1。案例报告一名62岁的妇女向我们的心脏病学部门提出了进步性呼吸困难和胸痛的发展,已有14年的发展。鉴于持续的症状,她于2021年3月被接纳进行广泛的心脏病评估。未发现心血管危险因素。她过去的病史并不明显,身体检查 - 发现血压为130/80 mmHg,脉搏血氧饱和度的每分钟每分钟氧饱和度为80次,房间空气为99%。电型心脏图在83 bpm处显示出窦性节奏,完整的左束分支块,QRS持久性为0.16 s。进行了立即的超声心动图,揭示了使用Biplane Simpson方法在40%测得的左心室功能障碍的弥漫性低发性,增加了左侧填充后表。顶视图和胸骨胸腔短轴视图显示,小径增加了左侧的乳头肌肉水平
AAA = abdominal aortic aneurysm ACS = acute coronary syndrome ASCVD = atherosclerotic cardiovascular disease AF = atrial fibrillation AV = atrioventricular BPM = beats per minute CABG = coronary artery bypass CAC = coronary artery calcium CAD = coronary artery disease CCTA = cardiac CT anciography CPG = clinical practice指南CPM =护理过程模型CT =计算机断层扫描CTNI =心脏肌钙蛋白-I ECG =心电图=心电图回声echo =超声心动图FDG =荧光氧化葡萄糖FFR =分数流量储备GFR = GFR = GFR = GFR = glomerular滤过率 catheterization LVEF = left ventricular ejection fraction MRI = magnetic resonance imaging mSv = milli-sievert NSTEMI = non-ST-elevation myocardial infarction PAD = peripheral artery disease PCP = primary care provider PET = positron emission tomography PPM = permanent pacemaker PVC = premature ventricular contraction SPECT = single-photon emission computed tomography STEMI = ST-elevation心肌梗塞VT =心室心动过速
摘要—基于颅骨变形的无创颅内压 (NIICP) 方法已被证明是评估颅内压 (ICP) 和顺应性的重要工具。本文介绍了一种新型无线传感器的开发和特性,该传感器使用此方法作为其工作原理,设计为易于使用、具有高分辨率和实现良好的可访问性。首先,简要回顾了 ICP 的生理学基础和 NIICP 方法的历史演变。然后介绍了传感器架构和所选组件的原理,旨在确保纳米位移测量、高速将模拟分辨率转换为数字、最少的失真、无线通信和信号校准。NIICP 信号的典型幅度为 5 µ m,因此 NIICP 波形分析需要至少 1% 的该幅度的分辨率。我们还使用纳米位移测试系统展示了传感器的 40 纳米分辨率,该系统还可以动态响应 50 至 180 bpm 的 NIICP 信号,而不会出现任何显著失真(P2/P1 比率的最大偏差为 2.6%)。该设备的未来应用非常广泛,可以增强对颅内动力学的临床评估。
犹他州锻造项目很好地进行了一次注射良好,16a(78)-32和一个生产井,16B(78)-32,两者都进行了刺激,然后进行了循环测试以评估其连通性。图2是比较两个井的示意图。刺激过程采用了二氧化硅砂剂,多个簇阶段,冰箱塞,滑水和粘合的液体,可达到高达80 bbl/min(aka bpm)的注入速率以及高达1,075,200 lb/级的累积总支撑剂。井16a(78)-32的初始刺激发生在2022年4月。在2024年3月和4月,有效刺激了16A井(78)-32井(78)-32(78)-32(78)-32的四个阶段,然后进行了9个小时的循环测试(图3)。井16a(78)-32的刺激设计包括为每个阶段注入独特的纳米颗粒示踪剂,从而实现了刺激后的流量测量和评估井之间的循环效率,该井之间的循环效率是成功地于2024年8月和9月和9月和9月进行的。
