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Euroclox 500mg胶囊2。定量和定性...
Euroclox可用于治疗呼吸道，耳朵，鼻子和喉咙，尿道，胃肠道，皮肤和软组织，败血病，盆腔感染，心内膜炎和矫形性感染，涉及肌肉纤维蛋白 - 敏感的细菌（例如其他晶状体症状），如麦乳头细胞和骨科感染（例如，骨盆感染），如麦乳头状细胞和骨科感染单核细胞增生和革兰氏阴性有机体，例如M. catarrhalis，N。Gonorrhea，N。Meningitidis，E。Coli，P。mirabilis，Salmonella，Shalmonella，Shigella and Shigella and Shigella and H. acthigella and H. higella and Shigella和H. h. threnza）和克罗西克林（Cloxacellin）敏感的可见谷物阳性有机体，包括cAphylocci。它对金黄色葡萄球菌，化脓性链球菌，Viridans链球菌，肺炎链球菌，N。Meningitidis，H。流感>
人工智能、胶囊内窥镜、数据库和达摩克利斯之剑
我们饶有兴趣地阅读了 Hassan 等人 [1] 撰写的社论，题为“人工智能在内窥镜检查中的无处不在，不只用于检测和表征”，该社论受到 Hansen 等人最近的论文“新型人工智能 (AI) 驱动的软件显著缩短了计算机视觉项目中注释所需的时间” [2] 的启发。正如 Hassan 等人指出的那样，与经典的机器学习方法 (MLM) 不同，这个新兴领域（即深度学习 [DL]）的主要优势在于它能够自动提取图像特征，以便计算机可以使用它们来表征其内容 [3]。从本质上讲，这意味着这种无监督方法的准确性主要取决于所提供的训练数据的适当性和质量。特别是在胶囊内窥镜 (CE) 领域，图像数据随处可见，但谁来仔细研究图像、描绘/注释和评论感兴趣的区域，并确保使用高质量的材料进行 DL 训练，这还有待确定。考虑到这一点，我们投入了大量的人力（包括个人）[1]，着手创建一系列相应的 CE 数据库，即 KID、CAD-CAP 和 Kvasir Capsule [4 – 6]，以造福计算机科学家，而这却花费了我们自己和同事的努力。尽管它们通过来自不同制造商的 CE 图像得到丰富和扩大，但不同的数据库包含以各种方式准备的多种类别的胃肠道正常和异常发现。因此，数据库的清洁程度各不相同，它们为 AI 软件开发人员提供了独特的机会和各自的参考点。这种方法为结构化交付一系列急需的解决方案奠定了基础，这些解决方案可以准确检测和表征异常 CE 发现。这些包括可靠地生成解剖学缩略图
提高咖啡胶囊机的产能... - EnginSoft
这对于企业和政府来说都变得越来越重要，可以改善客户服务，提高产品、生产和建筑效率，降低成本，并缩短上市时间。对于企业来说，其最大的吸引力可能在于促进创新的承诺——随着从设计、生产到报废的产品数据越来越多，并且这些数据可以与客户关于他们如何选择、使用和维护这些产品的数据相关联，人们希望人工智能、深度学习和机器学习将使商业战略家和工程师能够找到创新的最佳点。这是乌托邦式的愿景。为您的企业规划一条数字化道路并获得这些好处是世界各地政治和经济政策层面以及更实际的商业和工业领域许多人都在思考的挑战。
多抗生素耐药性克劳氏芽孢杆菌 ENTEROGERMINA® 孢子 20 亿/粒
药物治疗类别：止泻微生物 Enterogermina ® 是一种制剂，由 4 种克劳氏芽孢杆菌孢子菌株（SIN、O/C、T、N/R）的悬浮液组成，这些菌株天然存在于肠道中，无致病性。口服时，克劳氏芽孢杆菌孢子由于对化学和物理因素具有很强的抵抗力，可穿过酸性胃液屏障，毫发无损地到达肠道，在那里转化为具有代谢活性的营养细胞。孢子天生就能在高温和胃酸中存活。在体外验证模型中，克劳氏芽孢杆菌孢子可在模拟胃环境（pH 1.4-1.5）中存活长达 120 分钟（存活率为 96%）。在模拟肠道环境（胆汁和胰酶盐水 - pH 8）的模型中，克劳氏芽孢杆菌孢子表现出进一步繁殖的能力
边缘人工智能无线视频胶囊内窥镜
胃肠道 (GI) 疾病是全球发病率和死亡率较高的原因，包括结肠直肠癌，结肠直肠癌在 50 岁以下成年人中的发病率不断上升。虽然可以通过定期筛查来缓解这一问题，但由于准确性和患者接受度不足，只有一小部分高风险人群接受了全面筛查。为了应对这些挑战，我们设计了一种人工智能 (AI) 无线视频内窥镜胶囊，其性能超越了现有解决方案，包括：(1) 使用板载深度神经网络 (DNN) 进行实时图像处理，(2) 通过部署白光和窄带成像增强粘膜层可视化，(3) 使用无线编程进行移动任务修改和 DNN 更新，以及 (4) 与患者的个人电子设备进行双向通信以报告重要发现。我们在体内环境中测试了我们的解决方案，将我们的内窥镜胶囊施用于全身麻醉的猪。所有在单一平台上成功实现的新功能都经过了验证。我们的研究为新一代胶囊内窥镜的临床应用奠定了基础，将显著提高上、下消化道疾病的早期诊断。
