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GE医疗 2020年9月25日 Alexandra Lifshits ...
贸易/器械名称：Xeleris V 处理和审查系统 法规编号：21 CFR 892.2050 法规名称：图片存档和通信系统 监管类别：II 类 产品代码：LLZ 日期：2020 年 8 月 13 日 收讫日期：2020 年 8 月 18 日 亲爱的 Alexandra Lifshits： 我们已审查了您根据第 510(k) 条提交的上市前通知，该通知表明您有意销售上述器械，并已确定该器械与在 1976 年 5 月 28 日（医疗器械修正案颁布日期）之前在州际贸易中合法销售的同类器械或已根据《联邦食品药品和化妆品法案》（法案）的规定重新分类的器械基本等同，且无需获得上市前批准申请（PMA）批准。因此，您可以营销该器械，但须遵守该法案的一般控制规定。虽然本函将您的产品称为设备，但请注意，一些已获准的产品可能是组合产品。位于 https://www.accessdata.fda.gov/scripts/cdrh/cfdocs/cfpmn/pmn.cfm 的 510(k) 上市前通知数据库可识别组合产品提交。该法案的一般控制条款包括年度注册、设备列表、良好生产规范、标签以及禁止贴错标签和掺假的要求。请注意：CDRH 不会评估与合同责任担保相关的信息。但我们提醒您，设备标签必须真实且不得误导。如果您的设备被归类（见上文）为 II 类（特殊控制）或 III 类（PMA），则可能会受到其他控制。影响您设备的现有主要法规可在《联邦法规》第 21 篇第 800 至 898 部分中找到。此外，FDA 可能会在《联邦公报》上发布有关您设备的进一步公告。请注意，FDA 发布实质等效性判定并不意味着 FDA 已判定您的设备符合该法案的其他要求或其他联邦机构管理的任何联邦法规和规章。您必须遵守该法案的所有要求，包括但不限于：注册和登记（21 CFR 第 807 部分）；标签（21 CFR 第 801 部分）；医疗器械报告（医疗器械相关不良事件报告）（21 CFR 803）
机器人上肢矫形器的意图检测策略：考虑可用性、日常生活应用和用户评价的范围审查
可穿戴机器人上肢矫形器 (ULO) 是辅助或增强用户上肢功能的有前途的工具。虽然这些设备的功能不断增加，但对用户控制可用自由度的意图的稳健和可靠检测仍然是一项重大挑战，也是接受的障碍。作为设备和用户之间的信息接口，意图检测策略 (IDS) 对整个设备的可用性具有至关重要的影响。然而，这方面及其对设备可用性的影响很少根据 ULO 的使用环境进行评估。进行了范围界定文献综述，以确定已通过人类参与者评估的应用于 ULO 的非侵入式 IDS，特别关注与功能和可用性相关的评估方法和发现及其在日常生活中特定使用环境的适用性。共确定了 93 项研究，描述了 29 种不同的 IDS，并根据四级分类方案进行了总结和分类。与所述 IDS 相关的主要用户输入信号是肌电图 (35.6%)，其次是手动触发器，例如按钮、触摸屏或操纵杆 (16.7%)，以及上肢节段的残余运动产生的等长力 (15.1%)。我们确定并讨论了 IDS 在特定使用环境中的优缺点，并强调了在选择最佳 IDS 时性能和复杂性之间的权衡。通过调查评估实践来研究 IDS 的可用性，纳入的研究表明，主要评估了与有效性或效率相关的客观和定量的可用性属性。此外，它强调了缺乏系统的方法来确定 IDS 的可用性是否足够高以适合用于日常生活应用。这项工作强调了针对用户和应用程序选择和评估用于 ULO 的非侵入式 IDS 的重要性。对于该领域的技术开发人员，它进一步提供了有关IDS的选择过程以及相应评估协议的设计的建议。
利用低碳能源进行直接空气碳捕获和储存的生命周期评估
