共划分了 6 个情景组来描述 2050 年福井的面貌。 在此范围内,该情景被定义为旨在建立一个人与人之间联系尤为加强的“互联互通、活跃的社会”。 已经实施了多项举措来改善指标,例如“代际互动”,这被认为是向这一情景转变的一个因素(见下文)。
根据 CT 体积自动评估 COVID-19 感染率。 BEN ABDELALI Hanene, BEN ABDALLAH Asma, ACHOUR Asma, ABDELALI Mabrouk, MIGAOU Asma, SAAD Jamel, BEDOUI Mohamed Hédi Lab. LTIM-LR12ES06,莫纳斯提尔大学/医学影像系和肺病学系 – EPS Fattouma Bourguiba – 突尼斯莫纳斯提尔。宫颈阴道涂片图像分析:分割和特征描述。 BOUGHZALA Omelkhir、NOUIRA Ibtihel、BEN ABDALLAH Asma、BEDOUI Mohamed Hédi Lab。 LTIM-LR12ES06,突尼斯莫纳斯提尔大学。通过移动媒体捕获的眼底图像实时筛查 AMD 的自动方法。本·萨亚迪亚·索菲恩、埃洛米·亚鲁布、卡丘里·罗斯托姆、本·阿卜杜拉·阿斯玛、阿基尔·穆罕默德、贝杜伊·穆罕默德·赫迪。实验室。 LTIM-LR12ES06,突尼斯莫纳斯提尔大学/Gaspard Monge 计算机科学实验室,ESIEE-Paris,法国。一种基于自动架构的视网膜血管分割新方法。 BOUDEGGA Henda、ELLOUMI Yaroub、KACHOURI Rostom、BEN ABDALLAH Asma、BEDOUI Mohamed Hédi。实验室。 LTIM-LR12ES06,突尼斯莫纳斯提尔大学,突尼斯莫纳斯提尔/Gaspard Monge 计算机科学实验室,ESIEE-Paris,法国。心血管医学中的粒子图像测速技术。 KREKER Ouissal、BOUCHAHDA Nidhal、BEN ABDALLAH Asma 和 BEDOUI Mohamed Hédi。实验室。 LTIM-LR12ES06,突尼斯莫纳斯提尔大学/Gaspard Monge 计算机科学实验室,ESIEE-Paris,法国。 CHAOUCH Aymen、Nada HAJ MASOUAD、BEN ABDALLA Asma、BEDOUI Mohamed Hédi Lab。 LTIM-LR12ES06,突尼斯莫纳斯提尔大学/Gaspard Monge 计算机科学实验室,ESIEE-Paris,法国。用于膝关节软骨 3D 分割的新型 DL 模型。 MATHLOUTHI Safa、BLAIECH Ahmed Ghazi、SAID Mourad、BEN ABDALLAH Asma、BEDOUI Mohamed Hédi Lab。 LTIM-LR12ES06,突尼斯莫纳斯提尔大学,突尼斯莫纳斯提尔/Gaspard Monge 计算机科学实验室,ESIEE-Paris,法国。
2050年的未来情景主要分为城市集中和区域分散。 a) 城市集中情景 技术创新主要由城市企业推动,导致人口向城市集中,而农村地区则衰落。出生率下降和贫富差距扩大将继续加速,个人的健康预期寿命和幸福感将下降,而由于政府支出集中在城市,政府财政将恢复。 b)区域分散情景:人口分散至农村,生育率恢复,差距缩小,个人的健康预期寿命和幸福感提高。但是,正如后面将要介绍的那样,去中心化方案有可能使政府财政和环境(CO2 排放等)恶化,因此必须慎重考虑如何使该方案可持续。必须谨慎行事。
电子邮件:jonnyvitordiniz@yahoo.com摘要这是一本关于心脏手术后护理护理的文献评论。在手术后的头24小时内,团队可以将术后直接的护理保健定义为以个性化,连续和合格的方式将其定义为护理,旨在为患者提供血液动力学平衡的恢复并提供优质的生存条件。因此,这项工作的目的是展示如何在后手术后心脏中对孩子进行护理。发现了大约200篇与该主题有关的文章,其中20篇文章符合纳入和排除研究的标准。与先天性心脏病的手术治疗有关的进展需要护士的持续能力建设,就像看着POI的患者时一样,它需要掌握特定知识,例如使用先进的技术设备进行监控和血液动力学评估。以跨学科的方式进行了多学科团队法案的需求和重要性,确保了优质的护理,从而确保了患者的良好发展。关键字:术后,护理,心脏手术。摘要这是关于心脏手术术后护理护理的文献综述。因此,该研究的目的是展示在术后心脏术中如何对儿童进行护理。在术后立即进行的护理可以定义为团队在手术后的头24小时提供的个性化,连续和合格的护理,旨在为患者提供重新建立血液动力学平衡,并提供具有质量生存条件。我们发现了大约200篇与该主题相关的文章,其中20篇符合研究的标准。先天性心脏病的手术治疗的进步需要护士的持续培训,因为在POI参加患者时,他需要掌握特定的知识,例如,使用先进的技术设备和血液动力学评估进行监控。
对想象语音的解码EEG信号是由于数据的高维质和较低的信噪比,这是一项挑战任务。近年来,降解扩散概率模型(DDPM)已成为各种领域中表示学习的承诺方法。我们的研究提出了一种新的方法,用于使用DDPMS和一个有条件的自动代码器来解码EEG信号,以进行想象的语音。结果表明,与传统的机器学习技术和基线模型相比,差异可以显着提高对想象语音的EEG信号的准确性。我们的发现表明,DDPM可以成为脑电信号解码的有效工具,并具有潜在的暗示,以开发脑部计算机界面,从而通过想象的语音使通信能够进行通信。索引术语:无声沟通,语音识别,电子脑摄影,想象的语音,脑部计算机界面