•通过创建具有成本效益的医疗设备原型,IPN旨在将收益扩展到更多的低收入患者•该设备减少了帕金森氏病的特征症状,从而提高了患者的生活质量和功能质量。•相同的技术还可以帮助治疗癫痫,慢性疼痛和某些精神疾病。政治学院(IPN)正在开发超薄电极,以增强大脑刺激,以增强患有帕金森氏病的个体的生活质量和功能性,这是一种以震颤,僵化,速度,慢速运动和步态干扰等症状标记的神经退行性疾病。ChristopherRenéTorresSan Miguel博士,Escuela SuperiordeIngenieríaMecánicayEléctrica(Esime)Zacatenco单位的项目负责人和研究员,强调了该疗法使用的当前电极的高成本,范围为600,000至700,000 PESO,限制了治疗的范围。他指出,在私立医院,健康保险通常覆盖植入剂成本的70%。认识到这一障碍,IPN旨在产生负担得起的电极,从而使更多的低收入患者可以使用治疗。这些设备也有望解决癫痫,慢性疼痛和精神疾病。为了推进该项目,机械工程专家,Sistema nacional de Investigadores(SNII)的成员Torres博士与Escuela Superior De Medicina(ESM)的神经外科医生和校友FiacroJiménezPonce博士合作。Jiménez博士在深脑刺激电极植入方面贡献了他的专业知识,为设备开发提供了关键的指导。托雷斯博士解释说,深脑刺激的目标是负责控制震颤,僵化,运动缓慢和步态问题等症状的区域,并协调
2024 卫生部。允许部分或全部复制本作品,但必须注明来源,且不得出售或用于任何商业用途。 Conitec 负责本作品中的文本和图像的版权。卫生,创新和卫生综合体的卫生秘书处的准备,分配和信息部 - 卫生技术的管理与融合部 - 卫生技术评估的一般协调 - CGATS ESPLANADA dosMinistérios,Bloco G,Bloco G,Edifício,Edifíco https://www.gov.br/conitec/pt-br e-mail:conitec@saude.gov.br Botucatu(Nats-HCFMB)医学院医学院医院医院的报告卫生技术评估中心技术视野监控ThaísConceiçãoBorgesCMTS/DGITS/SECTICS/MS ANA CAROLINA DE Freitas Lopes CMTS/DGITS/SECTICS/MS 专利 慕尼黑 贡萨尔维斯 吉马良斯 - CMTS/DGITS/SECTICS/MS
演讲口头演讲2023诺贝尔医学和生理学奖2023年。帕兹,玻利维亚。2022年,“适应内石器时代的微生物以突然在环境条件下变化”。1 ST玻利维亚分子生物学研讨会。2022“由社区结构分析确定的Uyuni Salt Flat(玻利维亚)中的微生物群分散体”。半会议。Mayagüez, Puerto Rico. 2020 “RolesoftheregulatoryRNAintheadaptationofmicrobialcommunitiesto environmental stress”. 2 ND International Congress of Biotechnology. Santa Cruz, Bolivia. 2019 “Insights into regional and global dispersion of microorganisms: biogeography of halophiles as a model”. II Scientific Journeys, La PAZ,玻利维亚,2019年,“多个工作假设,可以在微生物群落中处理复杂性”。ASM Microbe 2019, San Francisco, CA. 2018 “Detection of ubiquitous and confinedmicroorganismsataglobalscalein salineandhypersalineenvironments:meta-analysisperspectiveofhalophilic communities”.6 th Studentresearchsymposium:Passingthetorchtothenext世代。玻利维亚的苏克雷。污染物intharenthypershypersalineenenncormentintheworld”。
