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检查
心血管系统。1。心血管疾病患者的投诉。2。检查心血管疾病的患者。3。心跳和心脏刺激，发生的原因，诊断价值。4。Apex拍打，其特征，病理变化。5。相对和绝对心脏钝化，病理的变化。6。正常心脏轮廓，病理构型。7。脉冲及其特征。8。我心脏声音，形成的机理。I心脏声音变化的诊断价值（强化，弱化，分裂）。9。ii心脏声音，形成的机理。II心脏声音变化的诊断价值（强化，弱化，分裂）。10。iii和iv heart sounds。疾驰的节奏，其诊断价值。11。有机收缩性心脏杂音：形成的机理，原因，听诊的位置，特征。12。有机舒张期杂音。原因，形成机制，听诊的位置，特征。13。功能性舒张性杂音，形成的原因和机制。14。功能收缩期杂音，形成的原因和机制。15。心心摩擦声音，胸膜炎和心肺杂音。16。动脉和静脉压。17。肺栓塞，诊所，诊断。18。确定方法，年龄规范，增加动脉和静脉压的诊断价值。心脏哮喘和肺水肿的综合征，诊断。 19。 急性血管功能不全（晕厥，休克）。 临床图片，诊断。 20。 慢性心力衰竭。 定义，N.D.Strazhesco，V.H.Vasilenko和NYHA分类的阶段。心脏哮喘和肺水肿的综合征，诊断。19。急性血管功能不全（晕厥，休克）。临床图片，诊断。20。慢性心力衰竭。定义，N.D.Strazhesco，V.H.Vasilenko和NYHA分类的阶段。
一种机器学习算法，以使狗的心脏杂音和临床前椎间盘瓣疾病
1。Mullowney D，Fuentes VL，Barfield D.最后一年的兽医学生和近期兽医毕业生，转诊医院兽医和兽医心脏病学家或心脏病学居民的心脏听觉技能。兽医rec。2021; 189（6）：E305。2。Wilshaw J，Rosenthal SL，Wess G等。病史，体格检查，心脏生物标志物和生化变量的准确性在患有B2期退化二尖瓣疾病的识别犬中。J VET Intern Med。2021; 35（2）：755-770。3。Wesselowski S，Gordon SG，Fries R等。使用体格检查，心电图，放射线照相术和生物标志物预测超声心动图B2 B2粒细胞护丝瓣疾病在临床前骑士国王Charles Spaniels中。J VET Cardiol。 2023; 50：1-16。 4。 ljungvall I，Rishniw M，Porciello F，Ferasin L，Ohad DG。 含粘液丝瓣疾病的小型狗中的杂音性反映了疾病的严重程度。 J小动画实践。 2014; 55（11）：545-550。 5。 Caivano D，Dickson D，Martin M，Rishniw M.患有肺部和亚属于下狭窄的成年犬的杂音强度反映了疾病的严重程度。 J小动画实践。 2018; 59（3）：161-166。 6。 Keene BW，Atkins CE，Bonagura JD等。 ACVIM共识指南 - 用于诊断和处理狗的粘液丝瓣脱离的线。 J VET Intern Med。 2019; 33（3）：1127-1140。 7。 Boswood A，HäggströmJ，Gordon SG等。 8。J VET Cardiol。2023; 50：1-16。4。ljungvall I，Rishniw M，Porciello F，Ferasin L，Ohad DG。含粘液丝瓣疾病的小型狗中的杂音性反映了疾病的严重程度。J小动画实践。2014; 55（11）：545-550。 5。 Caivano D，Dickson D，Martin M，Rishniw M.患有肺部和亚属于下狭窄的成年犬的杂音强度反映了疾病的严重程度。 J小动画实践。 2018; 59（3）：161-166。 6。 Keene BW，Atkins CE，Bonagura JD等。 ACVIM共识指南 - 用于诊断和处理狗的粘液丝瓣脱离的线。 J VET Intern Med。 2019; 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295：105987。 12。 Blass KA，Schober KE，Bonagura JD等。 150只猫中3200型3M Littmann电子听诊器的临床评估。 J猫科药。 2013; 15（10）：893-900。 13。 VörösK，Nolte I，HungerbühlerS等。 