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World File Search System继脑
模块 8：数值继电 I：基础知识讲座 27
数字继电器比机电和固态继电器具有更大的灵活性。在机电继电器中，磁路、气隙等结构细节用于设计各种操作特性。由于固态继电器主要使用模拟电路，因此它们比相应的机电继电器具有更多的创新性，而机电继电器无疑是坚固的。但是，固态继电器无法具有计算机辅助继电器所具有的灵活性。例如，使用计算机辅助继电器，为电压信号提供幅度缩放和相移以产生从相到中性电压的线间电压要简单得多，因为它可以由程序处理。计算机继电器可以编程。此外，由于编程功能，可以为多个继电器提供通用硬件，从而降低库存成本。
继发于恶性组织细胞增生症的中枢性尿崩症
电子邮件：moraisnetto885@gmail.com 摘要简介：朗格汉斯细胞组织细胞增生症 (LCH) 是一种罕见的单核吞噬细胞系统疾病，其特征是树突状细胞过度增殖。常见表现之一是中枢性尿崩症 (CDI)，由产生精氨酸加压素 (AVP) 的下丘脑神经元的破坏引起，表现为多尿。病例报告：患者女性，58岁，2型糖尿病，有恶性组织细胞增生症病史，因严重高血糖、多尿入院。在最初控制血糖水平和补水治疗后，她仍然迷失方向且血钠过高，并被诊断为 DIC。先前的检查显示组织细胞增生症部分切除及化疗治疗，突出了DIC与组织细胞增生症之间的相关性。讨论：组织细胞增生症继发性 DIC 的诊断需要详细询问病史、检查
录用稿件，非最终出版稿 - 工程科学学报
因此，跨个体、跨场景的脑电分析方法逐渐成为研究热点。越来越多的研究人员将广泛应用脑 电信号分析的特征于跨个体、跨场景的脑电信号分析研究中。 Touryan 等人采用经典的独立成分分 析的特征分析方法描述特征空间，计算功率谱密度（ Power Spectral Density ， PSD ），并采用顺序 前向浮动选择方法识别频谱特征中的独立成分集，结果表明该方法可以识别出跨场景脑电信号中的 共同成分 [88] 。 Kakkos 等人采用了特征融合的方法，将 PSD 与功能连接特征相结合，提高了跨场景 分类的性能，并证明了脑特征融合在跨场景中的应用更为有效 [89] 。 Xing 等人将模糊熵特征用于跨 场景脑电信号分析，发现模糊熵特征相对于其他特征更能适合跨场景 [90] 。卷积神经网络 （ Convolutional Neural Networks ， CNN ）和递归神经网络（ Recurrent Neural Networks ， RNN ）等基 于深度学习的新型跨任务模型在跨场景脑电分析中展现了巨大潜力。这些模型能够自动提取特征和 学习复杂的脑电特征，从而有效地缩小不同任务和场景之间的差距，提高模型的泛化能力 [91][92][93] 。 近年来，一些跨学科的方法被创新性地应用于跨场景研究， Zhao 等人提出了一种跨学科的对齐多 源域自适应方法，用于跨个体的 EEG 疲劳状态评估，显著提高了模型的泛化能力 [94] ， Zhou 等人在 此基础上进行改进，提出了一种跨任务域自适应方法，有效提升了跨场景认知诊断的性能 [95] 。
补充材料脑脑内脑内...
图S10。 建立用于研究缺血性中风的永久性脑动脉闭塞（PMCAO）模型。 PMCAO手术程序。 CCA，ICA和ECA暴露了，将硅细丝插入CCA和ICA直到到达MCA（有关详细信息的材料和方法）。 用biorender.com创建的数字。 b TTC染色大脑的代表性照片。 白色区域代表PMCAO的梗塞区域。 PMCAO后1、3和6小时，缺血性大脑中SIRT1的mRNA表达水平。 数据表示为折叠变化，相对于假手术组在归一化为GAPDH之后。 误差条表示平均值±S.D. （n = 3）（每组n = 10只小鼠， * p <0.05，*** p <0.001对假手术）。 缩写：CCA，常见的颈动脉； ICA，颈内动脉； ECA，外部颈动脉； MCA，中大脑中动脉； TTC，2,3,5-三苯基四唑氯化物。图S10。建立用于研究缺血性中风的永久性脑动脉闭塞（PMCAO）模型。PMCAO手术程序。CCA，ICA和ECA暴露了，将硅细丝插入CCA和ICA直到到达MCA（有关详细信息的材料和方法）。用biorender.com创建的数字。b TTC染色大脑的代表性照片。白色区域代表PMCAO的梗塞区域。PMCAO后1、3和6小时，缺血性大脑中SIRT1的mRNA表达水平。数据表示为折叠变化，相对于假手术组在归一化为GAPDH之后。误差条表示平均值±S.D.（n = 3）（每组n = 10只小鼠， * p <0.05，*** p <0.001对假手术）。缩写：CCA，常见的颈动脉； ICA，颈内动脉； ECA，外部颈动脉； MCA，中大脑中动脉； TTC，2,3,5-三苯基四唑氯化物。
全脑脑