•开发了佐治亚州技术研究所的课程:⋄CS8803RMP机器人运动计划⋄CS8803毫米移动操作(与Frank Dellaert教授一起)•佐治亚州理工学院课程讲师,佐治亚州技术研究所:⋄知识和机器人概论(CS 3630)•Inlino Intropotion of Intropotic of Illice of Illino Inlino Inlino Inlino Inlino Inlino Inlino In Iloice of Illinois:550⋄550⋄550⋄550⋄550⋄550。机器人技术(与教授Mark Spong和Narendra Ahuja)⋄ECE379机器人感应(与Narendra Ahuja教授一起)•伊利诺伊大学课程讲师:⋄机器人学简介(ECE 470)(ECE 470)⋄高级机器人计划(ECE 550)优化(ECE 550)⋄控制系统(ECE 486)⋄控制系统(ECE 486)(ECE 51)(ECE 51)(ECE 51)(ECE 51)(ECE 51)(设计和设计)(设计和设计)(设计和设计)(设计和设计)(设计和设计)(ECE 486)(ECE 486)(ECE 486)(ECE 486)(设计)(ECE 486)。 490) ⋄ Senior Design Laboratory (ECE 445) ⋄ Introduction to Computing Systems (ECE 190) ⋄ Analog Signal Processing (ECE 210) ⋄ Computer Engineering I (ECE 290) ⋄ Probability with Engineering Applications (ECE 313) ⋄ Logic Design (ECE 462) ⋄ Engineering Ethics (ECE 316) • Tutorials ⋄ “Visual Servo Control,” 9th Summer School on Image and Robotics 2008,IFMA,校园Des Cezeaux,法国⋄“ Visual Servo Control”,Centro de Invessivaci´On En Matem´aticas,墨西哥Guanajuato,2月(2月) 2008)⋄“视觉伺服控制”,IEEE Int'l Conf。关于机器人技术和自动化,1996年“不确定性下的多传感器融合:贝叶斯方法和dempster-shafer理论”,在IEEE int'l conf上给出。关于智能系统的多传感器融合和集成,1994年•简短课程:⋄机器人不足的机器人,Universit`A di Roma“ La Sapienza”,罗马,意大利,意大利,冬季,2016年。⋄机器人技术中的概率方法⋄荷兰系统与控制学院(DISC)暑期学校的视觉伺服控制和路径计划讲座,有关医学机器人技术的动态和控制方法,2011年6月。⋄ “Visual Servo Control,” Centro de Investigaci´on en Matem´aticas, Guanajuato, Mexico (Aug. 2009) ⋄ “Visual Servo Control,” Centro de Investigaci´on y de Estudios Avanzados del Instituo Polit´ecnico Nacional, CINVESTAV, Saltillo, Mexico, (Feb. 2009) ⋄ Robot Motion Planning, a four week graduate course given at Tecnol´ogico de Monterrey,校园Estado de M´exico,2005年6月⋄机器人和计算机视觉,这是一门三天的短期课程,该课程是通过伊利诺伊大学的持续工程教育办公室提供的,1993年夏季(Ponce教授)
1) Markoff J:海量数据塑造了计算的新时代。纽约时报,2009 年。https://www. nytimes.com/2009/12/15/science/15books.html (2022年1月3日阅读覧). 2)美国国家癌症研究所:第四范式:大数据如何改变科学。 2015. https://datascience.cancer.gov/news-events/events/fourth-paradigm-how-big-data-changing-science (2022年1月3日阅读覧). 3) Rosenblatt F:感知器:用于信息存储和组织的概率模型。心理学修订版 1958; 65:386-408。 4) Rumelhart DE, Hinton GE, Williams RJ : Learning representative representative of the CNNs. Nature 1986; 323 : 533-6. 5) Krizhevsky A, Sutskever I, Hinton GE : ImageNet category with deep convolutional neurons. Communications of the ACM 2012; 60 : 84- 90. 6) Gutierrez G : Artificial intelligence in the intensive care unit. Crit Care 2020; 24 : 101. 