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大动脉转位 (TGA)
在简单的右心室型心房颤动 (d-TGA) 中，主动脉和主肺动脉 [PA] 被调换，这样主动脉从右心室 (RV) 前方伸出，主肺动脉 [PA] 从左心室 (LV) 后方伸出。另一种类型的心房颤动是左心室型心房颤动 (l-TGA)，其中心室也被调换，称为先天性矫正心房颤动 (cc-TGA)。心房颤动可能与其他心脏异常有关，例如室间隔缺损 (VSD)、房间隔缺损 (ASD)、DORV、伴有室间隔缺损的肺动脉狭窄和左心室流出道阻塞 (LVOTO)。本文将讨论伴有/不伴有室间隔缺损的右心室型心房颤动及其治疗。
转介心脏康复
在开始时进行6分钟步行测试，调整锻炼处方在患者代码/倒塌的情况下启动ACLS方案启动ACLS协议/管理sl sl sl sl sl sl ntg ntg prn用于胸痛/ACLS协议启发批准的紧急协议，根据需要进行of ox forn for prn prn droming prn droming prn droming driming under indress if RESSINIF RERSING IF RESSINIS prn up indious prn defiend。 12-lead ECG if no results on file post event Order HgbA1C for history of diabetes and no results on file in last 6 months Record and document resting and peak exercise cardiac rhythm strips, heart rate, blood pressures and SpO2 PRN during each session Record and document dysrhythmias Do not exercise if resting BP>200mm Hg systolic or 100mm Hg diastolic Discontinue exercise if收缩BP> 220mmHg或舒张性BP> 110mmHg即停止练习，以减少BP> 20mmHg与药物无关的20mmHg有症状的PVC> 10/min> 10/min或有症状的心室心动过速，tachycardia tachycardia，tachycartarial tachycardia tachycardial/Atrial fibrnation ullullation ullullation ullullation ul ullullation ullullation usiration ullullation us ull us us us us。
大动脉的转位（TGA）
一个老谚语说“健康的心，定义健康”；这种情况与影响个人健康的心脏病的日益增长。心脏病一直在全球最大死亡率的主要主张中变得越来越普遍。然而，如今的出生问题甚至是重大的，需要对至关重要的识别，以便有效地采取未来的措施。这样的问题是，大多数孩子面临的是心脏的胚胎学发育中，主要被命名为蓝生综合症，导致婴儿的每百万个活产近400个。因此，本文与类似的思想保持一致，以确定增加（TGA）或大动脉在儿童中的问题的问题和关注。
转介到糖尿病教育计划
紧急24-48小时糖尿病教育个人或小组饮食教育仅限仪表胰岛素胰岛素开始征用博士：（仅用于胰岛素的开始/调整）胰岛素类型：胰岛素剂量和时间：认证的糖尿病教育家（RN或RD）将教导患者胰岛素剂量滴定对其单个特定特定目标
通过软政策管理新兴技术...
摘要：人工智能 (AI) 被定位为大多数工业领域、社会互动以及许多其他技术优势的基础技术。人工智能正在迅速发展，有望改善我们的业务、保护我们的安全并使我们社会变得更好。与此同时，我们知道会存在一些担忧，其中一些是预料之中的，而许多担忧将随着技术本身的发展而发展。其无处不在的性质和快速的发展速度使传统的治理结构难以实施。但是，有许多“软法”或非法律约束力的工具提供了安全地促进创新所需的灵活性。引用：Gary Marchant、Lucille Tournas 和 Carlos Ignacio Gutierrez，通过软法管理新兴技术：人工智能的经验教训——导论，61 J URIMETRICS J. 1–18 (2020)。
人工智能和软计算的混合方法
I. 引言 现代问题通常涉及复杂、不确定和动态的环境。传统的计算方法依赖于精确的输入和确定性过程，而这些对于现实世界的问题并不总是可行的。人工智能 (AI) 在数据驱动的任务中表现出色，而软计算则提供了处理模糊性和不完整信息的强大工具。本文研究了结合人工智能和软计算优势的混合方法。这些系统在同时需要严格精度和适应性的场景中特别有用。 背景 人工智能专注于通过机器学习、自然语言处理和机器人技术复制人类智能。当提供结构化数据和预定义规则时，它在模式识别和决策等任务中表现出色。软计算涉及模糊逻辑、神经网络和遗传算法等方法，所有这些方法都优先考虑近似推理和学习，而不是严格的基于规则的系统。这些技术对于具有不确定性或模糊性的问题很有价值。
人工智能和软技能（医疗保健领域）
“人工智能”学习活动包括： * 人工智能简介 * 专家系统及其在医疗保健领域的作用 * 机器学习简介 * 医疗保健领域的机器学习 * 机器视觉简介 * 医疗保健领域的图像识别 “软技能”学习活动包括： * 自我认知和主动性 * 适应不同情况的能力 * 沟通能力 * 团队合作 * 工作组织 * 职业道德 “基于现实的挑战”学习活动包括： 工作以国际小组的形式组织。每个小组都被分配一个挑战，以匿名数据库的形式，该数据库基于在实际实践中获得的数据构建。每个小组都必须处理他们的数据以获得一组有临床用途的信息并公开展示他们的所有工作。 所有这些模块旨在激发学习者的创造力和创业精神，让他们以合理的方式对待人工智能并开发高效且合乎道德的工作方法。
软实力与大国竞争 - OAPEN
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软粘土上的粘性回填
在亚洲理工学院 (AIT) 的拉拔试验实验室，使用红褐色风化曼谷粘土和粘土质砾石、红土残积土作为回填材料，对不同钢筋直径和孔径大小的焊接钢丝网钢筋进行了拉拔试验。使用风化粘土回填物进行了总共 87 次拉拔试验，回填物以 95% 标准普氏密度压实，并在 2 种不同的压实水分含量（最佳干侧和湿侧）下进行。测试的正常压力范围为 1 至 13 tsfri。加固垫由 1/4" 和 3/8" 直径的钢筋组成，焊接在一起形成 6" x 9"、6" x 12" 和 6" x 18" 的孔径。同样，使用 3 种不同含水量（干、最佳和湿）的红土残渣土进行了 47 次拔出试验，压实密度分别为 95% 和 100%。测试在 0.2 至 1.8 tsm 的较低压力下进行。使用的加固垫为 1/4" 和 1/2" 直径的钢筋，网格尺寸为 6"x6" 和 6"x9"。在所有进行的测试中，土壤-加固相互作用表明横向构件对总拔出阻力的被动阻力占主导地位。发现纵向构件的摩擦阻力占垫子总拔出阻力的 3% 至 5%。此外，由于钢筋的不可延展性，钢筋的屈服强度仅在 1 至 4 毫米位移的低应变下发生。研究还发现，直径较小的钢筋通过产生更高的拔出能力，可以有效增强被动抵抗的全面动员。在所有使用的网格尺寸中，6"x9" 网格几何形状似乎是最有效的。