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神经护理和基本神经检查
TBI是一种复杂的状况，需要彻底监测和护理以减少并发症并增强患者的预后。TBI治疗的重要组成部分是神经检查或神经系统评估。必须根据每个患者的特殊需求制定神经检查频率的患者计划，以提供最佳的监测和护理。高危患者需要更频繁的神经检查才能检测出早期损害的迹象。没有足够的分类，需要其他监测的个人可能会被忽略，这可能会影响其神经系统结果。选择每位患者的风险，损伤特征，合并症和其他因素时，选择神经检查频率时。可以通过这种个性化方法对处于较高劣化风险的个人进行监测和处理，而不会对他人的风险较低。医生可以通过根据每个患者的需求来调整神经检查的频率来改善结果并降低del妄的风险。这将仔细观察与患者舒适结合在一起。之后，标准化神经检查频率的困难以及需要更多信息以区分患者在临床实践中的重要性。这是至关重要的
使用深度学习检测阿尔茨海默病
阿尔茨海默病是老年人痴呆症的病因，影响着全球数百万人。阿尔茨海默病无法治愈，进展缓慢或迅速，可能导致丧失独立性和死亡。阿尔茨海默病的诊断依据是记忆丧失、认知障碍、病史以及身体和神经系统测试。这些方法是主观的，可能无法检测出早期疾病。因此，阿尔茨海默病的检测和诊断必须客观准确。医学成像和机器学习的最新进展使得使用脑电图和磁共振成像数据诊断阿尔茨海默病成为可能。磁共振成像产生高分辨率的大脑图像，而脑电图则以非侵入性方式测量大脑电活动。机器学习算法可以在大型脑电图和磁共振成像数据集中检测阿尔茨海默病的指标。这些算法可以将新的脑电图和磁共振成像数据识别为健康数据。本文旨在研究使用机器学习技术检测阿尔茨海默病时脑电图和磁共振成像数据的用途。我们
数字全息干涉法测量变形
摘要。无损检测 (NDT) 方法和技术在提高各行各业的产品质量方面发挥着至关重要的作用。在这些方法中，光学方法脱颖而出，它依赖于对光辐射如何与测试对象相互作用的分析。物体光学测试的关键信息参数包括其光谱和整体光度特性。这些特性受物质结构、温度、物理状态、微起伏、入射辐射角度、偏振度和波长等因素的影响。通过利用光学方法，可以在不损坏物体的情况下检测出材料内部的缺陷。这些缺陷包括空隙（不连续性）、分层、孔隙、裂纹、异物夹杂、内部应力、材料结构的改变、物理和化学性质的变化，以及与指定几何形状的偏差。值得注意的是，光学方法仅限于检测由光谱区域内透明的材料制成的产品的内部缺陷。通过利用无损光学检测的力量，行业可以确保其产品的完整性和质量，检测潜在缺陷，并保持严格的质量标准，而不会对测试对象造成任何损害。描述了使用傅里叶变换对全息图序列进行处理的方法，这些全息图被记录在不同的时间点。通过低功率激光辐射可以测量复合材料在加热时的变形。
肺腺癌患者的 EML4-ALK (E13:A20) 和 GPAT3-ALK (G3:A20) 突变
间变性淋巴瘤激酶（ALK）基因变异（重排/融合、突变或扩增）已发现于多种肿瘤中，ALK变异是非小细胞肺癌（NSCLC）肿瘤进展的主要外在原因，仅次于EGFR突变，约占NSCLC患者的2%～7%，最常见于年轻非吸烟肺腺癌患者。存在ALK重排（融合）的NSCLC对ALK抑制剂敏感，而存在某些ALK激酶区域获得性突变（如L1196M、G1269A、G1202R、T1151dup、l1152R、C1156Y、F1174L等）或拷贝数扩增的NSCLC可能对早期一代ALK抑制剂克唑替尼耐药，但对新一代ALK抑制剂敏感[1]。 NGS可以帮助我们准确检测出ALK新的融合基因，指导我们理解ALK融合基因在NSCLC中的意义。既往研究发现，ALK的不同融合亚型可影响患者对不同TKI药物的敏感性，如P.il1171ASN突变（C.3512T>A）可诱导对克唑替尼和艾乐替尼的耐药，但对舍曲替尼无耐药性；P.tHR790MET突变是TKI耐药的主要机制（C.2369C>T）[2]。
促进人们对 COVID-19 疫苗的接受
自 2020 年 1 月美国发现首例 COVID-19 病例以来，该国已有超过 4600 万人被检测出感染 SARS-CoV-2。多种 COVID-19 疫苗已获得美国食品药品监督管理局的紧急使用授权，辉瑞 - BioNTech 疫苗于 2021 年 8 月 23 日获得全面批准。如果配合戴口罩、保持身体距离和通风，COVID-19 疫苗是持续控制疫情的最佳干预措施。然而，调查一直发现，相当一部分美国居民不打算接种 COVID-19 疫苗。COVID-19 疫苗接种不足的最严重后果是持续的社区传播（包括 delta [B.1.617.2] 变体，该变体于 2021 年 7 月开始激增）。加剧病毒的直接影响的是，COVID-19 疫苗接种率低将使疫情对家庭和社区（尤其是低收入和少数族裔群体）的社会和经济影响延续到 2022 年甚至更长时间。COVID-19 疫苗接种运动的规模和挑战是前所未有的。因此，通过一系列建议，我们提出了一种协调的、基于证据的教育、沟通和行为干预策略，该策略可能会提高美国各地 COVID-19 疫苗接种计划的成功率。
AI驱动的网络钓鱼检测系统
网络钓鱼攻击涉及通过伪装成一个值得信赖的实体来获取敏感信息的欺诈尝试，已经变得越来越复杂和普遍。传统的网络钓鱼检测方法通常依赖于启发式或基于签名的技术，这可能很难与不断发展的网络钓鱼策略保持同步。本文探讨了人工智能（AI）在增强网络钓鱼检测系统中的应用。AI驱动的方法利用机器学习算法，自然语言处理和模式识别，以更高的准确性和效率来识别和减轻网络钓鱼威胁。通过分析大量数据，这些系统可以检测出可能避免常规方法的网络钓鱼尝试的微妙模式和异常。该摘要讨论了网络钓鱼检测中采用的各种AI方法，包括受监督和无监督的学习技术，集合方法和深度学习模型。此外，它研究了AI-wive系统在现实世界中的有效性及其适应新兴的网络钓鱼策略的潜力。本文以目前的挑战和该领域的研究的未来方向进行了概述，强调需要持续发展以解决网络钓鱼威胁的动态性质。
基于人工智能的学生情绪和参与度检测...
