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亚美尼亚镜报观察家
沃特敦 — 阿尔察赫遭受了一系列恐怖事件，从 2020 年开始，阿尔察赫失去了大部分领土，到 2023 年，阿尔察赫的人口被驱逐，并被阿塞拜疆完全接管，这些事件对流亡国外的人产生了影响，但显然他们与外界保持着安全距离。经历过这种经历的卡拉巴赫人受到了不同的伤害。2023 年 9 月 25 日，一名年轻男子和他的家人不仅遭受了家园和土地被篡夺者的痛苦损失，而且在斯捷潘纳克特附近贝尔卡佐尔的一个仓库发生大火时损失更大，当时该市的居民在听说可能有燃料可供出售后，急于逃离，以免被阿塞拜疆军队占领。在随后发生的大火中，220 多人死亡，300 多人受伤。见《阿尔察赫青少年》，第 10 页
关于您的柔性支气管镜检查
在 PST 预约期间，您将会见一名执业护士 (NP)。他们与麻醉科工作人员（在手术过程中为您实施麻醉的专业医疗保健提供者）密切合作。您的 NP 将与您一起回顾您的病史和手术史。您还可能接受医学检查以帮助规划手术，例如：
电流镜：一般定义和属性
1. V in 应几乎恒定且尽可能小 2. 理想函数应保持到非常小的 Vout 值。最小 V out 值用 V MIN 表示 3. 当 V out >V MIN 时，I out 对 V out 的依赖性必须尽可能小。
多视图自动镜显示
本文的目的是研究对多视图自动镜显示的零 - 帕拉克斯设定（ZP）的动态计算，以有效地减轻具有较大差异图像的模糊3D视觉。显着性检测技术可以产生显着图，这是显着性的地形表示，指的是视觉上主导的位置。通过使用显着图，我们可以预测吸引观众的关注或感兴趣地区的原因。最近，深度学习技术已应用于显着性检测。深度学习的显着对象检测方法具有突出显示大多数显着对象的优点。借助深度图，可以计算出显着对象的空间分布。在本文中，我们将根据视觉注意力比较两种动态ZPS技术。它们是1）通过基于图形的视觉显着性（GBV）算法和2）基于卷积神经网络（CNN）基于基于图形的模型的空间分布的最大显着性计算。实验证明，两种方法都可以帮助改善自动镜显示的3D效应。此外，基于显着对象的动态ZPS技术的空间分布可以比最大的基于显着性的方法获得更好的3D性能。
铁路停运的经济影响
美国的货运铁路服务于我们经济的几乎所有农业、工业、批发、零售和资源型部门。它们在 49 个州的近 140,000 英里的网络上运营，为客户提供了进入全球市场的竞争机会，并大大提高了我们的生活水平。货运铁路对我们的经济不可或缺。这就是为什么货运铁路停运将导致每天超过 7,000 列长途一级列车（以及短线、客运和通勤列车）停运，这将是毁灭性的。今天，从庞大的汽车厂到夫妻店零售商，数以万计的铁路客户都依赖铁路运送原材料和成品。如果这些和其他铁路运输停止，经济产出的损失可能至少为每天 20 亿美元。在 2022 年上半年，每天有超过 75,000 辆货车、联运集装箱和卡车拖车开始铁路之旅。对于大多数铁路客户来说，短期内改用卡车或驳船来取代铁路服务将代价高昂且混乱不堪。每天需要大约 467,000 辆额外的长途卡车来处理货物。目前，既没有满足这一需求所需的卡车，也没有卡车司机。除了对货运产生影响外，货运铁路停运还会使大多数客运和通勤铁路服务停止。• 39,000 个集装箱和卡车拖车：一节车厢上的一个集装箱或拖车可以装载 2,000 个 UPS 包裹、数万根香蕉或数百台平板电视。铁路停运会减缓或停止这些货物的运输。• 5,300 车皮的塑料原料、肥料和其他化学品：一车皮的塑料颗粒可以制造大约两百万个两升的汽水瓶，而一车皮的肥料足以处理大约 4,500 英亩的农田。化学品对公众健康、清洁水源、国内粮食供应稳定和可靠发电至关重要。铁路停运将迅速而直接地影响我们的日常生活。• 6,300 节食品和农产品车厢：一节满载的车厢装载的小麦足以制作 260,000 条面包。铁路还运输美国三分之一的谷物出口，考虑到乌克兰战争导致的全球谷物供应中断，这一点在今天尤为重要。• 2,000 多节车厢载有 75% 的新制造汽车：每天，数以万计的机动车开始前往汽车经销店的铁路之旅。由于汽车制造商通常使用即时生产技术并且库存很少，因此铁路服务中断将很快扰乱汽车生产。• 客运和通勤铁路服务主要在货运铁路轨道上运行：货运铁路拥有并维护着 Amtrak 近 22,000 英里系统中近 97% 的轨道。就在客流量刚刚开始回升之际，货运铁路的关闭将会对美铁的运营造成严重破坏。由于一半的通勤铁路系统至少部分在货运铁路拥有的轨道或通行权上运行，因此关闭铁路还将扰乱全国数十万通勤者的每日铁路旅行。
