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经颈静脉肝内门体分流术 (TIPS)
观看并指导程序。X 光机和悬挂在检查台上方的探测器会生成视频。超声波机器使用高频声波来创建身体图像。机器有一个计算机控制台、一个视频监视器和一个换能器。换能器是一种类似于麦克风的小型手持设备。当换能器压在皮肤上时，它会将高频声波的小脉冲引导到体内。声波从体内的组织反弹（回声）。换能器捕获反弹的波并将其发送到计算机以创建图像（显示在监视器上）。超声波技术用于潜艇，蝙蝠产生并使用自己的超声波来导航和寻找猎物。一些检查可能在一次检查中使用不同类型的换能器。• 支架：一种金属机械管，通常用 GORE-TEX 织物覆盖• 带球囊的导管：一种细长（直径约 1/8 英寸）的塑料管，顶部有一个可充气的球囊
扩张和刮除术 (D&C)：术后护理说明
您在接受手术时服用了镇静药物。这种药物可能会对您产生长达 24 小时的影响。必须有一位年满 18 岁的朋友或家人陪您回家。为了您的安全，请在接下来的 24 小时内遵循以下指示：■ 今天休息。■ 不要开车或操作机器。■ 不要做任何重要决定。■ 不要喝酒或吸食大麻。■ 不要服用其他肌肉松弛剂或镇静剂、催眠药或情绪调节药物
使用 brainlab 进行术中脊柱导航 ...
1.0 简介 脊柱导航系统接收和传输有关脊柱解剖结构和植入物放置的数据，并将信息显示在计算机屏幕上，以便外科医生查看。导航系统由带屏幕的计算机工作站、软件、跟踪系统和手术器械组成。跟踪系统由附在患者身上的小型反射球体（脊柱参考阵列）组成，并由光学摄像机跟踪以记录解剖结构的位置。计算机建立脊柱模型并将图像投射到显示器上。外科医生用指针触摸患者解剖结构的某些部位，以便计算机能够识别并在其内存中记录这些点，包括特定的骨骼结构、解剖结构、患者正常解剖结构的运动和排列以及最佳关节排列。利用这些信息，计算机可以指导外科医生放置椎弓根螺钉。 2.0 指南定义 脊柱导航是一种用于脊柱手术的图像引导技术，通过接收和传输有关患者脊柱解剖的数据，实现更准确的椎弓根螺钉置入。 3.0 适用范围 本指南影响 CHI Crumlin 手术室的所有手术室护士和参与脊柱手术的成员。 4.0 指南目标 本文件为手术室护士提供导航设备和仪器使用和保养方面的指导。正确保养和操作导航设备和仪器对于患者和人员的安全至关重要。 5.0 定义/术语 脊柱导航 - 一种用于脊柱手术的图像引导技术，通过接收和传输有关患者脊柱解剖的数据，实现更准确的椎弓根螺钉置入。
生命力的生命力仪表术在制药中practice.pdf
在以信息过载为特征的时代，药剂师依靠基于证据的实践来做出明智的决定。生物统计学为药剂师提供了批判性评估科学文献，评估研究设计并评估支持各种治疗干预措施的证据强度的工具。通过进行元分析，系统评价和贝叶斯推论，药剂师可以合成不同的数据来源，识别趋势，并就药物干预措施的效果，安全性和成本效益得出强大的结论。这种基于证据的方法使药剂师倡导最佳治疗选择，与患者和医疗保健提供者进行共同的决策，并通过研究和创新为药学实践的发展做出贡献。
日本陆上自卫队关东供给处 杨浦支部 经费负担担当官
2024年6月28日-不受国防部停职处罚。 来自县知事...或标准。所用设备的名称。0001。4PRRIAI0005。2 级外科技术员教科书。2550。4PRRIA10005。
肼储能：取代金属配位层中的 N2H4
2020 年，美国能源部 (USDOE) 提出了一项以储能为重点的重大挑战，这是该机构首次提出的综合性方法。[1] 鉴于锂离子电池技术在解决短储能时长（<4 小时）方面取得的成功，[2] 储能研究的重点已转向长储能方法，这种方法倾向于将电力和能源分离以实现灵活的电网安装。液氢载体是一种可以利用现有基础设施并利用质子交换膜 (PEM) 燃料电池的高效率/成熟度在需要时释放储存能量的方法。[3] 为此，我们专注于肼 (N2H4)，它含有 12.5% 的 H2（重量），已被纳入燃料电池应用。[4,5] 虽然 N2H4 可以通过多种工艺在工业上生产，但它通常是通过 NH3 的氧化制成的，而 NH3 目前的基础设施和碳足迹相当可观。[6] 如果
金属配位指导的大环配合物的合成方法
金属配位导向大环复合物，其中大环结构由金属-配体配位相互作用形成，已成为一种有吸引力的超分子支架，可用于创建生物传感和治疗应用材料。尽管最近取得了进展，但不受控制的多环笼和线性低聚物/聚合物是最有可能的金属配体组装产物，这对当前的合成方法提出了挑战。本文我们概述了使用可折叠配体或通过组装两亲配体合成金属配位导向大环复合物的最新合成方法。这篇小综述为高效制备具有可预测和可控结构的金属配位导向大环复合物提供了指导，这些复合物可在许多与生物相关的领域得到应用。
MetalHawk：通过人工神经网络增强金属配位几何的分类
摘要：金属配合物的化学性质在很大程度上取决于与金属中心配位的配体的数量和几何排列。现有的确定配位数或几何形状的方法依赖于准确性和计算成本之间的权衡，这阻碍了它们在大型结构数据集研究中的应用。在此，我们提出了 MetalHawk ( https://github.com/vrettasm/MetalHawk )，这是一种基于机器学习的方法，通过人工神经网络 (ANN) 同时对金属位点的配位数和几何形状进行分类，这些网络使用剑桥结构数据库 (CSD) 和金属蛋白数据库 (MetalPDB) 进行训练。我们证明，CSD 训练的模型可用于对属于最常见配位数和几何形状类别的位点进行分类，对于 CSD 沉积的金属位点，平衡准确度等于 96.51%。我们还发现，CSD 训练模型能够对 MetalPDB 数据库中的生物无机金属位点进行分类，在整个 PDB 数据集上的平衡准确度为 84.29%，在 PDB 验证集中手动审核的位点上的平衡准确度为 91.66%。此外，我们报告的证据表明，CSD 训练模型的输出向量可以被视为金属位点扭曲的代理指标，表明这些可以解释为金属位点结构中存在的细微几何特征的低维表示。