(i)庇护所和紧急解决:这是灾难后立即出现的。药剂师的参与在管理战略国家库存(SNS)方面的紧急响应中有所增加,以应对自然灾害并努力重建医疗保健基础设施。(ii)供水和卫生:在药剂师的帮助下,公共卫生工程部和市政委员会都看这件事。(iii)媒介和害虫控制:在各自部门的帮助下,药剂师可以帮助防止媒介传播疾病。ex。节肢动物传播疾病。(iv)控制传染病及其预防:在流行病或大流行状况时,药剂师可以扩展其技术知识以防止爆发。ex。COVID-19。 (v)培训员工,志愿者和社区:他们在灾难管理中非常有用,并且由管理层的不同部门完成。 应该指出的是,对于每个部门的工作,药剂师都是重要的人。COVID-19。(v)培训员工,志愿者和社区:他们在灾难管理中非常有用,并且由管理层的不同部门完成。应该指出的是,对于每个部门的工作,药剂师都是重要的人。
Miloslav Steinbauer 1 , Roman Pernica 1 , Jiri Zukal 1 , Radim Kadlec 1 , Tibor Bachorec 1 , Pavel Fiala 2 1 Brno University of Technology, Department of Theoretical and Experimental Electrical Engineering, Brno, Czech Republic 2 Brno University of Technology, SIX Research Center, Brno, Czech Republic Abstract.我们讨论电磁,基于碳的周期性结构的数值建模,包括石墨烯,石墨烷,石墨和绘画。这些材料适用于亚微米传感器,电线和其他应用,例如生物医学,光子学,纳米和光电子的应用;除了这些域和分支外,适用性还扩展到例如现代智能元素的微观解决方案。所提出的经典和杂交数值模型基于分析具有高可重复性的周期性结构,它们利用了具有其基本维度的碳结构的概念。模型可以模拟谐波和瞬态过程;能够评估电荷作为虚假信号来源的实际随机运动;并考虑沿结构的谐波信号传播的参数。从分析获得的结果可用于基于碳周期结构的传感设备的设计,并用于血浆发生器的实验中。的目的是提供更广泛的概述专门的纳米结构建模,或者更具体地说,概述可用于评估沿结构表面传播的模型。
虽然本RFP中的信息是出于真诚的准备,但事实并非据称是全面或已被独立验证的。RSRTC,或其任何官员或雇员,其任何顾问或顾问均不对本RFP中所包含的信息的准确性,合理性或完整性承担任何责任或责任RFP是基于或根据任何收件人或其专业顾问提供或提供的任何书面或口头信息,并且在法律允许的范围内以及有关当事方的欺诈性虚假陈述,因此,责任明确违反。
本文旨在通过研究两个最先进的生成模型(扩散模型和变压器)的适应来弥合这一差距,以在哈萨克州进行文本生成。扩散模型(例如denoising扩散概率模型)在英语的高质量和多样化的文本生成中显示出令人鼓舞的结果[2]。这项研究为哈萨克语和土耳其语的自然语言处理领域做出了宝贵的贡献,为确定语法类别提供了工具。它的优势在于使用机器学习算法和广泛的数据集,这些算法与语言处理的复杂性以及算法适用性的潜在局限性相平衡[3]。同样,在下游任务上进行了微调的经过验证的变压器在各种NLP基准测试中占主导地位[4]。尽管在释义数据集上进行了一些工作[5]。该研究重点介绍了基于样本的机器翻译的基本方面:确定句子之间的相似程度。这涉及将输入句子与数据库中的相应示例对齐,选择该句子的片段,然后对其进行调整或释义以产生预期的翻译[6]。所审查的文章介绍了搜索系统中信息检索技术的新的语言和算法解决方案的开发,考虑到语法和语义的元素,包括turkic文本[7]。该文档提供了总结哈萨克文文本的方法的详细描述[8],这些研究并不能解决我们解决的问题。此外,还有一些努力在哈萨克语[9]中定义语义上的单词[9],以及使用生成的预先训练的预先训练的变压器对哈萨克语文本生成的一些初步工作,THR研究涉及对哈萨克语的文本生成模型的经验评估,其特征在于其有限的资源和复杂的形态[10]。研究研究了哈萨克语的语法特征[11]。然而,这些作品都没有全面解决哈萨克(Hazakh)的文本发电挑战,这是一种低资源,形态上丰富的突厥语。