全脑脑是复杂的大脑畸形，这是由于早期胎儿发育过程中大脑不完全的裂解而导致的。这种情况的特征在于普罗德龙（胚胎的前脑）的失败，以正确分成大脑半球的双叶，导致影响大脑和面部特征的异常。根据大脑分裂的严重程度，全脑脑分为四种类型：Alobar Holoporsencephaly：最严重的形式，其中没有脑半球分离，导致单个脑室心室和一个单裂脑。半月骨全脑脑：大脑半球部分分离，大脑的结构在某种程度上介于Alobar和Lobar之间。Lobar Holoporsencephaly：最少的严重形式，具有更好的脑半球分离和更正常的大脑结构。中半球间变体（syntelcephaly）：半球在大脑中间没有分离，但可能在前和后方面更正常地分裂。是什么导致全脑脑？
血液系统恶性肿瘤靶向治疗的继发感染风险
摘要：血液系统恶性肿瘤 (HM) 中的并发感染是导致不良临床结果（包括延长住院时间和缩短预期寿命）的主要原因。被诊断患有 HM 的个体由于免疫抑制而特别容易受到传染性病原体的感染，这种免疫抑制可能是血液系统疾病所固有的，也可能是由特定的治疗策略引起的。多年来，HM 的治疗模式发生了巨大的转变，从广谱治疗方法转变为更具体的靶向治疗。目前，由于新型靶向疗法的出现以及这些药物在治疗目的中的使用率不断提高，HM 的治疗前景正在不断发展。通过启动独特的分子途径，这些药物阻碍恶性细胞的增殖，从而影响先天性和适应性免疫，这增加了感染并发症的风险。由于新型靶向疗法的复杂性及其相关的感染风险，医生在临床实践中保持最新知识往往是一项艰巨的任务。由于大多数针对靶向治疗的初始临床试验提供的信息不足以确定相关的感染风险，情况进一步恶化。在这种情况下，累积的证据对于指导临床医生了解靶向治疗后可能出现的感染并发症至关重要。在这篇评论中，我总结了关于 HM 靶向治疗背景下出现的感染并发症的最新知识。
不安的腿综合症继发于铁缺乏贫血：病例报告
腿部疼痛，尤其是不安的腿，是澳大利亚最常见的投诉之一。铁缺乏贫血（IDA）是腿不安综合征（RLS）的可能原因。我们提出了一个35岁的原住民人士的案例，该案子最初是为了一般的健康评估而提出的，这是澳大利亚的原住民和托雷斯海峡岛民每9个月要求的。他晚上抱怨腿不安。但是，他否认了任何其他症状，例如疲倦和虚弱。血液检查显示严重的IDA和血脂异常。启动铁替代疗法后，患者的不安腿症状得到了显着改善。此案强调调查次要原因，尤其是IDA的重要性。解决这些潜在的医疗状况可能会导致患者福祉的重大改善。
儿童保育环境中的麻疹继发疫苗失败
阳光海岸公共卫生部 (SCPHU) 发现一名儿童保育教育工作者 (CE) 患有继发性疫苗失败 (SVF)，并感染麻疹。该儿童保育教育工作者曾在医院急诊室接触过一名确诊的麻疹病例，随后出现发烧、咳嗽、不适和皮疹等症状。诊断测试证实感染了麻疹病毒。阳光海岸公共卫生部 (SCPHU) 实施了控制措施，包括接触者追踪、疫苗接种、暴露后预防和对易感接触者进行隔离。在已确定的 372 名接触者中，有 72 人被确定为易感者，他们都是婴儿和儿童。尽管该儿童保育教育工作者与所有易感婴儿和儿童都有密切接触，但并未发生进一步传播。这表明，与免疫原性幼稚者相比，SVF 病例传播麻疹的风险较低。本报告强调了在疫情应对中优先考虑免疫原性幼稚病例的重要性。
继发于钩端螺旋体病的完整心脏块
抽象的完全心脏阻滞（CHB）是一种罕见但潜在的威胁生命的并发症，这是由小卵磷酸属引起的人畜共患细菌感染。虽然钩端螺旋体病主要影响肾脏和肝脏，但包括CHB在内的心脏受累可能会发生并具有显着的临床意义。钩端螺旋体病中CHB的发病机理是多因素的，可能涉及钩端螺旋体生物，全身性炎症反应，自身免疫反应，电解质失衡和血液动力学作用的直接心脏侵袭。迅速识别和对CHB的管理对于防止不良后果，包括血液动力学不稳定和心脏猝死至关重要。治疗策略包括诸如血液动力学支持和电解质失衡的纠正，有症状性心动过缓的临时起搏，基础感染的抗生素疗法以及在折磨情况下考虑永久起搏器植入的抗生素治疗。。心脏表现可能包括心肌炎，心包炎，心律不齐，传导阻滞和心脏衰竭。我们报告了一例钩端螺旋体病在以前健康的年轻绅士中引起心脏障碍。
直接脑 - 脑 - b2b-communication-t-t-t-by-interface- ...
文学回顾过去的思维（2015年前）Crick [5]断言，科学家在所谓的计算机时代的早期以不同的方式使用了机器和大脑。一种意见是使计算机尽可能聪明。该地区后来被称为人工智能（AI，John Carthy，计算机科学家，1956年）。看来，那些专注于探索大脑互连规则的人做出了最重要的贡献。一种“神经元代数” [6-8]。尽管产生了感官处理的层次视图的电子版本，但在1950年代末，当Boden确定计算机程序实际上可以建模相当复杂的感觉过程，并且该程序的功能可能会随着时间的推移而改变。当前对物体的澄清是该开发工作的直接结果。一个重大突破。看来，后来的模型可以更好地解释了人脑的工作原理，包括真实机制的启示。尽管在人工场景分析等领域的计算机面部识别和发展方面取得了巨大进展，但被称为机器视觉的领域仍需要更多地赶上人们头脑中发生的情况。