Embolic protection devices aim to prevent stroke and other complications during carotid artery procedures by capturing debris released during stenting or angioplasty. Several filter-based and occlusion-based devices have been developed, with filter designs including supported nitinol frames and unsupported mesh. Clinical trials show filter devices can retrieve numerous embolic particles from procedures without interrupting blood flow. Larger trials are currently underway to determine if combination of stenting and embolic protection reduces stroke risk compared to carotid endarterectomy. Embolic protection may benefit high-risk patients and procedures like SVGs, acute MI, and renal angioplasty.
Binary search trees (BSTs) are data structures that allow for efficient searching, insertion, and deletion. Nodes in a BST are organized so that all left descendants of a node are less than the node's value and all right descendants are greater. This property allows values to be found, inserted, or deleted in O(log n) time on average. Searching involves recursively checking if the target value is less than or greater than the current node's value. Insertion follows the search process and adds the new node in the appropriate place. Deletion handles three cases: removing a leaf, node with one child, or node with two children.
The document discusses topics related to trees and graphs. It covers definitions and concepts of trees, binary trees and their representations. It discusses operations on binary trees like tree traversals. Binary search trees and heap trees are also covered. The document also provides an introduction to graphs and discusses graph representations and traversals. It concludes with the topic of minimal spanning trees.
This document discusses how to create tables and figures in LaTeX. It provides examples of creating simple tables, adding borders, captions and labels. It also demonstrates combining rows and columns, coloring tables, and setting column widths. For figures, it shows how to insert images, add captions, and position figures using placement specifiers. Examples are given for multiple images with single and multiple captions, and rotating images.
This document provides an overview of neonatal coarctation of the aorta, including:
- Coarctation of the aorta is a narrowing of the aorta that is usually located in the region of the insertion of the arterial duct.
- It was first described in the late 18th century by Prussian anatomist Johann Friedrich Meckel and French surgeon Craigie.
- The morphology can vary from uniform narrowing to a discrete, shelf-like lesion.
- Embryologically, it results from abnormal development of the fourth and sixth aortic arches during weeks 6-8 of gestation.
- Surgical treatments discussed include resection with end-to-end an
B-trees and B+-trees are balanced tree data structures used for database indexing. B-trees have nodes with many keys and child pointers, keeping the tree height relatively small. B+-trees store all data in leaf nodes and duplicate some keys in internal nodes, allowing for sequential access. Both use splitting and combining of nodes to balance the tree during insertions and deletions.
The document reports on a wind tunnel experiment that analyzed the performance of an aerofoil at different angles of attack. Pressure taps on one aerofoil and nylon tufts on another were used to observe stall angles around 14-15.5 degrees. Flow speed and Reynolds number were calculated from pressure measurements. Lift and drag forces were estimated from pressure distributions and found to peak at the stall angle. Blockage ratio and coefficients were plotted against angle of attack, with experimental lift deviating from theory after 15 degrees due to flow separation. The aerofoil was approximated as flat for angles up to 15 degrees.
Embolic protection devices aim to prevent stroke and other complications during carotid artery procedures by capturing debris released during stenting or angioplasty. Several filter-based and occlusion-based devices have been developed, with filter designs including supported nitinol frames and unsupported mesh. Clinical trials show filter devices can retrieve numerous embolic particles from procedures without interrupting blood flow. Larger trials are currently underway to determine if combination of stenting and embolic protection reduces stroke risk compared to carotid endarterectomy. Embolic protection may benefit high-risk patients and procedures like SVGs, acute MI, and renal angioplasty.
Binary search trees (BSTs) are data structures that allow for efficient searching, insertion, and deletion. Nodes in a BST are organized so that all left descendants of a node are less than the node's value and all right descendants are greater. This property allows values to be found, inserted, or deleted in O(log n) time on average. Searching involves recursively checking if the target value is less than or greater than the current node's value. Insertion follows the search process and adds the new node in the appropriate place. Deletion handles three cases: removing a leaf, node with one child, or node with two children.
The document discusses topics related to trees and graphs. It covers definitions and concepts of trees, binary trees and their representations. It discusses operations on binary trees like tree traversals. Binary search trees and heap trees are also covered. The document also provides an introduction to graphs and discusses graph representations and traversals. It concludes with the topic of minimal spanning trees.
This document discusses how to create tables and figures in LaTeX. It provides examples of creating simple tables, adding borders, captions and labels. It also demonstrates combining rows and columns, coloring tables, and setting column widths. For figures, it shows how to insert images, add captions, and position figures using placement specifiers. Examples are given for multiple images with single and multiple captions, and rotating images.
