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BPU-T 系列薄床 - Bryair
2.如果 N 的值为 1 或小于 1，则可以安全地提供 1 级单元，介质寿命约为。12 个月。如果 N 的值为 1.5 并且仍然提供 1 级单元，则介质寿命缩短为 8 个月 - 12 / 1.5 = 8 个月 3.如果为第二个/下一个污染物选择的 EcoScrub 介质与为第一个污染物选择的介质不同，则将选择 2 级单元，并针对每个介质分别计算介质寿命，如上所述。4.如果为两种或多种污染物选择的 EcoScrub 介质相同，则可以将针对单个污染物计算出的床数相加，以进行介质的组合选择。5.ECO-SCRUB 装置的级数不应超过 3（三）。但是，如果级数超过 3，则可以使用非标准装置选项。（最多 4（四）级）。如果发生这种情况，请咨询工程师。BRY-AIR (ASIA) PVT LTD 部门以获取指导。选择“薄床”ECO-SCRUB 的步骤基于单一吸附剂的应用 a.如果根据上述选择程序计算出的级数小于 0.25，请选择相应的 Eco-Scrub 薄床 1 级模型。b.如果根据上述选择程序得出的级数大于 0.25 但小于 0.5，则选择相应的 Eco-Scrub 薄床 2 级模型。c. 如果根据上述选择程序得出的级数大于 0.5 但小于 0.75，则选择相应的 Eco-Scrub 薄床 3 级模型。基于两种/多种吸附剂的应用 a.如果根据上述选择程序得出的每种吸附剂的级数小于 0.25，则根据所选吸附剂的数量选择相应的 Eco-Scrub 薄床 2 级或 3 级模型。b.如果根据上述选择程序选定的每种吸附剂的级数，对于一种吸附剂，计算结果小于 0.25，而对于第二种吸附剂，计算结果大于 0.25 但小于 0.5，则选择 Eco-Scrub 的薄床 3 级模型，其中该装置的一个床装有前一种吸附剂，其余两个床装有后一种吸附剂。
使用国际空间站（ISS）作为测试床...
Cornerstone Research Group（CRG）正在开发用于SBIR下聚合物丝生产的过程中监测系统。此系统应用传感器，硬件和软件算法来实时监视和调整聚合物原料的生产和打印过程。
激光粉末床熔合增材制造
1996 年 1 月 1 日之后发布的报告通常可通过美国能源部 (DOE) SciTech Connect 免费获取。网站 www.osti.gov 公众可以从以下来源购买 1996 年 1 月 1 日之前制作的报告： 国家技术信息服务 5285 Port Royal Road Springfield, VA 22161 电话 703-605-6000（1-800-553-6847） TDD 703-487-4639 传真 703-605-6900 电子邮件 info@ntis.gov 网站 http://classic.ntis.gov/ DOE 员工、DOE 承包商、能源技术数据交换代表和国际核信息系统代表可以从以下来源获取报告： 科学技术信息办公室 PO Box 62 Oak Ridge, TN 37831 电话 865-576-8401 传真 865-576-5728 电子邮件 reports@osti.gov 网站 http://www.osti.gov/contact.html
技术手册 - Aerys医疗床-Winncare
预防措施：尽管床符合电磁兼容性，但某些设备可能会改变其功能的方式，在这种情况下，必须在距离上使用或根本不使用它们。警告：床是一种电磁设备，需要有关电磁兼容性的特殊预防措施。必须根据本技术手册中提供的电磁兼容性信息安装并将其用于使用。警告：除了制造商指定或提供的配件，换能器和电缆外，还可能导致电磁排放增加或设备免疫力降低，并可能导致操作不当。当在下面指定的值的极限内受到电磁干扰时，床不会自动移动：
金属粉末床熔合工艺链
摘要 金属粉末床熔合 (MPBF) 不是一个独立的工艺，通常需要其他制造技术（例如热处理和表面处理操作）才能获得高质量的组件。 为了优化给定组件的每个单独工艺，必须考虑和了解其在整个工艺链中的进展，这可以通过使用经过验证的模型来实现。 本文旨在概述可用于开发 MPBF 工艺链数字孪生的各种建模技术，包括物理实体和数字实体之间的数据传输方法和不确定性评估。 通过使用技术就绪水平对建模技术的当前成熟度进行评估，以了解其成熟度。总结了 MPBF 研究领域（即预测：粉末变形；温度；材料特性；变形；残余应力；以及拓扑优化）、后处理（即建模：加工；热处理；和表面工程）和数字孪生（即制造过程链的模拟；互操作性和计算性能）中使用的基于物理的建模技术的优点和缺点。还讨论并总结了这些 MPBF 研究领域面临的挑战的未来前景。
练习中的伤口床准备
