结果:在接受 USg-AMJL 注射前一年内,51.3%(39/76 个膝盖)的患者尝试过膝上外侧注射,但症状没有缓解。在 USg-AMJL 注射后,98.7%(75/76)的患者立即出现症状缓解。平均在注射后 11 周进行随访,92.3%(60/65 名患者)的患者有积极反应。与有反应组相比,无反应组的平均年龄明显较大(P = 0.009),平均体重指数较低(P = 0.007),并且根据 Charlson 合并症指数测量的患病率较高(P = 0.044)。一名患者报告在注射后一周内出现类固醇爆发。对于这些患者来说,导致内侧膝疼痛的最常见诊断是骨关节炎、内侧半月板损伤、晶体性关节病和内侧副韧带损伤,这些都得到了临床超声检查结果的支持。
摘要——多通道脑电图 (EEG) 是一种常用的非侵入性方法,用于向基于运动想象 (MI) 的脑机接口 (BCI) 系统提供输入信号。目前,由于缺乏所需的分类准确度,其使用受到严重限制。机器学习用于 BCI 中以识别 EEG 数据中的隐藏模式,然后将其分类到适当的 MI 任务中。在本研究中,提出了一种称为优化频谱加权公共空间模式的方法来改进基于 EEG 的 BCI 系统中的特征提取。它通过优化频谱和空间系数的权重来增强信息增益,以从事件相关去同步 (ERD) 大脑活动中提取判别特征。通过在 BCI 竞赛 IV 的基准数据集 2a 上执行该方法来评估所提出的方法。独立成分分析法用于去除噪声,而线性判别分析法用于分类。与文献中报道的其他方法相比,使用所提出方法的实验结果产生了更高的分类准确度。
MRI 之所以能利用单个原子核的磁性,是因为图像处理现在是医学等许多生活方面的重要阶段。图像处理使用数学运算符来分析和处理数字图片。边缘检测是此过程中的关键阶段。这两组特征都将图片的数据描述为图像处理的输入。当图片出现突然的不连续性时,边缘检测就是识别和检测分隔它们的线的行为(L. Han, Y. 2020)。像素强度不连续性描述了图片中项目之间的边界。边缘检测几乎普遍使用一种运算符(二维滤波器),该运算符对图片中的大梯度敏感,同时在均匀区域返回零值。边缘检测运算符的数量惊人,每个运算符都针对检测某些类型的边缘进行了优化。边缘方向、噪声环境和边缘结构都是选择边缘检测运算符时要考虑的因素。灰度值的不连续性使边缘具有独特的外观。这意味着边缘表示一个项目结束而另一个项目开始的点。许多因素都会影响图像边缘的外观,包括:数字图像的亮度在某些点突然波动,并且对象的几何和光学特征以及边缘识别的数学算法用于识别这些点(或换句话说,具有不连续性)。近年来,研究人员对此产生了关注(R. Bausys,2020 年;M. Ravi Kumar 等人,2020 年;P. Kanchanatripop 和 D. Zhang,2020 年;SKT Hwa,2020 年;S. Bourouis、R. Alroobaea,2020 年;ZH Naji,2020 年;AK Bharodiya 和 AM Gonsai,2019 年;J. Mehena,2019 年)。
截骨术后,在延长阶段,PRECICE 植入物会根据患者的需求,使用手持式 ERC 逐渐延长。医生的延长处方可以输入 ERC。达到所需长度后,髓内固定会在整个巩固阶段继续提供稳定性。
: 随着计算机科学走进课堂,我们是否有应对当今挑战的灵丹妙药?在 2006 年的开创性论文中,Wing 主要并没有考虑在中小学教育中培养计算思维 [2]。她并没有预见到会在世界范围内引发何种轰动,甚至在教育家和教师中也是如此。将其称为炒作或许有些过分。如果不是,那么值得一试,以表明 Gartner 的炒作周期甚至可以应用于这一现象,因为膨胀的预期显然已经过去。目前,我们发现自己正处于启蒙的斜坡上,对这个总体来说仍然模糊的术语有了合理和可行的定义。对现有文献的评论强化了计算思维的一些核心概念:逻辑和算法思维、分解、概括和模式识别、建模和抽象 [13]。计算思维被视为每个人都使用的一套基本心理技能,与阅读、写作和算术一样重要 [12]。人们似乎普遍认为编码是计算思维不可或缺的一部分 [10]。此外,它被视为学习软件开发的辅助手段 [11],因此与软件工程 [20, 21] 相结合。计算思维方面的出版物数量惊人。但更令人惊讶的是,关于“应该教授多少计算机科学和计算思维?”的争论被技术爱好者、行业和政客的支持所掩盖。因此,尽管有许多不同的计算思维课程和定义 [4-7],但对于我们需要走多远仍然没有共识。因此,本文试图回答计算思维(也在中小学)不是什么的问题。我们试图接近计算思维(作为一套因当今需求而需要的技能,解决新文化技术的特征)与专业人士所需的工程教育技能之间的界限。本文的构思诞生于两位作者从克拉根福到维也纳的一次旅行中,当时我们正试图在奥地利的背景下定义计算思维。两位作者都有多年的计算机科学教学经验,但第一位作者拥有强大的工程背景,而第二位作者多年来一直参与调整奥地利学校系统的政治讨论。我们似乎很自然地以辩论的形式来探讨这个话题,在辩论中提出并重新定义陈述,最终得出每个课程设计者都应该寻找的第一个可靠的边界定义。