This document provides an overview of neonatal coarctation of the aorta, including:
- Coarctation of the aorta is a narrowing of the aorta that is usually located in the region of the insertion of the arterial duct.
- It was first described in the late 18th century by Prussian anatomist Johann Friedrich Meckel and French surgeon Craigie.
- The morphology can vary from uniform narrowing to a discrete, shelf-like lesion.
- Embryologically, it results from abnormal development of the fourth and sixth aortic arches during weeks 6-8 of gestation.
- Surgical treatments discussed include resection with end-to-end an
B-trees and B+-trees are balanced tree data structures used for database indexing. B-trees have nodes with many keys and child pointers, keeping the tree height relatively small. B+-trees store all data in leaf nodes and duplicate some keys in internal nodes, allowing for sequential access. Both use splitting and combining of nodes to balance the tree during insertions and deletions.
The document reports on a wind tunnel experiment that analyzed the performance of an aerofoil at different angles of attack. Pressure taps on one aerofoil and nylon tufts on another were used to observe stall angles around 14-15.5 degrees. Flow speed and Reynolds number were calculated from pressure measurements. Lift and drag forces were estimated from pressure distributions and found to peak at the stall angle. Blockage ratio and coefficients were plotted against angle of attack, with experimental lift deviating from theory after 15 degrees due to flow separation. The aerofoil was approximated as flat for angles up to 15 degrees.
1) The document describes an algorithm for finding the shortest path between two nodes on a graph using A* search. It uses an example graph to illustrate the step-by-step process.
2) The algorithm calculates heuristics values, which are the straight-line distances to the destination node, to help guide the search. It uses a priority queue to iteratively expand the most promising node.
3) Working through the example graph, it shows how the priority queue is updated at each step as different paths are explored until the shortest path from Ramtha to Aqaba is found.
The document discusses solving recurrence relations through the following steps:
1) Write the recurrence relation and initial conditions as a characteristic equation.
2) Find the solutions to the characteristic equation.
3) Use the solutions to write the general solution as a linear combination with constants.
4) Determine the constants using the initial conditions.
Two examples are provided to demonstrate solving both regular and similar solutions to linear homogeneous recurrence relations.
This document discusses regular languages and finite automata (FA). It begins by stating that any regular expression (Regex) can be converted to a finite automaton (FA) and vice versa, since Regex and FA are equivalent in their descriptive power. A regular language is one that is recognized by some FA.
The document then provides details on converting a deterministic finite automaton (DFA) to a regular expression (Regex) in two steps: 1) converting the DFA to a generalized nondeterministic finite automaton (GNFA) and 2) converting the GNFA to a Regex. It describes the properties of a GNFA, including that transition functions can contain Regex, and provides an example and formal definition of a
This document discusses finite automata and regular languages. It begins by introducing finite state machines as the simplest computational model due to their extremely limited memory. Examples of finite state machines in everyday devices like automatic doors, elevators, and calculators are provided. The document then presents a formal definition of a finite automaton as a 5-tuple consisting of a finite set of states, a finite input alphabet, a transition function, a start state, and a set of accept states. An example three-state finite automaton M1 is defined formally using this 5-tuple notation. The language recognized by M1 is described as the set of strings containing at least one 1 and an even number of 0s following the last 1.
1) The document describes an algorithm for finding the shortest path between two nodes on a graph using A* search. It uses an example graph to illustrate the step-by-step process.
2) The algorithm calculates heuristics values, which are the straight-line distances to the destination node, to help guide the search. It uses a priority queue to iteratively expand the most promising node.
3) Working through the example graph, it shows how the priority queue is updated at each step as different paths are explored until the shortest path from Ramtha to Aqaba is found.
The document discusses solving recurrence relations through the following steps:
1) Write the recurrence relation and initial conditions as a characteristic equation.
2) Find the solutions to the characteristic equation.
3) Use the solutions to write the general solution as a linear combination with constants.
4) Determine the constants using the initial conditions.
Two examples are provided to demonstrate solving both regular and similar solutions to linear homogeneous recurrence relations.
This document discusses regular languages and finite automata (FA). It begins by stating that any regular expression (Regex) can be converted to a finite automaton (FA) and vice versa, since Regex and FA are equivalent in their descriptive power. A regular language is one that is recognized by some FA.
