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XEDGE：矫正设施环境中的网络智能和SLA监视| Viavi
©2024 Viavi Solutions Inc.本文档中的产品规格和描述如有更改，恕不另行通知。在Viavisolutions.com/patents XedgeCorrectional-uc-Maa-nse-ae 30194155 900 0624
牙齿矫正的灭菌和消毒...
牙科气溶胶、飞溅物和器械污染也会传播病毒，病毒在室温下可以存活数周。乙型肝炎（血清性肝炎）、疱疹和艾滋病病毒无疑是在正畸诊所感染的众多疾病中较为严重的。HTLV-III（艾滋病）病毒更脆弱，传染性较低；最有可能在血液与血液或血液与粘膜反复接触或共用皮下注射针头后发生传播。尽管如此，艾滋病和乙型肝炎发病率的不断上升，使正畸医生更加意识到对器械和表面进行消毒的必要性。
精神分裂症的计算机辅助认知矫正
简介：精神分裂症被认为是一种多因素脑部疾病，因为其病因既有生物因素也有社会心理因素。其特征是现实扭曲、感知以及思维结构和内容明显紊乱、所有心理功能症状以及认知缺陷。认知缺陷以及精神分裂症的主要症状和伴随症状是患者在职业、社交和人际交往方面面临重大困难的原因，并阻碍患者顺利融入社会。一个关键假设是，改善患者的认知缺陷将有助于提高生活质量，并改善他们的功能和自主性。目的：本文的文献综述旨在研究精神分裂症患者的计算机辅助认知康复。近年来，人们的兴趣已经转向使用各种认知康复计划作为这些患者康复和重新融入社会的主要方法。方法：所用方法包括在 PubMed 平台上使用关键词“计算机化或计算机辅助和认知康复或认知矫正和精神分裂症非老年人”搜索和查看生成的文献。结果：选择了 2010 年至 2021 年期间在世界各地发表的 44 篇文章。结果表明，3410 名年龄在 18 至 50 岁之间的患者参与了研究，并通过计算机软件进行了基于计算机的认知康复测试。研究结果：结果表明，使用计算机为认知康复提出了一个有趣的建议。它似乎有积极的影响，并能改善注意力、逻辑、记忆力、执行功能和社交技能方面的认知缺陷。关键词：计算机辅助康复；计算机辅助矫正；认知增强；精神分裂症
健康饮食和运动矫正下颌手术
肿胀：您的脸颊和脖子下都会有很多肿胀。肿胀通常会在最初的4天恶化，并且在2周后会缓慢消退。到第3周，大部分肿胀应该消失。到2个月后，您只能有大约10％至20％的左肿胀。
使用自然语言处理对细菌蛋白的KEGG矫正预测
©作者2024。Open Access本文是根据Creative Commons Attribution 4.0 International许可获得许可的，该许可允许以任何媒介或格式使用，共享，适应，分发和复制，只要您对原始作者和来源提供适当的信誉，请提供与创意共享许可证的链接，并指出是否进行了更改。本文中的图像或其他第三方材料包含在文章的创意共享许可中，除非在信用额度中另有说明。如果本文的创意共享许可中未包含材料，并且您的预期用途不受法定法规的允许或超过允许的用途，则您需要直接从版权所有者那里获得许可。要查看此许可证的副本，请访问http：// creativecommons.org/licenses/4.0/。Creative Commons公共领域奉献豁免（http://creativecommons.org/publicdo- main/Zero/Zero/1.0/）适用于本文提供的数据，除非在数据信用额度中另有说明。
手机检测犬在矫正设置中进行违禁式插入
关于城市学院的城市研究所是一个非营利性研究组织，提供数据和证据，以帮助提高向上的流动性和公平性。我们是试图加强决策，创造包容性经济增长并改善家庭和社区福祉的变革者的信任来源。超过50年的城市提供了激发解决方案的事实，这仍然是我们今天的指控。
健康计划的矫正人员有效性
这篇论文是由Scholarworks的Walden论文和博士研究收集到您的免费和公开访问。它已被授权的学者管理员所接受的沃尔登论文和博士研究。有关更多信息，请联系Scholarworks@waldenu.edu。
高分辨率图像合成的缩放矫正流量变压器
扩散模型从噪声中创建数据（Song等，2020）。他们经过训练，可以将数据的向前路径逆转到随机噪声，因此，可以使用神经网络的近似和泛化特性，可用于生成训练数据中不存在的新数据点，但遵循训练数据的分布（Sohl-Dickstein等人。，2015年； Song＆Eron，2020）。这种生成建模技术已被证明非常有效地对高维，感知数据（例如图像）进行建模（Ho等人，2020）。近年来，扩散模型已成为产生具有令人印象深刻概括能力的自然语言输入的高分辨率图像和视频的事实方法（Saharia等人，2022b; Ramesh等。，2022; Rombach等。，2022; Podell等。，2023; Dai等。，2023; Esser等。，2023; Blattmann等。，2023b; Betker等。，2023; Blattmann等。，2023a; Singer等。，2022）。由于其迭代性质和相关的计算成本以及推理期间的较长采样时间，对这些模型进行更多有效训练的制剂的研究和/或更快的采样速度有所增加（Karras等人，2023;刘等。，2022）。
瑜伽姿势检测与矫正系统
PK 技术园区，浦那，印度 摘要：为了研究和评估瑜伽姿势，这个最后一年的项目涵盖了瑜伽姿势检测系统的设计、开发和实施，该系统结合了计算机视觉和机器学习方法。通过给予练习者即时的反馈和指导，该方法旨在提高瑜伽练习的质量，并帮助练习者实现更好的姿势调整、形态和整体幸福感。该研究使用尖端的图像处理算法，从人们做瑜伽姿势的图片或视频中识别和提取重要的身体标志和信息。利用训练有素的机器学习模型，该系统可以准确识别和分类各种姿势，并提供有关姿势调整、平衡和良好姿势的实时反馈。从初学者到寻求指导以完善技能的经验丰富的练习者的专家都可以从提供的解决方案中受益。 关键词 – 自学习、机器学习、瑜伽姿势检测。
假肢和矫正者
假肢主义者为肢体损失的患者提供步态分析和工程解决方案。他们治疗先天性损失的患者以及由于糖尿病，血管性，感染和创伤而导致的损失。他们在支持个人的健康和福祉和康复方面发挥着重要作用，通常与物理治疗师和职业治疗师紧密合作，这是多学科截肢者康复团队的一部分。矫形者为神经，肌肉和骨骼系统问题的患者提供步态分析和工程解决方案。他们设计并提供了修改患者神经肌肉和骨骼系统的结构或功能特征的矫形器，使患者能够动员，消除步态偏差，减轻跌倒，减轻疼痛，预防，预防，并促进溃疡的愈合。他们治疗患者患有多种疾病的患者，包括糖尿病，关节炎，脑瘫，中风，脊柱裂，脊柱侧弯，MSK，运动损伤和创伤。他们在支持个人的健康和福祉和康复方面发挥了重要作用，通常与物理治疗师和职业治疗师紧密合作，这是多学科团队的一部分，例如在糖尿病足小组或神经锻炼团队中。