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无线电使用说明书自然资源部...
TGS 区域 A 区域 B 区域 C 区域 D 1 DNR PMCC DNR PMCC NB MA 1 公共 1 2 DNR E - 1 火警控制 NB MA 2 公共 2 3 DNR E – 2 DNR-火警1 NB MA 3 转换 RP1 4 DNR E – 3 DNR-火警2 NB MA 4 转换 RP2 5 DNR E – 4 DNR-火警3 NB MA 5 转换 RP3 6 DNR E – 5 DNR-火警4 NB MA 6 转换 RP4 7 DNR E – 6 DNR-火警5 NB MA 7 事件 1 8 DNR W – 1 空中操作 (n/a) NB MA 8 事件 2 9 DNR W – 2 DNR SX1 (NS) NB MA 9 事件 3 10 DNR W - 3 DNR SX2 NB MA 10 边界 1 11 DNR W - 4 DNR PARKS1 NB MA 11 边界 2 12 DNR W - 5 DNR PARKS2 NB MA 12 GNB SX 1 13 DNR W - 6 BRNCH OP1 NB MA 13 GNB SX 2 14 DNR OPS 1 BRNCH OP2 NB MA 14 SX 全部 1 15 DNR OPS 2 BRNCH OP3 NB MA 15 SX 全部 2 16 DNR OPS 3 BRNCH OP4 NB MA 16 SX 全部 3
en 301 489-17 -v3.3.0-电磁兼容性（...
CM Configuration Management CMTS Cable Modem Termination System CP Control Plane CSP Communications Service Provider CTI Cooperative Transport Interface CUS Control User Synchronization DC Dual connectivity DOCSIS Data Over Cable Service Interface Specification DM Data Model DTLS Datagram Transport Layer Security E-UTRA Evolved Universal Terrestrial Radio Access E-UTRAN Evolved Universal Terrestrial Radio Access Network EN-DC E-UTRAN New Radio - Dual Connectivity EPC Evolved Packet Core eNB evolved Node B FCAPS Fault, Configuration, Accounting, Performance, Security FFT Fast Fourier Transform FHGW Fronthaul Gateway FHM Fronthaul Multiplexer FM Fault Management gNB next generation Node B gNB-CU gNB Central Unit gNB-DU gNB Distributed Unit GUAMI Globally Unique AMF Identifier GUMMEI Globally Unique MME Identifier HARQ Hybrid Automatic Repeat Request ID Identifier iFFT inverse Fast Fourier Transform IM Information Model IPSec Internet Protocol Security LLS Lower Layer Split LTE Long Term Evolution MAC Media Access Control ME Managed Element MeNB Master eNB MF Managed Function ML Machine Learning MME Mobility Management Entity Near-RT RIC Near-Real-Time RAN Intelligent Controller NETCONF NETwork CONFiguration Protocol NG Next Generation NG-RAN Next Generation RAN NGAP Next Generation Application Protocol NIST国家标准和技术研究所NMS网络管理系统非RIC非现实时间RAN智能控制器NR 5G新无线电O-Cloud O-Ran Cloud O-Cu-CP O-CP O-CP O-CP O-RAN中央单元 - 控制平面。