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坏死性软组织感染罕见但致命
引言坏死性软组织感染 (NSTI) 是一种相当罕见但同时高度致命的感染，其特征是任何解剖区域的皮肤、皮下组织和浅筋膜坏死 [1]。1952 年，Wilson 等人 [2] 首次提出了坏死性筋膜炎 (NF) 这一术语，现在它被认为是这类感染的同义词，因为筋膜层受累似乎是这种临床症状最一致的特征。尽管我们对 NSTI 的病理生理学有了更好的了解，并且治疗方法也取得了进展，但这种疾病的死亡率仍然高得惊人，大多数研究报告的死亡率在 20% 至 50% 之间 [3,4]。如今，人们普遍认为，NSTI 死亡率居高不下的主要原因之一是早期缺乏特异性体征和症状，导致未能及时诊断和治疗 [5,6]，因此医生应始终保持警惕，高度警惕，以免漏诊。本篇叙述性综述将重点介绍 NSTI 的基本特征、所使用的诊断工具
报告突出显示可持续生物塑性生产中的光合微生物
“现在的商业生产的PHA是如今的高能源密集型，并且在很大程度上依赖有机原材料和清洁水，这与欧盟的目标冲突了循环，可持续的经济。当前的生产过程远离零排放中性碳策略，” Promicon政策简介的作者解释了。该方法发表在《研究思想和结果》杂志上。
EasyChair 预印本使用机器学习进行飞机事故预测...
多维、高度分布式、相互依赖，其复杂程度在几十年前是无法想象的。这就是为什么在如此复杂的环境中保持高水平的安全性比以前更具挑战性 [1]。民航是一个复杂的混合体，由许多不同但相互关联的人为、技术、环境和组织因素组成，这些因素影响系统的安全性和性能。在商业航空的早期，飞机事故数量众多是一个特点。所有安全流程的重点是事故预防，但在航空时代初期，飞机事故调查是预防的主要工具。如今，人们采用了积极主动的安全方法。这意味着利益相关者应该收集数据，以预测不仅实际和当前的安全风险，而且还要预测即将发生的安全风险。在这种情况下，必须改进安全分析以预测未来的安全风险和安全性能。设计和广泛应用识别和预测不良安全事件的技术和方法至关重要。当今是一个数据丰富、技术繁荣的时代，这为人工智能和机器学习进入我们现实的每一个角落打开了一扇大门。在这项工作中，我们提出了一种用于飞机事故的机器学习算法
ICS中的攻击和检测-STUXNET
○攻击者知道目标是一个控制系统，因此量身定制攻击策略，目的是损害控制下的身体系统○尽管物理攻击已经闻名，但现在的网络攻击已经越来越多地被剥削，因为它们便宜，因为它们的范围很长，它们的范围很长，并且很容易复制和协调，但实际上没有攻击，
提高您的效率 - Smc.eu
相反，近年来我们看到立法在这方面变得更加严格。许多政府都在积极推动能源效率进入我们的生活，为房屋或家用电器颁发能源性能证书，甚至为大中型企业颁发新的欧盟指令 2012/27/UE。基本上，现在很难脱离能源效率。
创新的未来 - NPT srl
如今，技术创新已不再仅仅是为了提高技术产品的性能而进行的研究，而是一个复杂的系统，该系统必须从产品的性能特征开始，响应一系列指向全面质量概念的质量标准，这些标准还包括尊重环境、安全、效率和遵守行业标准。SiMP Advanced 代表了满足市场需求的扩展技术系统。
人工智能如何影响邮政和包裹行业
如今，人工智能在许多行业中扮演着越来越突出和互动的角色。人工智能可以提高容量、可靠性、能源效率、灵活性、安全性和成本效益。在邮政和包裹行业，人工智能可以提高运输效率并优化仓储运营绩效。通过收集和分析数据，人工智能可以预测库存、材料流动、需求和供应，以及业务和技术之间的其他因素。
1. 计算机基础知识─概述
诊断系统 - 计算机用于收集数据和确定疾病原因。 实验室诊断系统 - 所有测试均可通过计算机完成并生成报告。 患者监测系统 - 用于检查患者是否有异常体征，如心脏骤停、心电图等。 医药信息系统 - 计算机用于检查药品标签、有效期、有害副作用等。 手术 - 如今，计算机也用于手术。
评估MMISymani®机器人微型外科系统，用于冠状动脉吻合术中的冠状动脉吻合术
术后疼痛和住院住院[3]。如今，已经通过多种切口方法，插管选项和殴打程序开发了各种临床概念，这些方法允许心血管领域的复杂机器人手术[4]。 除了一些高度专业的中心外，在冠状动脉手术中使用机器人辅助系统并没有发挥重要作用，尽管在过去的二十年中已经对其进行了评估[2]。 当前可用的机器人系统已达到的限制如今，已经通过多种切口方法，插管选项和殴打程序开发了各种临床概念，这些方法允许心血管领域的复杂机器人手术[4]。除了一些高度专业的中心外，在冠状动脉手术中使用机器人辅助系统并没有发挥重要作用，尽管在过去的二十年中已经对其进行了评估[2]。当前可用的机器人系统已达到