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信息流模式的认知后果
yannickprie.net › docs › Documents2006 PDF 1998 年 1 月 15 日 — 1998 年 1 月 15 日自动化数字飞机，指出业界必须“保护……某种‘系统思维’在计算机科学中持续发展。< /div>
分离、鉴定及抗生素敏感性模式...
尼日利亚扎里亚 SHIKA 艾哈迈杜贝洛大学教学医院患者伤口相关细菌的分离、鉴定和抗生素敏感性模式* Abdullahi B. 和 Lawal FB 尼日利亚扎里亚艾哈迈杜贝洛大学微生物学系 *通讯作者 电子邮箱：albishir13@gmail.com 电话：+2348054527359 摘要 伤口感染会影响生活质量，并降低伤口愈合率。本研究旨在从伤口中分离细菌并确定其抗生素敏感性模式。共采集了尼日利亚扎里亚艾哈迈杜贝洛大学教学医院伤口患者的 100 份伤口拭子样本。对样本进行培养，并使用生化测试鉴定所得分离物。使用琼脂纸片扩散法对鉴定出的细菌进行抗生素敏感性试验。在收集的 100 个伤口样本中，有 43 个感染了细菌；导致细菌性伤口感染的总患病率为 43%。在 43 种分离的细菌中，58.1% 为金黄色葡萄球菌，18.6% 为克雷伯氏菌属，而 23.3% 被鉴定为假单胞菌属。女性患者细菌性伤口感染的患病率（47.3%）高于男性患者（37.8%）。21-40 岁年龄组的感染患病率最高（48.3%），10-20 岁年龄组的感染患病率最低（33.3%）。所有风险因素均与感染无显著相关性（p>0.05）。所有分离株对氧氟沙星均 100% 敏感。所有分离株对青霉素均 100% 耐药。所有假单胞菌属均为 100% MDR。金黄色葡萄球菌是最常见的细菌，氧氟沙星是治疗伤口感染的首选药物。关键词：伤口；细菌感染；抗生素敏感性；MDR 简介伤口是皮肤破裂并因皮肤完整性丧失而暴露的皮下组织，为微生物的定植和增殖提供了潮湿、温暖和有利的环境（Esebelahie 等人，2013 年）。皮肤容易受到伤害、划伤并与外界环境接触，因此更容易受到病原体的定植（Simões 等人，2018 年）。由于伤口定植最常见的是多种微生物，涉及可能致病的不同微生物，因此任何伤口都存在感染的风险（Simões 等人，2014 年）。患者所呈现的伤口因情况而异，包括急性手术伤口、意外事故后发生的创伤性伤口、烧伤伤口或慢性伤口，如糖尿病足、腿和压疮。所有伤口都受到微生物的污染，这些微生物是皮肤腐生菌群的一部分，这些微生物的类型和数量因伤口而异（Cooper 和 Lawrence，1996 年）。
认知模式：对象问题解决框架...
业务流程建模 ................................................................................................................................................ 71 开发企业元模型 .............................................................................................................................................. 72 知识管理 .............................................................................................................................................................. 73 模式和用例 ...................................................................................................................................................... 73 识别/开发业务规则 ...................................................................................................................................... 74 开发用户需求 ...................................................................................................................................................... 75 识别技能组合需求 ............................................................................................................................................. 75 培训开发 ............................................................................................................................................................. 76 构建案例库 ...................................................................................................................................................... 77
