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World File Search System杂音
SRMS目录认证号：SRMS 0001
CRM重量产量具有高精度的重量，从纯纯度或高纯度开始启动材料开始，其内容的特征是100％减杂音方法或QNMR，LC-MS，LC-MS，LC-CAD，LC-CAD，LC-CAD，LC-UV，LC-IDMS，LC-IDMS，IC，IC，iC，GC-MS，GC-MS，GC-IDMS，GC-IDMS，GC-FID或ICP-FID。（b，e）1
灯笼（III）氢氧化物纳米颗粒和光敏感硅杂音中的聚乙烯功能化石墨烯量子点纳米复合材料
摘要：灯笼在光电子中主要用于掺杂剂，以增强半导体设备的物理和光学特性。在这项研究中，灯笼（III）氢氧化物纳米颗粒（LA（OH）3 NP）用作聚乙基亚胺（PEI）功能化的氮（N）掺杂的石墨烯量子点（PEI- N GQD）的掺杂剂。通过绿色新颖方法在单一步骤中从LA（NO）3中制备3个NPS掺杂的PEI- nps-n GQD纳米复合材料，并以傅立叶转换红外光谱（FT-IR）为特征（TEM）。 在n型Si晶圆上沉积，洛杉矶（OH）3 nps掺杂的PEI- N GQDS纳米复合材料形成Schottky Diodes。 I -V特性和二极管的光响应是根据照明强度在0-110 mW cm -2和室温下的照明强度的函数。 发现二极管的直接拟合比和理想性因子降低，而Schottky屏障和串联电阻随着增强的照明而增加。 作为光电探测器，LA（OH）3 nps掺杂的PEI- N GQD/N-SI异质结的表现出3.9×10 - 3 AW - 1在22 mW cm-2下，在-0.3 V偏见下，在22 mW cm-2下，最大检测到8.7×10 8 JONES的最大检测，并在8.7×10 8 JONES中进行了研究。呈现LA（OH）3 NPS掺杂的PEI-N GQD的结构，电气和光电特性，表明这些纳米复合材料对于光电应用程序有望有望。通过绿色新颖方法在单一步骤中从LA（NO）3中制备3个NPS掺杂的PEI- nps-n GQD纳米复合材料，并以傅立叶转换红外光谱（FT-IR）为特征（TEM）。在n型Si晶圆上沉积，洛杉矶（OH）3 nps掺杂的PEI- N GQDS纳米复合材料形成Schottky Diodes。I -V特性和二极管的光响应是根据照明强度在0-110 mW cm -2和室温下的照明强度的函数。发现二极管的直接拟合比和理想性因子降低，而Schottky屏障和串联电阻随着增强的照明而增加。作为光电探测器，LA（OH）3 nps掺杂的PEI- N GQD/N-SI异质结的表现出3.9×10 - 3 AW - 1在22 mW cm-2下，在-0.3 V偏见下，在22 mW cm-2下，最大检测到8.7×10 8 JONES的最大检测，并在8.7×10 8 JONES中进行了研究。呈现LA（OH）3 NPS掺杂的PEI-N GQD的结构，电气和光电特性，表明这些纳米复合材料对于光电应用程序有望有望。关键字：稀土元素，灯笼（III）氢氧化物掺杂，石墨烯量子点，绿色方法，纳米复合二极管，光敏性
多发性心脏肿瘤早期完全消退...
