AMI病人

摘要： 病人延迟是指患者从症状发作到决定寻求医疗帮助的时间,转运延迟即患者决定寻求医疗帮助至到达医院的时间。但对干预措施的描述不多。笔者查阅大量文献,对AMI病人院前延迟的干预措施进行综述如下。包括减少病人延迟和转运延迟的措施以及院前急救流程的优化。

摘要： 急性心肌梗死（AMI）是冠心病的主要死亡原因,如能得到及时有效的治疗,可大幅度降低死亡率并提高生存质量。急诊冠状动脉介入治疗（PCI）是AMI病人开通相关梗死血管,恢复冠状动脉血流,提高生存率,改善预后的最有效的方法[1]。术中的药物应用是保证手术安全的重要保障,现就急诊PCI术中的用药护理介绍如下。

摘要： 急性心肌梗死（AMI）病人住院期间常常会发生便秘,有报道称40.0%～72.9%的AMI病人伴有便秘。AMI病人便秘后,用力排便会使其病情加重,甚至增加猝死的危险性。目前国内多通过应用各种缓泻剂、调整饮食、使用开塞露或甘油低压灌肠等方法预防和缓解AMI病人的便秘。

摘要： 心脏破裂是急性心肌梗死（AMI）的一种致命性机械并发症,心脏破裂病人的病死率较高,约占AMI总死亡原因的15%。心脏破裂已成为AMI院内死亡的第二位常见原因,严重威胁AMI病人的生存。为此,本研究对AMI并发心脏破裂采取切合临床实际、积极有效的预防措施，减少AMI并发心脏破裂的发生，并将总结出的经验措施应用于临床，取得了显著的效果。现报道如下。

摘要： 急性心肌梗塞（AMI）是冠心病的主要死亡原因之一。对AMI病人的健康教育早已被护理人员所重视并付诸实践。但我们在临床工作中发现，心肌梗塞病人出院后的康复情况并不容乐观，再发和再住院的情况时有发生。其重要原因是病人对自己的病情及危险因素了解不够。为此，我科自2007年2月起对32名心肌梗塞病人进行了持续有效的健康教育，即将病人住院时和出院后的健康教育有效地衔接起来，持续进行，收到了满意效果。

摘要： 在急性心肌梗死（acute myocardial infarction，AMI）的病程发展过程中，心源性休克是严重的合并症之一。因心肌坏死、收缩能力降低使心泵血功能严重障碍，导致病人病死率极高，达80％～100％，严重威胁病人的生命，并给家庭及社会造成不同程度的疾病负担。据相关文献报道，为合并心源性休克的AMI病人实施在主动脉球囊反搏（intra—aortic balloon counterpulsation，IABP）支持下直接经皮冠状动脉成形术（percutaneous coronary andioplasty，PTCA）可以改善病人的生存率。

摘要： 急性心肌梗死（AMI）是临床常见的危重疾病之一，传统的治疗观点认为，AMI病人至少应卧床休息2周，减轻心脏的负荷Ⅲ。对AMI病人实施早期康复护理是近年来的新趋势。早在1956年美国人就提出，AMI后14d内进行早期活动，并对早期分级活动程度的有效性和安全性进行了评价。

摘要： 急性心肌梗死（AMI）是影响人类健康及生命的急危重症之一。近年来我国急性心肌梗死的发病率呈明显上升趋势。目前。全球每年有1700万人死于心血管疾病，其中有一半以上死于急性心肌梗死。急性心肌梗死病人早期起床活动预防并发症是近年来的新趋势。但由于AMI病情凶险并发症严重，医务人员担心早期活动会导致心力衰竭、心律失常、心源性休克甚至猝死。目前国内大多数认同标准为，AMI病人卧床休息1周。保持静态，避免搬动，第2周可坐起和离床站立。逐步室内走动。

