JoãoHenriquede araujo Morais joao.tlp@gmail.com R. LeopoldoBulhões,1480年 - 曼吉尼奥斯,里约热内卢 - 巴西RJ,巴西。21041-210伦理陈述作者告知,研究中使用的气候数据是公开的,可以自由地进行分析。死亡率数据不是公开的,并且是意见号批准的项目的一部分。6.572.784由里约热内卢市政卫生部研究伦理委员会。 分析中没有使用个人敏感或可识别的信息。 作者贡献所有作者都参与了作品的概念和设计。 JHAM,VS和OGC从事统计建模和数据分析。 所有作者都参与了结果的解释。 所有作者都参加了手稿写作及其批判性评论。 所有作者都批准了手稿的最终版本。 数据可用性6.572.784由里约热内卢市政卫生部研究伦理委员会。分析中没有使用个人敏感或可识别的信息。作者贡献所有作者都参与了作品的概念和设计。JHAM,VS和OGC从事统计建模和数据分析。所有作者都参与了结果的解释。所有作者都参加了手稿写作及其批判性评论。所有作者都批准了手稿的最终版本。数据可用性
摘要在2017年,卫生和社会护理组织在英格兰贡献了6.3%的碳排放量。 为减少国家卫生服务(NHS)的环境足迹的努力已广泛地集中在减少需求,预防和赋予患者权能以及通过专注于瘦肉护理系统和低碳替代方案来修改供应副因素。 本叙事评论集中在供应方面的因素上,以确定可持续的实践,重点是皮肤病学部门可以实施的行动。 在本研究中,2020年4月在Medline进行了文献综述。 搜索词包括“环境可持续性”和“气候变化”,其中包括“皮肤病学”,“远程医疗”,“ NHS”,“ Surgery”和“ Operight Theaters”。 在95个结果中,有20个被认为与审查有关。 审查表明,对环境可持续性显然越来越兴趣,但识别的文献缺乏全面实施和评估倡议的例子。 文献讨论了不同的领域,包括运输,废物管理和采购,作为精益健康系统的一部分。 许多论文强调了碳减少作用的潜在贡献,而无需引用可验证的结果数据。 本叙事评论强调了对皮肤病学中治疗方案的详细环境影响评估的必要性,并与经济分析一致。 总而言之,我们已经确定了基于证据的指导的明确需求,以在当地临床团队中实现可识别的可识别的收益来制定可实施的行动。摘要在2017年,卫生和社会护理组织在英格兰贡献了6.3%的碳排放量。为减少国家卫生服务(NHS)的环境足迹的努力已广泛地集中在减少需求,预防和赋予患者权能以及通过专注于瘦肉护理系统和低碳替代方案来修改供应副因素。本叙事评论集中在供应方面的因素上,以确定可持续的实践,重点是皮肤病学部门可以实施的行动。在本研究中,2020年4月在Medline进行了文献综述。搜索词包括“环境可持续性”和“气候变化”,其中包括“皮肤病学”,“远程医疗”,“ NHS”,“ Surgery”和“ Operight Theaters”。在95个结果中,有20个被认为与审查有关。审查表明,对环境可持续性显然越来越兴趣,但识别的文献缺乏全面实施和评估倡议的例子。文献讨论了不同的领域,包括运输,废物管理和采购,作为精益健康系统的一部分。许多论文强调了碳减少作用的潜在贡献,而无需引用可验证的结果数据。本叙事评论强调了对皮肤病学中治疗方案的详细环境影响评估的必要性,并与经济分析一致。总而言之,我们已经确定了基于证据的指导的明确需求,以在当地临床团队中实现可识别的可识别的收益来制定可实施的行动。这将需要临床医生,患者和医疗保健组织之间的参与。
图3。左:要确定振动声音的最大截止频率,我们计算了频率在不再可识别的区域中的频率。在-165 dB和12866 Hz的频率达到这一点。垂直虚线表示截止频率。右:截止频率的表示。可以看出,在每个条件上的声音相同。取决于截止频率,不存在截止声音频谱中的所有音调(灰色),只是下面的音调(黑色)。此示例用于3525 Hz的截止频率。
电力局(当局)正在审查《 2010年电产参与法》第8部分中的共同质量要求(代码)。当局正在作为我们未来的安全和弹性(FSR)工作计划的一部分进行此审查。“共同质量”是指在新西兰电力系统中传达的电力质量的元素,这些要素在技术上或商业上不能与可识别的人或人群隔离。《代码中的共同质量要求》是对消费者安全可靠的电力供应的基础。
出版物。根据修订的1950年《国家科学基金会法》和其他适用的联邦法律,您的答复将不会以可识别的形式披露给其他任何人以外的任何人或授权人员。根据2015年的联邦网络安全增强法,您的数据通过筛选传输数据的联邦信息系统来保护您的数据免受网络安全风险。2行E4和G的总计将在Web调查中自动生成。2行E4和G的总计将在Web调查中自动生成。
✓ 第一代在线市场从城镇广场和公告板扩展到 eBay 和 Craigslist。这是一次可识别的在线迁移。但市场在过去 20 年的发展比之前 200 年要快得多。✓ 21 世纪的首批市场往往以供应为导向,垂直发展。下一波市场使交易可以在平台上进行。在 2010 年代,市场变成了按需、基于位置且几乎完全由运营商管理,以改善用户体验。
EEG中的跨主题变异性降低了当前深度学习模型的表现,限制了脑机构界面(BCI)的发展。本文提出了ISAM-MTL,这是一种基于可识别峰值的多任务学习(MTL)EEG分类模型(IS)代表和关联内存(AM)网络。所提出的模型将每个受试者的脑电图分类视为一项独立任务,并利用跨主题数据训练来促进跨受试者的特征共享。ISAM-MTL由一个尖峰功能提取器组成,该提取器可在受试者和特定主题的双向关联内存网络中掌握共享特征,该功能受HEBBIAN学习训练,以实现高效且快速的主体内部EEG分类。iSAM-MTL将学习的尖峰神经代表与双向缔合记忆进行了交叉主体EEG分类。模型标记引导的变异推断对可识别的尖峰表示,增强了分类精度。在两个BCI竞争数据集上的实验结果表明,ISAM-MTL提高了跨主体EEG分类的平均准确性,同时降低受试者之间的性能差异。该模型进一步表现出少数射击学习和可识别的神经活动的特征,从而实现了BCI系统的快速且可解释的核心。