胎儿发育过程中，患病率为 0.14% 1。横纹肌瘤是婴儿和儿童中最常见的心脏肿瘤，占所有病例的 60% 以上。2 它通常表现为多个小肿瘤，通常位于心室心肌，但也有影响心房的病例。它与结节性硬化症密切相关，根据已发表的研究，其百分比在 60% 到 80% 之间。3,4 与此同时，在所有确诊为结节性硬化症的患者中，43% 到 72% 患有心脏横纹肌瘤。对患者进行体格检查可以发现心脏杂音、外周脉搏减弱或发绀。心律失常的出现并不少见，并且据描述，Wolf-Parkinson-White 综合征的发病率较高。超过一半的病例在停药后会自行缓解。5 我们介绍一名患者的病例，该患者经超声心动图诊断为疑似多发性横纹肌瘤，并有自发、完全的早期缓解。一名 1 天大的新生儿因心脏杂音被转诊至儿科心脏病科会诊。妊娠发育平稳。从心血管角度来看，患者无症状。心脏听诊在 LSE 中检测到收缩期心脏杂音，保留了第二个音调。其余的体格检查并不重要。心电图呈窦性心律，没有显著发现。超声心动图显示多个心脏肿瘤位于右心室尖部、室间隔和左心室流出道（图 1A），最大的肿瘤（9 × 8 毫米，图 1B）位于左心室流出道，造成轻微阻塞（最大估计收缩压梯度为 23 毫米汞柱）。左心室收缩功能保留。诊断为疑似多发性心脏横纹肌瘤，并为患者确定了保守治疗方案和临床随访。完成结节性硬化症筛查并符合诊断标准。六周后，再次进行超声心动图检查，结果显示上述所有心脏肿瘤均消失（图 2A），包括位于左心室流出道的最大肿瘤（图 2B）。患者仍无症状。
疲劳的混合框架：将动机控制和计算主持人连接到γ振荡
（R，S） - 和（S） - 酮胺在治疗耐药抑郁症（TRD）方面取得了重大进展，近年来已成为研究重点。但是，它们都有限制其临床用途的心理影响，分离效应和虐待责任的风险。最近的临床前和临床研究表明，与（R，S）和（S） - 酮胺相比，（R） - 酮胺具有更有效和持久的抗抑郁作用，副作用较少。然而，最近的一项小样本随机对照试验发现，尽管（r）酮胺在成人TRD治疗中的不良反应发生率较低，但其抗抑郁药的效率并不优于安慰剂组，表明其抗抑郁药的优势仍然需要进一步的验证和透明度。此外，越来越多的研究表明，（r） - 氯胺酮在预防和治疗医学领域或疾病中也可能有显着应用，例如认知疾病，围手术性麻醉，缺血性中风，parkinson的疾病，多发性硬化性，多种症状，骨质疾病，异常症，杂音，杂音，杂物，以及以下杂物。有机磷酸中毒。本文Brie-trip y回顾了与（r） - 酮胺有关的抗抑郁药的作用机理和研究机制，充分揭示了其应用潜力和开发前景，并为随后的扩展研究提供了一些参考和帮助。
制造1D TE/2D RES2混合
摘要：二维（2D）rhenium disulfer（RES 2）的优质光学和电子特性使其适用于纳米电子和光电子应用。然而，内部缺陷以及Res 2的低迁移率和吸收能力阻碍了其在高性能光电探测器中的利用。制造混合型杂界是设计高性能混合光电探测器的替代方法。本研究提出了一个混合维范德华（VDW）杂音杂音光电探测器，其中包含高性能的一维（1D）P-Type Thilurium（TE）和2D N-Type Res 2，使用Dry Cression使用Dry Cransel Mage在Res 2 Nano-lope上沉积在Res 2 nano inanowires上而开发的。由于在RES 2和TE界面形成的II型P -n异质结，它可以改善光激发电子 - 孔对的注入和分离效率。提出的异质结构设备对可见光灵敏度（632 nm）敏感，具有超快的光响应（5 ms）（5 ms），高响应性（180 a/w）和特定的检测率（10 9），其优于Pristine te和Res 2 PhotododeTectors。与RES 2设备相比，响应速度和响应速度通过数量级更好。这些结果证明了TE/RES 2混合差异的制造和应用潜力，用于高性能光电设备和传感器。关键字：光电探测器，可见光，光响应率，Res 2纳米环，TE纳米线，范德华瓦尔斯异质结
先天性心脏病
