摘要:正确识别缺血性中风 (IS) 的病因使我们能够在治疗中采取积极的干预措施,以治疗病因并预防新的脑缺血事件。然而,病因的识别通常具有挑战性,并且基于临床特征以及通过成像技术和其他诊断检查获得的数据。TOAST 分类系统描述了缺血性中风的不同病因,包括五种亚型:LAAS(大动脉粥样硬化)、CEI(心脏栓塞)、SVD(小血管疾病)、ODE(其他已确定病因的中风)和 UDE(病因不明的中风)。人工智能模型提供了定量和客观评估的计算方法,似乎提高了主要 IS 病因的灵敏度,例如颈动脉狭窄的断层扫描诊断、心房颤动的心电图识别以及磁共振图像中小血管疾病的识别。本综述旨在提供关于根据 TOAST 分类鉴别诊断缺血性卒中病因的最有效 AI 模型的全面知识。根据我们的研究结果,AI 已被证明是一种有用的工具,可用于识别预测因素,能够在大量异质性人群中对急性卒中患者进行亚型分类,特别是阐明 UDE IS 的病因,尤其是检测心脏栓塞源。
今天的斯坦霍夫将军兵营的建筑于 1936 年建造,作为德国空军的飞行员学校。 1945 年至 1994 年间,皇家空军将该军营用作训练中心。 1994年,该财产成为联邦财产,并从此由空军使用。 1995 年 6 月,培训在新成立的柏林 BwFachS 开始,开设了预备/高级管理综合班,共有 16 名学员。
由德国联邦住房,城市发展和建筑部(BMWSB)开发的可持续建筑质量密封件(QNG:Quantätssiegelnachhaltigesgebäude),促进了对可持续性的统一理解,并在同一时间为补贴提供了合法的基础。质量密封的基本要求是建筑物的生态,社会文化和经济质量方面符合一般和特殊要求的证明。QNG以两种质量水平授予高于平均水平的质量(QNG加),并且具有高于平均水平的质量(QNG-Premium),并具有认证的条件,并具有可持续结构的注册评估系统,其中包括建筑物WLC中温室气体排放的要求。它为住宅建筑物设定了WLC的基准,以分别实现QNG-Plus和QNG高知识。
我们考虑在离散时间随机动态游戏中学习近似NASH的平衡,在均值相互作用中具有大量相同的代理。分析这些游戏模型的常用方法是研究问题的有限人口限制。在Huang等人的作品中使用了这个想法。(2006),Lasry and P. Lions(2007),引入了均值场比赛(MFG),以获得近似的NASH平衡,用于连续时间差异游戏,并通过大量的代理通过均值术语相互作用(即,在本地国家的经验分布)。有关具有各种模型和成本函数的连续时间均值游戏的研究,请参见Huang等。(2007); Tembine等。(2014);黄(2010); Bensoussan等。(2013); Cardaliaguet(2011); Carmona and Delarue(2013); Gomes and Sa´ude(2014); Moon andBa≥Sar(2016a)。
联合支援司令部总部大楼前将设立两张“没有排斥的余地”长椅,旨在为人们提供思考这个问题的机会。这两张长椅由“Lebenhilfe Heinsberg eV”重度残疾人工坊制作,让身体有残疾和没有残疾的人可以稍事休息,思考自己对更大包容性的贡献。我们地区代表为武装部队重度残疾人士举办的系列讲座也将对此提出建议。
昨日的愿景,今日已成为现实:旭格的 Energy 3 Buildings —— 舒适性和创新能源管理的总和。利用建筑物每个孔隙来获取能量的系统。因为它不仅节省能源,而且还通过立面集成的薄膜光伏发电产生比建筑物所需更多的能源。但同时,它们通过智能能源管理器联网。控制、存储和使用产生的直流电。用于建筑功能,如自动化、通风或冷却,以及 LED 照明或电动汽车。
随着国家氢能战略的通过,联邦政府于 2020 年 6 月 10 日任命了国家氢能委员会。该委员会由 26 名来自商界、科学界和民间社会的非公共行政部门高级专家组成。氢能委员会的成员在发电、研究和创新、工业、交通和建筑/热力脱碳、基础设施、国际伙伴关系以及气候和可持续性等领域拥有专业知识。国家氢能委员会由前议会国务秘书凯瑟琳娜·赖歇 (Katherina Reiche) 领导。 D.