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World File Search System中臂围
镍基超导体中电荷序的实验研究进展 - 物理学报
图1。ndnio 2中的电荷顺序[24]：（a）从钙钛矿Ndnio 3（灰色）到Infinite-Layer ndnio 2（红色）的还原途径的示意图，具有各种中间状态（蓝色）； （b） - （d）样品J的茎结果，可以在面板（d）中区分根尖氧空位，从而导致Q//≈（1/3，0）在傅立叶变换图像（b）中的超晶格峰； （e）在Q //≈（1/3，0）围绕Ni L 3边缘处的弹性RXS测量，实体和虚线分别是具有σ和π偏振入射X射线的数据； （f）在ND M 5边的RXS测量； （g），（h）带有样品C和D的固定波形的RXS信号的能量依赖性，阴影区域表示标称电荷顺序贡献。黑色和红色箭头突出显示了Ni 3D-RE 5D杂交峰和Ni L 3主共振，样品C的中间状态比样品D较大，从而导致超晶格峰更强。
围手术期冠状动脉搭桥术
冠状动脉疾病 (CAD) 是全世界发病和死亡的主要原因。CAD 患者的治疗目标是缓解缺血症状、延缓或防止冠状动脉粥样硬化的进展，并降低死亡、心力衰竭或心肌梗死 (MI) 的风险。当 CAD 发展到药物治疗无法达到治疗目标的程度时，心肌血运重建成为改善患者预后的关键下一步。通过冠状动脉搭桥术 (CABG) 进行外科血运重建是改善复杂 CAD 患者发病率和死亡率的重要策略。自 1960 年代引入 CABG 以来，随着患者选择、手术技术和围手术期护理的进步，手术发病率和死亡率不断改善。
操纵机器人臂的几何建模
1.2 Defiligessitions: ............................................................................................................................................1.2 Defiligessitions: ............................................................................................................................................
移动操作机器人臂-IJRPR
朝着协作机器人或配件的趋势继续增长。这些机器人旨在与人类一起工作，从而提高各种行业的效率和灵活性。配角配备了安全功能，使它们可以安全地与人类工人紧密相邻。机器人臂越来越多地与先进的传感技术（包括视觉系统，力/扭矩传感器和其他反馈机制）整合在一起。这增强了他们感知和适应环境的能力，使它们更具通用性并能够处理复杂的任务。机器人臂中人工智能（AI）和机器学习（ML）的整合是一个明显的趋势。这使机器人可以从经验中学习，优化其性能并适应不断变化的条件。AI也可以用于预测性维护，提高机器人系统的整体可靠性。具有模块化设计的机器人臂变得越来越流行。模块化允许更轻松的自定义，重新配置和可扩展性，使其适应各种应用程序和行业。在武器末端工具中有连续的发展，包括握把，传感器和其他专业附件。这些创新旨在提高机器人武器对不同任务和行业的多功能性。正在努力使包括中小型企业（中小型企业（SME）在内的更广泛的用户更广泛地使用机器人武器。这涉及创建用户友好的接口，简化的编程方法和负担得起的解决方案。机器人武器越来越多地在电子商务和物流中用于订单实现，分类和包装等任务。这些行业对自动化的需求正在推动机器人解决方案的采用。除了工业应用外，在医疗保健环境中使用机器人臂的趋势越来越大。这包括机器人协助的手术，康复和为有行动不便的人提供的援助。在3D打印应用中使用机器人臂，允许精确和受控的添加剂制造工艺。对节能机器人系统的关注正在上升。这包括使用轻质材料，节能组件以及优化能源消耗的编程策略。
