Qual a finalidade das sondagens nasogástrica (SNG) e nasoenteral (SNE)? SNG: drenar conteúdo gástrico para descompressão, realizar lavagem gástrica e administração de medicação/alimento.

Nem todo mundo consegue ingerir os alimentos pela boca. Nesse caso, uma opção é a nutrição enteral, que funciona com uma sonda implantada no estômago, no jejuno ou no duodeno. Em forma líquida ou em pó, a alimentação é feita nesse sistema para equilibrar nutrientes, proteínas, carboidratos, gorduras, vitaminas e minerais da dieta.

2018年8月31日 · O técnico de enfermagem auxilia o enfermeiro na passagem da sonda nasogástrica (SNG). Cirurgia maxilofacial ou cervical. A sonda nasogástrica é introduzida através do nariz ou boca até o estômago. As mais comumente usadas são: sonda de Levine, gástrica simples, Nutriflex, a Moss e a Sengstaken-Blakemore (S-B).

SNE (stochastic neighbor embedding，随机邻域嵌入)是一种挖掘高维数据的非线性降维算法，非常适用于高维数据降维到2维或者3维，并进行可视化。 在了解SNE的思想后，我们先补充一些数学知识，然后从SNE的原理，优化（对称SNE，t-SNE），python实现以及和PCA的对比等方面对SNE进行总结。 在高维空间相似的数据点，映射到低维空间距离也是相似的。 常规的做法是用欧式距离表示这种相似性，但是SNE把这种距离关系转换为一种条件概率来表示相似性。 SNE …

t-Distributed Stochastic Neighbor Embedding (t-SNE)是一种降维技术， 用于在二维或三维的低维空间中表示高维数据集，从而使其可视化。 与其他降维算法 (如 PCA)相比，t-SNE创建了一个缩小的特征空间，相似的样本由附近的点建模，不相似的样本由高概率的远点建模。 在高水平上，t-SNE为高维样本构建了一个概率分布，相似的样本被选中的可能性很高，而不同的点被选中的可能性极小。 然后，t-SNE为低维嵌入中的点定义了相似的分布。 最后，t-SNE最小化了两个分布 …

t-SNE是一种经典的降维和可视化方法，是基于SNE（Stochastic Neighbor Embedding，随机近邻嵌入）做的，要了解t-SNE就要先了解SNE。 本文同样既是总结，又是读论文笔记。 SNE的的第一步是用条件概率来表示高维空间中样本点之间用 欧氏距离 度量的相似度。 假设样本选择其近邻的概率与与以自身为中心的高斯分布的概率密度成正比，SNE用 pj∣i 来表示高维空间样本 xi 会选择. x j x_j xj 作为其近邻的概率，二范数距离越近， pj∣i 越大，二范数距离越远， pj∣i 越小。 回忆一下 …

2020年6月10日 · t-SNE 是一种非线性降维算法，非常适用于高维数据降维到 2 维或者 3 维，进行可视化。 在实际应用中，t-SNE很少用于降维，主要用于可视化，可能的原因有以下几方面：

2024年1月15日 · A inserção de uma sonda nasogástrica (SNG) ou nasoenteral (SNE) é um procedimento comum em enfermagem que permite a alimentação, drenagem de fluidos e administração de medicamentos a pacientes.

2024年7月11日 · t-SNE（t-Distributed Stochastic Neighbor Embedding，t 分布随机邻域嵌入）是 一种将高维的复杂数据降维为二维（或三维）的算法，用于低维空间的可视化。 在 降维 时，t-SNE 会将类似结构的数据聚集在一起，这有助于我们理解数据的结构。 t-SNE 是一种流形学习算法，用于实现复杂数据的可视化。 我们可以通过将高维 数据降维 为二维或三维来实现可视化。 图 3-29 所示为利用 t-SNE 将数据从三维空间降维到二维空间的示例。 原始数据是三维空间上的两 …

SNE的目标是让低维分布去拟合高维分布，则目标是令两个分布一致。 两个分布的一致程度可以使用相对熵（Mutual entropy，也叫做 KL散度，Kullback-Leibler divergences，KLD）来衡量，可以以此定义代价函数（cost function）：