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PROFLORA™ 牛能量平衡胶囊
ProFlora BOVINE ENERGY-BALANCE 100% 在加拿大制造，采用专利微胶囊技术，含有经过研究支持的粉状丙二醇和布拉氏酵母菌。经证实，这有助于纠正妊娠末期的负能量平衡。众所周知，小型和大型反刍动物的酮症临床症状包括食欲不振、偏爱草料而非精饲料以及口中有丙酮气味。这些酮症症状很容易识别。丙二醇通过肝脏中的糖异生机制转化为葡萄糖，为动物提供能量。布拉氏酵母菌可增强免疫力并促进消化系统的整体健康。
用于精神分裂症识别的多核胶囊网络
摘要 — 精神分裂症严重影响生活质量。迄今为止，简单（例如线性判别分析）和复杂（例如深度神经网络）机器学习方法都已用于基于功能连接特征识别精神分裂症。现有的简单方法需要两个独立的步骤（即特征提取和分类）来实现识别，这使得无法同时调整以获得最佳特征提取和分类器训练。复杂方法集成了两个步骤，可以同时调整以实现最佳性能，但这些方法需要大量的数据进行模型训练。为了克服上述缺点，我们提出了一种多核胶囊网络（MKCapsnet），它是通过考虑大脑解剖结构而开发的。将内核设置为与大脑解剖结构的分区大小相匹配，以捕捉不同尺度的区域间连接。受深度学习中广泛使用的 dropout 策略的启发，我们在胶囊层中开发了胶囊 dropout 以防止模型过度拟合。比较结果表明，所提出的方法优于最先进的方法。此外，我们比较了使用不同参数的性能，并说明了路由过程以揭示所提出方法的特点。MKCapsnet 在精神分裂症识别方面很有前景。我们的研究首先利用胶囊神经网络分析磁共振成像 (MRI) 的功能连接，并提出了一种考虑大脑解剖分区的新型多核胶囊结构，这可能是揭示大脑机制的一种新方法。此外，我们在参数设置中提供了有用的信息，这对进一步使用胶囊网络进行其他神经生理信号分类的研究很有帮助。
多用途胶囊 - Pall Shop
多用途胶囊 (MAC) 是一种独立的过滤器组件，旨在满足数字喷墨打印机日益增长的需求。这种独特的胶囊将在喷墨应用中提供高水平的打印头保护和长使用寿命。标准和抗紫外线 MAC 过滤器组件在过滤介质和连接器选项方面都具有灵活性，可以轻松定制产品。
药物形式的氨基酸500mg胶囊
呼吸道感染：支气管瘤，慢性支气管炎的急性加重。妇产科：发烧。其他感染，例如败血病，骨骼感染，例如骨髓炎，耳朵，鼻子和喉咙感染。应在治疗前进行适当的培养和敏感性测试，以隔离和识别引起感染的生物并确定其对氨苄青热的敏感性。在启动结果之前开始治疗的地方应寻求专家建议，而抗抗性的局部耐药率是值得怀疑的（请参阅药理学特性，药效学）。ampiclox新生儿口腔滴剂用于预防或治疗由已知的细菌敏感性菌株引起的早产婴儿或新生儿中细菌感染的治疗。
奥美拉唑Pensa抗胃胶囊，硬
罕见：眩晕呼吸道，胸腔和纵隔疾病很少见：支气管痉挛胃肠道疾病常见：腹痛，便秘，腹泻，腹泻，恶心/呕吐，呕吐，基础腺静脉（良性），罕见：罕见的嘴巴炎，嘴巴脑，牙齿干燥，牙齿干燥，孔洞，脑囊泡疾病： Uncommon: Increased liver enzymes Rare: Hepatitis with or without jaundice Very rare: Hepatic failure, encephalopathy in patients with pre-existing liver disease Skin and subcutaneous tissue disorders Uncommon: Dermatitis, pruritus, rash, urticaria Rare: Alopecia, photosensitivity, acute generalized exanthematous pustulosis (AGEP), drug reaction with嗜酸性粒细胞和全身症状（着装）非常罕见：多种形式，史蒂文斯 - 约翰逊综合征，有毒表皮坏死（十）
PP 一次性胶囊说明书
重要提示：许多超出唐纳森控制范围的因素会影响唐纳森产品在特定应用中的使用和性能，包括产品的使用条件。由于这些因素只在用户的知识和控制范围内，因此用户必须评估产品以确定产品是否适合特定用途和用户的应用。所有产品、规格、可用性和数据如有变更，恕不另行通知，并且可能因地区或国家/地区而异。