使用基于传感器的电子听诊仪，狗心脏杂音的声音记录和数字声音心电图。 14。2016; 30（6）：1765-1779。Engel-Manchado J，Montoya-Alonso JA，DoménechL等。犬菌丝丝瓣疾病的机器学习技术：整合了解血，生活质量调查和体格检查。兽医科学。2024; 11：118。9。Pedersen HD，HäggströmJ，Falk T等。狗轻度二尖瓣反流中的神经培养：观察者的变化，物理操作的影响以及与颜色多普勒超声心动图和唱机心脏摄影的一致。J VET Intern Med。1999; 13（1）：56-64。 10。 HöglundK，French A，Dukes-McEwan J等。 拳击手狗中的低强度心脏杂音：观察者间的变化和压力测试的影响。 J小动画实践。 2004; 45（4）：178-185。 11。 Vezzosi T，Alibrandi L，Grosso G，TognettiR。对基于智能手机的新数字听觉检查材料的评估，该数字听觉仪具有狗和猫中的Phonocartiography和心电图。 兽医J。 2023; 295：105987。 12。 Blass KA，Schober KE，Bonagura JD等。 150只猫中3200型3M Littmann电子听诊器的临床评估。 J猫科药。 2013; 15（10）：893-900。 13。 VörösK，Nolte I，HungerbühlerS等。 使用基于传感器的电子听诊仪，狗心脏杂音的声音记录和数字声音心电图。 14。1999; 13（1）：56-64。10。HöglundK，French A，Dukes-McEwan J等。拳击手狗中的低强度心脏杂音：观察者间的变化和压力测试的影响。J小动画实践。2004; 45（4）：178-185。 11。 Vezzosi T，Alibrandi L，Grosso G，TognettiR。对基于智能手机的新数字听觉检查材料的评估，该数字听觉仪具有狗和猫中的Phonocartiography和心电图。 兽医J。 2023; 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Christof Paar和Jan Pelzl www.crypto-textbook.com -UIM
•RSA加密系统仅使用一个算术操作（模块化指数），从概念上讲，它是一个简单的不对称方案•即使在概念上很简单，由于使用很长，RSA是比对称方案慢的阶数，例如。AES•实施RSA时（特别是 在受约束设备（例如智能卡等）上）必须密切注意算术算法的正确选择•即使有很长的数字，正方形和杂音算法也可以快速启动……AES•实施RSA时（特别是在受约束设备（例如智能卡等）上）必须密切注意算术算法的正确选择•即使有很长的数字，正方形和杂音算法也可以快速启动……
下一代哈维
•入门计划•正常（60 bpm）•正常（90 bpm）•无辜杂音（60 bpm）•无辜杂音（90 bpm）•主动脉瓣硬化症•高血压•高血压（60 bpm）•高血压（90 bpm） aneurysm • Mitral valve prolapse (60 bpm) • Mitral valve prolapse (90 bpm) • Mitral valve prolapse, isolated click and murmur • Mitral regurgitation, chronic • Mitral regurgitation, moderate • Mitral regurgitation, mild (60 bpm) • Mitral regurgitation, mild (90 bpm) • Mitral regurgitation, acute •三尖瓣反流，轻度（60 bpm）•三尖端反流，轻度（90 bpm）•二尖瓣狭窄，严重的三尖端膨胀•二尖瓣狭窄伴有轻度的三舒张反理，二刺狭窄和音气症
临床前和临床研究的全面综述
