内镜鼻-颅底解剖学习班通知

来源 :中国听力语言康复科学杂志 | 被引量 : 0次 | 上传用户:yangliu349
下载到本地 , 更方便阅读
声明 : 本文档内容版权归属内容提供方 , 如果您对本文有版权争议 , 可与客服联系进行内容授权或下架
论文部分内容阅读
首都医科大学附属北京朝阳医院联合北京优联眼耳鼻喉医院将于2021年7月底举办内镜鼻-颅底解剖学习班。培训内容涵盖鼻颅底系统解剖学知识讲解、应用解剖学位置关系面示教,同时,制订操作手册进行现有常规入路内镜下标本实操。本次学习班在理论授课的基础上,侧重进行长时程的鼻窦及鼻颅底解剖学实操,为青年鼻科医生提供全面的鼻窦及鼻颅底解剖学基础学习机会。欢迎广大鼻科医生报名参加。
其他文献
这里是江西省乐安县,恩江河畔,大华山麓。恩江是乐安县境内第一大江,隶属于鄱阳湖水系,为赣江的重要支流之一。近年来,随着乐安县经济社会的不断发展,生产生活用水量与日俱增,用水矛盾凸现。同时,由于水系情况复杂、河流岸线管理缺位,每年汛期,流域内部分河段都会出现洪涝灾害,严重威胁着沿岸人民群众的生命财产安全,阻碍了当地的经济发展。
夏日的北京,万木葱茏,欣欣向荣。6月21日至23日,中国期刊协会党刊分会2021年“庆祝建党100周年·党史学习教育”主题年会暨“庆百年华诞访双奥之城”主题采访活动在北京举行。中国期刊协会.中宣部出版局、中共北京市委相关领导、行业专家与来自全国各省区市46家党刊的工作者汇聚一堂,共同感悟党的百年奋斗史,交流党刊的发展与创新经验,深入采访双奥之城的飞速发展,所见所闻,让人倍感振奋,令人惊喜不断。
我家姊妹两个,均已嫁人。我从高中时期就喊父亲“老史同志”,他说这样喊他他觉得自己年轻很多。于是一喊就喊了二十来年了。父亲老史同志今年六十岁整,之前一直在机械厂做技术工,本来已经退休的他,又去了机械加工厂干活去了。
自治区商务厅党组始终把学习贯彻落实习近平总书记视察宁夏重要讲话精神作为重大政治任务,按照自治区党委,政府决策部署,统筹疫情防控和商务发展,狠抓“六稳”“六保”工作,战疫情、促消费﹑抓招商﹑拓通道﹑稳外贸.稳外资,实现了全区商务发展“十三五”的圆满收官,取得了新的历史性成就。
根据中国居民膳食指南建议,正常人每天需要摄入2200毫克的钠含量,而一般人每天摄入的食物,如水果蔬菜等本身已含有部分钠,这部分的钠含量大概在1000毫克左右。除了这部分摄入的钠,剩下的1200毫克钠只需要再摄入3克食盐,就基本上能达到人体钠的需要。  可是,由于人们的膳食习惯改变和对食物的口味过分追求刺激可口,现在人们每天摄入食盐量远远超过3克的水平。2002年中国居民营养与健康状况调查显示,我国
日前召开的国务院常务会议决定,将部分减负稳岗扩就业政策期限延长至今年年底,确定进一步支持灵活就业措施。5月20日,国务院举行政策例行吹风会,人力资源和社会保障部副部长李忠介绍,经国务院批准,人社部会同财政部、国家发改委等部门即将联合印发《关于延续实施部分减负稳岗扩就业政策措施的通知》。
For the highway and bridge construction industry,the traditional management model has been difficult to adapt to the current information management background.In recent years,in order to comprehensively improve the information management level of highway
Reconceptualising the construction of Garden Cities in Singapore from the perspective of the history of urban development and urbanization,in conjunction with the development and trends of vertical greening systems.To summarise the principles of developme
At the China Spallation Neutron Source(CSNS), we have developed a custom gas-filling station, a glassblowing workshop, and a spin-exchange optical pumping(SEOP) system for producing high-quality 3He-based neutron spin filter(NSF) cells. The gas
声呐成像检测水下桩墩表观病害时,其图像与光学图像的病害特征存在较大差异,病害的位置和类型需要人工识别且易出错。为解决这个问题,提出基于声呐成像的水下桩墩表观病害深度学习与智能检测方法。首先对水下实桥桩墩以及试验模型进行声呐扫描获取大量图像,并分析声呐图像中的病害特征;然后对Faster R-CNN框架下VGG16网络模型进行改进,采用水平、垂直等线性变换实现原始声呐图像的数据增强,对深度学习模型进行近似联合优化训练,用一定概率保证率的矩形识别框实现水下桩墩多类病害的分类定位;最后选取150幅未参与训练的声