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松下使用纯氢演示RE100溶液
松下开发了用于演示中的纯氢燃料电池发生器，它利用为ENE农场家用燃料电池连续性系统开发的技术。它是紧凑的，高效的，可以根据多个单元的集成控制来扩大其功率输出以满足需求。此外，它允许在屋顶，地下室和小空间上灵活安装。
合成数据与人工智能医疗设备的创新、评估和监管 Puja Myles，公共卫生硕士、博士；Johan Ordish，文学硕士；Richard Branson，理学硕士、文学硕士 摘要 合成数据是模仿真实数据的属性和关系的人工数据。它有望促进数据访问、验证和基准测试，解决缺失数据和欠采样、样本增强以及在临床试验中创建对照组的问题。英国药品和保健产品管理局 (MHRA) 正在利用其目前对高保真合成数据开发的研究，制定其对经过合成数据训练的人工智能医疗设备的监管立场，并将合成数据作为人工智能医疗设备验证和基准测试的工具。 关键词 人工智能作为医疗设备 (AIaMD)、数据隐私、健康数据、合成数据、验证、监管 简介 人工智能 (AI) 在医疗和社会保健领域的应用预计将会兴起，这意味着人工智能作为医疗设备 (AIaMD) 将成为医疗设备中越来越突出的子类别。 1 因此，医疗器械法规是否适合人工智能变得越来越重要，制造商是否了解并遵守其义务也变得越来越重要，其中最主要的是证明其 AIaMD 具有良好的效益风险比。2 强大的数据集是展示 AIaMD 性能的核心，通常是此类设备开发的主要障碍。3 医疗器械监管机构有责任确保制造商拥有履行这些义务所需的工具，并提供更广泛的支持以鼓励此类创新设备的开发。合成数据集的开发很可能成为这样一种辅助工具。本文概述了 MHRA 在研究和开发合成数据方面的努力，并考虑在更广泛的改革背景下使用合成数据，以确保医疗器械法规适用于人工智能。合成数据概况 近年来，人们对合成数据的兴趣日益浓厚，原因有很多，包括在数据治理法规更加严格的世界中可能易于获取、保护患者隐私、在机器学习算法背景下的基准测试和验证能力，以及解决真实数据局限性的能力，如数据缺失、欠采样和样本量小。4 更重要的是，尽管合成数据的潜在应用已经讨论了多年，但直到最近，合成数据生成方法的进步才能够产生高质量的合成数据。5 定义合成数据 从概念上讲，合成数据是模仿真实数据的属性和关系的人工数据。合成数据的质量取决于生成合成数据的方法。合成数据的质量通常用其“效用”或“保真度”来描述。“能够捕捉各种数据字段之间复杂的相互关系以及真实数据的统计特性的合成数据集可称为“高实用性”或“高保真度”合成数据集。在患者医疗保健数据方面，高保真度合成数据集将能够捕捉复杂的临床关系，并且在临床上与真实患者数据难以区分。高效用合成数据的生成往往需要大量资源，并且根据需要合成数据的应用，使用低效用或中等效用合成数据可能是可以接受的。
合成数据与人工智能医疗设备的创新、评估和监管 Puja Myles，公共卫生硕士、博士；Johan Ordish，文学硕士；Richard Branson，理学硕士、文学硕士 摘要 合成数据是模仿真实数据的属性和关系的人工数据。它有望促进数据访问、验证和基准测试，解决缺失数据和欠采样、样本增强以及在临床试验中创建对照组的问题。英国药品和保健产品管理局 (MHRA) 正在利用其目前对高保真合成数据开发的研究，制定其对经过合成数据训练的人工智能医疗设备的监管立场，并将合成数据作为人工智能医疗设备验证和基准测试的工具。 关键词 人工智能作为医疗设备 (AIaMD)、数据隐私、健康数据、合成数据、验证、监管 简介 人工智能 (AI) 在医疗和社会保健领域的应用预计将会兴起，这意味着人工智能作为医疗设备 (AIaMD) 将成为医疗设备中越来越突出的子类别。 1 因此，医疗器械法规是否适合人工智能变得越来越重要，制造商是否了解并遵守其义务也变得越来越重要，其中最主要的是证明其 AIaMD 具有良好的效益风险比。2 强大的数据集是展示 AIaMD 性能的核心，通常是此类设备开发的主要障碍。3 医疗器械监管机构有责任确保制造商拥有履行这些义务所需的工具，并提供更广泛的支持以鼓励此类创新设备的开发。合成数据集的开发很可能成为这样一种辅助工具。本文概述了 MHRA 在研究和开发合成数据方面的努力，并考虑在更广泛的改革背景下使用合成数据，以确保医疗器械法规适用于人工智能。合成数据概况 近年来，人们对合成数据的兴趣日益浓厚，原因有很多，包括在数据治理法规更加严格的世界中可能易于获取、保护患者隐私、在机器学习算法背景下的基准测试和验证能力，以及解决真实数据局限性的能力，如数据缺失、欠采样和样本量小。4 更重要的是，尽管合成数据的潜在应用已经讨论了多年，但直到最近，合成数据生成方法的进步才能够产生高质量的合成数据。5 定义合成数据 从概念上讲，合成数据是模仿真实数据的属性和关系的人工数据。合成数据的质量取决于生成合成数据的方法。合成数据的质量通常用其“效用”或“保真度”来描述。“能够捕捉各种数据字段之间复杂的相互关系以及真实数据的统计特性的合成数据集可称为“高实用性”或“高保真度”合成数据集。在患者医疗保健数据方面，高保真度合成数据集将能够捕捉复杂的临床关系，并且在临床上与真实患者数据难以区分。高效用合成数据的生成往往需要大量资源，并且根据需要合成数据的应用，使用低效用或中等效用合成数据可能是可以接受的。
