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S5D5 微控制器组数据表 | Renesas
SD/MMC 主机接口 (SDHI) SDHI 和 MultiMediaCard (MMC) 接口模块提供将各种外部存储卡连接到 MCU 所需的功能。SDHI 支持 1 位和 4 位总线，用于连接支持 SD、SDHC 和 SDXC 格式的存储卡。开发符合 SD 规范的主机设备时，必须遵守 SD 主机/辅助产品许可协议 (SD HALA)。MMC 接口支持 1 位、4 位和 8 位 MMC 总线，可提供 eMMC 4.51（JEDEC 标准 JESD 84-B451）设备访问。此接口还提供向后兼容性并支持高速 SDR 传输模式。请参阅用户手册中的第 41 节 SD/MMC 主机接口 (SDHI)。
技术公告：在单台 Mac 电脑上配置 COS 服务设备和 DRC INISHGT 以进行在线测试
• 在 Mac 电脑上安装 COS - SD 软件，测试内容自动更新时，该电脑会开机。如果电脑未开机或不可用，则不会更新。每当您重新启动安装了 COS - SD 软件的电脑时，或者您计划使用 COS - SD 进行测试时，请在尝试测试之前验证 COS - SD 软件和测试内容是否都是最新的。
付款计划日期
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军用车辆中的空间定向障碍
空间定向障碍 (SD) 是一种病症，其特征是操作员无法在由地球表面和重力垂直线提供的固定坐标系内正确感知飞行器或其自身的位置、姿态或运动。自动力飞行诞生之初，SD 就一直困扰着飞行员，尽管人们已经了解了 SD 的原因，改进了空间定向信息的显示，并更加重视 SD 培训，但主要归因于 SD 的事故仍然时有发生。与过去 30 年来逐步下降的整体事故率相比，SD 事故率在过去 15 年中基本保持不变。这似乎至少部分归因于新技术的引入，例如夜视镜，这些技术使飞行员能够在以前不可能的环境中操作。鉴于在打击 SD 方面明显缺乏进展，以及人员伤亡和飞机损失不断，人为因素和医学小组 (HFM) 认为，鉴于新兴技术和科技可能不仅适用于飞行中的 SD，还适用于其他军事环境，因此有必要重新审视 SD 主题。由此产生的研讨会题为“军用车辆中的空间定向障碍：原因、后果和治疗方法”，于 2002 年 4 月 15 日至 17 日在西班牙拉科鲁尼亚举行，会上进行了 1 次主题演讲、32 次口头演讲和 14 次海报展示
更新美国学校奖
1。授予我们各地13所学校的授予，包括贝拉卓越学院（OH）的Albuquerque公立学校（NM）；布法罗理学院特许学校（纽约）；三角洲。Steam Academy（GA），Discovery Creative Pathways（MI）； Escuela Exitos特许学校（MN）；格伦峡谷户外学院（AZ）； James＆Rosemary Phalen领导力学院中学（印第安纳州）；领导学校（MO）； McCurdy Charter School（NM），Monte del Sol Charter（NM），扎根学校基金会（NV）； Sankofa Montessori（GA）2。受影响的学区包括Beardstown社区单位SD＃15，Benton社区CSD＃47，Belleville PSC＃118，East Alton Eleast Elementary SD＃13，East Alton -Wood River Community High SD＃14，Hustonville社区单位SD＃1，Nauvoo -Colusa社区单位SD＃325，Triopia Community Unt＃272 <
睡眠不足对决策的影响：综述
很少有睡眠剥夺 (SD) 研究涉及现实主义或高层决策，这些因素与危机期间长时间工作的管理人员、军事指挥官等有关。相反，研究更青睐对 SD 敏感的简单任务，主要是因为它们单调乏味。相比之下，复杂的基于规则、收敛和逻辑的任务不受短期 SD 的影响，似乎是因为参与者的兴趣增强和补偿努力。然而，最近的研究结果表明，尽管付出了这种努力，但 SD 仍然会损害涉及意外、创新、修改计划、竞争干扰和有效沟通的决策。在 SD 之外开发的决策模型为这些后者的影响提供了有用的视角，神经心理学对睡眠功能的解释也是如此。SD 给睡眠不足的决策者带来了特别的困难，他们在紧急情况下需要这些后一种技能。
gastone.castellani@unibo.it合成数据利用的机会
•在HMS中，包括MM在内，对建立临床决策支持系统的大量高质量数据的需求不断增长（以改善诊断，预后和个性化治疗方法），并在保留患者隐私方面的巨大挑战。•SD可以通过捕获OD的复杂统计特性来成为解决方案。•SD加速转化研究的能力通过SD验证框架测试，以评估其质量和隐私性保留性•因此，什么是SD以及如何生成它们？
