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与之前建立的 CWI 冷却速度相比，替代冷却方法是否具有有效的高温冷却速度？
临床场景：在过去的几年中，有多项研究探讨了治疗劳力性中暑 (EHS) 的替代冷却策略。EHS 的发病率和死亡率与患者核心体温保持在临界阈值 40.5°C 以上的时间有关。尽管冷水浸泡 (CWI) 是治疗 EHS 患者的黄金标准，但人们已经研究了更新的替代冷却技术，以用于可能无法进行 CWI 的环境（即偏远地区）。临床问题：与之前确定的 CWI 冷却率相比，替代冷却方法是否具有有效的核心体温冷却率来治疗高热症？主要发现摘要：作者搜索了使用替代冷却方法为高热症患者降温的研究。要纳入，研究需要 PEDro 评分 ≥ 6 且证据水平 ≥ 2。他们发现了 9 项与我们关注的临床问题相关的研究；其中，5 项研究符合纳入标准。手部冷却、冷水淋浴和冰片冷却的冷却速度分别为 0.03°C/min、0.08°C/min 和 0.06°C/min，而防水布辅助振荡冷却 (TACO) 法是唯一具有可接受冷却速度的方法（范围为 0.14 – 0.17°C/min）。临床底线：治疗 EHS 时，如果无法使用 CWI，防水布辅助冷却法可能是一种合理的替代方案。如果有更好的冷却方法，临床医生不应使用冷水淋浴、手部冷却或冰片冷却。临床医生应始终在可用时使用 CWI。推荐强度：五项 PEDro 评分 ≥ 6 的 2 级研究表明，TACO 法是唯一一种以与 CWI 相似但较慢的速度降低核心体温的替代冷却方法。手部冷却、冷水淋浴和冰层冷却都不能以适当的速度降低核心体温，如果有更好的冷却速度的方法，则不应在 EHS 情况下使用这些方法。
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本文所表达的观点是作者的观点，不一定反映国家经济研究局的观点。WinSeck在加入亚马逊之前就在纸上工作。作者感谢Diego Ambasz和Javier Sanchez-Reaza的深入评论和专业知识。Rafael E. de Hoyos Navarro提供了其他有用的评论。作者感谢Domagojračić在欧洲编码绿党数据和Anshuman Gupta的协助下，对他仔细的强制性教育法数据进行了仔细的编码。最后，作者感谢佩德罗·桑特纳（Pedro Sant'anna）对强大方法的有用指导，以汇总估计值的良好方法，以解决差异差异文献中不断增长的问题的方式。本文的鸡尾酒配对可以在此处找到：https：//www.joshgraffzivin.com/cocktail-pairings
DOST-ASTI年度报告2020
遥感和数据科学：DATOS帮助台Datos项目，由科学技术部（DOST）资助，建立并整合了过去和正在进行的DOST支持的项目以及有关灾难缓解措施的相关计划，通过提供24/7的帮助办公桌前，期间，期间，期间，期间和后灾难事件，这些事件将对遥感科学和数据科学应用程序提供对远程感应和数据科学应用的支持，并为灾难分析，并分析灾难，并分析灾难差异，并分析。这些活动需要按需访问ASTI计算和归档研究环境（COARE）和菲律宾地球数据资源观察（PEDRO）中心中当前可用的数据。除了操作方面，该项目还打算在这些领域的背景下对RS和GIS以及数据科学进行进一步研究。
通过战略计划2022年12月 - 行政
2021年3月，卡拉维拉斯县监事会成立了战略和财务计划委员会，专注于与县领导层确保为董事会提出战略计划和融资建议。该委员会将由主管委员会，主管Folendorf和主管Garamendi，县高管Craig Pedro和Christa von Latta，审计员凯西·戈麦斯（Kathy Gomes）和司库 - 司库 - 塔克斯·塔克斯·塔克斯（Teasurer-Tax）收藏家芭芭拉·沙利文（Barbara Sullivan）组成。对于战略计划，委员会的重点是审查有关战略计划开发的下一步的建议，提供了一般性的超人和方向，并最终为在未来几年内实施战略计划所需的财务战略提供了意见。
Iddo Drori教授 - 课程
安妮·王（Annie Wang），伊利斯·杨（Iris Yang），2023年夏季，卡尔文·麦卡坦坦（Calvin Macatantan），阿什利·张（Ashley Zhang），2023年夏季塞缪尔·弗洛林Shuttleworth，Muhender Rajvee，2022年春季Albert Lu，Michelle HE，Linda Chen，2022年春季Elizabeth Ke，Kevin Liu，2021年秋季Prabhakar ka -lll e，Pranav Krishna，Pranav Krishna，Ishan Pakuwal。春季2021年亚历山大·瓜（Alexander Gu），2020年秋季阳光tran，2020年秋季
