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用不完整的知识进行建模和模拟
Abstrael-开发的定性推理方法可能会填补建模和控制工具包中的重要空白。定性推理方法为不完整的知识状态提供了更大的表达能力，而不是差异方程式，因此可以在不包含线性或特定值的不完全已知常数的情况下构建模型。即使有不完整的知识，定性描述中也有足够的信息来支持定性模拟，从而预测了不完整描述的系统的可能行为。我们从几种方法调查了定性推理的结果，并提供了将这些方法应用于简单问题的详细示例。还评估了定性模拟的数学有效性。最初的结果令人鼓舞，现在正在采取步骤来开发其他数学能力，层次分解方法和逐步的定量约束，将定性推理成为对现实问题有用的形式推理方法。
不完全性四肢瘫痪患者步态康复的福音
摘要背景：不完全性颈椎脊髓损伤 (SCI) 通常会导致严重的步态障碍，需要先进的康复方法来恢复活动能力。机器人辅助步态训练 (RAGT) 和步态适应性训练正在成为改善此类损伤患者功能结果的有效干预措施。病例报告：我们报告了一名 65 岁男性的病例，该男性患有创伤性 C6 不完全性颈椎 SCI，表现出严重的功能限制，包括无法站立或行走。为期四周的常规物理治疗使他能够佩戴双侧腿部支架站立并在最大支撑下行走，但由于害怕跌倒、手握力差和躯干控制力弱，康复进展受到阻碍。为了加速康复，患者在四周内接受了 10 次 Lokomat Pro RAGT 和 10 次 C-Mill VR+ 训练。干预取得了显著的改善：他的脊髓损伤步行指数 (WISCI II) 量表评分从入院时的 0 进步到 RAGT 引入后的 6，并在训练期结束时达到 20。此外，他的 Berg 平衡量表评分增加到 46，反映出平衡和活动能力的改善。结论：机器人辅助步态训练已被证明是对不完全四肢瘫痪患者常规康复方法的有益补充。在这种情况下，Lokomat Pro 和 C-Mill VR+ 的整合促进了快速的功能恢复，凸显了机器人技术在增强此类人群步态康复结果方面的潜力。关键词：步态、损伤、物理治疗、康复、机器人、脊髓。
用不完整的标签学习半监督的脑电图...
摘要 - 电子脑摄影（EEG）是情绪识别的客观工具，并显示出令人鼓舞的表现。但是，标签稀缺问题是该领域的主要挑战，这限制了基于脑电图的情绪识别的广泛应用。在本文中，我们提出了一个新型的半监督转移学习框架（EEGMATCH），以利用标记和未标记的脑电图数据。首先，开发了基于EEG-MIXUP的数据增强方法，以生成更有效的模型学习示例。第二，提出了一种半监督的两步成对学习方法来桥接原型和实例的成对学习，其中原型成对的成对学习测量了EEG数据与EEG类别的EEG数据与实例学习的全局关系，以及实例学习捕获EEG数据之间的本地固有关系。第三，引入了半监督的多域适应性，以对齐多个域（标记为源域，未标记的源域和目标域）之间的数据表示，其中分布不匹配被缓解。在两个基准数据库（种子和种子-IV）上进行了广泛的实验
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免疫状况不确定或不完整个人的疫苗接种
† DTaP/IPV/Hib/HepB 是目前唯一适合为该年龄段儿童接种的含有高剂量破伤风、白喉和百日咳抗原的疫苗。2017 年 8 月 1 日以后出生且接种过不含乙肝疫苗的初级疫苗的儿童应适时接种 3 剂单价乙肝疫苗。如果他们属于高危人群或接触过乙肝，则应主动为他们接种乙肝疫苗 † † 所有未接种或未完全接种疫苗的儿童在 1 岁以上仅需接种 1 剂 Hib、Men C（直到青少年加强针）和 PCV13。如果接种了 DTaP/IPV/Hib/HepB 疫苗，则第一次预约接种 2 剂含 Hib 疫苗或孩子在后续预约接种额外的 Hib 疫苗无关紧要。如果孩子在国外接种过 PCV10 疫苗，则应为其接种 1 剂 PCV13（接种 PCV10 疫苗后至少 4 周）
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1。在提供的空间中打印您的姓名，客户号码，退货地址，电子邮件地址和电话号码。2。包装信息（必需） - 完全填写本节。3。以身份验证价格列出每个项目的描述，可以在psacard.com上进行验证。在每行中输入声明的价值数量。te声明的值是您对项目的价值的估计，该价值已由PSA进行身份验证/分级。在PSA时，出于运输保险目的，宣布的价值作为最大价值，并确定适当的服务水平和价格。有关声明价值的更多信息，请参阅PSA网站上的FAQ www.psacard.com/resources/faq#104。对于多签名项目，列出签名的主要签名和总数。对于由乐队签名的项目，请在搜索中按乐队的名称按名称部分在线搜索。PSA将不负责返回带有亲笔签名项目的其他文书工作。如果您想包括其他文书工作，请提交副本。4。计算小计。a。访问psacard.com以查看可用持有人和尺寸要求。任何需要标准或塔尔男孩持有人的物品（对于小于3 1/2“ x 5 1/6”的物品，尺寸）均需额外费用为$ 1.50。超大型支票和超大型票（对于小于4 1/4“ x 10”的物品）或T3（对于小于5 3/4“ x 8”）的额外费用为每项$ 7的额外费用。