摘要 目的:尽管对有效 AT 提供的需求很高,不同国家存在多种服务提供模式,并且缺乏受过该领域培训的人员,但目前尚无广泛使用和接受的辅助技术 (AT) 服务提供指南。本综述旨在概述有关 AT 服务提供指南的文献,以指导制定全球可用的 AT 提供指南,与当代改善 AT 访问的全球举措保持一致。材料和方法:快速范围审查方法使用两层方法来识别相关出版物:(1) 系统搜索学术数据库 (Medline、CINAHL、SCOPUS 和 Google Scholar);(2) 咨询国际 AT 组织和专家。搜索于 2023 年 3 月进行,没有日期限制。分析以 TIDE 资助的 HEART 关于欧洲优质 AT 提供和服务交付流程的研究以及 WHO-GATE 5 P 框架为指导,以加强对 AT 的访问。结果:确定了来自不同国家的 35 份出版物,针对不同的辅助产品、人员和提供环境。目前尚无关于 AT 服务提供的既定指南。然而,尽管环境、辅助产品种类和指南所针对的利益相关者种类繁多,但已确定了几个可能构成此类指南一部分的关键服务交付步骤。结论:本评论为制定满足全球需求的 AT 提供指南提供了一个强有力的起点。建议在系统化全球适用指南时仔细考虑词汇、流程和对各种辅助产品的应用。
相1算法仅使用η-φ信息进行超集群。使用HGCAL的成像功能开发了一个新的深神经网络。推理使用位置和角变量成对运行。超级集体是迭代建造的,在得分上设置了阈值。
3.1 乳腺癌是英国最常见的癌症。激素受体阳性、HER2 阴性乳腺癌是最常见的亚型,约占所有乳腺癌的 70%。患者专家解释说,激素受体阳性、HER2 阴性、淋巴结阳性的早期乳腺癌复发风险高,对生活质量有相当大的影响。初次诊断令人痛苦,对癌症复发的恐惧是患者及其家人压力和焦虑的常见原因。这是因为需要进一步治疗或可能进展为无法治愈的转移性疾病。对于患有 HER2 阴性疾病的人来说,治疗选择有限,并且伴有不良副作用,使得完成推荐的疗程变得困难。临床专家指出,30% 的早期乳腺癌患者在初次治疗后会复发。他们指出,某些临床和病理风险因素(如阳性淋巴结数量多、肿瘤大或肿瘤等级或生物标志物测量的高细胞增殖)会导致复发风险更高。手术后复发风险高的患者存在大量未满足的需求。患者和临床医生将非常重视靶向治疗以降低复发风险。委员会得出结论,激素受体阳性、HER2 阴性、淋巴结阳性的早期乳腺癌患者及其家属将欢迎一种降低复发风险的新型有效治疗方案。
摘要 目的:尽管对有效 AT 提供的需求很高,不同国家存在多种服务提供模式,并且缺乏受过该领域培训的人员,但目前尚无广泛使用和接受的辅助技术 (AT) 服务提供指南。本综述旨在概述有关 AT 服务提供指南的文献,以指导制定全球可用的 AT 提供指南,与当代改善 AT 访问的全球举措保持一致。材料和方法:快速范围审查方法使用两层方法来识别相关出版物:(1) 系统搜索学术数据库 (Medline、CINAHL、SCOPUS 和 Google Scholar);(2) 咨询国际 AT 组织和专家。搜索于 2023 年 3 月进行,没有日期限制。分析以 TIDE 资助的 HEART 关于欧洲优质 AT 提供和服务交付流程的研究以及 WHO-GATE 5 P 框架为指导,以加强对 AT 的访问。结果:确定了来自不同国家的 35 份出版物,针对不同的辅助产品、人员和提供环境。目前尚无关于 AT 服务提供的既定指南。然而,尽管环境、辅助产品种类和指南所针对的利益相关者种类繁多,但已确定了几个可能构成此类指南一部分的关键服务交付步骤。结论:本评论为制定满足全球需求的 AT 提供指南提供了一个强有力的起点。建议在系统化全球适用指南时仔细考虑词汇、流程和对各种辅助产品的应用。
摘要:本研究提出了一种新的梦境记录方法,该方法结合了非侵入式脑机接口 (BMI)、思维输入软件和生成式 AI 辅助多模态软件。该方法旨在将 REM 睡眠期间的意识过程升华到半意识状态,并产生用于思维输入的信号。我们概述了一个两阶段的过程:首先,使用生成式 AI 开发多模态软件来补充文本流并生成多媒体内容;其次,采用基于摩尔斯电码的打字方式来简化信号要求并提高打字速度。我们通过建议一种涉及植入 BMI 的用户的控制系统来优化非侵入式信号,从而应对非侵入式 EEG 的挑战。文献综述重点介绍了 BMI 打字、意识过程升华以及生成式 AI 在基于文本提示的思维输入方面的潜力方面的最新进展。
● Break tasks into smaller steps/segments ● Cooperative participation with peers and adults ● Daily planner book ● Determine and teach regularly traveled routes to students with visual impairments ● Follow a picture task analysis ● Individualized task and material modifications to meet student needs ● Location identifiers ● Modification of task length and complexity ● Orientation to unfamiliar environments ● Show a model of the end product ● Sighted guide for visually受损●学生自我监控●口头和/或视觉提示●建模
结果:这项系统的综述和荟萃分析包括2912例患者(1453例接受围手术期免疫疗法加化疗和1459例接受化学疗法的患者)。结果表明,与单独的化学疗法相比,治疗相比显着改善了OS(HR = 0.68; 95%CI:0.56-0.83),EFS(HR = 0.58; 95%CI:0.51-0.65),PCR(OR = 7.53; 95%CI:4.6333.6333),或95%CI:4.6333)。 3.40-7.44),R0切除(OR = 1.58; 95%CI:1.152.18)和接受手术的速率(OR = 1.25; 95%CI:1.04-1.49)。然而,组合疗法与严重不良事件的较高风险有关(OR = 1.46; 95%CI:1.19-1.78; P = 0.0002),3级和较高的治疗相关不良事件(OR = 1.25; 95%CI; 95%CI:1.06-1.49; p = 0.010; p = 0.010; p = 0.010; 1.34-2.68; p = 0.0003)和免疫相关的不良事件(OR = 2.78; 95%CI:2.18-3.55; p <0.00001)。
外科手术涉及对组织的物理操作以治疗疾病。几个世纪以来,随着人类知识的增加和新工具的发展,外科手术的效果得到了改善。人工智能 (AI) 被定义为对算法的研究,该算法使机器能够推理和执行诸如解决问题、对象和单词识别、世界状态推理和决策等功能 [1] 。因此,外科手术是 AI 技术的一个自然而又复杂的应用。手术需要外科医生综合来自多个来源的数据来做出决策、识别解剖结构并在快速变化的场景中执行身体任务。在手术室外,外科护理的组成部分包括诊断、术前评估、术后护理、结果评估和外科医生培训(图8.1)。AI 有望提高围手术期护理的质量和效率,改善手术决策,增强人类外科医生的身体能力,并为未来的研究提供许多令人兴奋的机会——尽管并非没有潜在的陷阱和挑战。本章回顾了 AI 在外科手术中的过去、现在和未来应用。
专家系统一方面将允许决策者越来越自动化或由非专业人员控制,另一方面将通过及时提供信息和快速评估替代战略大大扩展军事指挥官的能力。在个人面临人身危险的情况下,此类设施变得更加重要。现在,计算机架构有望通过使用并行处理和系统网络等技术来促进高速处理甚至“彼得”量的数据。