背景:儿童呼吸系统疾病是一个必须解决的问题,因为它对儿童的长期发育和健康有重大影响。肺结核和肺炎是儿童常常患的疾病。出现的症状之一是呼吸急促。儿童呼吸困难可能是由于分泌物积聚、无法自主排出分泌物以及咳嗽反射弱引起的。减轻呼吸困难的一种疗法是薄荷芳香疗法,薄荷中的成分会放松支气管,使呼吸更加顺畅。目的:描述在儿童气道清除功能不全的护理及薄荷芳香疗法的应用方面实施护理实践的效果。方法:本文采用的方法是定性描述,采用案例研究方法并回顾有关薄荷芳香疗法的期刊。结果:根据对3例管理患者的评估结果,3例管理患者均出现呼吸困难、无法咳嗽和发烧等症状。提出的主要护理问题是气道清除无效的主要护理问题。提供的干预措施包括通过监测呼吸模式进行气道管理、监测痰液产生以及协作提供药物和非药物治疗。提供的非药物治疗方法是进行薄荷芳香疗法,持续 3 天,每次给药时间为 15 分钟。结论:对3例患者实施薄荷芳香疗法,可以减少呼吸频率,降低辅助呼吸肌,减少痰液的产生。关键词:儿童、芳香疗法、薄荷、肺炎、肺结核 参考书目:34 (2015-2024)
* 通讯作者,电子邮箱:wuz2015@mail.xjtu.edu.cn (Z. Wu)。摘要:解决传统能源危机和环境问题的迫切需要加速能源结构转型。然而,可再生能源的多变性对满足复杂的实际能源需求提出了挑战。为了解决这个问题,建设一个多功能的大型固定式储能系统被认为是一种有效的解决方案。本文批判性地研究了电池和氢混合储能系统。这两种技术都面临着阻碍它们完全满足未来储能需求的局限性,例如在有限的空间内实现大容量存储、快速响应的频繁存储以及无损耗的连续存储。电池具有快速响应(<1 s)和高效率(> 90%)的特点,在频繁的短时间储能方面表现出色。然而,自放电率(> 1%)和容量损失(~20%)等限制限制了它们在长时储能中的应用。氢能作为一种潜在的能源载体,能量密度高、状态稳定、损耗低,适合大规模、长时储能。然而,由于其储能效率低(~50%),不适合频繁储能。正在进行的研究表明,电池和氢混合储能系统可以结合两种技术的优势,满足日益增长的大规模、长时储能需求。为了评估它们的应用潜力,本文使用提出的关键性能指标对这两种储能技术的研究现状进行了详细的分析。此外,从多个角度概述了电池和氢混合储能系统面向应用的未来方向和挑战,为先进储能系统的发展提供指导。亮点:⚫回顾了电池和氢混合储能系统的面向应用的储能系统。⚫提出了一系列先进储能系统的关键性能指标。 ⚫ 在可再生能源存储情况下,电池和氢混合储能系统(0.626 美元/千瓦时)比电池储能系统(2.68 美元/千瓦时)更具成本竞争力。⚫ 总结了多功能大型固定式电池和氢混合储能系统的挑战。关键词:混合储能系统、电池、氢、固定式、大型、多功能。
技术规格 构造:双座 / 并排 / 三轮起落架 长度:7.26 米 (23,82 英尺) 翼展:8.78 米 (28,80 英尺) 高度:2.23 米 (7,31 英尺) 最大起飞重量 (MTOW):1 005 千克 (2 216 磅) 安全:全套救援降落伞、防爆燃油箱 发动机:莱康明 IO-360-M1A (180 马力 @ 2 700 rpm) - INTEGRAL S - VFR 和 IFR 发动机:莱康明 AEIO-360-M1A (180 马力 @ 2 700 rpm) - INTEGRAL S - 特技飞行 螺旋桨:恒速 载荷系数:+6 / -4 G (@960 千克 / Cat A2) 载荷系数:+5 / -3 G (@1005 kg / Cat BC) 航程:926 公里 (500 海里) 燃油容量:159 升 (42 加仑) 行李:30 公斤
1参见Constellation Mystic Power,LLC,授予豁免请求的命令,182 FERC¶61,181(2023)(授予豁免请求以延长协议中的截止日期)。
通过机器学习生成设计一直是计算机辅助设计领域的一项持续挑战。最近,深度学习方法已被用于随机生成时尚、家具和产品设计中的图像。然而,这种深度生成方法通常需要大量的训练图像,并且在设计过程中没有考虑到人为因素。在这项工作中,我们寻求一种方法,通过脑电图测量 (EEG) 指示的大脑活动将人类认知因素纳入生成过程。我们提出了一种受神经科学启发的机器学习设计方法,其中使用 EEG 来捕获首选的设计特征。此类信号用作生成对抗网络 (GAN) 中的条件。首先,我们使用循环神经网络 (LSTM - 长短期记忆) 作为编码器,从原始 EEG 信号中提取 EEG 特征;这些数据是从受试者观看 ImageNet 中的几类图像时记录下来的。其次,我们训练一个以编码的 EEG 特征为条件的 GAN 模型来生成设计图像。第三,我们使用该模型从受试者的 EEG 测量大脑活动生成设计图像。
