简介:LG“闪耀”手机名副其实LG手机家族的最新成员正挟“巧克力”手机的成功之势来势汹汹,LG给它起名叫“闪耀”(Shine),因为它使用了一块镜面屏,可以用来忙里偷闲地补个妆或者检查胡子是否刮得够干净。
简介:从警多年,总会接到一些类似的报案,比如工人上班后将装有钱物的衣服放到自己的工具柜中,下班的时候发现工具柜有翻动的痕迹,钱物都不见了。这种案件很多时候是同班组的工人伸的贼手,可是因为被盗的时间不能确定,赃物也无法找到,所以最终往往成了未破案件,以至于被害人看到我们警察就心生怨气。但这一次,我也没想到这么快就把这
简介:摘要目的探讨反射性呕吐与幽门螺杆菌感染的相关性。方法2011年1月至2012年12月于宁夏第五人民医院大武口医院内科住院病人诊断为反射性呕吐患者60例进行幽门螺旋杆菌感染测定。随机分成观察组和对照组,采用非侵袭性14C-尿素呼气试验和粪便幽门螺杆菌抗原测定,观察两组幽门螺旋杆菌感染情况。结果两种幽门螺旋杆菌感染测定方法均提示幽门螺旋杆菌感染率高于对照组,差异有统计学意义(P﹤0.05)。结论反射性呕吐与Hp感染有一定相关性,HP感染可能影响原发疾病发展、预后。对于引起反射性呕吐的疾患,进行Hp检测和治疗,对病情发展、预后及缩短住院时间有一定帮助。
简介:摘要目的介绍一种基于住院患者心电图及临床特征开发的机器学习模型,用于诊断反射性晕厥。方法入选2018年6月20日至2022年5月11日于天津医科大学第二医院心脏科住院治疗的晕厥患者,经过临床评估和调查研究获得相关基线资料。确定了晕厥患者的15个特征,并进行特征排序。采用不同的机器学习方法构建反射性晕厥的诊断模型,如Logistic回归分析、感知机、支持向量机、决策树、随机森林和K最近邻算法等方法。结果最终入选410例患者,首次晕厥事件的年龄(64.5±14.6)岁,其中男236例(236/410,57.6%),65例患者确诊为反射性晕厥。纳入特征重要性排序结果位于前4位的特征构建模型,随机森林模型诊断反射性晕厥的性能最佳,曲线下面积为0.644,精确率(Precision)、召回率(Recall)和F1得分(F1 score)分别为0.794、0.849和0.791。结论人工智能算法能够识别反射性晕厥,可作为一种经济有效的筛查工具。