过去二十年的重点是改善慢性伤口范围广泛的患者的治愈率。现在是现实的，可以期望通过循证护理，许多伤口将在合理的时间范围内愈合。尽管总体上有所改善，但是，即使没有最高的护理标准，慢性伤口仍然很少但很大一部分。因此，这些伤口的管理受到了审查，注意力转向了影响其愈合的因素和伤口床的准备。伤口床制备不是一个静态概念，而是动态且迅速发展的概念。falanga在回顾本文档第一篇文章中的概念的演变时描述了时间的发展。这是一个模型，包括支撑伤口床制备的四个组件（组织管理，炎症和感染控制，水分平衡，上皮（边缘）进步）。Falanga建议，时间框架为临床医生提供了一种全面的方法，可以应用基础科学来制定最大化伤口愈合潜力的策略。该EWMA位置文档旨在通过研究如何将时间组成部分转化为不同伤口类型的实际管理，从而提高对伤口床制备的概念的理解，每种都面临着独特的临床挑战。相比之下，莫法特，莫里森和皮纳的文章表明，对于静脉腿溃疡，重点是恢复和维持水分平衡，而组织管理和感染控制则不太突出。埃德蒙兹（Edmonds），福斯特（Foster）和沃登（Vowden）的文章表明，对于糖尿病足溃疡，时间框架内的重点是以自由基和重复的伤口清理形式进行组织管理，炎症和感染控制在这些伤口中起着重要而复杂的作用。这些文章说明时间框架不是线性的：不同的伤口需要注意不同元素。该框架还认识到一种干预会影响多个时间要素。清创术可用作组织管理的干预措施，但也可以影响炎症和感染控制。伤口床制备模型取决于有效，准确的患者和伤口评估。使用这种方法临床医生可以在早期鉴定非治疗伤口的患者以及可能影响进展的策略的早期鉴定方面发展技能，而不是让患者长时间没有干预。该立场文件加强了将时间整合到整个护理计划中的重要性，该计划解决了患者治疗的所有其他方面。静脉溃疡，如果没有压缩就不会愈合；没有压力卸载和糖尿病控制的糖尿病足溃疡也不会。我们对伤口的思维的这种转变应促进对可在伤口床制备模型中使用的目标干预措施的发展产生越来越多的兴趣。随着我们的理解的提高，将有可能向那些将从使用中受益的患者正确靶向更先进和昂贵的技术。这些范围从基本干预措施，例如升高肢体以改善静脉腿溃疡的水分平衡，或覆盖伤口以降低糖尿病足溃疡感染的风险，到更复杂的先进疗法以刺激上皮（EDGE）进步。的确，时间为这些治疗的具有成本效益的引入提供了一个框架。伤口床的准备提供了巨大的潜力，可以改善顽固性伤口的患者的生活，并在各级卫生专业人员的能力上有效地管理复杂的非治疗。此外，使用时间框架作为正在进行的整体伤口管理策略的一部分，有可能通过治疗这一小但昂贵的患者来减轻卫生服务的财务负担。
球床的能量和火用分析...
在目前的研究中，我们开发了一种球床热能存储 (PBTES) 系统来利用发动机废气产生的废能。开发的 PBTES 与电力测功机耦合的固定式柴油发动机集成在一起，用于实验研究。比较了集成和未集成 PBTES 系统的发动机性能。在各种负载条件下，在充电过程中，60-75% 的能量可以存储在制造的系统中。研究发现，考虑到充电过程，使用该存储系统可以节省近 11-15% 的发动机燃料能量。PBTES 的热回收/排放表明可以节省 6-8.5% 的燃料一次能源。系统组合（发动机 + PBTES）效率在不同负载条件下变化范围为 11-38%。当施加 3 kW 负载时，可获得最高的能量节省，为 3.32%。开发的系统可轻松用于家庭或工业用途的空间加热或热流体需求。关键词：热能储存系统，球床，废热回收，
激光粉末床熔合增材制造在...
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利用人工智能AI开展临床药师工作
近年来，人工智能（AI）的社会应用正在迅速发展。许多论文研究了AI在医疗领域的应用。然而，关于AI应用于临床药学服务的研究却很少。我们报告了在处方审核的机器学习应用领域中尝试将AI应用于临床药学服务的尝试：通过语音识别解决药品问题以及通过自然语言处理自动将标准代码分配给药品名称信息。虽然两者都是探索性的尝试，但我们展示了将AI应用于临床药学服务的实用性。预计未来AI将支持和改变所有行业，包括医疗保健和临床药学服务。但是，AI并不是可以解决任何问题的魔法。使用人工智能程序时，需要了解其特点和局限性。面向即将到来的人工智能时代，临床药师需要提高人工智能素养。
临床医学中的人工智能和机器学习（评论），2023 NEJM，3 月 30 日，...
资料来源：与 Bing 的对话 2023/4/1 （1）临床中的人工智能和机器学习...... https://www.nejm.org/doi/full/10.1056/NEJMra2302038 （2）医学中的机器学习 | NEJM - 新英格兰医学杂志...... https://www.nejm.org/doi/full/10.1056/NEJMra1814259 （3）新英格兰医学杂志：2023 年档案。 https://www.nejm.org/medical-archives/2023 （4）新英格兰医学杂志（日文版）。 https://nejm.jp/ （5）临床中的人工智能和机器学习...... https://www.researchgate.net/publication/369647120_Artificial_Intelligence_and_Machine_Learning_in_Clinical_ Medicine_2023