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扩张和刮除术 (D&C)：术后护理说明
您在接受手术时服用了镇静药物。这种药物可能会对您产生长达 24 小时的影响。必须有一位年满 18 岁的朋友或家人陪您回家。为了您的安全，请在接下来的 24 小时内遵循以下指示：■ 今天休息。■ 不要开车或操作机器。■ 不要做任何重要决定。■ 不要喝酒或吸食大麻。■ 不要服用其他肌肉松弛剂或镇静剂、催眠药或情绪调节药物
使用 brainlab 进行术中脊柱导航 ...
1.0 简介 脊柱导航系统接收和传输有关脊柱解剖结构和植入物放置的数据，并将信息显示在计算机屏幕上，以便外科医生查看。导航系统由带屏幕的计算机工作站、软件、跟踪系统和手术器械组成。跟踪系统由附在患者身上的小型反射球体（脊柱参考阵列）组成，并由光学摄像机跟踪以记录解剖结构的位置。计算机建立脊柱模型并将图像投射到显示器上。外科医生用指针触摸患者解剖结构的某些部位，以便计算机能够识别并在其内存中记录这些点，包括特定的骨骼结构、解剖结构、患者正常解剖结构的运动和排列以及最佳关节排列。利用这些信息，计算机可以指导外科医生放置椎弓根螺钉。 2.0 指南定义 脊柱导航是一种用于脊柱手术的图像引导技术，通过接收和传输有关患者脊柱解剖的数据，实现更准确的椎弓根螺钉置入。 3.0 适用范围 本指南影响 CHI Crumlin 手术室的所有手术室护士和参与脊柱手术的成员。 4.0 指南目标 本文件为手术室护士提供导航设备和仪器使用和保养方面的指导。正确保养和操作导航设备和仪器对于患者和人员的安全至关重要。 5.0 定义/术语 脊柱导航 - 一种用于脊柱手术的图像引导技术，通过接收和传输有关患者脊柱解剖的数据，实现更准确的椎弓根螺钉置入。
生命力的生命力仪表术在制药中practice.pdf
在以信息过载为特征的时代，药剂师依靠基于证据的实践来做出明智的决定。生物统计学为药剂师提供了批判性评估科学文献，评估研究设计并评估支持各种治疗干预措施的证据强度的工具。通过进行元分析，系统评价和贝叶斯推论，药剂师可以合成不同的数据来源，识别趋势，并就药物干预措施的效果，安全性和成本效益得出强大的结论。这种基于证据的方法使药剂师倡导最佳治疗选择，与患者和医疗保健提供者进行共同的决策，并通过研究和创新为药学实践的发展做出贡献。
人工智能与公司层面的生产力
人工智能 (AI) 通常被视为下一代通用技术，可在众多工业领域快速、深入和深远地应用。新型通用技术的主要特征是能够实现可能提高生产率的新生产方式。然而，到目前为止，只有极少数研究调查了人工智能在企业层面对生产力的可能影响；大概是因为缺乏数据。我们利用企业采用人工智能技术的独特调查数据，并使用德国企业样本估计其生产力效应。我们同时使用横截面数据集和面板数据库。为了解决人工智能采用的潜在内生性，我们还实施了 IV 方法。我们发现人工智能的使用对企业生产力产生了积极而显著的影响。这一发现适用于人工智能使用的不同衡量标准，即人工智能采用的指标变量，以及公司在其业务流程中使用人工智能方法的强度。
花费的锂离子电池的射层回收
锂离子电池（LIBS）在我们的现代世界中已经变得无处不在，自1991年通过Sony Inc.发现以来，从智能手机到电动汽车，更多的一切都提供了更多的动力。市场对Libs的需求迅速增加，原材料价格的不可预测的上升为将来的大规模生产带来了不可避免的障碍。根据报道，在过去的十年中，Lith IUM价格几乎增加了两倍。未来的制造汇总可能会遇到挑战，这也是由于基本要素的全球稀缺（Li，Co和Ni）[1-4]。尽管这些电池提供了令人印象深刻的能量密度，低自减电率，轻巧和效率，但它们的广泛使用引起了人们对环境心理影响和资源耗竭的担忧[5,6]。在这次迷你审查中，我们探讨了回收锂电池以减轻问题和促进可持续未来的重要性。Hydorementallurgy和Py Rometallurgy是用于回收花费的两种主要方法。我们在更多的尾巴中介绍了提到的回收用过的锂电池的方法之一。
芯片的选择性原子层沉积
实现 AS-ALD 的一种常见方法是使用自组装单分子层 (SAM) 作为抑制剂，以优先阻止一种表面材料上的 ALD 而不是另一种。 [7–14] SAM 是一种有机分子，由头部基团（也称为锚定基团）、主链（通过范德华相互作用参与自组装过程）和尾部官能团组成，其中尾部官能团会影响 SAM 形成后的最终表面特性。通过选择仅与特定表面反应的 SAM 分子头部基团，可以实现选择性 SAM 形成。例如，已证实烷硫醇和烷基膦酸可在金属基材上形成 SAM 结构，但不会在 SiO 2 上形成。 [15–21] 通过使用这两种 SAM 分子作为金属表面 ALD 抑制剂，已有多次成功演示在金属/电介质图案的电介质区域上选择性沉积电介质膜（电介质-电介质，或 DoD）和金属膜（金属-电介质，或 MoD）。[7–12,22,23]
量子态测量的储层计算方法
高效的量子态测量对于最大限度地从量子系统中提取信息非常重要。对于多量子比特量子处理器而言，开发可扩展的架构以实现快速和高保真读出仍然是一个尚未解决的关键问题。在此，我们提出使用储层计算作为超导多量子比特系统量子测量的资源高效解决方案。我们考虑一个小型的约瑟夫森参数振荡器网络，它可以以最小的设备开销实现，并且与被测量子系统位于同一平台上。我们从理论上分析了这种设备作为储层计算机的运行，以根据量子统计特征对随机时间相关信号进行分类。我们将该储层计算机应用于联合多量子比特读出的测量轨迹的多项分类任务。对于现实条件下的 2 量子比特色散测量，我们证明了分类保真度可靠地超过最佳线性滤波器，仅使用 2 – 5 个储层节点，同时需要的校准数据少得多 — 每个状态只需几次拍摄。我们通过分析网络动态来了解这一卓越性能，并直观地了解储层处理。最后，我们演示了如何操作该设备以同等效率和轻松校准的方式执行 2 量子比特状态断层扫描和连续奇偶校验监控。该储层处理器避免了其他机器学习框架常见的计算密集型训练，并且可以作为集成低温超导设备实现，用于在计算边缘低延迟处理量子信号。
M13 概念文件第 2 层补充
M13 概念文件（于 2020 年 7 月批准）指出，一旦 M13A 中包含的主题完成 ICH 步骤 1（达成共识），将开始 M13B 主题的开发，一旦 M13B 中包含的主题完成 ICH 步骤 1 ，将开始 M13C 主题的开发。2022 年 12 月，M13A 指南在步骤 2b 中获得 ICH 大会批准。2023 年 3 月，M13B 的补充内容被添加到 M13 概念文件中，以提供有关完成 M13B 所需的范围、时间范围和专业知识的更多信息。M13B 的补充概念文件还指出，一旦 M13A 主题达到步骤 4 或 M13B 主题达到步骤 1 （以较早者为准），将为 M13C 主题添加额外的补充。