Galar - 大型多标签视频胶囊内窥镜数据集
1 Else Kr ¨ oner Fresenius 数字健康中心，德累斯顿工业大学 (TU Dresden)，德累斯顿，德国 8 2 德累斯顿工业大学 (TU Dresden) 德累斯顿大学医院第一医学系，德累斯顿，9 德国 10 3 德累斯顿工业大学 (TU Dresden) 计算机科学研究所，德累斯顿，德国 11 4 德累斯顿 Diakonissen Krankenhaus，胃肠病学，德累斯顿，德国 12 5 乌尔姆大学和乌尔姆大学医学中心人类遗传学研究所，乌尔姆，德国 13 6 海德堡大学医院国家肿瘤疾病中心 (NCT) 肿瘤内科，海德堡，14 德国 15 7 维尔茨堡 16 大学医院内科 II 介入和实验内镜检查 (InExEn)，维尔茨堡，德国17 8 德国迪波尔迪斯瓦尔德胃肠内科医学办公室 18 † Maxime Le Floch、Fabian Wolf 和 Lucian McIntyre 对本文贡献相同 19 † Nora Herzog 和 Franz Brinkmann 对本文贡献相同 20 * 通讯作者：Maxime LeFloch (Maxime.LeFloch@ukdd.de) 21
IBPS RRB Mains 2022 时事单行胶囊
• 每年 7 月 1 日是国家特许会计师日，通常称为 CA 日。 • 每年 7 月 2 日是世界 UFO 日，以提高对不明飞行物的认识。 • 每年 7 月 2 日是全球世界体育记者日。 • 每年 7 月的第一个星期六是国际合作社日。 • 独立日，在美国也称为七月四日或 7 月 4 日，是一年一度的
PG胶囊Hyde Parks Eye Shala -Apao®2025PG胶囊Hyde Parks Eye Shala -Apao®2025
<800> 08:1% - 08:15 - 08: 08:30 - 08:30:30:00 - 10:30 pm 5. 1:30:10 11:30, 12:30 Themonth 11:30:30:55:30:30:30urs - 11:30 pm:30:30:5 - 11:45 11:45 - 12:00 12:00 12:5 12.15 - 12:30 - 12:30 - 12:30 - 12：00-1：00/05-1：00/05-12：00
阐明了小鼠模型中内胶囊深脑刺激的机制
深脑刺激（DBS）是一种有效的治疗方法，可用于患有其他耐药性精神疾病（包括强迫症）的患者。皮质 - 纹状体回路的调节已被认为是一种作用机理。为了获得机理洞察力，我们监测了小鼠模型中皮质 - 纹状体区域中的神经元活性，以实现强迫性行为，同时系统地改变了内囊DBS的临床上与临床相关的参数。dbs对大脑和行为均显示出剂量依赖性的作用：招募了越来越平衡的激发和抑制性的数量，散布在整个皮质纹状体区域，而过度的修饰却降低了。这种神经元的募集并没有改变基本的大脑功能，例如静息状态活动，并且仅发生在清醒的动物中，表明对网络活动的依赖性。除了这些广泛的效果外，我们还观察到内侧轨道额皮层在治疗结果中的特定参与，这是通过光学刺激证实的。一起，我们的发现提供了机械洞察力，即DB如何对强迫行为发挥治疗作用。
经过验证的胶囊图像 r AI 模型的实际使用
背景和研究目的 胶囊内窥镜检查是一种耗时的过程，且错误率很高。人工智能 (AI) 可以通过减少需要人工审查的图像数量来显著减少读取时间。最近，一种支持 OMOM 人工智能的小肠胶囊已经过训练并验证，可用于小肠胶囊内窥镜视频审查。本研究旨在评估其在现实环境中的表现，并与标准读取方法进行比较。患者和方法在这项单中心回顾性研究中，首先用标准读取方法分析了 40 例使用 OMOM 胶囊进行的患者研究，然后使用 AI 辅助读取进行分析。比较了读取时间、病理识别、肠道标志识别和肠道准备评估 (Brotz 评分)。结果两种读取方法的总体诊断相关率为 100%。在每个病变的分析中，结合标准和 AI 辅助读取方法识别出 1293 个重要病变图像。 AI辅助阅读捕获了其中的1268个（98.1%，95% CI 97.15 – 98.7）个发现，而标准阅读模式捕获了1114个（86.2%，95% 置信区间 84.2 – 87.9），P < 0.001。平均阅读时间从标准阅读的29.7分钟缩短到AI辅助阅读的2.3分钟（P < 0.001），平均每个研究节省27.4分钟的时间。第一个盲肠图像的时间显示AI和标准读数之间存在99.2分钟的巨大差异（r = 0.085，P = 0.68）。肠道清洁评估一致率为97.4%（r = 0.805 P < 0.001）。结论AI辅助阅读在本研究中显示出显着的时间节省，而不会降低灵敏度。其他指标的评估仍然存在局限性。