效性至关重要。这些系统还可以深入了解训练和推理操作期间的错误率和故障模式，并帮助识别可能影响 AI 性能的问题，例如模型漂移、数据质量问题或算法错误。这些系统的示例包括 Juniper Apstra 仪表板、TIG Stack 和 Elasticsearch。
Juniper® 验证设计 JVD 测试报告摘要：采用 Juniper Apstra、NVIDIA GPU 和 WEKA 存储的 AI 数据中心网络
• DLB 不使用端口 BW 来计算链路质量。相反，链路质量基于最近通过每个 ECMP 链路传输的流量，以及每个 ECMP 链路上排队等待传输的流量。这可能导致流量被分配到较低 BW 的链路而不是较高 BW 的链路，从而导致拥塞。此外，如果链路质量下降，已分配给链路的流量将不会被重新分配，除非该链路暂停的时间长于不活动间隔。可以调整端口质量指标和不活动间隔以克服这种情况；请参阅自定义 DLB 的出口端口链路质量指标。此外，请考虑实施反应路径重新平衡。
案例系列
心脏润肤膜是一种威胁生命的状况，导致心包囊内的液体积累，导致心脏填充和输出受损。文献中描述的迹象，例如贝克的三合会（低血压，颈静脉延伸（JVD），闷闷不乐的心脏声音）或puladoxus，尤其是在早期阶段，尤其是在非创伤患者中，尤其是在非创伤患者中，使早期诊断质疑。在这种情况下，我们介绍了三名患者，他们出现了带有微妙症状的棉花卫生，包括呼吸急促和心动过速，但没有低血压或其他标志性迹象。心脏点的超声（POCUS）在早期检测中起着至关重要的作用，揭示了心包积液和右心室（RV）舒张期塌陷。快速诊断促进了及时的心脏穿刺术，这可以解决症状并阻止进一步的代偿性。该系列强调了Pocus在检测早期润肤室中的价值，在该poseation pamponade中，传统的低血压，JVD，闷闷不乐的心脏声音和Pulsus Paradoxus可能不存在。本文的主要目的是展示心脏pocus的早期使用如何提示心脏病学咨询和适当的管理，从而改善患者的结果。
GE 人工智能 (AI) 气胸 (PTX) 研究
1.Bos JVD 等人 (2011) 171 亿美元的问题：可衡量医疗错误的年度成本。健康事务。30 (4) https://www.healthaffairs.org/doi/full/10.1377/hlthaff.2011.0084 2.对于技术难度，每幅图像均使用以下标准进行评级，该标准来自 Ley-Zaporozhan J、Shoushtari H、Menezes R、Zelovitzky L、Odedra D、Jimenez-Juan L 等人。(2018) 使用便携式胸部 X 线摄影增强 ICU 患者的气胸可视化。PLoS ONE 13(12): e0209770。https://doi.org/10.1371/journal.pone.0209770 3.对于临床难度，每幅图像均根据 Armstrong, P. (2000) 中是否存在具有挑战性的合并症/气胸模仿而进行分类。胸膜和胸膜疾病。在 M. Houston (ed.) 中。胸部疾病成像。(第 3 版)。(第763-775 页)。英国伦敦：Mosby 4。文件中的数据 GE Healthcare 510k K183182 5。Yarmus，Lonny 和 David Feller-Kopman。“危重患者的气胸。” Chest 141.4 (2012): 1098-1105。
使用Arduino和Matlab检测心脏异常...
使用Arduino和Matlab 1 JVD Rama Charan，2 B. Venkatesh，3 D. Bhavani Goud，4 D. P. Satish Kumar 123名学生，4 HOD电子和传播工程系Ace工程学院，Medchal-501301抽象心脏病已成为一个重要的问题，在过去的几十年中，许多人因它们而死亡。统计数据证明，心血管疾病是导致人类死亡的最大疾病之一。由于多种冠状动脉疾病，风湿性，脑血管心脏病等几种冠状动脉疾病，每年大约有1790万人死亡。证明，上述死亡人数的三分之一主要是由于心肌梗死的70岁以下。对心脏异常的检测是医疗保健中的关键任务，可以早期诊断和及时干预。此摘要提出了一种利用Arduino和Matlab检测心脏异常的新方法。提出的系统将低成本和多功能的Arduino平台与MATLAB的强大数据处理能力相结合，为医疗保健从业者提供有效且可访问的解决方案。该系统涉及使用基于Arduino的传感器获得心电图（ECG）信号。这些传感器捕获了心脏产生的电信号，并将其转换为数字数据进行分析。然后使用信号处理技术在MATLAB中处理并在MATLAB中进行分析。在MATLAB中，预处理ECG信号以消除噪声和伪影，从而提高了数据质量。拟议的Arduino和基于MATLAB的系统提供了几个优点，包括成本效益，便携性和易用性。它可以实时监测和早期发现心脏异常，从而赋予医疗保健提供者有价值的诊断信息。未来的工作可以专注于扩展系统的功能，提高准确性，并结合其他生理参数，以增强整体诊断性能。
