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World File Search System数千口
与造口相关的并发症：术后病态事件的频率和与不良结果有关的因素
摘要简介造口位置是一种常见的外科手术程序，可以在紧急和选择性手术的良性和恶性状况的背景下进行，估计发病率在21％至70％之间。方法进行回顾性队列分析，以确定与术后相关并发症和潜在相关因素的良好位置的发生率。这项研究是在墨西哥城的一个三级护理中心进行的，其中包括所有在2016年1月至2023年10月之间进行造型的患者。总共进行了276名患者进行造口结构。80名（29.3％）患者的发病率与造口术有关。多变量分析显示了以下风险因素：与造口相关并发症的高级年龄；肥胖用于发展副疝；伴有疝气和复杂的憩室疾病，以形成粘膜性裂开；肠梗阻和副疝，用于发育垂直脱垂；吻合式渗漏和术前皮质类固醇治疗，用于发展副脓肿；以及末端造口术和重新手术的高龄。讨论造口术的创造具有很高的发病率。术前特征，例如高龄，肥胖，皮质类固醇治疗，手术的指示以及所产生的造口类型，因为它们可以显着影响不良结果的发展。
使用逻辑交叉的量子蜂窝自动机中的多端口内存设计
摘要：内存及其数据通信在决定处理器的性能中起着至关重要的作用。为了获得高性能计算机，内存访问必须同样更快。在本文中，使用Set/Reset的双端口存储器是使用量子点蜂窝自动机（QCA）中的多数选民设计的。双端口存储器由基本功能块组成，例如2至4解码器，控制逻辑块（CLB），地址检查器块（ACB），内存单元格（MC），数据路由器块和输入/输出块。这些功能单位是使用三输入多数选民构建的。QCA是纳米级数字组件设计的最新技术之一。在qcadesigner 2.0.3中已经模拟和验证了双端口存储器的功能。一种称为逻辑交叉的新型跨界方法用于改善拟议设计的面积。逻辑交叉在适当的时钟区域分配的支持下进行数据传输。基于逻辑交叉的QCA布局是根据细胞计数和数量的数量来优化的。据观察，分别是29.81％，18.27％，8.32％，11.57％和3.69％是解码器，ACB，CLB，数据路由器和存储单元中细胞数量的改善百分比。另外，在解码器，ACB，CLB，数据路由器和存储器单元的区域中，可实现25.71％，16.83％，8.62％，4.74％和3.73％的改进。除了提出的使用逻辑交叉的提议的双端口存储器外，该区域的改善增长了8.26％；由于其构建所需的细胞数量减少了8.65％，因此这可能是可能的。此外，使用RCViewer+工具获得了RAM的量子电路。量子成本，恒定输入，门的数量，垃圾输出和总成本分别为285、67、57、50和516。
估计淋球菌疫苗的人口水平的影响：简单数学模型的预测
预测的疫苗影响受到潜在方案（即输入参数值的不确定性）的影响。具有类似于4CMENB的疫苗候选者，某些输入参数与疫苗的影响密切相关，即混合参数（ψ= -0.91）和高活动性亚群的大小（ρ= 0.30）（表1）。因此，较高的疫苗影响是由较低的分类性和较大活性亚群体大小较大的情况引起的。估计了所有疫苗功效，保护持续时间和覆盖范围组合的相似相关性，除了候选疫苗的疫苗（70％疗效和8年的保护持续时间）和更高的覆盖范围，而混合参数和影响（ψ= −0.47）（ψ= −0.47）（补充表S2）之间的相关性较弱。
龋齿相关的微生物与一群伊拉克儿童之间的人口统计学因素
已经研究了唾液和斑块中的葡萄糖水平，没有发现差异。解释说，唾液会导致细菌与牙齿表面上的斑块沉积物脱离，从而以可以测量的水平释放唾液中的细菌。因此，唾液和牙菌斑中的葡萄糖链球菌水平可能相似。然而，咬合斑块的变形杆菌计数高于唾液样品，这表明斑块可能比唾液比唾液更可靠，用于检测高水平的葡萄糖链球菌。造成这种差异的原因可能是口腔斑块是链球菌的主要栖息地，因此是该细菌的更好来源。另外，由于常规盐液质量清除期间，葡萄糖链球菌从斑块中脱离到唾液中，唾液可能是可比的代理。总体而言，无论牙列阶段如何，咬合斑块和唾液都可以被视为有效的突变链球菌检测和定量。[11]
使用人工智能自动评估造口周围皮肤变色和渗漏面积
对于接受造口术的患者来说，造口周围皮肤并发症 (PSC) 是术后最常见的挑战。PSC 的一个视觉症状是造口周围皮肤变色（发红），这通常是由于造口输出物漏到底板下造成的。如果不加以治疗，轻微的皮肤病可能会发展成严重的疾病；因此，密切监测变色和渗漏模式非常重要。造口皮肤工具是目前最先进的造口周围皮肤评估工具，但它依赖于患者定期拜访医疗保健专业人员。为了能够长期密切监测造口周围皮肤，需要一种不依赖于预约咨询的自动化策略。多个医疗领域已经实施了基于人工智能的自动图像分析，这些深度学习算法已越来越被认为是医疗保健领域的宝贵工具。因此，本研究的主要目标是开发深度学习算法，以提供对造口周围皮肤变色和渗漏模式变化的自动、一致和客观的评估。总共使用了 614 张造口周围皮肤图像来开发变色模型，该模型预测变色的造口周围皮肤面积的准确率为 95%，精确度和召回率分别为 79.6% 和 75.0%。基于 954 张产品图像开发了预测泄漏模式的算法，确定泄漏面积的准确率为 98.8%，精确度为 75.0%，召回率为 71.5%。综合起来，这些数据首次展示了人工智能在自动评估造口周围皮肤变色和泄漏模式变化方面的应用。
口咽微生物生态系统扰动会影响常见可变免疫缺陷
