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World File Search System学习曲线
学习曲线和结果
基线参数的开放率（n = 15），腹腔镜（n = 12）和机器人（n = 25）Pn相似，除了肿瘤的大小和肾小球评分，在开放组中较高（p = 0.000）。在机器人方法中的手术时间明显更长（180分钟； P = 0.05），而开放组的失血量更大（450 mL； P = 0.000）。中位数的智慧是25分钟；在机器人组中，显着的并发症（Claviendindo≥II）和正手术缘分别为12％和0％。术前成像和最终的组织病理学数据显示，与腹腔镜和机器人PN相比，最好通过开放方法进行较大的肿瘤（6.3 cm vs. 3.4 cm; p = 0.000）。在最初的26例中进行了更多开放和腹腔镜程序（n = 12，10），在接下来的26例中，以后向机器人辅助PN（n = 21）进行了过渡。没有参数在后半部分显示出改善，而手术时间显示出增加（150 vs. 180分钟； p = 0.045）。
学习曲线？
1 Serhat Kurt博士，“自适应学习：它是什么，它的好处是什么，它如何工作？”（教育技术，2021年4月1日）https：// EducationalTechnology.net/adaptive-learning-what-is-is-what-what-what-what-are-ther-re-benefits-benefits-and-how-does-it-work，2024年12月6日。2“辅助技术：定义和安全使用”（gov.uk）www.gov.uk/government/publications/assistive-technology-definity-definition-definition-and-safe--safe- use/atsistive-technology-definition-definition-definition-definition-and-safe-safe-safe-2024年12月6日访问3 Peter M Mell和Timothy Grance，“云计算的NIST定义”（NIST，2011）www.nist.gov/publications/nist-definition-cloud-cmutioning- 2025年1月8日访问。
原始文章 - 死亡率学习曲线...
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非主导手的学习曲线研究
Objective: ............................................................................................................................. 8 Hypotheses: .......................................................................................................................... 8 Participants: .......................................................................................................................... 8 Experimental Procedure: ...................................................................................................... 9 Independent Variables: ....................................................................................................... 11 Dependent Variables: ......................................................................................................... 11 Statistical Analysis: ............................................................................................................................................................................................................................. 12
PWN学习曲线：教育优先的CTF挑战
我们应对本科生有效且可扩展的网络学教育方法的迫切需求。虽然捕获标志（CTF）挑战对某些学习者来说是有帮助的，但对于许多新手来说，CTF挑战实在太困难了，太令人生畏，无法教学上有效。通过模块化的挑战解剖和单独介绍这些概念，我们引入了一条渐进式学习曲线，使学生能够掌握复杂的漏洞，甚至最终通过用户空间和内核来制作高级端到端的利用。认识到通过调试和内省工具施加的学习障碍，我们的方法独特地提供了自我引导的挑战变体，从而有效地将问题解决问题从工具掌握中解脱出来。从策划约400个系统安全挑战的五年中，本文详细介绍了我们的见解和经验，强调了对传统CTF的教育优先方法的关键作用。我们的方法学的成功得到了我们的调查结果的强调，绝大多数参与者承认其在加深网络安全理解中的关键作用。此外，我们已经成功地利用了这种材料作为后续脆弱性研究课程的基础内容，在该课程中，新鲜训练的学生成功地在现实世界中确定了0天的脆弱性。作为对全球教育的承诺，我们在本文中自由，轻松地访问了世界上讨论的所有挑战和随附的讲座材料。
学习曲线和小儿机器人培训计划中的叙事评论
尽管这种新方法的关键优势是众所周知的，例如放大的三维视图，震颤降低，更好的人体工程学和运动缩放，即使在狭窄的空间中，也会带来更精确的体内操纵和更容易的缝合。这种新型手术也已显示可最大程度地减少手术创伤，从而减少术后疼痛，术后阿片类药物使用和住院时间。机器人手术也与更快的日常日常工作相关，这是更好的化妆品结果。但是，针对小儿患者的技术局限性已经出现并可能限制其使用（1）。最重要的原因是机器人平台的大小，它限制了其在新生儿和小婴儿中的可用性，这是由于trocar/仪器的直径较大（8毫米），也限制了机器人和机器人仪器的巨大成本，从而限制了其在资源低下的国家和医院专用于儿童的国家中的可用性。也必须考虑可能会因牢固度而减少实际操作时间的距离所需的额外时间（1,2）。
用于治疗肺癌的机器人叶切除术的学习曲线：它如何影响外科医生的自主神经系统？
摘要：目的：我们的目的是通过报告单个外科医生的经验来定义机器人辅助胸腔手术叶切除术的学习曲线。材料和方法：我们从2021年1月至2022年6月开始，逐渐收集了有关单身男性胸外科医生的手术性能的数据。我们评估了有关患者的几个前，术中和术后参数，以及在手术干预期间记录的外科医生的术中心血管和呼吸结局，以评估其心血管应激。我们使用累积总和控制图（CUSUM）来分析学习曲线。结果：在此期间，一名外科医生总共进行了72个肺叶切除术。分析几个参数的cusum，在考虑工作时间，平均心率，最大心率和平均呼吸率时，在情况28、22、27和33的情况下达到了外科医生学习阶段以外的转变的反射点。结论：正确的机器人训练计划，机器人叶切除术的学习曲线似乎是安全且可行的。从他的机器人活动开始开始对单个外科医生的分析表明，在大约20-30个程序之后，可以实现信心，能力，灵活性和安全性，而不会损害效率和肿瘤学的激进性。
大流行：历史上缓慢的“学习曲线”导致生物医学信息学和疫苗突破
摘要背景：严重的急性呼吸综合症冠状病毒2（SARS-COV-2）的全球悲剧生动地证明了如何在与新的微生物遇到具有新的微生物具有未知病原效应的新微生物时，如何缓解和控制感染性疾病的传播不足。政府负责公共卫生的政府以及所有其他有关组织的回应。数据基础架构以及处理大流行所需的信息和通信系统同样不能符合任务。，在全球爆发的一年之后，这是历史上的第一个主要大流行事件，基因组和相关的生物科学（依靠生物医学信息学）对于解码病毒序列数据并产生了MRNA和其他生物技术的迅速迅速进行了研究，导致了研究，设计，开发，测试，并实现了有用，并产生了迅速的生物技术，这是至关重要的。医学信息学也可能有助于支持公共卫生的行动和临床干预措施 - 但可伸缩性和影响将取决于克服根深蒂固的人
清洁能源技术的成本动态
摘要全球脱碳过程的速度被认为取决于清洁能源技术的成本提高速度，特别是可再生能源和能源存储。本文采用了赖特（Wright）的经典学习框架（1936），该框架预测，成本将降低，这是过去部署累计量的函数。我们首先检查了太阳能光伏模块，风力涡轮机和电解质的学习曲线。这些估计值然后成为估计生成相应清洁能量的生命周期成本动力学的基础，即太阳能和风能以及氢的电力。我们的计算指出了显着且持续的学习曲线，在某些情况下，这比传统的80％学习曲线的成本下降要快得多。最后，我们认为，观察到的个体清洁能源技术的学习曲线在推进向脱碳能量经济的过渡方面相互加强。