导管通常与其他异常有关，在女性中更为常见。在胎儿生命期间的病理生理学，在肺开始起作用之前，肺动脉的大多数血液都会通过动脉导管进入主动脉。持续性导致从主动脉到肺动脉的连续抗管分流，因为主动脉中的压力高于肺部循环的压力。分流的体积取决于导管的大小，但多达50％的左心室输出可以通过肺部再循环，因此心脏的工作增加。婴儿期的较大的右分线可能会导致肺动脉压力升高，有时会导致进行性肺血管损伤。临床特征带有小分流的临床特征，多年来可能没有症状，但是当导管较大时，生长和发育可能会受阻。通常，婴儿期没有残疾，但最终可能会导致心脏衰竭，呼吸困难是第一个症状。听到了连续的“机械”杂音，后期的收缩期强调，最大的锁骨在锁骨下方的左侧室内空间中最大。它经常伴随着刺激。脉冲的体积增加。可以在放射学上检测到肺动脉的扩大。 ECG通常是正常的。 如果肺血管耐药性增加，则肺动脉压可能会升高，直到其等于或超过主动脉压力为止。 通过缺陷的分流可能会逆转，从而导致Eisenmenger综合征。可以在放射学上检测到肺动脉的扩大。ECG通常是正常的。如果肺血管耐药性增加，则肺动脉压可能会升高，直到其等于或超过主动脉压力为止。通过缺陷的分流可能会逆转，从而导致Eisenmenger综合征。杂音变得更安静，可能仅限于收缩或可能消失。
算法用于预测未选择队列中心脏声音的瓣膜心脏病
目的：本研究旨在评估最先进的机器学习算法的能力，从一般人群中的数字心脏声音记录中检测瓣膜心脏病（VHD），其中包括无症状病例和疾病进展的中间阶段。方法：我们使用带有数字听诊器从Tromsø7研究中的2124名参与者中的数字听诊器收集的带注释的记录训练了一个复发性神经网络，以预测心脏声音的杂音。预测的杂音用于预测通过超声心动图确定的VHD。结果：检测到主动脉狭窄（AS）的存在，灵敏度为90.9％，特异性为94.5％，曲线（AUC）下的面积为0.979（CI：0.963 - 0.995）。至少在AUC为0.993（CI：0.989 - 0.997）中检测到的中等程度。中度或更大的主动脉和二尖瓣流体反流（AR和MR）的AUC值分别为0.634（CI：0.565 - 703）和0.549（CI：0.506 - 0.593），当临床变异添加为预测者时，临床变异时增加到0.766和0.677。AR的AUC分别为AR和MR，分别为0.756和0.711。共同筛查有症状的反流或狭窄的存在，导致AUC为0.86，为97.7％的AS病例（n = 44），并且检测到了所有12 ms病例。结论：该算法在检测到一般队列中表现出卓越的性能，超过了对选定同类群体的类似研究的观察结果。基于HS音频的AR和MR的检测较差，但有症状的病例的准确性要高得多，临床变量的包含可以显着提高模型的性能。
通过创新的视觉信号分析探索神经科学疾病检测的新视野
脑部疾病是全球面临的重大健康挑战，一直是全球死亡的主要原因。脑电图 (EEG) 分析对于诊断脑部疾病至关重要，但对于医务人员来说，解读复杂的 EEG 信号并做出准确诊断却极具挑战性。为了解决这个问题，我们的研究重点是将复杂的 EEG 信号可视化为医疗专业人员和深度学习算法容易理解的格式。我们提出了一种称为前向后向傅里叶变换 (FBFT) 的新型时频 (TF) 变换，并利用卷积神经网络 (CNN) 从 TF 图像中提取有意义的特征并对脑部疾病进行分类。我们引入了肉眼裸眼分类的概念，将领域特定知识和临床专业知识整合到分类过程中。我们的研究证明了 FBFT 方法的有效性，使用基于 CNN 的分类在多种脑部疾病中实现了令人印象深刻的准确率。具体来说，我们使用基于 CNN 的分类方法对癫痫、阿尔茨海默病 (AD) 、杂音和精神压力的准确率分别达到了 99.82%、95.91%、85.1% 和 100%。此外，在肉眼分类方面，我们对癫痫、AD、杂音和精神压力的准确率分别达到了 78.6%、71.9%、82.7% 和 91.0%。此外，我们结合了基于平均相关系数 (mCC) 的通道选择方法来进一步提高分类的准确性。通过结合这些创新方法，我们的研究增强了 EEG 信号的可视化，为医疗专业人员提供了对 TF 医学图像的更深入了解。这项研究有可能弥合图像分类和视觉医学解释之间的差距，从而更好地检测疾病并改善神经科学领域的患者护理。
心脏病学建议和转诊途径 - 儿科
该指南由Rahul Roy博士代表儿科局起草，并于2019年10月由Rahul Roy/Aravind Shastri博士修改。在开发过程中，它已被散发并提交给儿科心脏病专家，新生儿学家和儿科医生的评论。该指南由Gosh Dr Graham Derrick的心脏病专家于2015年9月和2023年4月进行。有关超声心动图和无辜杂音的推荐的补充。在儿科心脏病学MDT会议25/01/24会议上已经讨论了新指南，并与儿科和新生儿团队广泛分发，并在治理会议上进行了讨论（NICU治理2024年5月和儿科治理 - 2024年6月 - 2024年6月）