摘要： 急性心肌梗死（AMI）是冠心病的严重类型，在中老年病人中发病率极高，病死率可达10％～15％[1]。我科2007年收治1例AMI病人，及时给予静脉溶栓、冠状动脉成形术、骨髓间充质细胞移植等综合治疗，病人康复出院。现报道如下。

摘要： 众所周知，急性心肌梗塞（AMI）的猝死很高，尤其是在泵衰竭室性心律失常及合并症的情况下更易发生，而AMI病人在一般状态比较好，生命体征平衡的情况下发生猝死也是屡见不鲜：那么其诱因是什么呢？下面结合我掌握的临床资料，说一说这方面的体会，以供同道参考。

摘要： 本发明涉及一种用于使用中继通信在AMI通信网络中执行相检测和同步的系统及其方法。根据本发明的实施例，使用中继通信在AMI通信网络中执行相检测和同步的系统包括：AMI服务器，用于采集安装在变电站中的主变压器的输入/输出端子的“按相的参考零交叉检测(ZCD)时间差”；以及数据集中单元(DCU)，用于将由所述AMI服务器发送的“按相的参考ZCD时间差”与由所述数据集中单元自身采集的“按相的ZCD时间差”进行比较，并将由所述AMI服务器发送的所述“按相的参考ZCD时间差”与由所述数据集中单元自身采集的所述“按相的ZCD时间差”进行匹配，以使时间差接近误差范围。

摘要： 本发明涉及一种基于AMI量测信息的配电网拓扑错误辨识算法，其计算特点在于：包括以下步骤：步骤1、计算各负荷所属的耦合节点电压Upc，获得负荷所属的耦合节点电压样本空间；步骤2、计算各负荷所属的支路电流IL，获得负荷所属的支路电流样本空间；步骤3、根据步骤1和步骤2获得的电压和电流样本空间，分别计算各负荷间的电压相关系数和电流相关系数；步骤4、完成拓扑的校验与修正。本发明有效减少辨识所需运行时间，保证了拓扑辨识的速动性保证了拓扑辨识的可靠性和有效性。

摘要： 本发明涉及一种基于AMI量测近邻回归的三相配电网拓扑辨识方法，其技术特点在于：包括以下步骤：步骤1、建立模型；步骤2、模型求解；步骤3、可疑线路检验等步骤，将所有节点相邻时刻电压幅值之差视作高斯随机变量，建立了各随机变量组成的高斯马尔可夫随机场的精度矩阵估计模型，采用近邻回归算法对模型进行求解，基于估计精度矩阵的稀疏结构辨识高斯马尔可夫随机场对应的三相配电网拓扑；对可疑线路两端节点随机变量进行条件独立性检验，进一步验证可疑线路是否真正存在连接关系。本发明结构简单、实用性强。

摘要： 本发明涉及一种基于AMI的智能电表相位识别、拓扑辨识及阻抗估计方法，包括如下步骤：(1)获取变压器和智能电表的历史数据；(2)利用电压相关性原理及回归模型判别智能电表与变压器单相抽头的匹配关系，确定智能电表相位；(3)将连接在变压器同一单相抽头下的智能电表组成集合A；(4)利用电压相关性原理及回归模型将集合A中的智能电表两两进行配对求解，确定共用一个公共点的紧密耦合智能电表对；(5)将紧密耦合的智能电表对替换成一个新的智能电表并更新集合A，重复步骤(4)完成集合A中所有智能电表的配对，确定位于同一单相抽头下的智能电表的拓扑连接；(6)生成配电系统阻抗模型。与现有技术相比，本发明简便、准确度高。

