XiaoMi-AI文件搜索系统
World File Search System描述符
MSC在人工智能中用于药物发现
•分子表示，描述符和指纹•深度学习蛋白质结构预测（例如alphafold），结合亲和力预测和虚拟筛选•定量结构活动关系（QSAR）•基于ML的ADMET预测•用于机器学习基准测试的化学数据集•用于DE NOVO DRAUG DEVING的生成模型
部门主管工作计划（指南）
o 衡量实现特定目标的成功程度的标准。可以定量或定性地呈现。 o 绩效指标应保持中立。 o 作为可观察的有形行为，表明教育者实现每个目标的程度 描述符 - 目标 背景因素：需要考虑的独特/特定情况可能会影响员工的能力
物流维护附加组件 - NLR
报告编号 NLR-TP-2021-023 作者 D. Spirtovic K. Oosterwaal J.W.E.Wiegman R. Brink J. Donders H. Corstens 报告分类 未分类 日期 2021 年 10 月 知识领域 飞机健康监测与维护 描述符 人工智能 物流 维护 运筹学 预测与健康管理
CCNE 关于 AACN 基本要求的资源：专业护理教育的核心能力大学护理委员会
CCNE 关于 AACN《专业护理教育核心能力：基本要素》必需组成部分的资源 大学护理教育委员会 (CCNE) 是美国护理学院协会 (AACN) 的自主认证机构。CCNE 负责制定认证过程中使用的标准、政策和程序。CCNE 的《学士和研究生护理课程认证标准》（标准）（2024 年）要求学士和研究生护理课程纳入《专业护理教育核心要素：基本要素》（AACN，2021 年）的以下组成部分：▪ 10 个“护理领域”（基本要素，第 10-11 页）；▪ 8 个“护理实践概念”（基本要素，第 11-14 页）； ▪ 45 项“能力”（编号为 1.1 至 10.3，按领域、要素组织，第 27-54 页）。下面摘录了领域、概念和能力（“DCC”），作为对 CCNE 成员和代表的有用资源，帮助他们了解 CCNE 认证过程中需要和解决的 AACN 要素中的组成部分。护理领域（10）领域是广泛可区分的能力领域，从总体上看，构成了护理实践的描述框架。这些要素包括 10 个领域，改编自 Englander（2013）发起的跨专业工作，并根据护理学科进行了调整。本文档描述了护理实践所必需的领域，包括如何定义这些领域、每个护理级别每个领域应具备哪些能力，以及这些领域和能力如何区分护理并与其他卫生专业相关。每个领域都有一个描述符（或工作定义）和一个上下文陈述。上下文陈述……为该领域在护理实践背景下所代表的内容提供了一个框架——从而解释了应如何解释该领域内的能力。领域名称、描述符和上下文陈述可能会随着时间的推移而演变，以反映医疗保健和护理实践的未来变化。尽管这些领域以离散实体的形式呈现，但护理专家实践要求在每一次实践情况或患者接触中整合大多数领域，因此它们为基于能力的教育提供了一个强大的框架。《基本要素》中使用的领域和描述符如下所列。• 领域 1：护理实践知识描述符：整合、转化和应用既定和不断发展的学科护理知识和认知方式，以及其他学科的知识，包括文科和自然科学和社会科学的基础。这区分了专业护理的实践，并形成了临床判断和护理实践创新的基础。
评估与糖尿病相关的胎儿活力和畸形
电子邮件：kgbarbosa@hotmail.com摘要本评论旨在评估病理生理方面，并评估超声波检查在复杂的DMG妊娠中的作用。 为此，研究进度始于由医学主题标题（网格）和健康科学描述符（DECS）索引的描述符的定义。 进行搜索，咨询了PubMed数据库，以虚拟访问国家生物技术中心（NCBI）；和淡紫色，通过虚拟健康库（BVS）的电子访问。 已被识别并从网格策略中选出的文章，其以下术语与所讨论的主题有关：妊娠糖尿病，葡萄糖和妊娠，超声和胎儿活力，胎儿活力，多氢气和妊娠糖尿病。 结果，这些文章表明，DM和不良围产期结局引起的并发症与孕产妇的代谢控制直接相关，阶段，关于怀孕的编程，因为DM与生殖器异常密切相关（ACS），因为大型的ftel妇女在怀孕的最后一年中，fterus的并发症是fterus的并发症。与多龙族有关的妊娠年龄（宏观体），因为母体血液中的葡萄糖过多，越过胎盘，导致胎儿高血糖，这反过来又触发了胎儿渗透性。 关键字：妊娠糖尿病，胎儿活力，超声。电子邮件：kgbarbosa@hotmail.com摘要本评论旨在评估病理生理方面，并评估超声波检查在复杂的DMG妊娠中的作用。为此，研究进度始于由医学主题标题（网格）和健康科学描述符（DECS）索引的描述符的定义。进行搜索，咨询了PubMed数据库，以虚拟访问国家生物技术中心（NCBI）；和淡紫色，通过虚拟健康库（BVS）的电子访问。已被识别并从网格策略中选出的文章，其以下术语与所讨论的主题有关：妊娠糖尿病，葡萄糖和妊娠，超声和胎儿活力，胎儿活力，多氢气和妊娠糖尿病。结果，这些文章表明，DM和不良围产期结局引起的并发症与孕产妇的代谢控制直接相关，阶段，关于怀孕的编程，因为DM与生殖器异常密切相关（ACS），因为大型的ftel妇女在怀孕的最后一年中，fterus的并发症是fterus的并发症。与多龙族有关的妊娠年龄（宏观体），因为母体血液中的葡萄糖过多，越过胎盘，导致胎儿高血糖，这反过来又触发了胎儿渗透性。关键字：妊娠糖尿病，胎儿活力，超声。