O-CU-UP O-RAN Central Unit - User Plane O-DU O-RAN Distributed Unit O-eNB O-RAN eNB O-RAN Open RAN O-RU O-RAN Radio Unit OAM Operations, Administration and Maintenance OLT Optical Line Terminal ONU Optical Network Unit Open FH Open FrontHaul PDCP Packet Data Convergence Protocol PHY Physical layer PKI Public Key Infrastructure PM Performance Management
表型和基因型抗生素易感性谱图从赞比亚卢萨卡的转诊医院中分离出从血液感染中分离出来的革兰氏阴性细菌
血液感染（BSI）是由抗菌抗菌（AMR）革兰氏阴性菌（GNB）引起的，是发病率和死亡率的重要原因。第三代头孢菌素（3GC）多年来一直用作BSI和其他侵入性感染的经验治疗；但是，它们的过度使用可以促进扩展的光谱β-乳乳糖酶（ESBLS）的出现。 因此，这项研究旨在确定流行病学，临床和微生物学特征，以及抗菌耐药性对赞比亚卢萨卡一家推荐医院BSI结果的影响。 这是在赞比亚卢萨卡的一家转诊医院进行的六个月前瞻性研究。 作为常规诊断和患者护理的一部分，从发烧的患者中收集了细菌培养的血液样本，并使用Vitek 2紧凑型仪器进行了病原体鉴定和抗菌敏感性测试。 使用聚合酶链反应方法确定 ESBL和质粒介导的喹诺酮抗性（PMQR）相关基因。 使用结构化数据收集表收集患者信息，并在CSPRO 7.6中输入。 在Whonet和Stata版本14中分析了数据。 总共分离了88个GNB，其中76％为肠杆菌，14％的鲍曼尼杆菌和8％的铜绿假单胞菌。 对第三代和第四代头孢菌素的抵抗力分别为75％和32％。 值得注意的是，侵入性经验治疗，碳青霉烯耐药性（7％），多药耐药性（83％）和ESBL产生剂（76％）的高患病率（68％）。 与e相比。第三代头孢菌素（3GC）多年来一直用作BSI和其他侵入性感染的经验治疗；但是，它们的过度使用可以促进扩展的光谱β-乳乳糖酶（ESBLS）的出现。因此，这项研究旨在确定流行病学，临床和微生物学特征，以及抗菌耐药性对赞比亚卢萨卡一家推荐医院BSI结果的影响。这是在赞比亚卢萨卡的一家转诊医院进行的六个月前瞻性研究。作为常规诊断和患者护理的一部分，从发烧的患者中收集了细菌培养的血液样本，并使用Vitek 2紧凑型仪器进行了病原体鉴定和抗菌敏感性测试。使用聚合酶链反应方法确定 ESBL和质粒介导的喹诺酮抗性（PMQR）相关基因。使用结构化数据收集表收集患者信息，并在CSPRO 7.6中输入。在Whonet和Stata版本14中分析了数据。总共分离了88个GNB，其中76％为肠杆菌，14％的鲍曼尼杆菌和8％的铜绿假单胞菌。对第三代和第四代头孢菌素的抵抗力分别为75％和32％。值得注意的是，侵入性经验治疗，碳青霉烯耐药性（7％），多药耐药性（83％）和ESBL产生剂（76％）的高患病率（68％）。与e相比。大肠杆菌是BSI的病因，感染鲍曼尼杆菌（OR = 3.8）的患者的死亡几率明显更高。在接受3GC的患者中，死亡的几率也更高。
r e V i e W临床特征和对血液学恶性肿瘤患者的高热中性粒细胞减少症经验抗菌治疗的优化
目的：由于2011年传染病学会（IDSA）的经验治疗指南（FN），病原体概况和治疗中新兴挑战的发生了重大变化。这些包括增加多药耐药（MDR）细菌的患病率以及革兰氏阴性或革兰氏阳性细菌（GPB）的分布变化。该研究旨在更新和优化血液恶性肿瘤（HM）患者的经验治疗策略，该人群特别容易受到这些不断发展的威胁的影响。方法：在2010年1月至2023年12月在HM患者中对FN的经验治疗之间发表的研究进行了文献综述，重点是病原体特征，治疗方案和治疗持续时间。结果：大约三分之一的HM FN患者出现未知来源（FUO），而40-50％的HM患者患有临床记录的感染（CDI），有10-30％的感染含量为10-30％，具有微生物学有记录的感染（MDI），占革兰氏阴性细菌（GNB）的占主导地位（GNB）。诸如延长的中性粒细胞减少症，先前的宽光谱抗生素使用以及先前具有抗药性细菌感染的因素与MDR感染有关。头孢菌素，哌拉西林/tazobactam（PTZ）和碳青霉烯是高危HM患者的可行经验治疗，尽管头孢酸单一疗法的优势仍然不确定。。经验宽光谱抗生素可以在48小时的临床稳定性和呼吸症后安全停用。结论：正确选择经验抗生素和确定最佳治疗持续时间对于降低抗生素耐药性和改善HM FN患者的预后至关重要。这些发现强调了需要更新的临床准则，这些指南解决了不断发展的病原体特征和MDR感染的日益增长的挑战。
流感或肺炎球菌给药表...