人工智能在教育领域的广泛应用需要批判性分析
联合国教科文组织的工作论文《教育中的人工智能：可持续发展的挑战和机遇》对人工智能对教育部门的影响程度进行了全面评估（Pedro 等，2019）。人工智能作为赋能教育参与者的工具，前景广阔。例如，学习分析可以通过诊断学生的学习状况、提供及时反馈和定制学习材料来促进个性化教育；教育数据挖掘可用于分析教学过程中收集的数据，以实现更高效、更有效的教育管理和更明智的决策（Shan & Zhao，2019）。另一方面，与其他信息技术一样，人工智能也给教育发展带来了各种风险。作为一种数据驱动的技术，人工智能在教育中的应用必然涉及大量的教育数据。因此，必须研究人工智能对相关利益相关者，特别是学生的隐私和其他人权的现有和潜在威胁。
我们很高兴邀请您参加第一届 IEEE 物联网和微电子安全可信网络基础设施会议 (SaTC 2025)，会议将于
感兴趣的话题 感兴趣的话题包括但不限于以下内容： Fathi Amsad 博士，美国瑞格特州立大学Ahmed Abdelgawad 博士，美国中密歇根大学Alaa Ali Hameed先生，土耳其伊斯廷耶大学Kevin Mccamey 博士，莱特·帕特森空军研究实验室 (WB-AFRL)马特·卡斯托（Matt Casto），中西部微电子联盟公司多发性硬化症。国家安全局 Lynne Clark 博士Erin Gawron-Hyla 博士，国防部微电子公共部门西班牙卡斯蒂利亚-拉曼恰大学 Fausto Pedro Garcia Marquez 博士约翰（马蒂）埃默特（John (Marty) Emmert），美国辛辛那提大学
使用基于 Scheimpflug 的角膜断层扫描和生物力学数据优化人工智能以增强角膜扩张检测
RenatoAmbrósioJr，Aydano P. Machado，EdileuzaLeão，JoãoMarceloG. Lyra，MarcellaQ.Salomão，Louise G. Pellegrino Esporcatte，Joãobrbr da Fonsecals，Eri-ne-ne-ne-ne berna，Eri-ne-ne-berna file Thia J. Roberts，Ahmed Elsheikh，Riccardo Vinciguerra，Paolo Vinciguerra，JensBüashren，Thom Khadoh，M。F. I，Nikki L. Hafezi，Emilio Trattler，Luca Gualdi，Joséaldi，Do-Norga-Foria-Coria lias Flockerzi，Berthold Seitz，Vishal Jhanji，Tommy Cy Chan，Pedro Manuel Baptista，Dan Z. Reclestein，Timothy J.Archer，Karolinne M. Rocha，乔治·沃尔姆，我，Soheila Asgari，Hamed Momeni-Moghaddam，Siamak Zarei-Ghanavati，Rohit Shetty，Pooja Khamar，Michael W. Belin和Bernardo T. Lopes
植物治疗疫苗免疫-6
圣保罗联邦大学（UNIFESP），《人类运动与康复科学的研究生课程》，Avenida ana Costa 95，Santos，SP11060 - 001，巴西B联邦B联邦大学（UNIFESP），UNIFESP），生物学工程系 12231-280, Brazil c Unievangelica, Post-graduate Program in Human Movement and Rehabilitation and in Pharmaceutical Sciences, Avenida Universit ´ aria Km 3,5, An ´ apolis, GP 75083 – 515, Brazil d Brazilian Institute of Teaching and Research in Pulmonary and Exercise Immunology, Rua Pedro Ernesto 240, S ˜ ao Jos ´ E DOS Campos，SP 12245 - 520，巴西E巴西大学，生物工程和生物医学工程研究生课程，Rua Carolina Fonseca 235，S〜Ao Paulo，SP 08230 - 030 - 030，巴西，巴西