随着集成光子系统的规模和复杂性的增长,光子设计自动化(PDA)工具和过程设计套件(PDK)对布局和仿真变得越来越重要。但是,固定的PDK通常无法满足自定义的不断增长的需求,迫使设计师使用FDTD,EME和BPM模拟来花费大量时间来进行几何学优化。为了应对这一挑战,我们提出了基于光学波导的单一演变以及来自固有波导的汉密尔顿人的紧凑模型,提出了一个数据驱动的本本元传播方法(DEPM)。相关参数是通过复杂的耦合模式理论提取的。一旦构造,紧凑型模型就可以在模型的有效范围内实现毫秒尺度的模拟,以与3D-FDTD达到准确性。此外,该方法可以迅速评估制造对设备和系统性能的影响,包括随机相误差和对极化敏感的组件。数据驱动的EPM因此为未来的光子设计自动化提供了有效和功能的溶液,并有望在集成光子技术方面进一步进步。
摘要简介:本研究旨在探讨在社会经济和人口统计因素匹配的样本中,课外体育运动和体育活动 (PA) 参与对大脑健康的影响。方法:数据来自儿童心理研究所健康大脑网络的协议。参与者完成了四天的实验室评估,以收集有关青少年心理健康、认知健康和身体健康的一系列数据。6-16 岁的儿童被纳入分析,并根据他们在课外时间参与体育运动/PA 的情况进行分组。对学业成绩、认知功能、心理健康和身体健康(健康、身体成分、PA、肌肉力量和灵活性)结果进行了独立样本 t 检验(体育运动 n = 391;非体育运动 n = 391;年龄 9.41 ± 2.38 岁)。各组根据年龄、性别、种族、民族、青春期、社会经济地位和智商 (IQ) 进行匹配。结果:在执行功能技能(运动:51.38%±28.94%,非运动:45.24%±28.10%;P=0.03)、处理速度(运动:50.83%±27.80%,非运动:46.13%±27.48%;P=0.02)、注意力缺陷/多动障碍症状(运动:0.21±0.97,非运动:0.37±0.97;P=0.02)、注意力问题(运动:59.71±8.78,非运动:61.49±9.28;P=0.006)、社会意识技能(运动:56.52±10.78,非运动:53.69±9.95;P= 0.01) 和语言理解能力 (运动:64.07%±27.66%,非运动:59.80%±28.44%;P=0.03) 优于运动组儿童。参加体育运动的儿童也表现出更好的身体健康,具体表现为每日能量消耗(运动:1950.15±476.09 卡路里,非运动:1800.84±469.22 卡路里;P=0.04)、体能(运动:2.81±0.79,非运动:2.59±0.74;P=0.002)、z 评分健康水平(运动:0.16±1.05,非运动:-0.08±1.04;P=0.02)、静息心率(运动:79.26±12.16 bpm,非运动:81.36±12.94 bpm;P=0.02)、躯干举起时的肌肉力量(运动:9.40±2.77 英寸,非运动:8.91±2.82 英寸;P = 0.01),以及坐位和体前屈的灵活性 (运动:9.33 ± 2.93 英寸,非运动:8.74 ± 3.15 英寸;P = 0.007)。结论:在控制重要的人口统计学因素 (年龄、性别、种族/民族、青春期、智商和社会经济地位) 时,参加课外运动和 PA 的儿童在多项身体、认知和心理健康结果方面比同龄人表现得更好。