b。5。6。te psa jumbo持有人（对于小于8.5“ x 11”的物品）每件额外费用为30美元。信件升级（可选） - 除了封装外，您可以要求收到真实性的信，每件额外费用为$ 15。c。签名分级（可选） - 前提是签名是真实的，可以根据签名的状况使用1-10的签名来对其进行分级。te等级仅反映签名的状况。虽然为1-3个签名分配了每个签名，但为该项目分配了一个平均等级。四个或多个签名将不会单独分级，并且只能获得所有签名的总成绩。d。加急处理（可选） - 每1-5个项目每订单增加75美元，估计为10个工作日周转，每订单150美元，每1-5个项目每订单估计为5个工作日的周转时间。PSA将在接收部门处理您的订单之后的大约周转时间内完成您的订单。不包括装运时间。必须根据请求的服务标记“ 5天”或“ 10天”。在大会一周内，周转时间可能会有所不同。致电确认一日服务的可用性，每订单额外250美元（1-5个项目）。e。退货运输 - 除非您拥有自己的运输帐户，否则您必须汇总每个订单的退货邮费，除了联邦快车或USPS Express服务。总费用和付款方式。包括汇票或信用卡信息。以美元汇款。7。您必须包括付款，否则您的订单将不会被处理。阅读条款和条件。标志和日期为表格。保留您的记录副本。除非签署提交表格，否则您的订单将不会处理。确保提交表格完整而准确。未能完全准确地填写提交表格将导致处理延迟。如果在15天内未解决，则可能会寄回提交。
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1。在提供的空间中打印您的姓名，客户号码，退货地址，电子邮件地址和电话号码。要更改退货运输地址，请在订单完成身份验证/分级过程之前，致电（800）325-1121与客户服务联系。2。软件包信息（必需） - 确保完全填写本节。3。列出每个手套的描述。对于同一主要运动员的多个手套，您可以列出总数并在一行上写入。4。标签位置选项 - 如果您想在项目上放置的认证标签，请检查“在项目上”框。te标签将放置在带有未选中框的物品的真实性（LOA）上。TE压力敏感的α数字标签将在去除后破坏。PSA保留根据我们的酌情决定将标签放在LOA上的权利。5。基于手套的声明价值，列出适当的身份验证价格。6。声明的值 - 输入每行声明的值数量。在列出大于一个数量的行上，输入“已声明值”列中所有项目的声明值。te声明的值是您对项目的价值的估计，该价值已由PSA进行身份验证/分级。有关声明价值的更多信息，请参阅PSA网站上的FAQ www.psacard.com/resources/faq#104。7。替换字母 - 丢失真实信件的替换额，每个替换额为50美元。提供的空间中的列表认证号。8。9。我们了解您在对项目进行分级之前不会知道该项目的真实价值，因此我们要求您根据自己的研究进行现实，受过教育的估算，请记住，在PSA时，声明的价值在与该物品相关的索赔时，用于运输保险目的，并确定适当的服务水平和价格。计算小计。退货运输 - 所有软件包均通过联邦快递（FedEx）或联合包裹服务（UPS）返回。除非您拥有自己的FedEx/UPS帐号和保险范围，否则PSA将使用您的信用卡用于FedEx/UPS运输费用。如果您使用自己的FedEx帐户和保险，请提供您的帐号和运输偏好。对于国际货运，客户应对往返PSA/DNA的运输评估的任何职责和税收负责。退货运输保险（如果您没有联邦快递/UPS和保险的帐户，则需要。保险为每100美元$ 0.50。如果您没有联邦快递/UPS的帐户，并且您的手套价值超过100美元，则必须计算运输保险费用。
免疫接种史不明或不完整患者的管理工具包
如果您依赖口头免疫接种史，请确保在注明日期的文本条目中清楚地记录对话，包括您获得此信息的原因和方式。例如，详细说明父母/看护人的历史，或使用孩子的出生日期和幻灯片 13 上的海外免疫接种时间表之一或幻灯片 17 上的资源。• 记住！除非有记录在案或可靠的口头疫苗接种史，否则个人应该
根据不完整心电图信号估计心率
摘要：心率作为生理健康状况最显著的指标之一，成为研究者们必研究的对象。与许多现有方法不同，本文提出了一种在时间序列缺失模式下从心电图中实现短时心率估计的方法。得益于深度学习的快速发展，我们采用双向长短期记忆模型 (Bi-LSTM) 和时间卷积网络 (TCN) 从持续时间小于一个心动周期的心跳信号中恢复完整的心跳信号，并从恢复的片段中结合输入和预测输出估计心率。我们还比较了 Bi-LSTM 和 TCN 在 PhysioNet 数据集上的性能。通过在没有明显心律失常的数据库中的静息心率范围 60–120 bpm 和有心律失常的数据库中的相应范围 30–150 bpm 上验证该方法，我们发现网络为固定格式的不完整信号提供了一种估计方法。这些结果与正常心跳数据集 (γ > 0.7, RMSE < 10) 和心律失常数据库 (γ > 0.6, RMSE < 30) 中的真实心跳一致，验证了可以通过模型提前估计心率。我们还讨论了预测模型的短期限制。它可以用于生理目的，例如时间受限场景中的移动感应，并为缺失数据模式中更好的时间序列分析提供有用的见解。