The document then provides details on converting a deterministic finite automaton (DFA) to a regular expression (Regex) in two steps: 1) converting the DFA to a generalized nondeterministic finite automaton (GNFA) and 2) converting the GNFA to a Regex. It describes the properties of a GNFA, including that transition functions can contain Regex, and provides an example and formal definition of a
This document discusses finite automata and regular languages. It begins by introducing finite state machines as the simplest computational model due to their extremely limited memory. Examples of finite state machines in everyday devices like automatic doors, elevators, and calculators are provided. The document then presents a formal definition of a finite automaton as a 5-tuple consisting of a finite set of states, a finite input alphabet, a transition function, a start state, and a set of accept states. An example three-state finite automaton M1 is defined formally using this 5-tuple notation. The language recognized by M1 is described as the set of strings containing at least one 1 and an even number of 0s following the last 1.
2. Complete Graph Minimum Spanning Tree
– Matrix Form
4
1
2 3
2 1
3
5
3
4
2
5 6
4
4
10
A
B C
D
E F
G
H
I
J
Prim’s Algorithm: Find the Minimum
Spanning Tree T:
Step 1: Select any node to be the first of T
Step 2: Circle the new node of T in the top
row and cross out the row corresponding
to this new node.
Step 3: Find the smallest weight left in the
columns of the nodes of T. Circle the weight.
Then choose the node whose weight is the
minimum to join T. (if several, choose any)
Step 4: Repeat steps 2 and 3 until T contains
every node.
3. Complete Graph Minimum Spanning Tree
4
1
2 3
2 1
3
5
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4
2
5 6
4
4
10
A
B C
D
E F
G
H
I
J
A B C D E F G H I J
A 0 4 ∞ 1 ∞ ∞ ∞ ∞ ∞ ∞
B 4 0 4 4 ∞ ∞ ∞ ∞ ∞ 10
C ∞ 4 0 ∞ 2 1 ∞ ∞ ∞ ∞
D 1 4 ∞ 0 ∞ ∞ ∞ 5 ∞ 6
E ∞ ∞ 2 ∞ 0 ∞ 2 ∞ ∞ ∞
F ∞ ∞ 1 ∞ ∞ 0 3 ∞ 5 ∞
G ∞ ∞ ∞ ∞ 2 3 0 ∞ 3 4
H ∞ ∞ ∞ 5 ∞ ∞ ∞ 0 ∞ 2
I ∞ ∞ ∞ ∞ ∞ 5 3 ∞ 0 3
J ∞ 10 ∞ 6 ∞ ∞ 4 2 3 0
4. Complete Graph Minimum Spanning Tree
4
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B C
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G
H
I
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A B C D E F G H I J
A 0 4 ∞ 1 ∞ ∞ ∞ ∞ ∞ ∞
B 4 0 4 4 ∞ ∞ ∞ ∞ ∞ 10
C ∞ 4 0 ∞ 2 1 ∞ ∞ ∞ ∞
D 1 4 ∞ 0 ∞ ∞ ∞ 5 ∞ 6
E ∞ ∞ 2 ∞ 0 ∞ 2 ∞ ∞ ∞
F ∞ ∞ 1 ∞ ∞ 0 3 ∞ 5 ∞
G ∞ ∞ ∞ ∞ 2 3 0 ∞ 3 4
H ∞ ∞ ∞ 5 ∞ ∞ ∞ 0 ∞ 2
I ∞ ∞ ∞ ∞ ∞ 5 3 ∞ 0 3
J ∞ 10 ∞ 6 ∞ ∞ 4 2 3 0
5. Complete Graph Minimum Spanning Tree
4
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B C
D
E F
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H
I
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A B C D E F G H I J
A 0 4 ∞ 1 ∞ ∞ ∞ ∞ ∞ ∞
B 4 0 4 4 ∞ ∞ ∞ ∞ ∞ 10
C ∞ 4 0 ∞ 2 1 ∞ ∞ ∞ ∞
D 1 4 ∞ 0 ∞ ∞ ∞ 5 ∞ 6
E ∞ ∞ 2 ∞ 0 ∞ 2 ∞ ∞ ∞
F ∞ ∞ 1 ∞ ∞ 0 3 ∞ 5 ∞
G ∞ ∞ ∞ ∞ 2 3 0 ∞ 3 4
H ∞ ∞ ∞ 5 ∞ ∞ ∞ 0 ∞ 2
I ∞ ∞ ∞ ∞ ∞ 5 3 ∞ 0 3
J ∞ 10 ∞ 6 ∞ ∞ 4 2 3 0