摘要： 本发明公开了一种智能电网高级量测系统AMI网络抗干扰攻击路由算法，是对RPL路由算法的一种改进，能够优化地选择一条性能指标最优的默认RPL路径，同时选择多条备用路径，备用路径与默认路径之间能够实现在存在干扰攻击的情况下同时失效的概率最小。本发明中节点在选择默认母节点之后，根据可用性历史向量为每一个潜在母节点的Rank值加一个惩罚项，然后选取Rank值依然小于自己的节点作为备用母节点。当发生Jamming攻击导致默认母节点不可用时，节点可迅速切换到备用母节点。在构成下行路由路径时，节点的DAO信息发给所有的母节点，使得Root节点可以尽可能多的收集到下行的潜在路由路径，然后根据所提路径可用性历史向量选择到达某个下行节点的默认路径和备选路径。

摘要： 本发明公开利用冗余线路可替换单元(“LRU”)和复合飞机可更改信息(“AMI”)的飞机身份管理。本发明通常涉及用于飞机的一个或多个线路可替换单元(“LRU”)。LRU可以包括航空公司可更改信息(“AMI”)，所述航空公司可更改信息包括一个以上的公钥证书，其中一个以上的公钥证书中的每个至少部分地基于与由加密密钥发生器产生的一个或多个公钥/私钥对相关联的公钥或私钥独特地识别飞机以用于地面通信。

摘要： 本发明涉及一种用于使用中继通信在AMI通信网络中执行相检测和同步的系统及其方法。根据本发明的实施例，使用中继通信在AMI通信网络中执行相检测和同步的系统包括：AMI服务器，用于采集安装在变电站中的主变压器的输入/输出端子的“按相的参考零交叉检测(ZCD)时间差”；以及数据集中单元(DCU)，用于将由所述AMI服务器发送的“按相的参考ZCD时间差”与由所述数据集中单元自身采集的“按相的ZCD时间差”进行比较，并将由所述AMI服务器发送的所述“按相的参考ZCD时间差”与由所述数据集中单元自身采集的所述“按相的ZCD时间差”进行匹配，以使时间差接近误差范围。

摘要： 本发明提供了一种基于AMI数据的分布式光伏电站故障诊断方法和装置，其中所述方法包括以下步骤：构建分布式光伏电站的训练样本库和测试样本库；根据训练样本库建立分布式光伏电站的发电运行模型；计算发电运行模型的线性回归函数；根据线性回归函数识别测试样本库中的故障电站；采用AMI数据对故障电站进行故障诊断。本发明能够仅通过AMI数据即可实现对于分布式光伏电站故障的快速识别、精准定位及故障原因诊断，从而能够提高故障排查的效率、减少电站故障后对光伏发电效率的影响。

摘要： 本发明属于电网安全领域，尤其是一种基于AMI数据下异常计量点远程研究方法，针对现有的不便于对AMI数据数据进行自动分类汇总问题，现提出如下方案，其包括以下步骤：S1、收集AMI数据，并对AMI数据进行分析判断；S2、对异常数据进行提取，并进行识别，将识别后的数据标记；S3、将标记后的异常数据传输至远程后台；S4、远程后台根据标记对接收的异常数据进行分类，存储；S5、定期对分类数据进行统计，并按照数据量大小进行排序；S6、排序完成后对数据进行移存，进行下一周期的数据统计；S7、对每个周期内出现异常数据量进行综合分析，本发明可以完成对异常数据的自动分类，可以对异常数据类型进行管控。

摘要： 本发明提供的一种AMI网络入侵检测的方法、装置及介质，适用于智能电网领域。根据各终端节点构建的钥匙与对应的本地更新权重加密得到各数据管理端内加密梯度数据。将加密梯度数据根据联邦学习算法先局部聚合再全局聚合得到全局模型参数，判断全局模型参数是否满足预设条件，若满足则说明模型收敛，若不满足则返回获取当前全局模型参数步骤。根据终端节点对应的本地更新权重设置以满足半异步模型分发协议和对加密梯度数据进行三层的模型聚合得到全局模型参数实现AMI网络入侵检测，即某个终端节点失效也可以正常使用，避免当前数据运行时若某个终端节点失效导致的训练数据失败，充分利用本地资源，提高联邦学习的收敛速度和入侵检测效率。