XiaoMi-AI文件搜索系统
World File Search SystemPerative
预防手术部位感染指南 - 2024年2月...
A.Risk assessment: ......................................................................................................... 4 B. Preoperative Antiseptic Patient Showering: ........................................................... 4 C. Preoperative Hair Removal: ...................................................................................... 4 D. Patient Skin Preparation in the Operating Room (OR) (Surgical Site Preparation): ...................................................................................................................... 5 E. Preoperative Hand/Forearm Antisepsis (Surgical Hand Preparation): ................ 6 F. Management of Infected or Colonized Surgical Personnel: ................................. 10 G. Preoperative Surgical Parenteral Antimicrobial Prophylaxis (AMP): .................. 10 H.血糖控制：.................................................................................................................................................................................................................................................................................................................................................................................................................................................
一种健康方法指导当前和未来的酸...
n 1858年，Com Perative Medicine的父亲Rudolph Virchow博士主张采用协作医学方法，并指出：“在动物和人类医学之间没有分裂的线条 - 不应该有。对象是不同的，但是获得的Ex经验构成了所有Medi Cine的基础。”与一种健康方法一致，由于人类和兽医研究的综合努力，气体三酸药物（ASDS）已显着提高兽医物种是关键的，并继续提供自然存在的酸相关疾病模型。1,2作为回报，广泛的多中心人类临床试验已经生成了新药和治疗策略，在兽医医学中广泛使用。在两个领域（例如治疗失败和ASD过度使用）中分享了挑战，强调了持续协作的需求。3–7
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。
文章不一致的基因组组装极大地改变了单细胞 RNA 测序数据的解释，而新型整合素可以缓解这一问题
读取以映射和比对到单个参考基因组。使用墨西哥虾夷扇贝，本研究强调了当与两个不同的可用基因组组装比对时，来自同一样本的单细胞数据集的解释如何变化。我们发现，与不同的组装比对时，检测到的细胞数量和表达基因有很大不同。当将基因组组装与其各自的注释单独使用时，细胞类型识别会混淆，因为一些经典的细胞类型标记是组装特异性的，而其他基因在两个组装之间显示出不同的表达模式。为了克服多基因组组装带来的问题，我们建议研究人员与每个可用的组装比对，然后整合结果数据集以生成最终数据集，其中可以同时使用所有基因组比对。我们发现这种方法提高了细胞类型识别的准确性，并通过捕获所有可能的细胞和转录本最大限度地增加了可以从我们的单细胞样本中提取的数据量。随着 scRNAseq 变得越来越广泛，单细胞社区必须意识到基因组组装比对如何改变单细胞数据及其解释，尤其是在审查非模型生物的研究时。
脑肿瘤临床磁共振和超声图像在线数据库
目的：医学成像领域的一个重要挑战是找到真实的临床图像来验证新的图像处理算法。对于脑部的跟踪式 3D 超声图像尤其如此。方法：2010 年，作者在蒙特利尔神经病学研究所的成像研究中获取了脑肿瘤患者术前和术后的磁共振和术中超声图像。结果：这些数据可在蒙特利尔神经病学研究所的脑肿瘤图像评估数据库中在线获取，该数据库称为 MNI BITE 数据库。它包含 14 名患者的超声和磁共振图像。每位患者均接受了术前和术后 T1 加权磁共振扫描（钆增强），并在切除术前后获取了多张术中 B 型图像。在某些图像对中手动选择了相应的特征以进行验证。所有图像均为 MINC 格式，这是作者所在研究所用于图像处理的文件格式。 MINC 工具可在 packages.bic.mni.mcgill.ca 免费下载。结论：这是同类中第一个在线数据库。图像处理科学家以及希望比较磁共振和超声成像结果的临床医生可以使用这些图像。VC 2012 美国医学物理学家协会。[http://dx.doi.org/10.1118/1.4709600]
Nursing-aa-to-bsn-1.pdf-Spartan Central-UNC Greensboro