出院心脏骤停：年度报告
从医院心脏骤停（OHCA）出发是一种威胁生命的紧急情况，心脏停止在体内抽血。这是救护车服务最关键时期的事件类型 - 如果不干预，不可逆转的死亡就可以在患者最初崩溃的短短10分钟内发生。在全球范围内，OHCA的存活率从不到5％到60％以上，并且取决于多种因素。救护车服务几乎无法控制许多此类因素，例如患者年龄或逮捕原因。但是，从治疗到及时性，对OHCA做出反应的改善，可以并且绝对可以挽救生命。这些可控特征总结在生存链的四个链接中。这些链接描述了经历OHCA的患者所需的整个护理系统，从社区准备就绪（包括预先护理计划）到出院后护理。
人工智能预测心脏骤停
背景：心脏骤停是一种危及生命的心脏活动停止。早期预测心脏骤停非常重要，因为它允许在发作期间采取必要的措施来预防或干预。人工智能 (AI) 技术和大数据越来越多地被用于增强预测和为高危患者做准备的能力。目的：本研究旨在探索文献中报道的人工智能技术在预测心脏骤停中的应用。方法：根据 PRISMA（系统评价和荟萃分析的首选报告项目）扩展的范围界定审查指南进行范围界定审查。搜索了 Scopus、ScienceDirect、Embase、电气和电子工程师协会和 Google Scholar 以确定相关研究。还对纳入的研究进行了反向参考文献列表检查。研究选择和数据提取由 2 名审阅者独立进行。从纳入研究中提取的数据以叙述方式综合。结果：在检索到的 697 篇引文中，41 篇研究被纳入审查，6 篇是在向后引用检查后添加的。纳入的研究报告了人工智能在预测心脏骤停方面的应用。在 47 项研究中，我们能够将研究采用的方法分为 3 个不同的类别：26 项 (55%) 研究通过分析患者的特定参数或变量来预测心脏骤停，而 16 项 (34%) 研究开发了基于人工智能的预警系统。其余 11% (5/47) 的研究侧重于区分心脏骤停高风险患者和无风险患者。两项研究关注儿科人群，其余研究关注成人 (45/47, 96%)。大多数研究使用的数据集大小小于 10,000 个样本 (32/47, 68%)。机器学习模型是研究中用于预测心脏骤停的最突出的人工智能分支（38/47，81%），最常用的算法是神经网络（23/47，49%）。K 折交叉验证是研究报告中最常用的算法评估工具（24/47，51%）。结论：人工智能被广泛用于预测不同患者环境中的心脏骤停。技术有望在改善心脏医学方面发挥不可或缺的作用。需要更多的评论来了解在临床环境中实施人工智能技术的障碍。此外，还需要研究如何最好地为临床医生提供支持，以理解、适应和在实践中实施这项技术。
心脏骤停 - 一般高质量CPR＆...
•如果逮捕是已知的创伤起源，请参见创伤性逮捕 - 处理方案。•如果未知是逮捕是创伤还是医疗，并且患者在复苏程序协议的现场终止时，在每个死亡的场景标准中都不会遇到死亡，请开始CPR并继续使用该协议。•如果患者体温过低，请参见适用时变暖技术的体温过低/冻伤治疗方案。•显示不复苏的患者（DNR），手镯或项链；或有效的密歇根州医师命令（MI POST） - 相应地遵循DNR程序方案或MI-POST程序协议。•心脏骤停患者只有在现场不安全，患者的身体位置不允许适当治疗或按照直接医疗控制令的情况下移动。
心脏骤停案件的上升
（a）至（e）：根据印度医学研究理事会（ICMR），没有关于心脏骤停发生率的数据。确定有关心脏骤停和死亡原因的事实，印度医学研究委员会（ICMR）正在进行两项研究之后。1。第一个项目是一项回顾性病例对照研究，用于确定与猝死相关的危险因素（例如最近的Covid-19感染）和年轻人（18 - 45年）的心脏骤停。发现Covid-19疫苗接种并没有增加印度年轻人无法解释的猝死风险。过去的Covid-199住院，猝死家族史以及某些生活方式行为，例如当前的吸烟状况，酒精使用频率，最近的暴饮暴食，娱乐性药物/药物使用以及剧烈的强度活动增加了无法解释的突然死亡的可能性。研究的详细信息可在以下链接（https://journals.lww.com/ijmr/fulltext/2023/10000/factors_associated_with_with_unexplained_sudden_sudden_deat hs.6.6.6.aspx）2。第二个项目正在调查新德里AIIMS的常规尸检和虚拟尸检的年轻人突然死亡原因。