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World File Search System系统诊断
R&M 工程管理知识体系
可维护性参数是停机频率和恢复时间的一个特征，以实现所需的可用性。参数还必须考虑维护方法和频率（实施软件补丁的时间、安装新版本的时间等）。这些特定性能级别的可靠性-可维护性-可用性和成本关系提供了系统有效性的衡量标准，其中通常存在相当大的权衡潜力。应在系统开发的每个阶段重新评估这种潜力，以优化可靠性、可维护性、可用性和其他系统性能参数之间的平衡，包括技术风险、生命周期成本、采购计划以及操作和维护要求。随着系统设计的复杂性增加，这些要求变得越来越重要，要求在基本设计中集成系统诊断监控和检查规定。对于 MDAP，RAM-C 报告大纲指南描述了这种关系和相关的权衡过程。
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LED指标：电池充电，子阵列1、2和3断开连接，预警低压，一般警报 /负载断开连接。“交换机的翻转”系统诊断功能。无维护操作多年。所有主要系统组件的中心连接点。可选警报继电器。可选的从单元增加数组输入电流。可选仪器单元用于在线诊断。可选输出继电器能够切换60 A（恒定电流）。可选的数据量，用于测量小时平均。 可选的输出调节器，用于限制电压或阴极保护。 可选的高压瞬态保护具有瞬态电压抑制器。 可根据要求提供自定义选项。可选的数据量，用于测量小时平均。可选的输出调节器，用于限制电压或阴极保护。可选的高压瞬态保护具有瞬态电压抑制器。可根据要求提供自定义选项。
评估系统：分析教育系统和指导行动的三种方法 Michelle Kaffenberger、Jason Silberstein 和 Marla Spivack
虽然传统的干预和评估可以解决学习危机的症状，但人们越来越认识到，要实现广泛而持续的学习改进，就需要系统方法来诊断和解决学习率低的根本原因。本文提出并应用了三种方法来评估教育系统，并指导如何提高学习系统的一致性。首先，我们使用学习轨迹来评估 22 个中低收入国家儿童的学习动态。其次，我们提出了一套称为 ALIGNS 原则的原则，并展示了如何使用它们来评估和改善课程、评估以及教师支持和教学的一致性。最后，我们提出了一个系统诊断框架，并将其应用于南非的一个项目，展示了该项目如何采用系统方法来改善学习。这些工具有助于具体化系统思维，并为旨在改善学习的政策和项目的设计和评估提供见解。
年轻人群皮层下结构分割数据库
从 MRI 扫描中分割皮层下结构是许多神经系统诊断中关注的问题。由于这是一项艰巨的任务，机器学习，特别是深度学习 (DL) 方法已被探索。大脑的结构复杂性要求大量高质量的分割数据集，以开发基于 DL 的良好皮层下结构分割解决方案。为此，我们发布了一组 114 个 1.5 特斯拉 T1 MRI 扫描，其中手动描绘了 14 个皮层下结构。数据集中的扫描来自健康的年轻（21-30 岁）受试者（58 名男性和 56 名女性），所有结构均由经验丰富的放射学专家手动描绘。使用该数据集进行了分割实验，结果表明使用深度学习方法可以获得准确的结果。我们的皮层下结构分割数据集印度大脑分割数据集（IBSD）在 https://doi.org/10.5281/zenodo.5656776 上公开提供。
VNS 治疗® 的 MRI 指南
1. 预期用途/适应症 癫痫（美国以外）——VNS 治疗系统适用于作为辅助疗法，减少以部分性发作（有或无继发性全身性发作）或对癫痫药物无效的全身性发作为主的癫痫患者的发作频率。AspireSR®、SenTiva® 和 SenTiva DUO™ 具有自动刺激模式，专为伴有心律加快（称为发作性心动过速）的癫痫发作患者而设计。 2. 禁忌症 迷走神经切断术——双侧或左侧颈部迷走神经切断术后的患者不能使用 VNS 治疗系统。 透热疗法——请勿对植入 VNS 治疗系统的患者使用短波透热疗法、微波透热疗法或治疗性超声透热疗法。诊断性超声不属于此禁忌症。 3. 警告 — 一般规定 医生应告知患者有关医生手册中讨论的所有潜在风险和不良事件。本文件并非旨在替代完整的医生手册。VNS 治疗系统在医生手册“预期用途/适应症”一章以外的用途的安全性和有效性尚未确定。VNS 治疗系统对心脏传导系统（折返通路）易患功能障碍的患者安全性和有效性尚未确定。如有临床指征，建议进行植入后心电图和动态心电图监测。患有某些潜在心律失常的患者可能会出现术后心动过缓。遵循医生手册植入程序一章中描述的推荐植入程序和术中产品测试非常重要。在术中系统诊断（导线测试）期间，偶尔会发生心动过缓和/或心搏停止事件。如果在系统诊断（导联测试）或刺激开始时出现心搏停止、严重心动过缓（心率 < 40 bpm）或临床上显著的心率变化，医生应准备遵循与高级心脏生命支持 (ACLS) 一致的指导方针。主动刺激可能会出现吞咽困难，吞咽困难加剧可能会导致吸入。已有吞咽困难的患者吸入风险更大。主动 VNS 治疗可能会出现呼吸困难（气短）。任何患有潜在肺部疾病或功能不全（如慢性阻塞性肺病或哮喘）的患者都可能面临更高的呼吸困难风险。
使用基于脑电图的脑机接口和可解释的机器学习预测人类情绪