这是建议的指南。遵循指南不保证将授予UNCG或保证AA或BSN学位。学生应寻求学术建议，以确定满足教育目标和学位要求的最佳学习课程。请参阅UNCG的录取网站，以获取有关录取和转让的更多信息。信用只会因可转让课程而获得C级或更好的C级或更好的课程。请参阅NC转移课程列表，以通过名称完整列出课程 - UGETC，CAA GEN ED，MAJOR/PERATIVE。注意：如果您拥有护理学士学位，请与顾问交谈。您需要遵循RN到BSN的研究计划，而不是该BDP。在完成AA时，为了准备完成BSN，学生应完成列出的课程。ugetc-英语组成（6 shc）学分UNC等效课程ENG 111写作和询问3 ENG 101 ENG 101 ENG 112在纪律中写入/研究3 ENG 102 UGETC-沟通和人文/细节/美术（9 shc）信用（9 SHC）CRECT UNC UNC等效课程COM 120或COM231 3 CST 105 PHI 240 3 phi Cripation 3 phi 119 3 phi ception 3 phi coption 3 phi ception 3 phi cyce cyply 3 phi ceception 3 phi 119 SHC) Credits UNCG Equivalent Course PSY 150 3 PSY 121 SOC 210 3 SOC 101 Choose 1 course from UGETC list 3 UGETC - Mathematics (3-4 SHC) Credits UNCG Equivalent Course MAT 152 4 STA 108 UGETC – Natural Science (4 SHC) Credits UNCG Equivalent Course BIO 111 4 BIO 111 & 111L
已发布版本的引用 (APA)：Lanese, I., Schultz, U., & Ulidowski, I. (2021)。可逆执行可增强嵌入式人工智能和工业机器人的鲁棒性。IT Professional，23(3)，12-17。https://doi.org/10.1109/MITP.2021.3073757
除了物理可逆性之外，逻辑可逆性还有许多其他原因和好处 [3]。后一种形式的可逆性涉及增强系统和软件（运行在物理不可逆的硬件上），使其能够撤消（或模拟撤消）计算。有可逆编程语言，如 Janus [4]，也有用于逆向传统命令式编程语言的技术，如 C [5]。我们还发现了如何逆转并发程序和系统的计算的基础知识 [6]，[7]，[8]，[9]。本文旨在通过一个机器人案例研究来介绍可逆计算的主题，其中逻辑可逆性产生了影响。该案例研究以及更普遍的欧洲可逆计算研究得到了 COST Action IC1405（关于可逆计算 - 扩展计算视野）的部分支持 [10]。我们将简要介绍我们开发的理论，并解释它们如何帮助我们解决案例研究中的实际问题。我们还将指出我们如何调整正式技术以加强传统的人工智能规划方法，从而产生完整的工作解决方案。我们的案例研究是关于对工业机器人进行编程，使其执行装配操作（即制造实体产品），基于人工智能规划器生成的固定装配顺序，实现自动错误恢复甚至自动拆卸。错误恢复是通过暂时反转执行方向、有效撤消最近的步骤，然后重试来实现的。这种方法在机器人的物理世界中效果很好，因为轻微的不精确可能会导致机器人卡住，但部分拆卸物体并重试通常可以解决问题。在极端情况下，整个装配顺序可以逆转，从而有效地提供一种自动拆卸物体的方法。因此，我们展示了传统的基于人工智能的规划方法如何通过底层可逆执行模型得到丰富，该模型依赖于机器人系统的实现，以提供执行规划的稳健、概率方式。该方法基于 Janus 可逆编程语言 [ 4 ] 的原理，其中计算的每一步都必须本身
科学、空间和技术委员会之家... - GovInfo
主席 S TEVENS。听证会即将开始。如无异议，主席有权随时宣布休会。早上好，欢迎参加与研究和技术小组委员会以及能源小组委员会的联合听证会。也热烈欢迎我们尊敬的证人小组。今天是献给每一位学生、研究人员、工程师、一线工人、产品经理和美国家庭的，他们对美国工业地位的未来、我们无限的创新潜力和我们劳动力的实力感到好奇。这次听证会的灵感来自于美国对卓越的动力和渴望，软件工程师与装配工人相遇，以提供前所未有的质量，我们在哪里以及如何创新未来。特别要欢迎他的前同事，来自密歇根州第 11 区的选民，来自位于威克瑟姆和特洛伊的 Hexagon Manufacturing Intelligence 的 Ryan Myers 先生。美国制造业是一个由多个机构组成的网络，它汇集了多个联邦机构、大型和小型制造商、大学、社区学院和非营利组织，以促进新技术、满足研究需求并培训未来的劳动力。这一举措源于一项政策处方，旨在回答我们作为一个国家在后衰退时代面临的问题：我们如何制定有竞争力的创新议程，并确保研究和技术在我们的社区中进行，并与包容性和必要的利益相关者合作？我很荣幸能够认可我们在先进制造业创新方面的振兴方法所取得的成就，以及过去十年许多人为实现这一目标所付出的努力。从扬斯敦的一个试点机构开始，由国家国防制造和机械加工中心牵头，美国制造业已经投资于 3D 打印技术的开发和供应链采用。此外，他们还为国家制定了劳动力培训路线图，包括退伍军人培训计划。美国制造业研究院是美国在先进制造业领域全球领导地位的重要组成部分。这些研究院为美国工业和学术界提供了一个独特的协作平台，以交流一流的专业知识来解决挑战并推动创新。它们还为各种规模的行业合作伙伴创造了宝贵的机会，使他们能够建立网络、共享数据、交换技术和开展新业务。中小型企业占美国所有制造企业的 98%，这些研究院为保持企业竞争力至关重要的研究和创新提供了独特的途径，而这些工作是他们无法独自完成的。正如我们今天将听到的那样，私营部门一直大力支持美国制造业研究院。在该计划实施期间，支持承诺已增至 30 多亿美元，10 亿美元的联邦资金加上超过 20 亿美元的非联邦投资。联邦政府在催化新研发方法方面的作用仍然至关重要，并确定了美国制造业机构的价值。它需要联邦领导将所有利益相关者带到