多年来，人类微生物组对健康和疾病的影响的影响越来越多（1）。高通量测序中的技术进步导致在维持人免疫系统的体内稳态环境中识别微生物组宿主相互作用（2）。此外，微生物群体系结构中的扰动（称为营养不良）与各种人类疾病有关（3-5）。气道微生物组是呼吸稳态的关键驱动力（6），与感染，超敏反应和免疫介导的疾病的敏感性有关（7）。粘膜免疫球蛋白在调节微生物组组成时发挥多种免疫效应子功能（8，9）。分泌的Iga对于使强大的宿主 - 微生物共生症至关重要，可以通过排除外源竞争者的粘膜壁ni，从而在粘膜壁ni中定殖（10）。患有先天性免疫误差（IEI）的患者，适应性或先天免疫系统缺陷导致胃肠道，呼吸道和皮肤介入经常与营养不良有关（11，12）。特别是，由于粘膜免疫力缺陷和微生物易位增加，肠道微生物群的变化已经描述了常见可变免疫降低（CVID）的患者（13，14），导致炎症和免疫失调（13，15）。cVID是最常见的IEI，其特征是低磁性血症，对疫苗接种的抗体反应受损和复发性呼吸道感染（14）。CVID患者中呼吸道微生物组的数据有限（16）。大约一半的患者会出现其他非感染并发症，例如自身免疫性疾病，淋巴增生和恶性肿瘤（14）。在CVID中，感染，免疫失调和微生物免疫相互作用的扰动可能导致气道失调，这有助于建立肺部损伤。通过常规培养方法，我们先前显示了炎型烟草和肺炎链球菌上呼吸道定植与CVID中的呼吸合并症之间的联系（16）。在这项单中心研究中，我们通过分子方法研究了口咽的细菌组成。我们使用口咽为易于访问的采样站点，被证明是有足够反映
最低生物风格管理标准（MBRMS）用于脚和口疾病病毒的实验室
1。The EuFMD Special Committee on Biorisk Management (SCBRM) reviewed the current standard “Minimum Biorisk Management Standard for Laboratories Working with Foot-and-Mouth Disease Virus”, as had been endorsed at the 44 th General Session of EuFMD in 2021, and which superseded all prior Standards (1993, 1985, 2009, 2013, 2019).2。他们对标准更改的建议包含在GS45/MBRMS/1版本中，用于循环到设施的Biorisk经理，以处理EUFMD成员国的感染性FMDV（“ Tier d”）和欧洲地区代表性“ Tier C”实验室的生物风格经理。3。响应后，提议的标准将在第45届会议之前邀请，并将其发送给EUFMD成员国。涵盖A和B的标准的制定被推迟，但将在SCBRM工作计划中进行2021年。SCBRM鼓励流行国家参与这些标准的制定。
2024科学与工程学院毕业论文介绍
实验室名称1富士实验室2山摩托实验室3山原实验室4萨萨哈拉实验室5木马实验室6 Murata实验室7 Murata实验室8 Kawabata Laboratory 9 Kawabata实验室9 Okubo实验室10 Shibuo Laboratory 10 Shibuo实验室实验室11 Matsuoka Laboratory 12 Yamada Laboratory 13 YAMADA Laboratory 14 Okub sheratory 14 Okuubi fujiuchi 14 o实验室18 SASA实验室19 Shibuo实验室20 Noguchi实验室21 Fujiuchi Laboratory 22 Kawabata Laboratory 23 SASA实验室23 SASA实验室24 Noguchi Laboratory 25 Shibuo实验室25 Shibuo实验室26 IWAI实验室27 SASA实验室27 Sasa Laboratory 28 Kawabata Labotoration 28 Kawabata实验室29 Haseguchi Laguchi Laguchi Laboratory 30 Noguchi Laboratory 31 Noguchi Laboration 31 31 Murata实验室32 Fujiuchi实验室33 Yamada Laboratory 34 Fujiuchi Laboratory 35 Sakamoto Laboratory 36 SASA实验室37 Hasegawa Laboratory 38 Hasegawa Laboratory
迈向算法的保真度：综合与人类生成的数据中人口统计学的心理健康表示
抽象合成数据生成有可能用稀缺数据影响应用程序和域。但是，在将这些数据用于诸如心理健康之类的敏感任务之前，我们需要了解其中如何代表不同的人口统计学。在我们的论文中，我们通过探索IT归因于不同种族和性别组合的各种压力来分析使用GPT-3生成综合数据的潜力，从而为未来的研究人员提供洞察力，以期利用LLMS使用LLM进行数据生成。使用GPT-3，我们通过控制种族，性别和时间范围（Covid-19）之前和时间范围，开发了3,120个有关抑郁症触发压力源的合成数据集的合成数据集。使用此数据集，我们将语义和词汇分析进行（1）确定每个人口组的主要应力源； （2）将我们的合成数据与人类生成的数据集进行比较。我们介绍了使用GPT-3生成查询以开发抑郁数据的程序，并进行分析以发现其分配给人群组的压力源的类型，这些压力源可用于测试抑郁数据合成数据生成的LLMS的局限性。我们的发现表明，合成数据模仿了各种人口统计学的主要抑郁压力源的某些人类生成的数据分布。