患者受访者的个人资料:278个早期,乳腺癌患者对英语和法语的调查做出了反应。在此提交中,CBCN专门利用了52名加拿大,早期,她对我们调查做出反应的2个阳性乳腺癌患者提供的数据。所有人都被确定为女性,主要是(29)将英语说为第一语言,有7个讲法语作为第一语言,有4位受访者选择其他语言作为其第一语言(在广东话,波兰语和塞尔博 - 克罗伊亚族人之间分配),有12位受访者未经宣称。大多数受访者来自安大略省(12)和萨斯喀彻温省(6),魁北克4,新斯科舍省4岁,不列颠哥伦比亚省的4岁,来自曼尼托巴省的2岁,来自曼尼托巴省的2岁,新不伦瑞克省的2名,来自纽芬兰和拉布拉多的2名,来自艾尔伯塔省的2,来自艾伯塔省的2,来自爱德华王子岛。其余部分没有指定其居住省。大多数受访者(21)在诊断出40-49岁之间,有15名受访者在50-59岁之间,有10名受访者在30-39岁之间,30岁的年龄在60-69岁之间,其余的则未公开。大多数受访者处于关系中(34),而五名受访者则称自己为单身,其余的没有指定他们的关系状态。大多数患者(33)有孩子,大多数患者(17)患有20岁以上的儿童,有10岁的儿童在13-19岁之间,有5岁的儿童2-5岁,有4岁的儿童在6-12岁之间,4岁的儿童在1岁以下。印刷资料:对当前的研究和灰色文献进行了审查,以识别许多患有乳腺癌的妇女中通常共享的问题和经验。3。关键的线人访谈:电话访谈于4月和2021年5月进行了加拿大早期阶段,患有高危乳腺癌,HER2阳性乳腺癌的乳腺癌患者,并在接受审查的治疗方面有直接经验。疾病经验
风能利用率的提高以及需求的增长正在影响输电系统的区域负荷。传统上,升级现有线路和建设新线路是增加网络容量和减少拥堵的常用方法。然而,环境、社会和技术挑战正在鼓励网络运营商在未来规划中采取措施提高现有网络的利用率。这里开发了一个混合整数线性规划模型,将各种替代方案(包括动态线路额定值、储能系统和分布式静态串联补偿)集成到网络规划过程中。使用多阶段方法,研究了这些资产的共同优化规划,并将其与传统的重新布线方法进行了比较。IEEE RTS 24 总线系统显示了共同优化的好处,在选定区域风能贡献较大。
对长期意识障碍 (pDOC) 患者提供准确的预后仍然是一个临床挑战。大型横断面研究已经证明了使用高密度脑电图 (hdEEG) 测量的功能性大脑网络的诊断和预后价值。尽管如此,这些神经测量的预后价值尚未通过纵向随访进行评估。我们通过评估 hdEEG 预测长期行为结果的效用来解决这一差距,采用从一组患者中收集的纵向数据,这些患者在两年的时间内通过床边的静息 hdEEG 和昏迷恢复量表修订版 (CRS-R) 进行系统评估。我们使用典型相关分析将临床(包括 CRS-R 评分与人口统计变量相结合)和 hdEEG 变量相互关联。该分析显示,患者的年龄、hdEEG θ 波段功率和 alpha 波段连接对 hdEEG 与临床变量之间的关系贡献最为显著。此外,我们发现,评估时记录的 hdEEG 测量结果增强了临床测量结果,有助于预测下次评估时的 CRS-R 分数。此外,hdEEG 变化率不仅可以预测 CRS-R 分数的后续变化,而且在预测能力方面也优于临床测量结果。总之,这些发现表明,功能性大脑网络的改善先于 pDOC 的行为意识变化。我们在此证明,在专科护理院进行的床边 hdEEG 评估是可行的,具有临床实用性,并且可以补充临床知识和系统性行为评估,以指导预后和护理。
作为GGSIP大学著名工程学院的创始董事提供了远见的领导力,通过计算机科学工程和人工智能,数据科学,机器学习和事物互联网的计算机科学工程和新兴领域的四个B.Tech计划推动了该机构的成长和卓越的教育,从而推动了该机构的成长和卓越的教育。简化了所有这些计划的操作,优化了资源分配,教学方法以及技术解决方案,从而显着提高了学术质量和学生成果。建立了卓越的中心,例如企业家思想与创新中心,可持续和智能未来中心,增强教学和学习中心,开发中心