7) Gulshan V, Peng L, Coram M, et al : Development and validation of a deep learning algorithm for detection of diabetic retinopathy in retinal fundus photos. JAMA 2016; 316: 2402-10. 8) Barbieri C, Molina M, Ponce P 等:一项国际观察性研究表明,人工智能用于临床决策支持可优化血液透析患者的贫血管理。Kid- ney Int 2016 ; 90 : 422-9。9) Jayapandian CP, Chen Y, Janowczyk AR 等:基于深度学习的肾皮质组织结构分割与多种组织学染色的开发和评估。Kid- ney Int 2021 ; 99 : 86-101。10) Tomašev N, Glorot X, Rae JW 等:一种临床适用的持续预测未来急性肾损伤的方法。Nature 2019 ; 572 : 116-9。 11) Connell A,Raine R,Martin P 等:数字化护理路径的实施(第 1 部分):对临床结果和相关医疗保健成本的影响。J Med Internet Res 2019;21:e13147。12) Zhang L,Baldwin I,Zhu G 等:连续性肾脏替代治疗期间回路压力的自动电子监测:技术报告。Crit Care Resusc 2015;17:51-4。13) Kakajiwala A,Jemielita T,Hughes JZ 等:膜压可预测儿科连续性肾脏替代治疗回路的凝血。儿科肾脏病学 2017;32:1251-61。 14) Shah SJ, Katz DH, Selvaraj S 等: Phenomapping for novel category of heart Failure with Reserved Shooting Fraction. Circulation 2015 ; 131 : 269-79. 15) Komaru Y, Yoshida T, Hamasaki Y 等: Hierarchical clustering analysis for predicting 1-year
理解和词汇超文本注释,尤其是文内注释,在提高阅读理解和获得目标语言词汇量方面发挥着至关重要的作用(Chen,2016)。许多研究调查了图形组织器的使用及其在多种情况下对学习者表现的影响。大多数研究结果表明,除了记住课程内容外,图形组织器主要在阅读和写作中发挥积极作用。例如,Robinson 等人(2006)研究了图形组织器如何影响学习者在教育心理学课程中的表现。研究参与者包括课程两个部分的 114 名学生。在三个准实验中,他们被要求自己完成图形组织器或学习之前根据课程内容创建或完成的图形组织器。研究结果表明,部分任务使学生在考试中取得更高的分数,并且在所有实验条件下,参与者的笔记记录都有所增加。 Casteleyn、Mottart 和 Valcke (2013) 进行的另一项研究旨在确定使用概念图作为图形组织者如何影响学习成果和几个变量,其中包括认知负荷和对讲师准备的电子材料的欣赏以及多媒体学习的认知理论。一组学生听录音讲座,而实验组学生听基于图形组织者的讲座。研究结果表明,尽管参与者更喜欢基于图形组织者的讲座,但这两组在认知负荷、知识获得和自我效能方面并没有差异。同样,Khoii 和 Sharififar (2013) 调查了死记硬背和图形组织者作为语义映射是否会影响 L2 词汇习得。他们的研究包括 38 名中级 EFL 学习者,他们被分成两个实验组,每个组练习不同的认知技巧。基于包含多项词汇选择题的后测,研究结果表明两个实验组都提高了词汇知识;然而,记忆法和图形组织器组之间没有显著差异。在一项针对两名课堂教师的跨案例分析研究中,Mercuri (2010) 研究了课堂中的教学活动,这些活动侧重于学生在科学教学期间的学术语言发展。研究结果揭示了印刷图形组织器的积极作用,帮助学生总结和展示从文本中得出的想法之间的关系。Servati (2012) 试图调查基于图形组织器(如网页)以及开头、中间和结尾图表的写作前活动如何影响学生写作的整体质量。研究参与者包括 2 名来自 Sunnydale 辅导计划的学生和 10 名教师。为了收集数据,研究采用了问卷、学生词汇样本、与参与者进行的访谈和实地笔记。研究结果表明,使用基于图形组织器的适当写前策略并给予学生足够的时间可以提高写作质量。另一方面,Ponce、Mayer 和 Lopez (2013) 研究了基于计算机的空间学习策略在阅读和写作课中的使用情况。来自 12 所学校的 2,468 名学生参加了这项研究。这些参与者利用特定的策略,在阅读课上将一页纸上的内容和想法形象化,同时在写作课上完成图形组织器。根据研究中获得的测试结果,计算机教学组的参与者
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