摘要 - 患有心脏病的患者需要护理和密切监测。在监测心脏中,有几个参数,包括心电图(ECG)记录心脏的电活动,phonocardiograph(PCG)记录心脏声音和颈动脉脉冲(CP),以记录颈动脉血液血压。本研究的目的是在具有Delphi编程的计算机上设计ECG,PCG和CP,并分析这些信号之间的关系。心脏监视器的主电路由仪器放大器,倒置放大器,高通滤波器,低通滤波器,Notch滤波器,非转移放大器,求和放大器和Arduino MicroController组成。这项研究涉及15名健康受访者。使用常规设备对心脏监护仪的设计进行了校准。计算后,统计数据表明,BPM的平均误差为2.42718%。颈动脉脉冲表明,颈动脉脉冲中的双齿缺口(D波)的模式与颈动脉脉冲的D波脉冲之前或在D波脉冲之前发生了相关性。我们发现S2和双齿缺口之间的间隔的平均值为±0.036 s。
全球定位系统,该系统旨在追踪战场上的地雷,并向士兵发出地雷警报,保护士兵的宝贵生命,该系统实时监控在战场或森林中失踪或受伤的士兵的健康状况,该系统警报可帮助军队小队尽快减少搜索和救援行动的时间。该系统使军队小队能够使用 GPS 模块和无线体域传感器网络 (WBASN)(如温度传感器、心跳传感器、压力传感器和金属探测传感器等)搜索受伤士兵的位置,使用 GPS 接收器从传感器获得的数据通过无线方式使用 zig-bee 模块传输,此外还为士兵提供紧急开关,以便他们向控制室寻求帮助并立即进行救援以挽救宝贵士兵的生命。此外,还支持语音播放设备,以便士兵了解他们的身体状况,如果发生任何紧急情况,士兵会得到警告采取急救措施进行救援行动。关键词— WBASNS、WLTS、GPS、Zig-bee、蓝牙、PIC、RF 模块、BPM、导航、检测、无线、语音播放、警报、内存、传感器。版权所有 © 2017 国际现代科学技术趋势杂志 保留所有权利。
最近,BPM社区已开始尝试LLMS以提取过程信息并从自然文本中生成工艺模型,并采用[1,2,2,3,4,5]等方法。这些作品表明了该任务的LLMS有希望的功能。在宣传[6,7]中,文献中也有一个在线工具1。该工具不仅允许初始生成文本的过程模型。它还提供了用于完善生成模型的反馈循环。促销表示该任务的LLMS具有很高的潜力。但是,应用的提示策略和中间格式的使用费显着高。首次尝试该工具时,我们生成了一个三步过程,并具有两个反馈循环的迭代。使用GPT-4的OpenAI API费用为0.8美元。虽然当前的GPT-4O模型更具成本效益,但我们认为应该优化此类系统以有效地使用LLM资源来降低成本,同时保持高质量的输出。我们建议,优化的系统可以使过程建模可能民主化,或者至少使更广泛的受众访问过程建模。因此,我们已经在[8]中开发了自己的方法,该方法着重于所需的令牌数量的建模成本。
特征 N 干预组 (N=587) 对照组 (N=608) 年龄 (IQR),岁 1,195 31 (27-35) 31 (26-35) 种族 (黑人) – 数量。(%) 1,195 587 (100.0%) 608 (100.0%) 进入研究时的状态 – 数量。(%) 1,195 - 怀孕 423 (72.1%) 451 (74.2%) - 产后 164 (27.9%) 157 (25.8%) 体重 (IQR),kg 1,195 70 (60-80) 70 (60-83) 身高 (IQR),cm 1,195 161 (157-165) 161 (157-165) 收缩压 (IQR),mmHg 1,193 110 (100-120) 110 (100-120) 舒张压 (IQR),mmHg 1,193 70 (60-80) 70 (60-80) 静息心率 (IQR),bpm 1,195 87 (80-95) 88 (80-95)血红蛋白(IQR),g/dL 1,016 11(10-12) 11(10-12) 血细胞比容(IQR),% 1,056 33(30-35) 33(30-35) 尿液分析 + 蛋白质 – 否。(%) 1,147 61 (10.9%) 62 (10.6%) 慢性高血压 1,195 27 (4.6%) 23 (3.8%) 妊娠高血压 1,195 24 (4.1%) 28 (4.6%) 先兆子痫 1,194 19 (3.2%) 18 (3.0%) 子痫 1,195 6 (1.0%) 4 (0.7%) 妊娠期糖尿病 1,195 5 (0.9%) 12 (2.0%)
