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标准化干扰对护理人员感知的影响...
摘要：患者监护需要持续关注，并且可能特别容易受到干扰，这种情况在围手术期工作中经常发生。在本研究中，我们比较了麻醉提供者在传统和基于虚拟形象的监护下在干扰下的感知表现和感知工作量，虚拟形象是一种基于情境意识的技术，可将患者状态显示为动画患者模型。在这项前瞻性、多中心、受试者内设计的研究中，38 名参与者使用传统和基于虚拟形象的监护评估了 3 秒和 10 秒持续时间的场景，在标准化干扰下以简单计算任务的形式进行。我们将感知表现量化为在显示的总共 11 个生命体征中正确记住的生命体征的数量。我们使用美国国家航空航天局任务负荷指数评分量化感知工作量。在 3 秒场景中使用虚拟形象监测技术，麻醉师在分心状态下记住了更多生命体征：6（四分位距 [IQR] 5-7）vs. 3（IQR 2-4），p < 0.001，差异平均值 (MoD)：3（95% 置信区间 [95% CI] 1 至 4），在 10 秒监测任务中：6（IQR 5-8）vs. 4（IQR 2-7），p = 0.028，MoD：1（95% CI 0.2 至 3）。在 3 秒场景中，参与者认为使用虚拟形象时，分心情况下的感知工作量较低：65（IQR 40-79）vs. 75（IQR 51-88），p = 0.007，MoD：9（95% CI 3 至 15），在 10 秒场景中：68（IQR 50-80）vs. 75（IQR 65-86），p = 0.019，MoD：10（95% CI 2 至 18）。基于虚拟形象的监测提高了麻醉提供者在分心情况下的感知表现，并减少了感知工作量。这项技术可以帮助提高护理人员的情境意识，尤其是在高工作量情况下。
F-GGED - BEA
根据《国际民用航空公约》附件 13 的规定，美国制造国（发动机）的派驻代表 Robert M. MacIntosh 先生参与了委员会的工作的询问。 2 - 工作方法 从 1992 年 1 月 27 日召开第一次会议到 1992 年 2 月 20 日提交初步报告，调查委员会在其内部开展了第一次调查，并就前三项安全条款作出了决定与初步报告一起向部长提出并由委员会在其最终报告中采纳的建议（分别于 1 月 27 日、2 月 10 日和 2 月 17 日举行了三次会议） 1992）。随后，调查委员会成立了由来自主管部门、制造商、运营商和相关工会的专家组成的十个工作组，准备本报告第一章“基本信息”的要素，并进行分析，特别是描述事故设想。
![arXiv:2003.07267v3 [quant-ph] 2020 年 7 月 24 日](/simg/3\3b9aff74e5db35a52a43f175306a3232a611610d.webp)
arXiv:2003.07267v3 [quant-ph] 2020 年 7 月 24 日
当 OTOC 饱和后，最初局部信息会被编码到全局纠缠中，从而阻碍局部测量的数据。如果加扰路径不完全清楚或最终状态部分受损，则很难恢复这些信息。例如，一个量子比特被扔进黑洞，很快就会分散并消失在视界后面。利用早期霍金辐射，只需要从黑洞发射出几个量子比特的信息就可以重建丢失的量子比特 [5]，但如果不了解该系统的大量知识，就没有简单的办法做到这一点 [6-8]。为了提出解决类似问题的方案，我们考虑了一种实用的信息加扰和解扰方案。我们将这种方案描述为量子处理器的一个假设应用，例如量子霸权测试 [9] 中的处理器，用于隐藏量子信息。我们的处理器可以比参考文献中的更简单。 [ 9 ] 因为我们要求只有一个量子比特可以准备和测量，这适用于液体 NMR 量子计算机的实验 [ 10 , 11 ]。假设 Alice 有这样一个处理器，它可以在多个相互作用的量子比特的可逆幺正演化过程中实现快速信息扰乱。她应用这种演化来隐藏其中一个量子比特的原始状态，我们称之为中心量子比特。其他量子比特称为“bath”。为了恢复初始的中心量子比特状态，Alice 可以应用时间反转协议。假设 Bob 是一个入侵者，他可以在 Alice 不知道的任何基础上测量中心量子比特的状态，如图 1 所示。如果她的处理器已经对信息进行了扰乱，那么 Alice 确信 Bob 无法获得任何东西
利用太阳能从生物质中生产氢气
随着全球能源转型不仅转向降低能源生产的碳强度，而且还采用新技术，可再生能源和氢能的潜在组合已成为可能同时满足这两个目标的有力竞争者。能源转型对实现可持续的低碳能源系统至关重要的一个方面是考虑所谓的“利基”技术 [1] 及其突破和成为主流的能力，与成熟技术竞争市场份额 [2]（见表 1）。尽管氢能在许多市场中仍可以说是一项“利基”技术 [3]，但它已经被公认为未来低碳能源系统的潜在存储和能源生产媒介 [4、5]。据估计，未来五年全球氢能需求每年将增长 4% 至 5% [6]。到 2050 年，根据 2 C 情景，预计氢气的年需求量将增加到 6.5 亿吨，或约 78 EJ，与目前的排放水平相比，每年可减少 60 亿吨二氧化碳 (tCO2)，前提是大多数氢气由可再生能源生产[7]。与此同时，目前氢气的生产仍然主要来自化石燃料（即通过蒸汽甲烷重整和煤气化）和通过使用各种电力输入以及碱性水、固体氧化物或质子交换膜电解方法[7]。因此，氢气生产在 2015 年产生了 5 亿吨二氧化碳，在 2019 年产生了 8.3 亿吨二氧化碳[8]。为了满足这一不断增长的需求并减少排放，需要采用碳密集程度较低的氢气生产方法。这项研究提出了一种利用生物质和太阳能生产氢气的新型工艺，这两项技术本身都已经比较成熟，但以一种独特的“利基”组合，作为低碳能源生产的建议。
循环经济中热能储存的可持续评估框架
可以推广循环经济作为支持可再生能源系统可持续市场地位的解决方案。要设计一个循环和可持续的系统，需要一种结构化的方法。本研究开发了一个可持续循环系统设计（SCSD）的方法框架，旨在从可持续的角度评估热能存储（TES）技术。为此，提供了一个综合指标，即环境可持续性和循环性指标（ESC）。该指标结合了通过进行生命周期评估对TES系统的环境影响和使用产品级材料循环性指标（MCI）的循环性能。所开发的方法应用于使用熔盐作为聚光太阳能发电厂一部分的高温TES的案例研究。SCSD通过提出不同的生态情景来分析最相关的过程，包括提高回收率（适度情景）、提高再利用率（中等情景）以及两者结合（乐观情景）。循环性分析表明，在适度、中等和乐观情景下，MCI 分别从当前情况下的 20.6% 变为 30.3%、38.6% 和 46.4%。因此，乐观情景显示出最具环境可持续性和循环性的情景，ESC 为 7.89%，而适度和中等情景的 ESC 分别为 1.20% 和 2.16%。循环和 ESC 大幅改善的主要障碍是系统中不可回收的熔盐占比很高，因此，任何改善该系统循环和环境效益的努力都可以通过使用更环保的替代材料来实现。研究得出结论，应在初始设计时寻求再利用和回收的整合，以实现更环保和循环的结果。© 2021 作者。由 Elsevier Ltd. 出版。这是一篇根据 CC BY-NC-ND 许可协议 ( http://creativecommons.org/licenses/by-nc-nd/4.0/ ) 开放获取的文章。
医院 - SciELO 西班牙
