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支持学生自主学习的学与教资源
摘要 本通函旨在向学校通报各类网上学与教资源及相关参考资料，以助学校在特别假期推动学生自主学习。 详情 2. 因应疫情原因，学校将于2022年3月至4月放假。教育局特别整理了各类自行开发的网上教学资源及相关参考资料，鼓励学生在假期学习。学校可因应本身的情况和学生的特质，运用这些资源，让学生善用特别假期，在家中进行网上自主学习，为复课作好准备。 附件载列了各学习领域/科目/课程领域的建议学与教资源，例如主题阅读、互动问答游戏和动画短片等，供教师参考。相关教学资源及资料已上载至教育局网页。 3. 此外，教育局教育多媒体网站 ( https://emm.edcity.hk ) 提供各类学与教资源，包括短片、动画、电子书等，支援学生在特殊假期持续进行网上学习。教师亦可从教育局一站式学与教资源平台 ( EDBOSP ) ( https://www.hkedcity.net/edbosp ) 取得设计学习及评估任务的建议及相关范例。EDBOSP
单张教疼痛：挑战和未来观点
多年来，基于实际组织损伤或激活伤害感受器的非神经组织的威胁，将不同类型的疼痛归类为伤害感受。没有属于这一类别的疼痛被归类为神经性，被定义为“神经系统中原发性损伤或功能障碍引起或引起的疼痛” 1。在2011年，神经性疼痛的最新定义更改为“由体感神经系统的损伤或疾病引起的疼痛” 1。这种变化在某些未显示“伤害感受器的激活”或“体感神经系统的病变或疾病”的某些临床条件的分类中存在差距。这些条件的特征是伤害性系统的改变，其疼痛广泛，没有损伤或体感系统疾病的迹象，即使在显然正常的组织中也存在超敏反应。另一方面，采用诸如“特发性疼痛”之类的术语可能会导致这些患者的污名化1,3。the-the，国际疼痛研究协会（IASP）的工作组提出了“ Nociplastic Pain”一词，包括那些不适合伤害感受或神经性疼痛分类的疾病2。本社论旨在介绍该术语的历史演变，并讨论临床医生和研究人员的当前挑战。在体感系统中没有持续的伤害或疾病证据的伤害性系统的改变可以归因于中枢神经系统的结构和功能变化，包括中枢敏化（CS）4。在2010年出现的一组临床条件下包括CS一词的第一个建议5,6。参考研究6,7通过专家的共识提出了一种结构化方法，该方法列出了临床标准，表明对肌肉骨骼疼痛的伤害性，周围神经性神经性和中央敏化机制。在2014年，另一项研究8介绍了一项基于以下强制性标准对CS分类的流程图：（i）排除神经性疼痛和（ii）疼痛强度与所谓的伤害感受的来源不成比例。当不存在神经性疼痛并且疼痛被认为具有不成比例的性质时，必须至少存在以下标准之一：（i）疼痛的弥漫性分布，（ii）中央敏化清单（CSI）的分数40分或更多。考虑到CS是一种神经生理机制，而不是疼痛分类的描述，因此2016年IASP采用了“ Nociplastic Pain”一词作为第三个描述符。这个术语源自“伤害性可塑性”，反映了伤害感路2的变化。nociplastic疼痛定义为“尽管没有明确的组织损害或威胁引起周围伤害感受器的激活或疾病或造成造成疼痛的疾病伤害的证据或疾病的证据或损伤的证据，但疼痛引起的疼痛。”在2021年，IASP介绍了涉及肌肉骨骼系统9的单张教疼痛的分类系统9。认可术语，定义和临床标准的重大进展。但是，仍然存在重大限制和挑战。这些标准认为，要使患者以“可能的鼻骨疼痛”进行分类：（i）报告疼痛持续至少3个月； （ii）报告疼痛而不是离散的区域分布； （iii）报告疼痛不能完全用Nocixepive或神经性机制来解释； （iv）显示出疼痛过敏的临床迹象。为了被归类为“可能的单张教疼痛”，除了上述4个标准外，患者还必须出现：（i）疼痛领域的疼痛过敏的史，即对触摸，运动，压力或热/冷的敏感性； （ii）至少一种合并症：对声音，光和/或气味的敏感性，睡眠障碍，疲劳或认知问题9。基于表型的分类项的使用被认为比基于机制的分类更合适。理由是表型是指可观察或可测量的特征，迄今为止，尚未完全阐明鼻骨疼痛的精确机制，这表明术语“ Nociplastic”一词并不能反映神经生理机制。仍然没有“参考标准”测试可以正确识别润滑性疼痛。可能引起混乱的另一点是，Nociplastic疼痛是原发性慢性疼痛（PCP）（MG30.0）的同义词或潜在机制，该机制包括在国际疾病分类中（ICD-11）。PCP是一个概念，旨在将一组痛苦的临床状况分类为一种疾病。应注意的是，基于表型的疼痛分类标准的发展正在不断发展。nociplastic疼痛不包含在PCP定义中，因此应被理解为疼痛特征的描述，而不是诊断实体。此外，仅针对肌肉骨骼系统提出了当前的肿瘤疼痛分类系统，不应将其外推到其他疾病，例如头痛，腹部和骨盆疼痛。为了移动此分类的临床实施，研究必须确定这些标准10的有效性，有用性，可靠性和诊断准确性10。研究应确定某些特征是否特定于给定的疼痛表型。研究应提供eviden-
研究人员教神经网络将云和雪添加到图像
这项研究为从气候监测到广泛的地区到环境项目和农业任务提供了更准确的细分机会。例如，该解决方案促进了对森林区域的有效分析，其特征和变化，即使在云云比例很高的北部地区，同时考虑了气候条件对图像的影响。