摘要。班级规模和师生比是决定课堂教学质量的两个最重要因素。在南亚国家，尤其是印度，班级规模非常大，导致师生比非常高，约为 60:1。虽然政府计划通过各种政策措施提高教师的可用性，但现有的教学社区急需技术支持，以帮助他们提高印度的教育水平。该项目提出了一种情绪检测算法，可用于师生比较高的典型印度教室。目前，作为算法一部分设计的卷积神经网络的准确率为 86%。该模型成功检测出 7 种主要情绪——快乐、悲伤、厌恶、惊讶、愤怒、恐惧和中性。这些被映射到高、中、低参与度水平。该算法使用面部情绪识别 (FER) 处理课堂上学生的实时图像。它确定情绪，然后将其映射到适当的参与度水平。该项目对教学界具有宝贵的意义。教师将能够按班级、每周/每月查看学生的参与度报告，帮助他们识别学生的参与度趋势，并采用适当的干预措施来提高学生的参与度和学习成果。
猴痘 (MPX) 疫苗信息
• 任何艾滋病毒感染者 • 与男性或跨性别者发生性关系的任何男性或跨性别者 • 使用或有资格获得艾滋病毒暴露前预防 (PrEP) 的人 • 性工作者 • 上述群体的性伴侣 • 与一人或多人有过直接皮肤接触并且知道社区中其他感染 MPX 的人 • 过去 3 个月内被诊断出患有细菌性性传播疾病（如衣原体、淋病、梅毒）的人 • 预计会经历上述风险的人 我会有副作用吗？ 大多数接种 MPX 疫苗的人只有轻微反应，如轻度发烧、疲倦、腺体肿胀以及接种部位发红和瘙痒。 我如何接种第二剂？ 您可以在接种第一剂后至少 28 天接种第二剂 JYNNEOS。 前往 MPX 疫苗诊所接种第二剂。请注意，某些诊所需要预约或疫苗供应有限。别忘了带上您的疫苗接种记录。我患有 MPX。疫苗对我有帮助吗？不会。疫苗不是治疗方法，不应给出现 MPX 症状或已检测出 MPX 阳性的人接种。如果您患有 MPX 或出现 MPX 症状，请咨询您的医疗保健提供者有关治疗方法。
红外设备和技术 | Antoni Rogalski
回顾过去的 1000 年，我们发现红外 (IR) 辐射本身直到 200 年前才为人所知，当时赫歇尔首次报告了温度计实验 [1]。他建造了一个粗糙的单色仪，使用温度计作为探测器，以便测量阳光中的能量分布。继基尔霍夫、斯蒂芬、玻尔兹曼、维恩和瑞利的工作之后，马克斯·普朗克以著名的普朗克定律进一步推动了这一努力。传统上，红外技术与控制功能和夜视问题有关，早期应用仅与红外辐射检测有关，后来通过形成温度和发射率差异的红外图像（识别和监视系统、坦克瞄准系统、反坦克导弹、空对空导弹）。第二次世界大战期间见证了现代红外技术的起源。近五十年来，高性能红外探测器的成功开发使得红外技术在遥感问题上的应用取得了成功。大部分资金用于满足军事需求，但和平应用不断增加，特别是在二十世纪最后十年。这些包括医疗、工业、地球资源和节能应用。医疗应用包括热成像，其中对身体进行红外扫描可以检测出癌症或其他创伤，从而提高体表温度。地球资源测定
用于智能的特征异常检测系统（FADS）...
摘要 异常检测对于工业自动化和零件质量保证非常重要，虽然人类可以通过几个例子轻松检测出零件中的异常，但设计一个能够达到或超过人类能力的通用自动化系统仍然是一个挑战。在这项工作中，我们提出了一种简单的新异常检测算法，称为 FADS（基于特征的异常检测系统），该算法利用预训练的卷积神经网络 (CNN) 通过观察卷积滤波器的激活来生成标称输入的统计模型。在推理过程中，系统将新输入的卷积滤波器激活与统计模型进行比较，并标记超出预期值范围的激活，因此可能是异常。通过使用预训练网络，FADS 表现出与其他机器学习异常检测方法相似或更好的出色性能，同时 FADS 不需要调整 CNN 权重。我们通过检测增材制造晶格的自定义数据集上的工艺参数变化来展示 FADS 的能力。 FADS 定位算法表明，表面上可见的纹理差异可用于检测工艺参数变化。此外，我们在基准数据集（例如 MVTec 异常检测数据集）上测试了 FADS，并报告了良好的结果。