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World File Search System描记器
空调设备功能恢复工程
对于将来的行政程序，您将需要提交和接收以下文件：此外，自2021年度起，若有希望实施建设工程的人士提出请求，部分行政手续将可通过电子邮件办理。若有此意愿，请在提交补助金申请前告知国家政府或国家政府委托的人员。对于通过电子邮件办理的行政手续，在填写完各种文件上的必要信息后，需要自行将其转换为PDF格式，然后通过电子邮件发送。因此，需要有可以将文件转换为PDF的设备（例如扫描仪）。
记课堂笔记
如何学习 选择学习地点 1. 不要在床上！关掉电脑！ 2. 选择一个没有干扰的地方，在那里你可以把一门学科所需的所有信息分散开来。 积极学习 1. 学习 45 分钟到一个小时。 2. 按时间顺序学习；为老师记录问题。 3. 学习以回忆。检查自己是否理解。你能在不看笔记的情况下总结关于某项的信息吗？ 4. 使用 3x5 卡片来处理棘手的问题。 休息 1. 每学习 45 分钟后休息 10 分钟。站起来，走动一下，喝点东西。 2. 学习 45 分钟后休息 10 分钟。为什么？你需要留出时间让你辛苦复习的信息“沉淀”下来。当你锻炼和吃饭时，你的大脑也在工作。 3. 记住，休息是必要的时间，而不是浪费的时间。坐在办公桌前 5 个小时是出于好意，但效率极低。结束
空调设备功能恢复工程
（1）登记事项证明书或者住所证明书 （2）驾驶执照等的复印件（属于第4项的情况除外） （3）证明建设申请人是社会保护法第6条第1项规定的保护对象或者促进留在中国等的日本人顺利回国及支援留在中国等的日本人及其特定配偶永久回国自立的法律第14条规定的抚养给付对象（以下称为“保护对象等”）的文件（仅当建设申请人是保护对象等时才附加）
记录了美国经济GDP和...
消费者支出的较小增加反映了商品支出的低迷和服务支出的较小增加。在货物中，耐用和非耐磨商品的所有组成部分都导致了经济不景气。领先的贡献者在服装和鞋类上的支出急剧放缓，在汽车和零件上支出的支出不足。在服务中，造成较小增长的主要贡献者是医疗保健支出的急剧放缓以及食品服务和住宿支出的低迷。私人库存投资的增加是造成Real GDP放缓的第二大贡献者。机动车经销商在库存投资下的经济低迷所占的范围较小。一个值得注意的偏移是石油和煤炭产品制造的库存上涨。出口放缓，反映出商品出口（主要是汽车，发动机和零件）的急剧放缓，这部分被服务出口的上升所抵消（超过旅行服务所解释的更多）。非住宅固定投资放慢了速度，反映了设备和知识产权产品的投资放缓，这些投资部分被结构投资的上涨所抵消。设备投资的放缓主要反映了运输设备支出的放缓。在知识产权产品中，研究，开发和软件的放缓部分被娱乐，文学和艺术原件的上升所抵消。进口放缓。结构上的上升不仅仅是采矿探索，轴和井的上升。作为GDP计算的减法，进口物在第四季度对GDP增长产生了积极贡献。主要贡献者是汽车，发动机和零件进口的进口放缓。
人工智能医疗设备的现状和未来
任何仪器、设备、器具、软件、材料或其他物品，无论是单独使用还是组合使用，连同任何附件，包括制造商旨在专门用于诊断和/或治疗目的的软件，以及其正确应用所必需的软件，制造商旨在用于人类的以下目的： — 疾病的诊断、预防、监测、治疗或缓解， — 伤害或残疾的诊断、监测、治疗、缓解或补偿， — 解剖或生理过程的研究、更换或修改， — 受孕的控制，并且其在人体内或人体上的主要预期作用不是通过药理学、免疫学或代谢手段实现，但可以通过此类手段辅助其发挥作用
AWHONN 高级胎儿监护课程
高级胎儿监护课程扩展了 AWHONN 中级胎儿监护课程中介绍的知识和生理原理。本课程采用案例研究方法，重点分析与复杂临床信息和胎儿心率描记相关的母胎生理学。本课程强调胎儿-母体氧合的生理学、描记的解释、临床干预的选择以及围产期风险管理原则。
ALPINE：利用对比学习改进远程心率估计
心率 (HR) 是人体健康的重要生理指标，可用于检测心血管疾病。传统的 HR 估计方法，例如心电图 (ECG) 和光电容积描记器，需要皮肤接触。由于皮肤接触会增加病毒感染的风险，在正在发生的 COVID-19 大流行中避免使用这些方法。或者，可以使用非接触式 HR 估计技术，即远程光电容积描记器 (rPPG)，其中 HR 是根据人的面部视频估计的。不幸的是，现有的 rPPG 方法在面部变形的情况下表现不佳。最近，用于 rPPG 的深度学习网络激增。然而，这些网络需要大规模标记数据才能更好地泛化。为了缓解这些缺点，我们提出了一种方法 ALPINE，即一种新的 L r P PG 技术，用于使用对比学习来改进远程心率估计。 ALPINE 在训练过程中利用对比学习框架来解决标记数据有限的问题，并在数据样本中引入多样性以实现更好的网络泛化。此外，我们引入了一种新颖的混合损失，包括对比损失、信噪比 (SNR) 损失和数据保真度损失。我们的新颖对比损失最大化了来自不同面部区域的 rPPG 信息之间的相似性，从而最大限度地减少了局部噪声的影响。SNR 损失提高了时间信号的质量，数据保真度损失确保提取正确的 rPPG 信号。我们在公开数据集上进行的大量实验表明，所提出的方法 ALPINE 优于以前众所周知的 rPPG 方法。
人工智能在除颤器中的作用
摘要 自动体外除颤器 (AED) 和植入式心脏复律除颤器 (ICD) 用于治疗危及生命的心律失常。在临床实践中，AED 和 ICD 使用电击建议算法将心电图描记图分类为可电击或不可电击心律。最近，机器学习算法已被评估用于电击决策分类，其准确性越来越高。除了心律分类之外，它们还被用于诊断心脏骤停的原因、预测除颤成功率和无需中断心肺复苏的节律分类。本综述探讨了机器学习在 AED 和 ICD 中的众多应用。虽然这些技术是令人兴奋的研究领域，但它们的广泛使用仍然存在局限性，包括高处理能力、成本和“黑匣子”现象。