Agilex™ 5 FPGA：带有 AI 张量块的增强型 DSP
Agilex 5 FPGA 具有独特的功能组合，为您提供开发集成高性能 AI 的定制硬件所需的一切。这些功能的核心是一种称为 AI 张量模式的新型操作模式，该模式针对 AI 计算中使用的常见矩阵-矩阵或矢量-矩阵乘法进行了调整。此模式具有旨在有效处理小矩阵和大矩阵大小的功能。与 Cyclone V FPGA 相比，单个带有 AI 张量块的增强型 DSP 在单个 DSP 块的 INT8 操作中实现了高达 25 倍的峰值、理论上的 TOPS 改进。
通过关联 Aadhaar，每月最多可预订 24 张票
IRCTC 注册用户需要使用“我的账户”中的“验证用户”选项通过 Aadhaar 验证其用户资料。 用户的 IRCTC 资料将通过向与 Aadhaar 号码关联的手机号码发送 OTP 进行验证。成功提交 OTP 后，用户将被标记为已成功通过 Aadhaar 验证。 所预订机票上的至少一名 (1) 乘客（每月超过 12 张票）也应通过 Aadhaar 验证。 用户需要通过各自的 Aadhaar 号码验证可能的乘客，并将经过验证的乘客存储在乘客主列表中。这应该在开始机票预订流程之前完成，每月超过 12 张票。 用户可以在预订时从主列表中添加经过 Aadhaar 验证的乘客，以预订额外的机票，每月最多 24 张票。
引用张T，张Y，Liao J，Shepherd S，Huang Z，MacLuskey M和Li C（2024）使用光学
2018; Tirelli等，2018）。特定的血管密度，直径和曲折被发现（Ravi等，1998； Djaberi等，2013； Sasahira和Kirita，2018）。在这种情况下，OSCC病变中微脉管系统的研究已成为有前途的诊断途径。用于评估口腔微举行的成像模式在过去十年中已有显着发展，并且包括高频超声（Huang等，2017; Fogante等，2022），实时光学血管成像（RTOVI）（RTOVI）（RTOVI）（RTOVI）（Bastos等，20222）和视频。但是，与光学成像技术相比，高频超声受其分辨率的限制，而RTOVI受到限制性视野的挑战。视频 - 毛细管镜检查仅具有浅渗透深度，因为使用可见光进行成像。这些限制可能会影响这些技术在OSCC最早阶段捕获细微的血管变化的能力。因此，迫切需要更先进的非侵入性成像技术，这些技术可以准确地可视化和量化OSCC中的微血管变化，从而促进早期和更有效的诊断。基于光学连贯性层析成像（OCT）的血管造影（OCTA）是成像技术中相对较新的创新，已针对口服诊断的应用开发（Choi和Wang，2014; Chen and Wang，2017; Tsai等，2017; Le等，2018; 2022; 2022; 2022; Wei et al an e e et al。，2018 al。这些指标可以在表征各种血管疾病方面带来进步。作为一种非侵入性成像技术，Octa提供了微血管结构的高分辨率，三维视图，而无需对比度（Kashani等，2017）。该技术是基于捕获红细胞对比的原理，从而提供了组织内血流的详细图像（Chen and Wang，2017）。这些新兴应用突出了Octa在口腔医疗保健中的重要意义，为基于成像的口腔疾病评估提供了新的领域。八八颗，这种非侵入性功能成像技术在口服成像中表现出了承诺，仍然需要对捕获的口腔血管造影的客观评估技术。在其他应用中已经实施了对OCT血管造影的定量评估，例如心脏病学（Xie等，2024），皮肤病学（Untracht等，2021; Manfredini等，2023），2023年，2023年）和眼科（Reif等，2012; Agemy et al。et al.，2015年; Engberg等人，2020年；For the analysis of microvascular structures, the aforementioned studies introduced several parameters, such as vessel area density (VAD) ( Reif et al., 2012 ; Jia et al., 2015 ), vessel skeleton density (VSD) ( Reif et al., 2012 ; Agemy et al., 2015 ), vessel diameter index (VDI) ( Chu et al., 2016 ), and tortuosity index （Ti）（Lee等，2018； Martelli和Giacomozzi，2021）。VDI可以通过分析血管的平均直径进一步贡献（Chu等，2016）。vad通过测量血管占据的面积（2012; Jia等，2015; Chu等，2016），提供了对血管网络密度的见解，而VSD则重点介绍这些容器的长度，从而提供了不同的观点，提供了不同的观点（Reif等人（Reif等人）（Reif等人，2012年，2012年； Agemem et egemem et al。这些参数对于识别和量化可能表明疾病存在或进展的细微血管变化至关重要。但是，重要的是要注意，这些参数中的每一个都可能只有