此表中包含的人口统计和疫苗接种信息已由免疫接种点的第二位临床医生（而非免疫者）验证和确认，以确保并记录所有免疫记录的完整性和准确性。必须在发送（用于输入）或输入信息之前进行此验证（双重检查）并记录下来。所有填妥的纸质管理表都需要通过 Canada Post Xpress 邮寄，这被认为是一种安全的递送方式。这些表格必须放在信封中，封好信封口并在信封口上写上姓名首字母。然后将信封邮寄至：C/O GNB 数据输入团队 卫生部 HSBC Place 520 King Street, 4 楼接待处 Fredericton, NB E3B 5G8 每次邮寄信封时，您都必须发送电子邮件至 Phisisp@gnb.ca 通知他们信封已发送并提供以下信息：
2020 年综合资源计划
1 “巴黎协定”，加拿大政府，2016 年 1 月 6 日最新修订，https://www.canada.ca/en/environment-climate-change/services/climate-change/paris-agreement.html/。 2 “清洁增长与气候变化温哥华宣言”，加拿大政府间会议秘书处，2016 年 3 月 3 日，https://scics.ca/en/product-produit/vancouver-declaration-on-clean-growth-and-climate-change/。 3 国家清单报告数据可能会因版本而异。1990-2006 年国家清单报告报告称，2005 年排放量为 2010 万吨，因此报告的 2030 年目标是 1410 万吨。 4 “1990-2018 年国家清单报告：加拿大温室气体源和汇”。第 3 部分”，加拿大政府，上次修改日期：2020 年 4 月 15 日，https://www.canada.ca/en/environment-climate-change/services/climate-change/greenhouse-gas-emissions/inventory.html。5 “向低碳经济转型”，新不伦瑞克省政府，2016 年，https://www2.gnb.ca/content/dam/gnb/Departments/env/pdf/Climate-Climatiques/TransitioningToALowCarbonEconomy.pdf
NTN技术路线图（2023版）
❻radio波传播模型❼技术开发（“气缸天线”和“旋转连接器”等）for stabilized communication area and network construction Operation ❽Management for integrated network including satellite, HAPS networks, orchestration technology, autonomous operation technology using AI & machine learning (Zero-touch automation） ❾Space / NTN open architecture technology Payload ❿HAPS payload during the disaster ⓫Automatic tracking technology compatible with multiband-NTN antenna and moving NTN nodes (HAPS and LEO） ⓬Regenerative relay payload with gNB and MEC function ⓭Next generation battery ⓮Next generation control technologies for encryption and encryption keys applicable to satellites Terminal ⓯Multi access terminal capable of simultaneous connection of NTN and ground networks Platform ⓰Cloud platform linking ground and space（Data center） Connection protocol ⓱Optimized protocol and multiple access methods for integrated NTN networks Use cases Intersatellite链接控制⓲卫星星座之间的高级路由和互连方案
机器学习的开发和验证
缩写 AUC = ROC 曲线下面积；BBB = 血脑屏障；CE = 对比增强；DMG = 弥漫性中线胶质瘤；DMG-A = DMG，H3 K27 改变；DMG-W = 无 H3 K27 改变的中线 HGG；GLCM = 灰度共生矩阵；GLDM = 灰度依赖矩阵；GLRLM = 灰度游程矩阵；GLSZM = 灰度大小区域矩阵；GNB = 高斯朴素贝叶斯；HGG = 高级别胶质瘤；ICC = 类间相关系数；LASSO = 最小绝对收缩和选择运算符；LR = 逻辑回归；ML = 机器学习；MLP = 多层感知器；PCNSL = 原发性中枢神经系统淋巴瘤；RF = 随机森林；ROC = 受试者工作特性；ROI = 感兴趣区域；SHAP = Shapley 加性解释；SVM = 支持向量机。提交于 2022 年 6 月 30 日。接受于 2022 年 11 月 15 日。引用时请注明 2022 年 12 月 23 日在线发布；DOI：10.3171/2022.11.JNS221544。 * KL 和 HC 对这项工作的贡献相同。
电子商务产品推荐系统使用机器学习算法
摘要算法用于电子商务产品推荐系统。由于人工智能研究社区的发展和增长，这些系统最近才开始利用机器学习算法。该项目愿意改变电子商务平台与用户通信的方式。We have created a model that can customize product recommendations and offers for each unique customer using cutting-edge machine learning techniques, we used PCA to reduce features and four machine learning algorithms like Gaussian Naive Bayes (GNB), Random Forest (RF), Logistic Regression (LR), Decision Tree (DT), the Random Forest algorithms achieve the highest accuracy of 99.6% with a 96.99 r square score, 1.92% MSE得分和0.087 MAE得分。结果对客户和业务都是有利的。在这项研究中，我们将详细检查模型的开发和培训，并显示其使用实际数据的表现。从机器中学习可以改变电子商务世界。
基于机器学习的模型，以预测在5年随访中正常血压转化为高血压的转化
这项纵向研究利用了FASA成人队列研究（FACS）的数据。该研究最初包括在伊朗FASA农村地区35-70岁的1018名参与者，并在5年后使用随机抽样进行了3,000名参与者的随访。在机器学习（ML）模型中总共包括160个变量，并使用特征缩放和单热编码进行数据处理。Ten supervised ML algorithms were utilized, namely logistic regression (LR), support vector machine (SVM), random forest (RF), Gaussian naive Bayes (GNB), linear discriminant analysis (LDA), k-nearest neighbors (KNN), gradient boosting machine (GBM), extreme gradient boosting (XGB), cat boost (CAT), and light Gra-streent Boosting Machine（LGBM）。超参数调整是使用超参数的各种组合来识别最佳模型的。合成少数民族过度抽样技术（SMOTE）用于平衡训练数据，并使用Shapley添加说明（SHAP）进行了特征选择。