I. 简介 许多研究人员已经基于多孔弹性构建了脑积水的计算理论。此类模型将有助于更好地理解问题,从而提供更好的治疗方法。此类模型还忽略了分流术的间歇性影响,而分流术是治疗脑积水最常用的方法。我们使用弹性和流体力学来创建人脑和脑室系统的数学模型。我们的模型通过考虑跨导水管的流动并包括边界约束来扩展以前的工作。这将为疾病的边界和改善创建一个定量模型。我们开发并解决了该模型的控制方程和边界条件以及有意义的临床发现。我们的模型通过将导水管流与边界约束结合起来,扩展了早期对脑积水的研究。脑脊液沿着脊髓周围的蛛网膜下腔向下流动,然后进入颅脑蛛网膜下腔,然而,物理定律很难解释这种流动是如何持续的。采用体内刺激的数学方法来研究脉动血液、脑和脑脊液的动态相互作用 1 。本文介绍的模拟是为患有脑脊液生理病理疾病脑积水的个体生成的 2 。研究特发性脑积水化学浓度不对称循环的后脑室通透性 3 。使用基本的几何模型,当前的研究提出了一种全新的脑积水多物理扩散过程方法,并作为更复杂的几何模拟的标准 4 。研究了脑脊液在心血管和蛛网膜下腔的循环以及脑脊液渗入多孔脑实质的问题。开发了复杂大脑几何形状的边界条件 5 。将标准受试者的研究信息与代表颅内动力学的实际计算模型进行了比较。该模型利用特定于受试者的磁共振 (MR) 图像和物理边界条件作为输入,可重现脉动的脑脊液循环并模拟颅内压力和流速 6 。该数值模型用于探索横截面几何形状和脊髓运动如何影响非稳定速度、剪应力和压力梯度场 7 。该系统分为五个子模型:动脉系统血液、静脉系统血液、心室脑脊液、颅内蛛网膜下腔和脊髓出血腔。阻力和顺应性将这些子模型连接起来。构建的模型用于模拟七个健康个体中发现的关键功能特征,例如动脉、静脉和脑脊液流量分布(幅度和相移) 8 。此前,利用时间分辨三维磁共振速度映射研究人体血管系统中健康和异常的血流模式。利用这种方法研究了 40 名健康志愿者 9 的脑室系统中脑脊液流量的时间和空间变化。这些颗粒中的脑脊液和血液之间的屏障很小,使脑脊液能够流入循环并被吸收。与脑脊液的产生相反,消耗是压力-
腹腔镜胆囊切除术 (LC) 是切除胆囊的标准手术。虽然该手术已发展成为一种相对安全且可耐受的日间手术,但有时可能会很困难,并且可能会出现并发症。复杂的胆结石疾病,如胆囊炎或胆结石性胰腺炎,是增加 LC 技术难度的危险因素。虽然可以对手术难度进行术前预测,但围手术期发现可能会令人惊讶。使用基于 AI 的模型了解手术场景的难度对于对手术性能进行基准测试和改进手术室规划非常重要。本研究旨在开发一种深度学习 (DL) 来预测腹腔镜胆囊切除术在特定手术发现上的难度。基于 Nassar 评分使用了难度分级量表。为了训练 DL 网络,从录制的视频中提取了帧。所有帧均标记为“胆囊”难度 1-3 级和“粘连”难度 1-3 级。排除由体外图像组成或胆囊不可见的帧。总共有 26.483 帧。ResNet 用作模型的主干。调整超参数以改善模型结果。多类和二元分类网络都经过了训练。训练用于分类胆囊难度(3 级)的网络比训练用于分类粘连难度的网络表现更好(准确率 74%)。可以对胆囊炎进行分类,准确率为 91%,对简单病例进行分类,准确率为 87%。本研究结果可作为进一步研究 LC 难度分类的起点。这是提高对手术场景理解并为 LC 外科医生提供基准的第一步。
道尔顿向下滚动。另一个新页面展示了这对夫妇在做爱之后躺在床上。w弱的丈夫现在在妻子的大腿上蔓延,舔了舔她熟悉的笨蛋之间。从她的细嘴唇之间到他的舌头伸出来。他看上去很恶心,但他的小家伙
摘要。在基于FEM的EEG和MEG源分析中,已经提出了减法方法来模拟神经活动产生的传感器测量。 尽管这种方法是一个严格的基础并产生准确的结果,但其主要缺点是它在实际应用中的价格昂贵。 为了克服这一点,我们开发了一种新方法,称为局部减法方法。 这种方法旨在保留减法方法的数学基础,同时也导致右侧稀疏的右侧,使其有效地计算。 我们通过将截止值引入减法来实现这一目标,从而将其影响限制在来源的附近。 我们在存在分析解决方案的多层球体模型中执行验证。 在那里,我们证明了局部减法方法比减法方法要高得多。 此外,我们发现,对于EEG远期问题,与减法方法相比,局部减法方法不太依赖于FEM网格的全局结构。 此外,我们还展示了局部减法方法,在许多情况下,其他研究的方法就准确性而言。 对于MEG向前问题,我们显示了局部减法方法和减法方法,以产生高度准确的体积电流近似值。在基于FEM的EEG和MEG源分析中,已经提出了减法方法来模拟神经活动产生的传感器测量。尽管这种方法是一个严格的基础并产生准确的结果,但其主要缺点是它在实际应用中的价格昂贵。为了克服这一点,我们开发了一种新方法,称为局部减法方法。这种方法旨在保留减法方法的数学基础,同时也导致右侧稀疏的右侧,使其有效地计算。我们通过将截止值引入减法来实现这一目标,从而将其影响限制在来源的附近。我们在存在分析解决方案的多层球体模型中执行验证。在那里,我们证明了局部减法方法比减法方法要高得多。此外,我们发现,对于EEG远期问题,与减法方法相比,局部减法方法不太依赖于FEM网格的全局结构。此外,我们还展示了局部减法方法,在许多情况下,其他研究的方法就准确性而言。对于MEG向前问题,我们显示了局部减法方法和减法方法,以产生高度准确的体积电流近似值。因此,局部减法方法将减法方法的计算成本降低到使其可在实际应用中使用的程度,而无需牺牲较严格性和准确性,以下减法方法已知。