猪头中的步态模式的客观跟踪
本文提出了一个客观的基础，用于使用计算机视觉技术分析赛马的步态模式，特别着眼于识别步态不对称性。使用最小输出误差（MOSSE）跟踪器和立体声摄像机系统的使用总和可以增强在动态环境中跟踪的准确性和鲁棒性。由瑞典农业科学大学（SLU）提供的数据集包括使用单眼和立体声摄像头捕获的视频。关键投资涉及图像特征在改善跟踪e ff的功能，立体声愿景比单眼设置的优势以及feacherture选择的影响，视频稳定和帧速率对跟踪性能的影响。发现表明，集成立体声摄像机数据和高级图像功能可显着提高跟踪鲁棒性，以可靠的客观路径前进，以检测小跑赛马的la行。测试的方法有可能通过早期诊断和干预来增强马福利，同时推进兽医和计算机视觉应用。
国内机器人的隐私通信模式
未来的国内机器人将成为我们房屋不可或缺的一部分。他们将具有各种传感器，这些传感器会不断收集数据并改变运动和互动功能，从而使它们能够访问所有房间并进行物理操纵环境。这引起了许多隐私问题。我们使用机器人的新型运动和互动能力来实现了所有可能的关注，如何减轻这种关注。首先，我们发现隐私问题随着在线调查（n = 90）而随着高级运动和互动功能而增加。第二，我们进行了三个焦点小组（n = 22），以构建86种模式，以传达麦克风，相机和国内机器人的互联网连接状态。最后，我们进行了一项大规模的内线调查（n = 1720），以了解哪些模式在信任，隐私，可理解性，通知质量和用户偏好方面表现最佳。我们的最后一组沟通模式将指导开发人员和研究人员通过国内机器人确保保护隐私的未来。
男性大脑连接模式分析
结果：IFOF 存在显著的年龄相关差异，体积和 MD 均有显著变化。具体而言，IFOF 的体积在 31-40 岁年龄组达到峰值（14.42 ± 6.05），在 41-50 岁年龄组下降（8.71 ± 5.07），统计学上显著的 p 值为 0.019。同时，MD 随年龄显著增加，从 18-30 岁组的 0.86 ± 0.08 增加到 31-40 岁组的 1.09 ± 0.13，在 41-50 岁组稳定在 0.96 ± 0.12（p < 0.001）。值得注意的是，虽然 FA 值在各年龄组中保持相对稳定（p = 0.063），但 MD 的增加表明神经效率下降或潜在的髓鞘退化。其他神经束，包括 SFOF 和 SLF，在各个年龄组中表现出体积、FA 和 MD 的稳定性，表明某些神经通路具有一定程度的弹性。
他们利用物理学来寻找信息中的模式
Hopfield 用一种相当于物理学中自旋系统能量的属性来描述网络的整体状态；能量是使用一个公式计算的，该公式使用了节点的所有值以及它们之间连接的所有强度。Hopfield 网络的编程方法是将图像输入到节点，节点的值分别为黑色 (0) 或白色 (1)。然后使用能量公式调整网络的连接，以便保存的图像获得较低的能量。当另一个模式输入网络时，有一个规则是逐个检查节点，并检查如果该节点的值发生变化，网络是否具有较低的能量。如果发现如果黑色像素变为白色，能量就会降低，它会改变颜色。这个过程一直持续到无法找到任何进一步的改进。当达到这一点时，网络通常会重现它所训练的原始图像。
不规则声呐浮标模式的设计和性能...
摘要 - 冷战期间开发了最佳单基地声纳浮标场模式，用于深而均匀的海底环境，其中简单的中值检测范围可用于定义声纳浮标之间有用的固定间距。然而，当前经常进行作战的沿海环境中的海洋和声学条件非常复杂且动态，以至于空间和时间的变化破坏了与传统战术搜索概念相关的同质假设。已经开展了多项研究工作来设计更好的被动和单基地主动声纳浮标位置，但其中大多数是评估算法，而不是真正的规划算法。一种不同的算法方法已成功开发并最初应用于单基地移动传感器，该方法从一组随机的传感器位置开始，然后使用遗传算法找到近似最优解。遗传算法解决方案是非标准搜索路径，可适应复杂的海洋学、可变的底部特性和假定的目标战术 [D.P.Kierstead 和 D.R.DelBalzo，《军事运筹学杂志》（2003 年 3 月/4 月）]。随后开发了一种新功能，用于优化复杂沿海环境中多静态主动声纳浮标的位置（纬度、经度和深度）和 ping 时间。这些算法称为 SCOUT（传感器协调以实现最佳利用和战术）。SCOUT 包含对移动传感器遗传算法方法的两项重大修改，以解释双静态和多静态声纳浮标场，其中每个接收器都能够观察来自每个源的数据。第一个修改是在结构上，引入了一个新的染色体来描述战术计划。每个声纳浮标都有一个基因，由一个位置、一个有序的部署序列和一组 ping 时间组成。新染色体中的位置和时间独立变异，并以不规则的模式和非连续的 ping 序列为特征。第二个修改是在检测建模上，引入了一种新的双基地检测模型。它允许相干和非相干处理的组合。对于这项工作，我们假设可以同时监控所有声纳浮标。本文讨论了现实环境中的新染色体结构和模拟结果。结果表明：a) SCOUT 可以有效地将多基地传感器场适应SCOUT 算法是我们之前的遗传算法工作的扩展，据我们所知，它们是唯一从头开始设计复杂环境中多静态主动声纳浮标位置的解决方案，而不是推荐一般的努力分配或简单地评估具有不同参数的标准模式。
信息流模式的认知后果
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