摘要 背景 随着该领域先进技术的出现,使用血管内技术治疗神经血管疾病正在迅速发展。在这里,我们描述了使用 Biomodex EVIAS 患者特定 3D 打印模型进行术前模拟的经验,以规划使用血管内机器人和新型流量分流装置治疗动脉瘤。 方法 在第一次人体实验之前,使用 8 例脑动脉瘤患者的 3D 打印患者特定模型进行术前演练。为了评估实验模型的可靠性,比较了患者和 3D 模型之间动脉瘤的特征。演练用于确定患者治疗计划,包括技术、装置尺寸和手术工作投影。 结果 该研究包括八名患者及其各自的 EVIAS 3D 动脉瘤模型。对首次人体机器人辅助神经血管干预(n=2)和新一代流量分流支架(n=6)进行了术前模拟。动脉瘤位于前循环(n=5)和后循环(n=3),平均大小为 11.0±6.5 毫米。我们发现 3D 模型和患者解剖结构可靠地再现了动脉瘤特征,母血管解剖结构的尺寸相似。详细描述了从术前体外模拟中得到的信息,包括改进的患者治疗计划,这有助于成功完成世界上首例手术,且没有术中并发症。结论使用患者特定的 3D 模型进行术前演练可提供精确的手术计划,这可能会提高操作员的信心,减少辐射剂量并提高患者的安全性,尤其是在首次人体体验中。
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与此同时,国际刑事法院和调查机制以及国家战争罪单位的出现,进一步凸显了对获取、保存和分析可在刑事审判中作为证据的开源信息的共同标准的需要。为了使开源信息在法庭上可作为证据,检察官和律师通常必须能够确定其真实性和保管链。适当处理和加工这些材料将大大增加检察官和律师使用它们的可能性。但是,如果使用不完善的收集和保存方法,则不能将这些信息视为可靠的,无法用于确定案件的事实。法院和调查机制将受益于明确的评估标准
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洞穴生物代表了地球上最受研究和威胁的生物多样性之一。这些物种的特征是它们独特的特征,使它们能够在地下生存,包括伸长的附属物,眼睛和色素的丧失以及代谢减少。必须监测这些物种,以减轻进一步的物种损失并保护现有的洞穴生物多样性。一种现代方法,显示出对监测和检测物种的不可思议的希望是EDNA(环境DNA)。与传统方法相比,Edna可以产生更快,更可靠和具有成本效益的结果,尤其是对于难以使用传统方法研究的物种。在这项研究中,我们评估了埃德纳(Edna)在阿拉巴马州洞穴虾(Alabamae)地下栖息地(阿拉巴马州帕拉米亚斯(Palaemonias Alabamae))中检测和监测的功效,这是一种在亨斯维尔地区发现的联邦濒危物种。
摘要:本文对专门针对自动建筑物的现代热量存储系统进行了详细分析。本文将有关热量储能系统的知识的当前状态及其使用相变材料或吸附系统的使用;它指出了他们的好处,缺点,应用程序选项以及未来发展的潜在方向。在安装系统,新复合材料和相变材料上的研究快速扩散需要对建筑结构中短期和长期热量存储相关的受试者进行系统化。本文着重于评估当前改进的建筑物的热量储能解决方案的有效性,这些建筑物具有很高的能量效率标准和建筑物,这些建筑物无关。本文介绍了建筑物中使用储能系统的能源和经济分析的当前结果。本文显示了自主建筑物的最佳供暖系统。此外,它还显示了开发能够在自主建筑物中储存热量的系统和复合材料的其他潜在方法。
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ataxia telangiectia(A-T)是一种超级男性常染色体隐性疾病,发生在所有种族和种族背景下。在临床上,患有A-T的儿童和年轻人受到中肺感染的影响,神经系统恶化,与鳞茎功能障碍相关,对电离辐射的敏感性提高,免疫降低,肺功能下降,肺部功能下降,慢性肝病,内分泌的异常,皮肤骨骼和深gran剂和高剂量的高温和高氧含量。在生命的第二个十年中,肺并发症变得更加频繁,并且是A-T患者的主要死亡原因。口咽吞咽困难是常见的,进行性的,并且是频繁呼吸道感染的危险因素。在大多数A-T患者中,免疫差异不足。 如果发生严重的感染,则应意识到其他可能的原因,例如抽吸。 我们提供了当前最佳实践建议的概述,这些建议基于其他疾病和专家意见的外推的组合。 这些包括积极的监测,监测和早期管理,以改善这种毁灭性多系统疾病的肺部健康。免疫差异不足。如果发生严重的感染,则应意识到其他可能的原因,例如抽吸。我们提供了当前最佳实践建议的概述,这些建议基于其他疾病和专家意见的外推的组合。这些包括积极的监测,监测和早期管理,以改善这种毁灭性多系统疾病的肺部健康。
许多人工智能系统设计师都在努力寻找最佳方法,以收集不同类型的训练数据。在线群体提供了一种廉价的按需情报来源,但他们往往缺乏许多领域所需的专业知识。专家提供隐性知识和更细致入微的输入,但他们更难招募。为了探索这种权衡,我们在设计基于文本的对话代理的背景下,比较了新手和专家在人类智能任务方面的表现和看法。我们开发了一个初步的聊天机器人,它模拟与寻求心理健康建议的人的对话,以帮助教育 7cups.com 的志愿听众。然后,我们招募了经验丰富的听众(领域专家)和 MTurk 新手工作者(群体工作者)来执行任务,以改进具有不同复杂程度的聊天机器人。新手群体在只需要自然语言理解的任务上的表现与专家相当,例如纠正系统对用户语句的分类方式。对于更具生成性的任务,例如创建新的聊天机器人对话,专家们表现出更高的质量、新颖性和情感。我们还发现了一个激励差距:众包工作者喜欢互动任务,而专家们则认为这项工作乏味且重复。我们提供了设计考虑,以分配众包工作者和专家完成 AI 系统的输入任务,并更好地激励专家参与 AI 的低级数据工作。