目的：分析某三级医院工作人员样本接种第一剂和第二剂 BNT162b2 疫苗（辉瑞-BioNTech）后出现的局部和全身反应，并确定与疫苗反应原性增强相关的因素。方法：采用自填式问卷对 2021 年 1 月至 3 月期间接种了 BNT162b2 COVID-19 疫苗的三级医院的 291 名工作人员进行访谈。问卷的问题包括参与者的社会人口统计变量、之前的 COVID-19 感染情况以及接种第一剂和第二剂疫苗后的局部和全身反应。结果：最常见的报告反应是注射部位疼痛，在接种第一剂疫苗后更为常见。所评估的全身反应在接种第二剂疫苗后更频繁地出现。女性、年轻人和曾感染过 COVID-19 的人报告的反应原性更高。此外，第一剂疫苗后的高反应原性与第二剂疫苗后不良反应的数量增加有关。结论：本研究中反应原性的分布与已开展的研究报告的数据一致
纺织艺术和图形艺术如何相互作用？
首先，在图形作品中，材料或纺织技术的价值中的所有价值，因为我们可以看到他们的弊端，可以说Sarbacane在2023年在2023年编辑的BéaLema（场景和图纸）[A] [A]，Vera，在父亲的陪同下，他的母亲Adela向海滩陪同，渴望在水中结束它。遵循一份医学报告的摘录，该报告突出了阿德拉（Adela）的心理健康状况。然后，维拉记得她的出生，童年和陷入母亲地狱的下降……贝拉·莱玛（BéaLema）所说的邪恶的工作，将场景和图纸相关联，探索了图形工作中物质或纺织技术的使用。在这种特定情况下，使用纺织品的特殊性可以基于几个元素。通过将纺织品元素集成到他的图纸中，BéaLema可以为他的作品增添触觉维度。织物，电线或其他纺织品材料可以为他的图纸提供纹理，浮雕或明显的感觉，为读者提供更丰富的感官体验。即使扫描了刺绣，它也会在其内存中调用，并回忆着刺绣周围的整个宇宙。也有一种象征主义和视觉隐喻形式。纺织品可以具有符号或隐喻含义。可以使用特定的纺织品材料或技术（例如刺绣，编织或缝纫）的使用，以象征性的方式使用，以增强或说明工作中解决的主题或情感。例如，织物的脆弱性可以象征字符或情况的脆弱性。艺术家可以创建视觉上丰富而复杂的作品，从而为作品的美学增加了一个额外的维度。混合技术的集成，例如绘制刺绣，使艺术家可以推动绘画的传统限制，并探索创建令人回味和表现力的图像的新方法。简而言之，贝亚·莱玛（BéaLema）图形工作中材料或纺织技术的整合提供了探索传统图纸与纺织品的切实元素之间融合的可能性。这也可以构建一个故事，在过去与现在的现实和虚构之间进行回程，这要归功于刺绣，这使得传递记忆是可能的。这通过为插图提供了其他维度，同时增强了历史上解决的主题和情感，从而丰富了读者的美学和感官体验。
新闻稿 - 武装部队部
10月4日星期二上午，防空护卫舰“保罗骑士”号在模拟接近战区海空形势的环境中，成功发射了由法国、意大利和英国合作研制的“紫菀-30”防空导弹。因此，对高速空中威胁的消除是在拒止环境中进行的，因为骑士保罗号的火控雷达被故意干扰了。在第二阶段，10月4日星期二下午，仍在导弹威胁和拒止环境下部署航空母舰战斗群（GAN）的设想中，戴高乐号又成功发射一枚紫菀-15导弹，摧毁了空中目标。此次试射证明了航空母舰和防空护卫舰的技术和作战能力，依靠训练有素、高效的水兵以及对工具的熟练掌握和防空要求，确保在拒止环境中心地带实现海军陆战队防空。这些射击、准备、执行以及经验教训的分析都得益于军备总局 (DGA) 的支持。
血流分流支架在急性破裂脑动脉瘤早期治疗中的应用：有效预防再出血，降低血栓栓塞并发症发生率
