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중독 시 응급처치

응급처치의 기초(OPMP)

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중독 가정용 화학 물질. 강한 산이나 알칼리가 몸에 들어간 후에는 구급차를 부르는 것이 시급합니다. 입에서 침과 점액을 즉시 제거하십시오. 질식의 징후가 있으면 구강 대 코 인공 호흡을 실시하십시오. 구토시 산이나 알칼리가 호흡기에 들어갈 수 있으므로 위 세척을 엄격히 금지합니다. 이 절차는 의료 전문가만 수행할 수 있습니다. 피해자에게는 마실 물 2~3잔이 제공됩니다. 독성 액체를 중화하려고 시도하지 마십시오. 이것은 이산화탄소 형성, 위 팽창, 통증 및 출혈 증가로 이어집니다. 질식의 발달로 피해자는 긴급히 의료기관으로 이송되어야합니다.

가정용 화학물질(산, 알칼리가 포함되지 않은)에 의한 중독의 경우 의사가 도착하기 전에 환자를 토해야 합니다(의식이 있는 경우). 위의 내용물은 호흡기로 들어가지 않습니다. 혀가 후퇴하거나 경련이 있는 경우 턱이 단단히 닫힐 때 머리를 부드럽게 뒤로 기울이고 아래턱을 앞뒤로 밀어 코로 호흡할 수 있도록 합니다.

중독의 경우 수면제 또는 진정제 (진정제) 피해자를 눕히고 머리를 들어야 합니다. 1~2리터의 물로 위를 헹구고 혀뿌리를 눌러 토하게 한다. 그런 다음 강한 차를 마시고 검은 크래커 100g을 먹습니다. 우유를 줄 수 없습니다. 그것은 중독 약물이 장으로 들어가는 것을 가속화하고 신체에서 제거되는 것을 방지합니다.

의식이없는 환자는 위를 씻는 것이 엄격히 금지되어 있습니다. 물을 흡입하여 질식으로 사망에 이를 수 있습니다. 피해자가 숨을 쉬지 않거나 호흡이 가빠지면 인공호흡을 시행해야 합니다.

중독의 경우 알콜 피해자는 암모니아 증기를 흡입하고 3-4 잔의 물을 마시고 (유리 당 베이킹 소다 1 tsp 추가) 구토를 유도하고 강한 차 또는 커피를 마셔야합니다.

중독의 경우 메틸알코올 또는 에틸렌 글리콜, 피해자가 의식이 있는 경우 마실 에틸 알코올(보드카) 100-150ml를 제공해야 합니다. 해독제이므로 메틸 알코올의 분해 속도를 늦춥니다.

중독의 경우 버섯 환자를 즉시 ​​병원으로 데려가십시오. 의사가 도착하기 전에 소다 용액이나 과망간산 칼륨 용액으로 위장을 헹구고 완하제 (피마자 기름, 쓴 소금)를 사용하여 장을 관장하십시오. 환자에게는 마실 소금물이 주어집니다.

중독 등의 경우흡입 클로로포스 또는 카르보포스 환자를 공중으로 데리고 나가 오염된 의복을 벗고 노출된 신체 부위를 물로 씻으십시오.

삼켰을 경우 농약 위세척을 4-5회 할 것: 소금물 3-4컵을 마시게 하고 토하게 할 것. 그런 다음 완하제-1 큰술을 섭취하십시오. 엘. 쓴 소금. besalol 또는 becarbonate 5-6정을 경구 복용하는 것이 매우 좋습니다.

저자: Alekseev V.S., Zhidkova O.I., Tkachenko N.V.

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기존의 신경망과 달리 "계산 저장소"는 다양한 문제를 해결할 수 있으며 시스템의 물리적 구조를 방해하지 않고 쉽게 재프로그래밍할 수 있습니다. 시냅스의 속성을 조작함으로써 이 기계는 음성 또는 이미지 인식을 포함한 복잡한 계산 문제를 해결하도록 조정할 수 있습니다. Brunner와 그의 동료의 프로토타입은 매우 독특하게 배열되어 있습니다. 엄격하게 측정된 간격으로 동일한 레이저 다이오드를 방출하는 빛의 부분은 신경망의 노드 역할을 합니다. 빛의 이러한 부분은 "링"을 따라 이동하며, 그 내부에는 입력 데이터의 소스가 내장되어 있습니다. 즉, 특수 변조기를 사용하여 주기에 새로운 정보를 추가하는 또 다른 레이저입니다.

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과학자들은 인간의 말을 숫자로 변환하고 복잡한 통계 기능을 계산하도록 컴퓨터를 "가르쳐" 자신의 발명품을 테스트했습니다. 물리학자들에 따르면 그들의 발명은 잘 수행되었습니다. 컴퓨터는 소리내어 말한 숫자의 0,01%만 잘못 인식했습니다. 또한이 장치는 매우 고성능입니다. 300 초 만에 XNUMX 단어를 "추측"합니다. 이는 오늘날 존재하는 모든 컴퓨팅 장치에 대한 기록입니다.

통계를 계산할 때 장치는 품질을 확인했습니다. 광자 컴퓨터는 초당 13만 이상의 통계 작업을 수행하고 데이터 교환 속도는 초당 1,1기가바이트를 초과했습니다. 또한 이 포토닉 컴퓨터 모델은 기존 컴퓨터에 비해 저전력 소모라는 또 다른 장점이 있습니다. Brunner와 그의 동료들이 언급했듯이 그들의 프로토타입은 한 단어를 인식하는 데 200배 적은 에너지를 소비합니다.

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