r e v i w在治疗背景下使用经典的致幻剂/迷幻药：医疗保健政策机会和挑战
摘要：迷幻药或血清素能致幻剂是一组物质，它们具有血清素能5-HT 2A受体的激动作用，作为其主要作用机理。它的主要影响包括感知，认知过程和情绪的变化。尽管在仪式环境中被不同文化使用了几个世纪，但这些物质目前引起了科学和工业的兴趣，因为它们有希望的抗抑郁药，抗焦虑和抗瘾的作用。考虑到这一证据，本文旨在探讨一些可能的健康政策挑战，以将这些治疗工具整合到广泛而异质的卫生系统中。作为主要好处，这些物质对单剂量或几剂的给药产生了快速而持久的影响，这可能会导致对严重精神疾病患者对常规药物的抗性患者的新治疗可能性。主要挑战与这些物质在大多数国家 /地区保持安排的事实有关，并且与与其娱乐性使用相关的社会污名（尤其是LSD和Psilocy bin）有关。这种情况使进行临床试验非常困难，尽管国际惯例允许进行此类研究。从道德上讲，这可以解释为违反人权的行为，因为阻止成千上万的人获得可能的利益。有趣的是，与使用含psilocybin的蘑菇或LSD相比，公众使用的仪式ayahuasca更容易接受。LSD和Psilocy垃圾箱的受控，临床使用似乎不太受到批评，该行业正在探索。严格的科学证据以及工业利益（LSD和Psilocybin），以及传统用途（Ayahuasca）和国际公约，似乎是未来几年将这些药物整合到卫生系统中的最佳方法。强调了科学，卫生系统，社会和政治之间进行紧急对话的必要性。关键字：致幻剂，迷幻，医疗保健
在CTC条件下使用OCV：试点研究
1。一天内每支团队接种疫苗的平均人数（每天的工作时间固定且在研究团队之间持续不断。）2。*浪费疫苗的比例3。*平均运营成本（总疫苗接种成本减去直接疫苗成本）每剂量交付4.在干预部门的疫苗接种团队中对CTC策略的赞赏5。在控制和干预武器中，疫苗接种团队中对疫苗接种和CTC策略的知识，态度和实践6.*通过被动监视7.*目标人群的疫苗接种覆盖范围8。通过在基于人群的覆盖范围调查参与者中积极筛选进行AEFI的个人的比例
kesimpta®（Ofatumumab）注射，用于皮下使用
kesimpta是在活跃的乙型肝炎疾病患者中禁忌的。由HBV引起的致命感染以前尚未感染的患者发生在接受Ofatumumab治疗CLL的患者（静脉注射剂量高于MS中推荐的剂量，但治疗时间较短）。HBV筛查应在所有患者接受Kesimpta治疗之前对所有患者进行。至少筛查应包括丙型肝炎表面抗原（HBSAG）和丙型肝炎核心抗体（HBCAB）测试。根据本地准则，可以与其他适当的标记相辅相成。对于HBSAG阴性和HB核抗体阳性的患者[HBCAB+]或HBV [HBSAG+]的载体，请在开始和治疗Kesimpta治疗之前咨询肝病专家。应按照局部医学标准对这些患者进行监测和管理，以防止HBV感染或重新激活。
一种在存在多个电源的情况下使用自适应神经模糊下垂控制独立微电网的新方法
摘要 . 本文提出了一种新型 Q/P 下垂控制策略，用于调节具有太阳能和风能等多种可再生能源的独立微电网中的电压和频率。频率和电压控制策略应用于具有高渗透率间歇性可再生发电系统的独立微电网。自适应神经模糊逻辑接口系统 (ANFIS) 控制器用于可再生能源发电系统的频率和电压控制。电池储能系统 (BESS) 用于产生标称系统频率，而不是使用同步发电机进行频率控制策略。同步发电机用于维持 BESS 的充电状态 (SOC)，但其容量有限。对于电压控制策略，我们提出了无功功率/有功功率 (Q/P) 下垂控制来代替传统的无功功率控制器，以提供电压阻尼效果。感应电压波动减少以获得标称输出功率。对所提出的模型进行了不同情况的测试，结果表明，所提出的方法能够用最小额定同步发电机补偿微电网中发生的电压和频率变化。©2020。 CBIORE-IJRED。保留所有权利。
在真实飞行条件下使用 ERP 和频谱功率通过六干电极 EEG 系统监测飞行员的心理工作负荷
摘要：最近的技术进步使得低成本、高便携性的大脑传感器（如预放大干电极）的开发成为可能，可用于在实验室外测量认知活动。这项技术为在复杂的现实生活中（例如在操作飞机时）监测“大脑工作”开辟了有希望的前景。但是，需要在实际操作条件下对这些传感器进行基准测试。因此，我们设计了一个场景，其中配备六干电极 EEG 系统的 22 名飞行员必须执行一个低负荷和一个高负荷的飞行模式以及被动听觉异常。在低负荷条件下，参与者正在监控由飞行教练处理的飞行，而在高负荷条件下，他们正在驾驶飞机。在组级别，统计分析显示，与高负荷相比，低负荷条件下听觉目标（Pz、P4 和 Oz 电极）的 P300 幅度更高，α 波段功率（Pz 电极）更高，θ 波段功率（Oz 电极）更高。同时使用事件相关电位和事件相关频率特征的单次试验分类准确率没有超过区分两种负载条件的机会水平。然而，当只考虑在连续信号上计算的频率特征时，分类准确率平均达到 70% 左右。这项研究证明了干脑电图在高度
在重复模式下使用 M16C/62 模数转换器
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M16C/26 应用说明 在单次模式下使用 A-D 转换器
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