目的 血流分流支架 (FDS) 一般不用于治疗伴有蛛网膜下腔出血 (SAH) 的急性破裂动脉瘤。本文，作者介绍了在这种情况下使用 FDS 的经验，重点介绍了抗血小板方案、围手术期管理和结果。方法作者回顾性地审查了其机构数据库中 2010 年 7 月至 2018 年 9 月期间所有急性破裂动脉瘤并伴有 SAH 的患者的治疗和结果，这些患者在诊断后 4 天内接受了 FDS 植入作为独立治疗。对这些患者使用血流分流的方案包括在支架植入前放置外部心室引流管的低阈值，然后在支架植入前服用阿司匹林和氯吡格雷并进行血小板检测。通过这种方法，出血和支架相关血栓形成的风险是有限的。分析了人口统计学、临床、技术和成像数据。结果总体而言，76 名患者（61% 为女性，平均年龄 42.8 ± 11.3 岁）符合纳入标准。FDS 植入是在诊断后中位 2 天内进行的。平均每个手术使用 1.05 个装置。没有直接归因于血管内介入治疗的手术死亡。共记录了 6 例（7.9%）手术装置相关临床并发症，2 例（2.6%）导致永久性神经系统发病。11 名患者（14.5%）动脉瘤立即完全闭塞，65 名患者（85.5%）动脉瘤持续充盈。尽管如此，没有患者出现目标动脉瘤再出血。62 名患者（81.6%）的临床结果良好，他们的 90 天改良 Rankin 量表评分为 0-2。在 71 名幸存者中，64/67 名患者 (95.5%) 在 3 至 6 个月的血管造影随访中观察到完全或接近完全闭塞，并且在 12 个月时对所有病例进行了评估。五名患者 (6.6%) 在随访期间死亡，原因与手术或新出血无关。结论 血流转移是治疗选择性急性破裂动脉瘤的有效治疗策略。尽管 FDS 植入后动脉瘤立即闭塞的发生率很低，但该装置发挥了重要的保护作用。作者的经验证实，没有动脉瘤再次破裂，延迟完全闭塞率很高，并发症发生率与使用其他技术获得的发生率相比毫不逊色。
基于人工智能的临床决策支持...
2020 年 1 月之前，医疗界的人工智能和机器学习 (AI/ML) 有很多理由对其领域的最新进展感到高兴。研究表明，基于学习的算法可以准确预测感染性休克的发生 [1]，基于 ML 的模式识别方法可以以皮肤科医生级别的准确度对皮肤病变进行分类 [2]，诊断性 AI 系统可以在常规初级保健就诊期间成功识别糖尿病视网膜病变 [3]，基于 AI 的乳腺癌筛查表现远远优于放射科医生 [4]，ML 驱动的分类工具改善了紧急严重程度指数以外的结果区分 [5]，AI 辅助系统简化了介入工作流程 [6]，算法驱动的组织研究实现了输液中心的重新设计 [7]。许多人可能会认为，经过近 60 年的测试 [8]，医疗领域的人工智能终于达到了成熟度、性能和可靠性水平，可以满足临床实践的严苛要求。然而，仅仅几个月后的今天，这种原本乐观的前景已变得阴云密布。全球医疗系统正面临着一种新型呼吸道疾病 COVID-19 的爆发。截至 2020 年 5 月 29 日，210 个国家已报告超过 5,800,000 例 COVID-19 病例（由严重急性呼吸综合征冠状病毒 2 (SARS-CoV- 2) 感染引起），导致超过 360,000 人死亡 [9]。虽然一种迅速出现的传染病升级为全球大流行是一种罕见的最坏情况，但它提供了一个观察医疗链中每个环节的弹性的机会。尽管压力巨大，但该链条中的大多数环节都经受住了第一波疫情的压力测试，而备受赞誉的人工智能/机器学习环节似乎已经屈服。然而，这种崩溃不能归咎于缺乏机会——恰恰相反：大众媒体和科学媒体上的几篇文章描述了人工智能辅助工具对患者结果产生积极影响的直接机会。这些应用范围从改进诊断、分类和预测 [10, 11] 到个性化治疗决策支持 [12] 到自动监测工具 [13]。这些基于人工智能的临床决策支持 (CDS) 是本篇观点文章的重点。那么，为什么人工智能辅助的 CDS 工具在抗击 COVID-19 方面的贡献似乎有限呢？