6. Complete Graph Minimum Spanning Tree
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A B C D E F G H I J
A 0 4 ∞ 1 ∞ ∞ ∞ ∞ ∞ ∞
B 4 0 4 4 ∞ ∞ ∞ ∞ ∞ 10
C ∞ 4 0 ∞ 2 1 ∞ ∞ ∞ ∞
D 1 4 ∞ 0 ∞ ∞ ∞ 5 ∞ 6
E ∞ ∞ 2 ∞ 0 ∞ 2 ∞ ∞ ∞
F ∞ ∞ 1 ∞ ∞ 0 3 ∞ 5 ∞
G ∞ ∞ ∞ ∞ 2 3 0 ∞ 3 4
H ∞ ∞ ∞ 5 ∞ ∞ ∞ 0 ∞ 2
I ∞ ∞ ∞ ∞ ∞ 5 3 ∞ 0 3
J ∞ 10 ∞ 6 ∞ ∞ 4 2 3 0
7. Complete Graph Minimum Spanning Tree
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F ∞ ∞ 1 ∞ ∞ 0 3 ∞ 5 ∞
G ∞ ∞ ∞ ∞ 2 3 0 ∞ 3 4
H ∞ ∞ ∞ 5 ∞ ∞ ∞ 0 ∞ 2
I ∞ ∞ ∞ ∞ ∞ 5 3 ∞ 0 3
J ∞ 10 ∞ 6 ∞ ∞ 4 2 3 0
8. Complete Graph Minimum Spanning Tree
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G ∞ ∞ ∞ ∞ 2 3 0 ∞ 3 4
H ∞ ∞ ∞ 5 ∞ ∞ ∞ 0 ∞ 2
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J ∞ 10 ∞ 6 ∞ ∞ 4 2 3 0
9. Complete Graph Minimum Spanning Tree
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J ∞ 10 ∞ 6 ∞ ∞ 4 2 3 0
10. Complete Graph Minimum Spanning Tree
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F ∞ ∞ 1 ∞ ∞ 0 3 ∞ 5 ∞
G ∞ ∞ ∞ ∞ 2 3 0 ∞ 3 4
H ∞ ∞ ∞ 5 ∞ ∞ ∞ 0 ∞ 2
I ∞ ∞ ∞ ∞ ∞ 5 3 ∞ 0 3
J ∞ 10 ∞ 6 ∞ ∞ 4 2 3 0
11. Complete Graph Minimum Spanning Tree
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D 1 4 ∞ 0 ∞ ∞ ∞ 5 ∞ 6
E ∞ ∞ 2 ∞ 0 ∞ 2 ∞ ∞ ∞
F ∞ ∞ 1 ∞ ∞ 0 3 ∞ 5 ∞
G ∞ ∞ ∞ ∞ 2 3 0 ∞ 3 4
H ∞ ∞ ∞ 5 ∞ ∞ ∞ 0 ∞ 2
I ∞ ∞ ∞ ∞ ∞ 5 3 ∞ 0 3
J ∞ 10 ∞ 6 ∞ ∞ 4 2 3 0
Two minimum edges, choose one!
12. Complete Graph Minimum Spanning Tree
4
1
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A 0 4 ∞ 1 ∞ ∞ ∞ ∞ ∞ ∞
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F ∞ ∞ 1 ∞ ∞ 0 3 ∞ 5 ∞
G ∞ ∞ ∞ ∞ 2 3 0 ∞ 3 4
H ∞ ∞ ∞ 5 ∞ ∞ ∞ 0 ∞ 2
I ∞ ∞ ∞ ∞ ∞ 5 3 ∞ 0 3
J ∞ 10 ∞ 6 ∞ ∞ 4 2 3 0
Two minimum edges, choose one!
13. Complete Graph Minimum Spanning Tree
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J ∞ 10 ∞ 6 ∞ ∞ 4 2 3 0
14. Complete Graph Minimum Spanning Tree
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F ∞ ∞ 1 ∞ ∞ 0 3 ∞ 5 ∞
G ∞ ∞ ∞ ∞ 2 3 0 ∞ 3 4
H ∞ ∞ ∞ 5 ∞ ∞ ∞ 0 ∞ 2
I ∞ ∞ ∞ ∞ ∞ 5 3 ∞ 0 3
J ∞ 10 ∞ 6 ∞ ∞ 4 2 3 0
15. Complete Graph Minimum Spanning Tree
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16. Complete Graph Minimum Spanning Tree
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H ∞ ∞ ∞ 5 ∞ ∞ ∞ 0 ∞ 2
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17. Complete Graph Minimum Spanning Tree
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18. Complete Graph Minimum Spanning Tree
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19. Complete Graph Minimum Spanning Tree
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20. Complete Graph Minimum Spanning Tree
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21. Complete Graph Minimum Spanning Tree
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A 0 4 ∞ 1 ∞ ∞ ∞ ∞ ∞ ∞
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22. Complete Graph Minimum Spanning Tree
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25. Complete Graph Minimum Spanning Tree
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