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World File Search System预先测试
Mach I 和 Mach II - 用户手册
3) 在开始生产之前，请务必使用与您打算在最终生产中使用的相同规格的金属板厚度和衬管密度的较小部件进行“预测试”。衬管的不同密度和厚度可能需要调整焊接计时器设置。例如：更重的规格钢、更厚的衬管、更高密度的衬管和/或更长的夹销可能需要更长的焊接时间。为确保万无一失，在进入“成品生产”之前，请务必预先测试任何调整。但是，只有当材料变化导致焊接效率低下或焊接质量差时，才更改焊接计时器设置。
发展准备学校学生的演讲技巧...
进行了本研究是为了研究基于大脑的学习对发展预备学校学生的EFL口语技能的影响。该研究使用了经过验证前测试的一个组设计。参与者是开罗的穆斯塔法·穆沙拉夫（Mustafa Musharraf）预备学校的30个第一年准备阶段学生。为了实现研究的目的，EFL口语技能前测试旨在衡量学生在EFL口语技能方面的表现。实验前后，它是给参与者的。学生经过预先测试，以确定他们的EFL说话技能的入门级。然后，实施了基于基于大脑的学习的建议计划。测试后的管理是为了评估参与者的EFL口语技能的发展。测试前管理前管理的平均得分经过统计治疗。结果表明，在EFL口语技能测试的前后，在0.01的统计学上有显着差异，有利于后管理。鉴于这一发现，建议应利用基于大脑的学习来发展学生的EFL口语技能。
虚拟筛选加速磷酸二酯酶9抑制剂在海藻酸盐毒性中具有神经保护作用的体外模型
寻求更可持续的策略来对比石材文化遗产的生物偏端化，因为它们对环境和健康的毒性和潜在影响，以找到合成杀菌剂的替代品。在这项研究中，测试了牛至和百里香精油（EOS）的应用，以控制佛罗伦萨大教堂外部大理石上的微生物生长，受到延长变暗影响。在原位应用之前，进行了预先测试，以评估EOS对大理石的干扰（在大理石样本上说比色和吸水）及其在抑制大理石菌群中的效率（对营养媒体的敏感性测试）。eos以非常低的浓度抑制从大教堂大理石中采样的整个可栽培的微生物群，而当它们用作2％溶液时，它们不会干扰未殖民大理石样品的颜色和吸水能力。然后，在佛罗伦萨大教堂的两个户外研究地点中，将两个EOS和商业生物剂生物素T用于大理石的原位试验中。通过多学科的原位非侵入性（比色法和ATP分析，显微镜）和EX PET（微生物可行滴度）测试来评估治疗方法的有效性。关于结果，我们发现了用于评估生存能力（可行和真菌可行滴度）的参数与活动（ATP测定）的良好对应关系，其中这些对应关系以及这些对应关系以及显微镜和比色。发现了一些差异，特别是通过可行的滴度，考虑到整个数据，在越来越多的情况下，使用牛至和百里香EOS的治疗对微生物群落有效。
在线可访问 http://www.tjpr.org http://dx.doi.org/10.4314/tjpr.v23i12.15 原创研究文章 评估医疗保健学生对人工智能 (AI) 的认识、看法和意见——沙特阿拉伯的一项横断面研究
目的：确定医疗保健学生 (HC) 对人工智能 (AI) 的看法、知识和意见。方法：2023 年 4 月至 6 月期间进行了一项横断面调查，旨在评估 HC 对 AI 的认识、看法和意见。一份经过预先测试和验证的结构化问卷以电子方式分发给沙特阿拉伯不同大学的 HC。使用 5 点李克特量表编制答复。Cronbach's alpha 分数 0.80 用于确定问卷的可靠性。通过计算编制的看法中的每一项来确定平均分数。结果：大多数 HC 对医疗保健中的 AI 持积极看法，并同意 AI 可以提高诊断准确性 (73.4%)、减少医疗实践中的错误 (65.2%) 并促进患者教育 (70.8%)。然而，一些人担心 AI 会对医疗保健从业者与患者的关系产生有害影响和潜在的伦理影响 (44.3%)，同时也会让患者增强对自己健康的控制 (51%)。大多数学生（85%）认为，如果将人工智能融入医疗保健，就会有失业的风险。多元线性回归分析表明，学习课程（B = 0.311；SE = 0.132；t = 2.360；p = 0.019；CI = 0.052 至 0.570）、对人工智能的认识（B = -1.822；SE = 0.785；t = -2.320；p = 0.021；CI = - 3.366 至 -0.279）是人工智能感知得分的预测因素。结论：医疗保健专业的学生对人工智能持积极态度，并同意人工智能有助于医疗保健的各个方面。然而，学生们也对人工智能表达了一些担忧。因此，解决与道德、劳动力影响和患者隐私相关的问题对于在医疗保健领域成功实施人工智能至关重要。关键词：人工智能、医疗保健、学生、看法、意识
踝臂指数作为 2 型糖尿病患者外周血管疾病预测指标的研究
外周血管疾病 (PVD) 是一种常见问题，影响着 60 岁以上人口的 20%。PVD 是 2 型糖尿病的大血管并发症之一，被认为是心肌梗塞的主要风险因素（或同等风险因素）。如果没有适当的检查，很难在糖尿病患者中诊断出 PVD，因为同时存在的感觉神经病变会延迟疾病的临床表现。踝臂压指数 (ABPI) 是一种简单、床边、非侵入性、客观且高度可重复的测试，可以确诊 PVD。ABPI 不仅是未确诊 PVD 的标志，也是全身动脉粥样硬化的预测指标。ABPI 测量提供了一种简单、可重复、非侵入性、有效的方法来评估糖尿病患者的血管状态。本研究的主要目的是利用踝臂指数和彩色多普勒超声检查评估糖尿病患者中 PVD 的患病率，确定踝臂指数在研究参与者中检测外周血管疾病的诊断准确性，并比较踝臂指数和彩色多普勒超声检查在诊断外周血管疾病方面的表现。使用预先测试和预先设计的半结构化问卷作为研究工具。内容效度由领域专家和广泛的文献综述获得。根据踝臂指数和彩色多普勒超声检查，我们研究参与者的外周血管疾病患病率分别为 40% 和 45%。踝臂指数对诊断周围血管疾病具有很强的预测准确度，曲线下面积为 0.863，诊断准确度也很好，敏感性、特异性、阳性预测值分别为 80.8%、92.1%、89.1% 和 85.4%。右臂指数在诊断周围血管疾病方面的准确度高于左臂指数。因此，踝臂指数绝对可以在没有设施的情况下代替彩色多普勒超声检查，并且可以作为诊断周围血管疾病的有效筛查程序。