药物形式的氨基酸500mg胶囊
呼吸道感染：支气管瘤，慢性支气管炎的急性加重。妇产科：发烧。其他感染，例如败血病，骨骼感染，例如骨髓炎，耳朵，鼻子和喉咙感染。应在治疗前进行适当的培养和敏感性测试，以隔离和识别引起感染的生物并确定其对氨苄青热的敏感性。在启动结果之前开始治疗的地方应寻求专家建议，而抗抗性的局部耐药率是值得怀疑的（请参阅药理学特性，药效学）。ampiclox新生儿口腔滴剂用于预防或治疗由已知的细菌敏感性菌株引起的早产婴儿或新生儿中细菌感染的治疗。
图像数据库、人工智能和胶囊内窥镜；赌注就在眼前
胶囊内镜已成为小肠检查的主要内镜方式，这一点已得到时间的认可。因此，胶囊内镜 (CE) 已成为千禧一代的又一项技术，他们现在以力量、意志和决心展望未来，走上更具颠覆性的道路 [1]。尽管如此，即使对于勇敢的年轻人来说，成熟也伴随着一定的“义务”和社会要求。当然，当医疗技术成为关注的主题时，这或多或少会转化为诊断产量、并发症率和质量/性能保证措施 [2 – 4]。此外，就该领域的未决问题而言，仍然存在一些问题。我们也许毫不犹豫地一口气数出 CE 的适应症，甚至提供类似的并发症率和安全“胶囊化”的途径，但对于我们这些在高容量中心阅读 CE 视频的人来说，我们希望制造商现在已经对一些技术调整进行了分类。它们的范围从更好的图像分辨率和电池寿命到各种软件增强和/或硬件进步 [5, 6]。事实上，我们一直在重复呼吁 CE 革命的下一波浪潮，即包括治疗能力、集成/智能、数据（不仅仅是图像）收集、驱动和定位的浪潮，总结了任何当前可用的 CE 提供系统必须面对的主要挑战，以提高其市场提案和价值超过竞争对手。人工智能 (AI) 的热潮并不新鲜；事实上，CE 阅读软件的本质是早期人工智能的应用之一。Lewis Score [7]、QuickView [8]、疑似血液指标 [9] 等工具只不过是专有阅读软件早期版本中集成的人工智能的巧妙片段，主要目的是协助、支持和/或加快医疗决策过程 [10]。
用于脑 MRI 分割的 3D 胶囊网络
1 耶鲁大学医学院放射学和生物医学成像系，康涅狄格州纽黑文 06510 2 耶鲁大学医学院治疗放射学系，康涅狄格州纽黑文 06510 3 耶鲁大学医学院结果研究与评估中心，康涅狄格州纽黑文 06510 4 耶鲁大学医学院心血管医学部，康涅狄格州纽黑文 06510 5 耶鲁大学统计与数据科学系，康涅狄格州纽黑文 06511 摘要 简介：在脑图像上分割肿瘤周围的脑结构对于放射治疗和手术计划非常重要。当前的自动分割方法通常无法分割因肿瘤而扭曲的脑解剖结构。目的：开发和验证 3D 胶囊网络（CapsNets），该网络可以分割具有训练数据中未表示的新型空间特征的脑结构。方法：我们使用在一项多机构研究中获取的 3430 个脑部 MRI 开发、训练和测试了 3D CapsNets。我们使用多种性能指标将我们的 CapsNets 与 U-Nets 进行了比较，包括分割各种脑结构的准确性、分割具有训练数据中未表示的空间特征的脑结构的准确性、使用有限数据训练模型时的性能、内存要求和计算时间。结果：3D CapsNets 可以分割第三脑室、丘脑和海马，Dice 得分分别为 94%、94% 和 91%。3D CapsNets 在分割训练数据中未表示的脑结构方面优于 3D U-Nets，Dice 得分高出 30% 以上。与 3D U-Nets 相比，3D CapsNets 的模型也小得多，可训练参数减少了 93%。这使得 3D CapsNets 在训练过程中收敛速度更快，与 U-Nets 相比，它们的训练速度更快。这两个模型在测试过程中的速度一样快。结论：3D CapsNets 可以高精度地分割大脑结构，在分割具有训练期间未表示的特征的大脑结构方面优于 U-Nets，并且与 U-Nets 相比效率更高，在实现类似结果的同时，其规模却小了一个数量级。
DFA紧凑型胶囊过滤器
9零件编号中的E代表电子级产品。HDC II和个人资料星可用10个额外的冲洗选项（F）。11 S级选项被视为具有非常低的初始提取。12在4201J012、4201J025和DFA3201，