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服务描述Stant Cell Iroto.pdf
以评估组织服务，在G组水平上检查了患者的第一个样本和亲戚的供体候选者，并在HLA A，B，C，DRB1，DQB1和DPB1以及ABO和RHD血型中检查。该研究是在EDTA血液样本上进行的，或者在必要时是唾液样本。以确定ABO和RHD血型。HLA1研究还包括用于血液服务的CMV抗体研究，该研究需要单独的血清样品。血液服务的HLA专家正在暂时比较亲戚和患者的HLA-ISDIC或HLA单倍体的结果，并就初步组织性能提供了意见，并在必要时请求合适的人进行HLA2检查的样本。在要求时，在国外组织了组织类型的组织，如果根据HLA1样本，在国外的相对供体居民似乎是HLA-相同的（或者在HLA-iphiphip的供体中，至少是HLA-iphip），至少是他或她的HLA2样品，则在其HLA2样本中进行了验证。
使用基于集成域知识的深度学习Oleksii Kovalchuk A，Pavlo Radiuk A，Olexander Barmak A，Iurii K
摘要心电图（ECG）是一种通过记录其电活动来评估心脏功能的关键临床技术。然而，对心电图信号的准确处理和分析，尤其是对R峰的检测，仍然具有挑战性。R-peak检测中的任何不准确性都会显着影响随后的分析阶段，可能导致诊断和治疗决策不正确。因此，在这项研究中，我们旨在通过将参考ECG信号的知识整合到输入信号中来完善识别ECG信号中R峰的方法，从而解决了在诊断各种心脏病理中准确的R-PEAK检测的关键需求。作者提出了一种新方法，涉及将知识集成到ECG信号中，使用卷积神经网络处理此信息，并在后处理CNN模型的结果以识别R峰。使用各种众所周知的ECG数据库评估该方法。误差率为 +-25 ms的比较结果表明，所提出的方法是几乎所有指标和数据库中的最佳表现者，经常达到0.9999的准确度得分，并证明了高精度，召回和F 1尺寸。基于调查结果，所提出的方法是稳健且可靠的，在QT数据库测试集中取得了最佳性能，为ECG信号中的R-PEAK检测提供了平衡且可靠的解决方案。关键字1医疗保健诊断，心电图，心电图监测，R-peak检测，域知识，深度学习
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
使用深度学习Oleksii Kovalchuk A，Pavlo Radiuk A，Oleksander Barmak A，Sergis Petrovskyi A a
摘要在过去的十年中，深度学习技术已在医疗保健行业广泛使用，以检测心跳和诊断心脏病。但是，这些工具因“黑匣子”和缺乏透明度而受到批评。因此，在本文中，我们提出了一种新方法，使通过深度学习更可理解的分类结果。我们建议基于与特定心脏条件相对应的ECG信号形成特征向量。该矢量包括心脏周期的可测量特征，例如波浪持续时间和振幅，这些特征对于医疗保健专业人员来说是典型且可以理解的。此功能向量是充当功能编码器和分类器的深神经网络的输入数据。我们使用手工特征矢量的计算实验达到了98.69％的平均准确性，与基于完整的心脏周期的其他深度学习工具相当。这项研究的结果表明，未来的研究应着重于开发可解释的深度学习工具，这些工具对医疗保健专业人员来说是透明且可理解的。关键字1心电图信号，MIT-BIH心律失常数据库，特征提取，深度学习，可解释的人工智能
武装部队部长塞巴斯蒂安·勒科尔努与乌克兰国防部长奥列克西·列兹尼科夫之间的访谈（2023 年 1 月 12 日）
两国外长一致同意，法国制造的 AMX 10-RC 轻型作战坦克的交付将在两个月内完成，这一原则是在马克龙总统和泽连斯基总统 1 月 4 日会晤时决定的。他们还同意迅速组织乌克兰士兵使用这些坦克的训练。部长们最后评估了法国为帮助乌克兰获得国防装备而设立的2亿欧元专项基金的使用进展情况。
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NYSIIS/CIR 对 Covid-19 疫苗接种计划的报告要求 需要 NYSIIS 或 CIR 访问权限才能提交疫苗申请、管理 COVID 疫苗库存和报告已接种的剂量。所有提供商必须报告：“在接种一剂 COVID-19 疫苗和佐剂（如适用）后 24 小时内，组织必须记录在疫苗接种者的记录中，并向相关州、地方或地区公共卫生机构报告所需信息。组织必须通过 (1) 州和地方或地区管辖范围内的免疫信息系统 (IIS) 或 (2) CDC 根据 CDC 文档和数据要求指定的其他系统提交疫苗接种数据。”对于在纽约州接种疫苗的提供商，向 NYSIIS 和 CIR 提交数据满足联邦报告要求。提供商必须在接种疫苗后 24 小时内继续向 NYSIIS 和 CIR 提交这些数据。请继续确保您完整无误地输入所有患者人口统计和疫苗信息。