摘要：直接空气碳捕获和储存 (DACCS) 是一种新兴的二氧化碳去除技术，它有可能从大气中去除大量的二氧化碳。我们对不同的 DACCS 系统进行了全面的生命周期评估，这些系统具有二氧化碳捕获过程所需的低碳电力和热源，包括独立和并网系统配置。结果表明，所有八个选定地点和五种系统布局的温室气体 (GHG) 排放量为负，在低碳电力供应和废热使用的国家，GHG 去除潜力最高（高达 97%）。自主系统布局被证明是一种有前途的替代方案，在太阳辐射高的地方，GHG 去除效率为 79-91%，避免消耗基于化石燃料的电网电力和热能。对除温室气体排放以外的环境负担的分析表明，二氧化碳去除存在一些权衡，尤其是光伏 (PV) 电力供应系统布局的土地改造。敏感性分析揭示了选择合适的电网耦合系统布局位置的重要性，因为在二氧化碳密集型电网电力组合的地理位置部署 DACCS 会导致净温室气体排放，而不是温室气体去除。关键词：生命周期评估 (LCA)、直接空气碳捕获和储存 (DACCS)、二氧化碳去除 (CDR)、负排放技术 (NET)
企业生命周期的调节作用
本研究考察了企业生命周期在战略管理会计（SMA）信息使用与竞争战略选择之间的调节作用。本研究利用偏最小二乘结构方程模型（PLS-SEM）证明了SMA信息使用对竞争战略选择具有正向影响，并通过偏最小二乘多组分析（PLS-MGA）比较了不同生命周期阶段SMA信息使用与竞争战略选择关系的差异。我们发现，与成熟期企业相比，成长期企业的产品相关信息使用有助于差异化战略的选择。此外，与成长期企业相比，成熟期企业利用产品相关信息和竞争对手相关信息帮助管理者选择成本领先战略。本研究阐明了企业生命周期、SMA信息使用与竞争战略选择之间的关系，为管理者提供了更准确的战略决策建议，并为企业生命周期研究提供了一种方法，即利用PLS-MGA比较不同生命周期阶段变量关系的路径差异。
行动计划步骤 1：我的生活步骤 2：审视你的态度
这将帮助你制定行动计划，以更好地掌控你的生活。你可以比你想象的更好地掌控你的生活。步骤 1：我的生活找出你生活中感到不满意或陷入困境的领域。想想你在哪些方面感到不满足——人际关系、工作家庭责任、希望和梦想等。陈述你未实现的领域之一；（例如：继续教育）步骤 2：审视你的态度审视你的态度与你在步骤 1 中确定的领域的关系。正是通过你的态度，你限制了自己并停滞不前。通过面对和改变你的态度，你可以让自己有能力在生活中做出积极的改变。想想消极和限制性的态度。是什么让你停滞不前？家庭信念 我的家庭向我传递了这些关于我影响生活的能力的负面信念：（例如“你没有与生俱来的大脑”） 个人局限和信念 你对自己有哪些态度和信念限制了你对自己处境的控制？例如：
挪威生命科学大学哈米克反应 - 传统和微波炉加热的比较
Abstract ..................................................................................................................................... II
一个无线系统，用于在耳塞外观中以600小时电池寿命
摘要 - 近年来，与基于标准头皮的脑电图相比，近年来，脑脑电脑术（EEG）记录了质量相似的信号，并且已经报道了客观听力阈值估计的临床应用。现有设备仍然缺乏重要的效果。实际上，大多数可用解决方案都是基于湿电极，需要连接到外部采集平台，或者不提供车载处理功能。在这里，我们克服了所有这些局限性，并基于干电极电极呈现一个耳EEG系统，其中包括直接在耳芽中的所有采集，处理和连接电子设备。听筒配备了一个超低功率模拟前端，用于模数转换，低功率MEMS麦克风，低功率惯性测量单元以及ARM Cortex-M4基于MART Cortex-M4的微控制器启用板上的船上处理和蓝牙低能能连接。