空间定向障碍提示对飞行员和非飞行员注视行为的影响
摘要 空间定向障碍 (SD) 对飞行安全构成严重威胁。飞行员的注视行为表征了他的视觉感知和注意力，决定了能否成功应对这一现象。无论飞行员的经验或熟练程度如何，感官错觉都会导致仪表指示与飞行员“感觉”之间的差异。了解模拟器诱导的 SD 提示如何影响飞行员和非飞行员的注视行为是我们的兴趣所在，也是本研究的目标。使用 SD 飞行模拟器，40 名男性（20 名军事飞行员；20 名非飞行员）经历了 12 个飞行序列。我们测量并比较了两组（飞行员与非飞行员）和飞行类型（非 SD 与 SD 飞行）受试者对三种视觉和三种运动错觉的注视行为和飞行表现。仅在三种错觉（假地平线、躯体旋转和科里奥利）中应用 SD 提示，即可观察到与非 SD 飞行相比视觉注意力分布的差异。专业知识和飞行类型之间没有相互作用。除着陆外，飞行员的平均注视时间比非飞行员短。对于相同的 SD 飞行剖面，我们发现受试者的注视行为和飞行表现发生了变化。SD 提示以相同的方式影响飞行员和非飞行员；因此，成为驾驶飞机的专家并不会降低飞行员失去空间方向感的敏感性。眼动追踪技术可用于分析飞行员的注意力，以及更好地理解和训练飞行员在 SD 事件期间的飞行表现。
引用：Caterson J，Ambler O，Cereceda-Monteoliva N等。将生成语言模型应用于骨科实践。 BMJ开放2024; 14：
抽象的目标是探索大型语言模型（LLM）是否生成的预训练的变压器（GPT）-3和Chatgpt可以编写临床信件并预测常见骨科场景的管理计划。设计了15个场景，并提示Chatgpt和GPT-3撰写临床信件，并分别制定了有关相同场景的管理计划，并删除了计划。使用可读工具评估了主要结果指标的字母。信件和管理计划的准确性由三位独立的骨科手术临床医生评估。结果两个模型在单个提示后为所有方案生成完整的字母。使用Flesch-Kincade等级比较可读性（CHATGPT：8.77（SD 0.918）; GPT-3：8.47（SD 0.982）），Flesch Rearbilability Esise（ChatGpt：58.2：58.2（SD 4.00）; SD 4.00）; gpt-3：gpt-3：59.3：59.3（SD 6.98）（SD 6.98），Sipple of Simple of Sipple of Sipple of Chagpt of Chagpt of Chagpt（chats）（SCHBBLEDS） 0.755）; gpt-3：11.4（SD 1.01），并达到（chatgpt：81.2％; gpt-3：80.3％）。chatgpt产生了更准确的字母（8.7/10（SD 0.60）vs 7.3/10（SD 1.41），p = 0.024）和管理计划（7.9/10（SD 0.63）vs 6.8/10（SD 1.06），比GPT-3比GPT-3。但是，两个LLM有时都省略了关键信息或添加了最坏不准确的其他指导。结论本研究表明，LLM可有效地产生临床信件。几乎没有提示，它们是可读的，并且大多是准确的。但是，它们不一致，包括不适当的遗漏或插入。此外，LLM制定的管理计划是通用的，但通常是准确的。将来，经过精确且安全的数据培训的医疗保健特定语言模型可以为通过将大量数据汇总到单个临床字母中来提高临床医生的效率，从而为提高临床医生的效率。
使用容积脑 MRI 研究半自动化方法评估胎儿宫内生长受限
表 1：对照人群和研究人群的特征，以平均值（SD）或频率和百分比以及显著性水平表示 研究组（n = 26） 对照组（n = 66） P 值 母亲的特征 母亲怀孕年龄（岁） 32.38（SD，5.26） 33.03（SD，4.66） .57 甲状腺疾病 3/26（11.5%） 4/66（6%） .40 贫血 1/26（3.8%） 5/66（7.5%） .67 凝血障碍 1/26（3.8%） 7/66（10.6%） .43 高血压 1/26（3.8%） 2/66（3%） 1 孕前糖尿病 1/26（3.8%） 0 .28 妊娠特征 自然受孕 21/26（80%） 57/65 a (88%) .51 胎儿性别 男 15/26 (57%) 男 32/66 (48%) .43 女 11/26 (42%) 女 34/66 (52%) MR 成像检查时的 GA 33.3 (SD, 2.79) 34.1 (SD, 2.58) .20 新生儿特征 分娩类型 阴道分娩 4/25 a (16%) 阴道分娩 43/64 a (67%) , .001 剖宫产 21/25 a (84%) 剖宫产 21/64 a (33%) , .001 出生周数 35.04 (SD, 2.66) 38.52 (SD, 1.27) , .001