摘要 - 世界许多地区无法获得心脏病资源的访问促使基于心脏信号的自动诊断系统的发展。近年来，已经提出了广泛的监督学习模型，可以从心脏声音中最初诊断为心脏病。为了达到高精度，这种监督的学习模型通常需要大量标记的数据，这可能是昂贵的。在这方面，最近已经采用了自我监督的学习来减少对注释数据的过度依赖。wav2Vec 2.0是一种音频自我监督的学习模型，在各种与语音有关的任务中显示出令人鼓舞的结果。在本文中，我们对WAV2VEC 2.0进行了调整，以从心脏声音信号中进行杂音检测。为此，我们在Circor Digiscope Heart Sound数据集上进行了预训练和微调。结果证实了使用WAV2VEC 2.0模型进行心脏声音分类的可行性。该模型通过实现0.80的加权精度和0.70的UAR来显示出竞争性能，用于在保留测试集中进行杂音检测。为了研究微调数据大小对下游性能的影响，我们还对小规模的带注释数据进行了微调2VEC 2.0模型。结果证实，该模型对小型微调数据大小具有鲁棒性，因此可以减少我们对大型，带注释的心脏声音数据的依赖。索引术语 - 心脏声音，杂音检测，WAV2VEC 2.0，自我监督学习
由于自然灾害引起的正常盐水供应链的破坏：
本文包括文献综述和人工智能（AI）心脏杂音检测模型的案例研究，以分析在低或中收入国家（LMIC）中在心血管医疗中部署AI的机遇和挑战。这项研究有两个平行的组成部分：（1）文献综述评估了AI有助于解决高收入国家和低收入国家之间的医疗保健差异的能力。讨论了机器学习模型有限部署的原因以及模型的概括。此外，文献综述讨论了新兴以人为中心的部署研究是克服部署障碍的有前途的途径。（2）在巴西农村的心脏杂音检测案例研究中开发并测试了一种预测性AI筛选模型。我们的二进制贝叶斯重新连接模型利用了患者心脏声音记录的重叠的徽标MEL频谱图，并通过XGBoost整合人口统计数据和信号特征以优化性能。这是关于模型的局限性，鲁棒性以及阻止其实际应用的障碍的讨论。还讨论了该模型和其他最先进模型的难度，还讨论了分布数据的概括。通过将案例研究的结果与文献综述的结果相结合，使用了NASSS框架来评估在低收入环境中部署AI支持的心脏杂音检测方面的关键挑战。这项研究突出了支持AI的医疗保健的变革潜力，尤其是对于低收入环境中的可负担得起的筛查系统。它还强调了有效实施和集成策略的必要性，以确保这些技术成功地部署。
肺炎克雷伯菌中的副菌CoL杂音与铁载体受体CIRA和B-内酰胺酶活性的突变有关
ce-ferocol是一种新型的铁载体偶联的头孢菌素，具有抗碳青霉烯的病原体的有效活性。铁载体分子具有用于细胞进入的活性铁吸收系统的外膜渗透。ce-fienocer保留用于治疗由多药耐药的革兰氏阴性杆菌引起的患者的感染，并且治疗方案有限。然而，在监视研究中的clinal分离株中已经报道了Ce Fifocol-Non敏感的分离株。可怀疑性的降低可能与β-内乳酶以及其他因素有关[1]。与鲍曼尼杆菌[2]，铜绿假单胞菌和大肠杆菌[3]中的抗CE拟合抗性有关[3]。抗菌异质抗性描述了一种现象，其中遗传均匀细菌的亚群表现出对特定抗生素的一系列敏感性。异质具有相当大的临床相关性，因为抗生素治疗可能会选择更具耐药性的人群。杂质是一个重要因素，导致无法解释的抗体治疗衰竭。在碳苯甲烯类革兰氏阴性病原体中据报道了广泛的CE Finocol异质抗性[4]。但是，缺乏研究CE -Fifocol异质抗性的机制的彻底研究。我们使用磁盘扩散法对CDC＆FDA抗生素耐药性分离株中的革兰氏阴性碳青霉烯酶检测面板中的80个分离株测试了CE-Finocol（30μg; Hardy Diag-nostics）的敏感性。ce Fienocy对面板中的大多数耐碳青霉菌株表现出有效的效率。我们识别了几个cen finocol-non敏感的肺炎分离株（补充表S1）。此外，在Ce -Finocol磁盘扩散测定法中，散射的菌落出现在K.肺炎的抑制区域中（图1 a），这表明对ce fiforcocer的异质抗衡。这项研究基于CE-Finocol-firocy象征性菌株K。K。肺炎0097属于使用MLST 2.0（https://cge.food.dtu.dtu.dk/services/mlst/）确定的多焦点序列确定的SE型ST3603。使用抗性基因识别（RGI）（https：//card.mcmaster。CA/Analyze/RGI）。抗性基因包括BLA TEM-1，BLA OXA-9，BLA KPC-3，BLA SHV-11，SUL1，SUL1，SUL2，DFRA12，DFRA12，DFRA14，AAC（6'）-IB，AADA1，AADA2，AADA2，AADA2，AADA2，AADA2，APH（6）-ID，APH（6）-ID，APH（3'''''-ib，Fosa，Fosa6和几个ant and and and and ant nattibibibibibibibibibiceciocic E.我们使用人口分析（PAP）测定法来确认K.肺炎A 0097中的基因构成异源。PAP分析确定了琼脂抗性菌落数量的比例