血流动力学表明左心室辅助装置植入后有和没有中风结果的患者之间的差异
中风仍然是用左心室辅助装置（LVAD）治疗的心力衰竭患者并发症和死亡率的主要原因。血液动力学起着LVAD中风后风险和病因的核心作用。然而，对血液动力学变量的详细定量评估及其与LVAD支持患者的中风结果的关系仍然是一个挑战。用于植入后血液动力学的植入前评估的方式可以帮助应对这一挑战。我们为数字双胞胎队列的12例LVAD支持介绍了一硅血流动力学分析； 6报告了中风结果，而没有6个。对于每个患者，我们创建了一个后植物双胞胎，其LVAD流出移植物从心脏门控的CT图像中重建；以及通过去除LVAD流出移植物和从主动脉瓣开口的驱动流量来估计基线流的前植物双胞胎。使用描述符来表征螺旋流，涡流产生和壁剪应力的表征。与没有中风的病例相比，在6例中，螺旋流动，涡流产生和壁剪应力的描述符的平均值更高。将LVAD驱动流动的描述符与估计的植入前流量进行比较时，正螺旋的程度较高，与没有的情况相比，中风的病例中的涡度和壁剪较低。我们的研究表明，LVAD植入后血液动力学的定量分析。从植入前的流动场景中进行的血液动力学改变可能会揭示与LVAD支持期间中风结果相关的隐藏信息。这对理解中风病因具有广泛的影响；并使用患者数字双胞胎进行LVAD治疗计划，手术优化和功效评估。
巴西特定情境护理理论，......
摘要目的：绘制巴西严格意义上的护理研究生课程中开发的护理理论。方法：文献计量学研究，于 2023 年 10 月在高等教育人员改进协调论文和学位论文门户网站上进行。使用了受控描述符“护理理论”和“护理模型”以及不受控制的“理论”和“中程理论”。对选定的研究进行分类分析，分析由拥有博士学位和护理理论研究专业知识的研究作者进行。结果：共绘制了 39 种护理理论，其中以中层理论的发展为主（79.5%），重点关注护理诊断概念和使用理论因果效度的理论方法策略。结论：该研究确定了巴西发展的护理理论，认识到了趋势、发展战略、学科感兴趣的理论对象以及在巴西环境中实际应用所需的投资。描述符：护理理论；护理模型；健康研究生课程；护理研究；文献计量学。
KS3-主题报告指导-7 年级-夏季-2024。......
KS3 评估和报告的变化：根据家长/监护人、学生和教职员工的意见，我们对报告进行了更改，以确保报告更准确地反映学生的当前表现。学科教师现在将报告学生最近一次评估的百分比分数，同时还将报告同类平均分数。请注意，对于那些更注重实践技能和理论元素的学科（体育、设计技术、创意艺术学科），学生将根据他们在这些学科中的技能水平获得五个描述符之一。描述符是：新兴 > 发展 > 安全 > 进步 > 卓越学科团队将准确传达评估的内容，但请放心，将采用标准化的评分方案/成功标准以确保公平。每位教师还将对学生的学习和家庭作业态度进行评论。这些领域将收到以下评论之一：E = 优秀 G = 良好 N = 需要改进 C = 值得关注每个年轻人的导师将在当年晚些时候提供有关您的孩子个人发展的书面报告。
使用 3-d 加速度计进行手势识别 - SMEC
摘要：基于手势的交互是一种自然的人机交互方式，在普适计算环境中有着广泛的应用。本文提出了一种基于加速度的手势识别方法，称为 FDSVM（基于帧的描述符和多类 SVM），该方法仅需要可穿戴的三维加速度计。使用 FDSVM，首先收集手势的加速度数据并用基于帧的描述符表示，以提取判别信息。然后构建基于 SVM 的多类手势分类器以在非线性手势特征空间中进行识别。在包含数周内 12 个手势的 3360 个手势样本的数据集上进行的大量实验结果表明，所提出的 FDSVM 方法明显优于其他四种方法：朴素贝叶斯、DTW、HMM 和 C4.5。在用户相关的情况下，FDSVM 对 4 个方向手势的识别率为 99.38%，对所有 12 个手势的识别率为 95.21%。在用户无关的情况下，它对 4 个手势的识别率为 98.93%，对 12 个手势的识别率为 89.29%。与文献中报道的其他基于加速度计的手势识别方法相比，FDSVM 在用户相关和用户无关的情况下均能给出最佳结果。