路易斯安那州的医疗保健和兽医途径为顶级大学和Tops技术文凭的高中生提供了一个计划。通过实践项目和与行业专业人员的互动,课程使学生准备参加现代和未来的工作竞争。学生了解基本的茎实践以及医学或兽医领域的职业。学生练习关键技能,例如团队合作,口头和书面技术沟通,发展职业道德实践,这些实践在掌握内容知识的同时反映了专业的职业习惯。学生接触到一系列职业,使他们能够在高级学位上看到仅在学校就业的机会。
注册办公室:13级,公共信托大厦,威尔斯顿街22-28号|邮政信箱3479,惠灵顿6140奥克兰办公室:4级4,70 Shortland ST,奥克兰电话0800 220 090或+64 4 472 1880 | econ@nzier.org.nz | www.nzier.org.nz©NZ经济研究所(INC)。封面图像©Dreamstime.com Nzier的合同研究参与度标准条款,请访问www.nzier.org.nz。尽管Nzier将在进行合同研究和制作报告中使用所有合理的努力,以确保信息与可行性一样准确,但该研究所,其贡献者,雇员和董事会不应承担任何责任(无论是在合同,侵权(包括过失),公平性),公平性还是任何其他损害或损害任何损失或损害任何损失或损害任何事业的损害或损害。
深度学习(DL)是人工智能的子场(AI),涉及算法和模型的开发,这些算法和模型模拟了人类思想的解决问题能力。复杂的AI技术近年来在兽医领域引起了极大的关注。本综述提供了专门用于利用DL用于兽医诊断目的的研究的全面概述。我们的系统审查方法遵循PRISMA指南,重点关注DL和兽医医学的交集,并确定了422篇相关研究文章。在出口标题和摘要以进行筛选之后,我们将选择范围缩小到39个主要研究文章,直接将DL应用于动物疾病检测或管理中,不包括非主要研究,评论和无关的AI研究。目前研究的主要发现突出了2013年至2024年在各个诊断区域中DL模型的利用的增加,包括X射线照相术(占研究的33%),细胞学(33%),健康记录分析(8%),MRI(8%),环境数据分析(5%),照片/视频图像/视频图像(5%)和Ulteras(5%),5%(5%)。在过去的十年中,射线照相成像已成为最有影响力的。与专业兽医基准相比,使用DL模型对原发性胸腔病变和心脏疾病的原发性胸腔病变和心脏疾病的分类取得了显着成功。此外,该技术已被证明擅长于识别,计数和分类显微镜幻灯片图像中的细胞类型,从而在不同的兽医诊断方式上证明了其多功能性。深度学习在兽医诊断方面表现出希望,但仍有一些挑战。这些挑战的范围包括对大型和多样化的数据集的需求,可解释性问题的潜力以及在整个模型开发中与专家进行咨询以确保有效性的重要性。对这些考虑和实施DL在兽医医学中的设计和实施的全面理解对于推动该领域的未来研究和发展工作至关重要。此外,讨论了DL对兽医诊断的潜在影响,以探索兽医医学中DL应用进一步完善和扩展的途径,最终导致了增加的护理标准,并改善了动物的健康状况,随着这项技术的不断发展。
hal是一个多学科的开放访问档案,用于存款和传播科学研究文件,无论它们是否已发表。这些文件可能来自法国或国外的教学和研究机构,也可能来自公共或私人研究中心。
*当前的修订包括为了使指南与2019/6条第4条(EU)提供的新定义和术语保持一致。尤其是该指南与“预防”和“地球运动”的定义保持一致,以及在第107(3)条和监管(EU)2019/6条第107(3)和第107(4)条中负责使用抗菌剂的规定。对适用的立法和其他科学指南的引用也已更新。
慢性疼痛是同伴动物中普遍存在的状况,并带来了巨大的福利挑战。为了有效地解决这些问题,兽医临床医生必须对伤害感受的神经解剖学以及疼痛感知的复杂过程有全面的了解。此知识对于计划和实施目标治疗策略至关重要。但是,有关疼痛机制的许多现有信息来自对啮齿动物或人类的研究,强调需要进行进一步的翻译研究以弥合兽医应用的这一差距。本综述旨在为兽医提供对狗和猫的脊柱伤害感受途径的深入概述,从而追踪从伤害感受器激活到大脑皮质处理的旅程。此外,该评论探讨了影响伤害感受信号传导和疼痛感知的因素。通过增强对这些基本生理过程的理解,这项工作旨在为开发有效的疗法奠定基础,以管理伴侣动物中慢性疼痛的复杂性。
1对于MRP/DCP/SRP产品,应使用核心号,而没有程序类型(例如SE/V/0123/001)。对于NP,这个数字不是强制性的。2一组在同一兽药中包含的活性物质包括固定剂量组合或具有多种药物产品的药物。3此定义适用于可以包括一种或多种管理途径的授权药物形式,例如注射 /溶液输注的溶液。4药物强度可以以不同的方式表达(例如每浓度 /每单位表现的强度)。在这种情况下,应以授权表示的强度作为参考来确定UPD产品ID。5包括在同一药物中具有多个制造物品的产品。