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原创文章 无缝护理策略减少纤维支气管镜检查及外科手术患者术前焦虑及术后不良反应
摘要：目的：评价无缝隙护理模式在纤维支气管镜检查(FB)中的应用效果。方法：选取2017年6月1日至2019年5月31日我院呼吸科行FB检查的患者200例作为研究对象，随机分为无缝隙护理(SN)组100例和常规护理(RN)组100例。RN组给予常规护理，SN组在常规护理模式基础上融入无缝隙护理。对比2组患者焦虑自评量表(SAS)评分、血清炎性因子水平、术后不良反应、诺丁汉健康量表(NHP)评分及护理满意度。结果：根据SAS评分系统结果显示，2组患者入院时焦虑程度相似(P>0.05)；术前SN组焦虑水平显著低于入院时（P<0.001）及同期RN组（P<0.001）；SN组痰中带血、咳嗽、低氧血症、心律失常发生率显著低于RN组（P分别为0.027、0.009、0.037、0.030）。FB前RN组与SN组血清IL-6、IL-17、TNF-α、IL-10水平比较，差异均有统计学意义（P分别为0.006、0.320、0.410、0.025）。无缝隙护理后，SN组体力活动、疼痛、睡眠、情绪反应、精力等NHP评分与RN组比较，差异均有统计学意义（P<0.001）。 SN组患者满意度为91.0%，RN组患者满意度为71.0%，差异有统计学意义（P<0.001）。结论：全程无缝隙护理策略可降低FB术前焦虑水平，减少术后不良事件发生，提高FB术后生活质量和满意度，具有较高的实用价值和推广价值。
使用Yolo模型通过多头注意机制增强的Yolo模型的Apple检测，深度估计和跟踪的无缝深度学习方法
摘要：考虑到精确的农业，最新的技术发展引发了几种新工具的出现，这些工具可以帮助自动化农业过程。例如，在果园中准确检测和计数苹果对于最大程度地提高收获和确保有效的资源管理至关重要。但是，传统的技术在果园中识别和计算苹果存在一些内在困难。为了识别，识别和检测苹果，Apple目标检测算法（例如Yolov7）表现出很大的反射和准确性。但遮挡，电线，分支和重叠构成严重的问题，以精确检测苹果。因此，为了克服这些问题并准确识别苹果并在复杂的背景下从基于无人机的视频中找到苹果的深度，我们提出的模型将多头注意系统与Yolov7对象识别框架结合在一起。此外，我们还提供了实时计数的字节式方法，这可以保证对苹果的有效监控。为了验证我们建议的模型的功效，对当前的几种Apple检测和计数技术进行了彻底的比较评估。结果充分证明了我们的策略的有效性，该方法不断超过竞争方法，以相对于精度，回忆和F1分别获得0.92、0.96和0.95的非凡精确度，而低MAPE的低MAPE为0.027。
2-flexible-for-industry-simove.pdf
用于各种类型的AGV和AMR应用的模块化自动化体系结构•涵盖基本自动化和驱动组件的示例性BOM•具有无缝集成的所有组件的系统方法•在所有组件中无缝集成功能•标准产品在行业中广泛采用，全球可用性和全球可用性和支持
Synplogen和Fujifilm Toyama Chemical Inter for MRNA Therapeutics CDMO服务的战略业务联盟协议，以提供从mRNA序列设计到LNP配方的无缝端到端服务
分析我们的研发中心的基因治疗的高质量，具有成本效益的病毒载体的技术转移
汽车 /制造空间中的下一代经销商管理系统（DMS）< / div>
DMS的不间断和无缝访问以及许多相关和因应用程序也将非常重要。使用GP，电子商务，物联网，学习管理，分析，人工智能和流动性等越来越多的利基技术解决方案，必须在DMS生态系统中使用这些技术来实现各种地理位置。例如从房屋的舒适度到嘈杂的情况。因此，必须与这些技术/应用程序无缝集成，并且将不间断地访问它们。
航空研究发展项目第二阶段（AvRDP2）
如何：该项目旨在通过研究委员会、INFCOM 和 SERCOM 之间的合作，展示从研究到运营和科学服务的概念，涵盖整个价值链。例如，它将涉及机场城市对，以展示未来航空运营环境中先进航空气象信息的门对门使用情况。它需要从地面运营、起飞、上升、巡航、下降到着陆阶段的无缝气象信息，以支持整个轨迹的安全高效飞行运营。该项目与 WMO 的无缝地球系统倡议非常契合，其中“无缝”不仅指该项目中从几分钟到几天的时间尺度，还指涵盖从观测到用户利益的整个价值链的地球系统领域。将借此机会评估观测的影响，包括用于验证的额外观测的好处。