平滑人臂运动的能量基础
图2。实验循环的代谢成本。（a）循环到达的循环范围是在水平平面上进行比较和对称进行的，主要是在肩膀上。将假设的力率成本与工作成本隔离，运动的变化以产生固定的机械功率，通过随着运动频率的增加而减少振幅。（b）运动数据包括通过过期的气体呼吸测定法的肩角，机械能力，肌电图（EMG）和（未显示）代谢能量消耗。
多臂老虎机的量子探索算法
简介 多臂老虎机 (MAB) 模型是强化学习中最基本的设置之一。这个简单的场景捕捉到了诸如探索和利用之间的权衡等关键问题。此外，它还广泛应用于运筹学、机制设计和统计学等领域。多臂老虎机的一个基本挑战是最佳臂识别问题，其目标是有效地识别出具有最大预期回报的臂。这个问题抓住了实际情况中的一个常见困难，即以单位成本只能获得有关感兴趣系统的部分信息。一个现实世界的例子是推荐系统，其目标是找到对用户有吸引力的商品。对于每个推荐，只会获得对推荐商品的反馈。在机器学习的背景下，最佳臂识别可以被视为主动学习的高级抽象和核心组件，其目标是尽量减少底层概念的不确定性，并且每个步骤仅显示被查询的数据点的标签。量子计算是一种有前途的技术，可能应用于密码分析、优化和量子物理模拟等不同领域。最近，量子计算设备已被证明在特定方面的表现优于传统计算机
机器人臂和武器末端工具
具有挑战性。这里的建议是寻找一个预先集成和预验证的ROS2捆绑包，其中还包含有用的软件包，例如MoveIt进行运动计划。Advantech建议选择主机控制器，这些主机控制器支持CODESYS，以减少开发工作。无论选择哪种操作系统（即Linux，Ubuntu或Windows），这可以实时控制机器人武器。对于将来的服务机器人应用程序，需要将AI（人工智能）例程集成到运动控制软件之上。ABB机器人部总裁Marc Segura表示，AI正在增强机器人的抓地力，选择和地点的能力。对于服务机器人来说也是如此。Advantech为工业机器人提供支持Canopen和CIA 402的ROS2软件套件，也可以用于服务机器人。
人工智能在围手术期护理交接中的潜在用途
目的：对于术后接待患者的护士来说，情境意识和预期指导是确保患者安全的关键。很少有研究定义人工智能 (AI) 在护理交接沟通或患者评估期间支持这些功能的作用。我们通过访谈来更好地了解 AI 在这种情况下如何发挥作用。材料和方法：11 名护士参加了半结构化访谈。采用混合归纳-演绎主题分析法提取 AI 在术后护理支持中的作用的主要主题和子主题。结果：从访谈中得出了五个主题：（1）护士对患者状况的理解指导护理决策，（2）交接对护士情境意识很重要，但多重障碍降低了交接的有效性，（3）AI 可能解决交接有效性的障碍，（4）AI 可能增强护士护理决策和交接之外的团队沟通，（5）电子健康记录中的用户体验和信息过载可能是使用 AI 的障碍。重要的子主题包括：AI 识别的问题将在交接和团队沟通中讨论，AI 估计的高风险将触发患者重新评估，AI 识别的重要数据可能是护理评估的宝贵补充。讨论和结论：大多数关于术后交接沟通的研究都依赖于结构化检查表。我们的结果表明，设计合理的 AI 工具可以通过识别患者面临的特定高风险来促进护士的术后交接沟通，从而引发对这些主题的讨论。局限性包括单一中心、许多参与者缺乏 AI 应用经验以及参与率有限。
心脏移植中的围手术期经食管超声心动图
心脏移植是对无常规治疗反应的终阶段心脏病的手术治疗的一种重要形式。自1967年的第一次心脏移植以来，由于许多领域的发展，例如器官捐赠，手术技术，器官保存，围手术期护理，免疫风险评估，免疫抑制剂和器官功能的监测，接受者的寿命已大大增加。[1]此外，随着捐助者标准的扩展和某些国家的数据传输的增加，全球心脏移植案件的年数已超过5500。[2]由于这些患者通常有其他疾病，例如慢性肺部疾病和肺部高血压，可用于心肌功能障碍，phisepeacheageal Echocarecar-dio摄影（TEE）可用于评估这些患者的心脏功能。[3]