1。加拿大糖尿病协会临床实践指南专家委员会,加拿大糖尿病协会2013年临床实践指南预防和管理加拿大糖尿病。可以J糖尿病2013; 37(增刊1):S1-S212。2。Barnett AH等。GAPP(胰岛素治疗中患者和医生的全球态度)研究:识别与注射液相关/不遵守胰岛素治疗的1型和2型糖尿病患者的危险因素。Div> Diabet Med 2012; 29(Supp 1):168。3。Valk H,Visser G.怀孕,人工和分娩期间的胰岛素。最佳实践与研究临床产物与妇科学2011; 25:65-76。4。Berard,L等。适合加拿大注射技术论坛。2011年10月注射技术最佳实践的建议。5。Gibney MA等。 的皮肤和皮下脂肪层厚度在用于胰岛素注射的部位的成年人的糖尿病:针头长度建议的影响。 Curr Med res意见。 2010; 26(6):1519-1530。 6。 Soltani H,FraserR。对孕妇体重正常,超重和肥胖妇女在怀孕和产后的纵向变化的纵向研究。 英国营养杂志,2000年; 84:95-101 7。 Kinoshita T,Itoh M.通过超声检查评估妊娠期间脂肪量沉积的纵向方差:内脏脂肪与腹部皮下脂肪的比率。 Gynecol Obstet Invest 2006; 61:115-118。Gibney MA等。的皮肤和皮下脂肪层厚度在用于胰岛素注射的部位的成年人的糖尿病:针头长度建议的影响。Curr Med res意见。2010; 26(6):1519-1530。6。Soltani H,FraserR。对孕妇体重正常,超重和肥胖妇女在怀孕和产后的纵向变化的纵向研究。英国营养杂志,2000年; 84:95-101 7。Kinoshita T,Itoh M.通过超声检查评估妊娠期间脂肪量沉积的纵向方差:内脏脂肪与腹部皮下脂肪的比率。Gynecol Obstet Invest 2006; 61:115-118。
抽象隐志是一种数据隐藏技术,它使用图像,音频或视频作为封面介质。密码学已成为安全的重要组成部分。图像隐志是一种在图像中隐藏秘密消息以减少隐性分析的脆弱性的一种方式。我们克服了仅使用文本隐身志的缺点,因为它更容易拦截和破译。我们使用XOR和一个时间板(OTP)算法随机生成的键加密纯文,然后将其嵌入封面图像的最低显着位(LSB)中。我们将密码文本嵌入了封面图像的像素的LSB中,以形成Stego图像。为了增强和确保安全性,我们使用Visual密码以及图像争夺。图像加扰是一项技术,像素的位置被扰乱以提供额外的保护图像。Visual密码学是一种通过将视觉信息分解为共享来加密视觉信息的方法。使用图像加扰和视觉密码学都使系统不仅更安全,而且很难解密。在该项目中还构建了同一算法的解密算法。关键字:隐肌,视觉密码学,多级技术,一个时间垫(OTP),最小显着的位(LSB),Stego Image,Image Grambling。
它是规划和编程建设项目中最古老,最简单的方法之一。它的起点可以追溯到1915年(亨利·甘特(Henry Gantt))之前发明的。项目管理中通常使用的是最受欢迎的
背景:倒立是一种在各种竞争,表现和娱乐活动中普遍存在的技能。由于手持教学和实践的质量和安全性会有所不同,因此技术或进步不当会增加受伤的风险。目的:这项工作的目的是简要概述倒立,并在学习倒立时出现的高光常见姿势和功能问题。方法:该评论首先引入了基本的倒立生物力学,然后描述了身体不同区域的适当有效使用。运动,强度和知识缺陷范围随后与可能导致的倒立姿势相对应。临床相关性:对适当和不当的倒立技术的理解以及对常见缺陷的知识可以帮助临床医生了解可能过多的身体区域,识别根本原因并治疗倒立相关的伤害。
本研究介绍了一种新型的超大规模集成 (VLSI) 系统中的错误检测和纠正方法,专门针对太空应用。本研究的核心是开发和实施一种复杂的二维纠错码,旨在显著提高外层空间恶劣条件下的内存可靠性。传统的纠错方法虽然在一定程度上有效,但无法解决突发错误这种复杂的现象——由于单一破坏性事件(如宇宙辐射)而同时在多个位中发生的错误。所提出的纠错方案创新地采用了扩展的 XOR 运算,覆盖了更大的数据块,从而为检测和纠正突发错误提供了更全面的解决方案。此外,循环冗余校验 (CRC) 技术的集成进一步增强了系统的错误检测和纠正能力。通过与现有方法的详细比较,我们的研究表明,所提出的二维代码不仅解决了当前纠错技术的局限性,而且还有助于提高太空工程中内存系统的可靠性。该方法的实施有望在突发错误普遍存在的环境中提供更好的性能,标志着空间系统设计和可靠性领域向前迈出的重要一步。