系统可以直接流式传输RAW EEG数据或直接进行数据处理。我们通过分析其检测大脑对外部听觉刺激的响应的能力来测试该设备，分别实现4和1.3 MW的数据流或船上处理。后者允许在PR44锌空气电池上进行600小时的操作。据我们所知，这是执行机载处理的第一个无线且完全独立的耳朵系统，所有这些都嵌入了单个耳塞中。较长的电池寿命也适用于连续监控方案。临床相关性 - 拟议的EAR-EEG系统可以用于诊断任务，例如客观听力阈值 - 旧估计，在临床环境之外，从而使其作为护理解决方案。
生命科学快照2021
2015年，Massbio创建了一种衡量生命科学就业的方法。 3 Massbio将生命科学就业视为药品制造和医疗测试实验室中的所有就业，科学研发（R＆D）服务（R＆D）服务的84％，医院就业的4.5％和大学就业的1.9％。 燃烧玻璃是在线职位发布的汇总者，将生物技术工作定义为需要了解科学领域的知识，例如生物化学和遗传学，诸如色谱和临床研究等实验室技术，以及/或具有结合生物传感器和生物传感器等生物学过程的经验。 BPDA研究将这些定义结合在一起，以此为目的。 我们将所有就业从事制药，医学测试实验室以及科学研究与发展服务作为生命科学就业。 对于医院和大学员工，我们只带燃烧的玻璃被认为是“生物技术工作”的职业的工人。 42015年，Massbio创建了一种衡量生命科学就业的方法。3 Massbio将生命科学就业视为药品制造和医疗测试实验室中的所有就业，科学研发（R＆D）服务（R＆D）服务的84％，医院就业的4.5％和大学就业的1.9％。燃烧玻璃是在线职位发布的汇总者，将生物技术工作定义为需要了解科学领域的知识，例如生物化学和遗传学，诸如色谱和临床研究等实验室技术，以及/或具有结合生物传感器和生物传感器等生物学过程的经验。BPDA研究将这些定义结合在一起，以此为目的。我们将所有就业从事制药，医学测试实验室以及科学研究与发展服务作为生命科学就业。对于医院和大学员工，我们只带燃烧的玻璃被认为是“生物技术工作”的职业的工人。4
人工智能时代的终身学习挑战
摘要 人工智能 (AI) 的快速发展给利用 AI 在工作场所进行人机协作所需的教育和劳动力技能带来了重大挑战。随着人工智能继续重塑行业和就业市场，定义如何在终身学习中考虑人工智能素养的需求变得越来越重要 (Cetindamar 等人，2022 年；Laupichler 等人，2022 年；Romero 等人，2023 年)。与任何新技术一样，人工智能既是希望的主题，也是恐惧的主题，它今天所包含的内容带来了重大挑战 (Cugurullo & Acheampong，2023 年；Villani 等人，2018 年)。它也对我们自己的人性提出了深刻的问题。机器会超越设计它的人类的智慧吗？所谓的人工智能和我们的人类智能之间会是什么关系？如何规范人机协作，以服务于可持续发展目标 (SDG)？本文从计算思维、批判性思维和创造性能力的角度回顾了人工智能时代终身学习的挑战，强调了对组织管理和领导的影响。
剩下的用途寿命li-ion电池
锂离子电池广泛用于各种应用中，包括便携式电子设备，电动汽车和可再生能源存储系统。准确估计这些电池的剩余使用寿命对于确保其最佳性能，防止意外故障和降低维护成本至关重要。在本文中，我们对估计锂离子电池剩余使用寿命的现有方法进行了全面综述，包括数据驱动的方法，基于物理的模型和混合方法。我们还提出了一种基于机器学习技术的新方法，以准确预测锂离子电池的剩余使用寿命。我们的方法利用各种电池性能参数（包括电压，电流和温度）来训练一个可以准确估算电池剩余使用寿命的预测模型。我们在锂离子电池周期的数据集上评估了方法的性能，并将其与其他最先进的方法进行比较。结果证明了我们提出的方法在准确估计锂离子电池的剩余使用寿命方面的有效性。