情感计算研究领域取得了令人瞩目的成果，使得情绪识别算法能够整合到不同的临床环境中。一方面，越来越低成本的设备随处可见，人工智能算法取得了长足的进步，引发了通过脑电波进行情绪识别应用的快速发展。特别是基于脑电图的脑机接口 (BCI) 设备已被证明是获取脑电波的非常强大的工具，这既因为它们部署迅速，也因为它们在不同场景和环境中的广泛应用。脑电图信号主要用于诊断和治疗各种脑部疾病，包括癫痫、震颤、脑震荡、中风和睡眠障碍。机器学习 (ML) 作为一种分析方法已用于最近的脑电图应用。用于自动脑电图分析的 ML 方法引起了极大的兴趣，尤其是在临床诊断领域。例如，机器学习可以实现基于脑电图的睡眠阶段自动化 [ 1 ]，以及特定疾病（如阿尔茨海默病 [ 2 ]、自闭症谱系障碍 [ 3 ]、抑郁症 [ 4 ] 或一般脑电图病理 [ 5 , 6 ]）的神经系统诊断。有几个因素促成了
引用Boer，E。C. W. De，Jalink，M.，Delvasto-Nuñez，L.，Meulenbroek，E.M.，Baas，I.，Janssen，S.R. C1抑制剂治疗
1，荷兰阿姆斯特丹感染和免疫学院，阿姆斯特丹大学医学中心，桑奎因研究与Landsteiner实验室免疫病理学系； 2荷兰阿姆斯特丹大学医学中心艾玛儿童医院的小儿免疫学，风湿病学和传染病系； 3荷兰阿姆斯特丹Sanquin Research临床输血研究系； 4荷兰阿姆斯特丹阿姆斯特丹大学医学中心血液学系； 5荷兰阿姆斯特丹Sanquin血液供应系输血医学系； 6荷兰阿姆斯特丹Sanquin免疫系统诊断系； 7 Sanquin诊断服务，荷兰阿姆斯特丹； 8国家公共卫生与环境研究所，荷兰比尔索文； 9荷兰莱顿莱顿大学医学中心血液学系； 10阿姆斯特丹大学医学中心血液学系，阿姆斯特丹癌症中心，阿姆斯特丹癌症中心，淋巴瘤和骨髓瘤中心阿姆斯特丹，阿姆斯特丹，荷兰； 11血液学系，瑞士卢塞恩的卢泽纳·肯顿斯史克特；和12个生物医学研究系，瑞士伯尔尼大学
揭开复杂性
T2加权高强度代表磁共振成像（MRI）扫描中信号强度增强的区域，在神经影像中具有至关重要的重要性。这项全面的综述探讨了T2加权高压强度，提供了有关其定义，特征，临床相关性和基本原因的见解。它突出了这些高强度作为神经系统疾病的敏感标记的重要性，包括多发性硬化症，血管性痴呆和脑肿瘤。评论还研究了高级神经影像学技术，例如易感性加权和扩散张量成像，以及人工智能和机器学习在超强度分析中的应用。此外，它概述了与评估相关的挑战和陷阱，并强调了标准化协议的重要性和多学科方法。审查讨论了研究和临床实践的未来方向，包括生物标志物，个性化医学和增强成像技术的开发。最终，该评论强调了T2加权高压强度在塑造神经系统诊断，预后和治疗的景观方面的深刻影响，从而有助于更深入地了解复杂的神经系统疾病并指导更有效和有效的患者护理。
使用基于块的 Haar 小波变换和 COVIDOA 压缩用于 IoMT 系统的生物信号
摘要：背景：生物信号是智能医疗系统诊断和治疗常见疾病所需的基本数据。然而，医疗系统需要处理和分析的信号量非常大。处理如此大量的数据会带来很多困难，例如需要很高的存储和传输能力。此外，在应用压缩时，保留输入信号中最有用的临床信息至关重要。方法：本文提出了一种用于 IoMT 应用的生物信号高效压缩算法。该算法使用基于块的 HWT 提取输入信号的特征，然后使用新颖的 COVIDOA 选择最重要的特征进行重建。结果：我们使用两个不同的公共数据集进行评估：MIT-BIH 心律失常和 EEG 运动/意象，分别用于 ECG 和 EEG 信号。所提算法的 CR、PRD、NCC 和 QS 平均值分别为 ECG 信号的 18.06、0.2470、0.9467 和 85.366，EEG 信号的 12.6668、0.4014、0.9187 和 32.4809。此外，所提算法在处理时间方面比其他现有技术更高效。结论：实验表明，与现有技术相比，所提方法成功实现了高 CR，同时保持了出色的信号重建水平，并且处理时间更短。
白皮书 3 系统级 ESD 第二部分 - SMTnet
摘要 本文档（白皮书 3 第二部分）是静电放电 (ESD) 行业委员会关于系统级 ESD 的两份白皮书中的第二份。在第一部分中，我们指出了供应商和原始设备制造商 (OEM) 对系统级 ESD 理解中常见的误解，并描述了一种称为系统高效 ESD 设计 (SEED) 的新型 ESD 组件/系统协同设计方法。SEED 方法是一种全面的 ESD 设计策略，用于系统接口以防止硬（永久）故障。在第二部分中，我们扩展了对系统 ESD 理解的全面分析，以对所有已知的系统 ESD 故障类型进行分类，并描述了新的检测技术、模型和系统稳健性设计改进。第二部分还扩展了这种 SEED 协同设计方法，以包括系统内部的其他硬/软故障情况。第二部分首先概述了系统 ESD 应力应用方法，并介绍了新的系统诊断方法，用于检测导致硬故障或软故障的弱 ESD 故障区域，并对当今为防止系统级 ESD 故障而开发的最先进的 EMC/EMI 设计预防方法进行了“成本、性能和稳健性”分析。随后，它扩展了 SEED 故障分类，以涵盖可能导致这些错误的硬（永久性）和/或软（可复位）系统故障和应力的组合，并描述了 SEED 协同设计应用的案例