Z22: описание болезни в справочнике МКБ-10 РЛС.

Содержание

описание болезни в справочнике МКБ-10 РЛС.

Z22 Носительство возбудителя инфекционной болезни: описание болезни в справочнике МКБ-10 РЛС.

Информация исключительно для работников здравоохранения.
Являетесь ли Вы специалистом здравоохранения?

Z22.0 Носительство возбудителя брюшного тифа
Z22.1 Носительство возбудителей других желудочно-кишечных инфекционных болезней

Z22. 2 Носительство возбудителя дифтерии
Z22.3 Носительство возбудителей других уточненных бактериальных болезней
Z22.4 Носительство возбудителей инфекционных болезней, передаваемых преимущественно половым путем
Z22. 5 Носительство возбудителя вирусного гепатита
Z22.6 Носительство человеческого T-лимфотропного вируса типа 1 (HTLV-1)
Z22.8 Носительство возбудителя другой инфекционной болезни
Z22. 9 Носительство возбудителя инфекционной болезни неуточненной

Выбор препаратов

Подобрать препарат можно с помощью фильтров. Чтобы увидеть в перечне лекарства, входящие в подгруппы, отметьте галочкой «включить препараты подгрупп». Нажав на иконку , можно добавить препарат в избранное и проверить на дубли и межлекарственные взаимодействия.

Полужирным начертанием выделены лекарства, входящие в справочники текущего года. Рядом с названием препарата может быть указан еженедельный уровень индекса информационного спроса (показатель, который отражает степень интереса потребителей к информации о лекарстве).

Сбросить фильтры

включить препараты подгрупп

Фармгруппа* Все фармгруппы Другие иммуномодуляторы Другие противомикробные, противопаразитарные и противоглистные средства Цефалоспорины

Действующее вещество* Все ДВ Аргинил-альфа-аспартил-лизил-валил-тирозил-аргинин Цефотаксим Эвкалипта листьев экстракт

Лек. форма Все лек. формы порошок для приготовления раствора для внутривенного и внутримышечного введения раствор для внутримышечного и подкожного введения раствор для местного применения (масляный) раствор для приема внутрь и местного применения спиртовой раствор для приема внутрь, местного и наружного применения раствор для приема внутрь, местного и наружного применения спиртовой суппозитории ректальные

Дозировка Все дозировки 0.5 г 1 г 1% 100 мкг 2 г 2% 20 мг/мл 45 мкг/мл 50 мкг/мл 90 мкг

Производитель Все производители Бионокс ВИФИТЕХ ЗАО Здоровье — фармацевтическая компания Кировская фармацевтическая фабрика АО Синтез ОАО Флора Кавказа АО

Информация исключительно для работников здравоохранения.
Являетесь ли Вы специалистом здравоохранения?

Наш сайт использует файлы cookie, чтобы улучшить работу сайта, повысить его эффективность и удобство. Продолжая использовать сайт rlsnet.ru, вы соглашаетесь с условиями использования файлов cookie.

Войти через:

Взрывобезопасный промышленный пылесос Delfin DG75 AF Z22

Наивысшая производительность в своем классе. Увеличенный поток воздуха до 700 м³/ч. Фильтр большой плащади 49.000 см2. Мощный, надежный, передвижной трехфазный промышленный пылесос . Двигатель не требует обслуживания и готов к работе в режиме 24/7, может убирать одновременно пыль, жидкости и тяжёлые твердые отходы. Высококачественный фильтр с встроенной системой очистки и мониторинга загрязненности. Съемный бак для мусора повышенной емкости с возможностью использовать одноразовые пакеты для сбора мусора.

DG75 AF PN Z22 — модель с системой пневмоочистки фильтра. В данном пылесосе стандартный полиэстеровый фильтр заменен на 2 картриджных фильтра класса М площадью 80000 см2, которые очищаются импульсной системой продувки. При отсутствии пневмолинии, пылесос оснащается компрессором (опция).

Опционально пылесосы могут оснащаться НЕРА-фильтром площадью 52000 см2 с эффективностью 99,995%.

Технические характеристики

Мощность, кВт	7,5
Напряжение, В	380
Максимальный вакуум	314 мБар
Вакуум при непрерывной работе	265 мБар
Поток воздуха	700 м³/ч
Класс защиты	IP 55
Емкость контейнера, л	100
Фильтр	Полиэстер
Класс фильтра	ANT M
Площадь фильтра, см²	49. 000
Входной патрубок, мм	80
Уровень шума, Дб(А)	76
Размеры (ДxШxВ), см	66x118x175
Вес, кг	170

Прайс лист

Артикул	Наименование	Цена, руб
DG75AFZ22-001	Промышленный пылесос Delfin DG75 AF Z22 сертифицированный для работы в зоне ATEX 22. Базовая модель.	1358843.75
DG75AFPNZ22-001	Промышленный пылесос Delfin DG75 AF Z22 сертифицированный для работы в зоне ATEX 22 с непрерывной пневмоочисткой фильтра.	2049183.88

Аксессуары

Обращаем Ваше внимание, что пылесос поставляется без аксессуаров. Можно приобрести как полный
комплект, так и по отдельности. Аксессуары к данному пылесосу подобраны ниже.

Артикул	Наименование	Цена, руб
SL.0158.0000	Соединитель пылесос/шланг, 80/50 Ø мм	по запросу
SL.0180.0000	Соединитель пылесос/шланг, 80/70 Ø мм	по запросу
TA.0002.0000	Шланг пластиковый 50 Ø мм (Цена за 1 метр)	по запросу
SL.0014.0000	Универсальная муфта пластикового шланга 50 Ø мм	по запросу
TA.0065.0000	Полиуретановый антистатический шланг 50 Ø мм (Цена за 1 метр)	по запросу
TA.0075. 0000	Полиуретановый антистатический шланг 70 Ø мм (Цена за 1 метр)	по запросу
SL.0016.0000	Универсальная муфта полиуретанового антистатического шланга 50 Ø мм	3210.81
SL.0003.0000	Универсальная муфта полиуретанового антистатического шланга 70 Ø мм	5028.65
TA.0209.0000	Насадка с круглой щеткой — идеальна для уборки рабочих мест, станков 50 Ø мм	8508.80
TA.0023.0000	Насадка щелевая — используется для уборки в труднодоступных местах 50 Ø мм	5782.61
TA.0018.0000	Насадка щелевая — используется для уборки в труднодоступных местах 70 Ø мм	9863.45
TA.0144.0000	Напольная насадка со щеточными планками идеально подходит для сбора пыли и сухих материалах длинна 550 мм, 50 Ø мм	16244.49
TA. 0146.0000	Напольная насадка со щеточными планками идеально подходит для сбора пыли и сухих материалах длинна 550 мм, 70 Ø мм	19493.62
TA.0135.0000	Напольная насадка с резиновыми накладками для сбора смешанных материалов и жидкостей длинна 550 мм, 50 Ø мм	16244.49
TA.0136.0000	Напольная насадка с резиновыми накладками для сбора смешанных материалов и жидкостей длинна 550 мм, 70 Ø мм	19493.62
SL.0170.7021	Рукоятка для напольной насадки 50 Ø мм	по запросу
SL.0171.7021	Рукоятка для напольной насадки 70 Ø мм	по запросу

Отправить запрос

Z22 — О

Z22 Technologies — регулируемый FINMA хедж-фонд машинного обучения, специализирующийся на управляемых фьючерсных оверлеях. Все наши стратегии следуют систематическому подходу «Машинный количественный анализ» без дискреционных решений, а инвестиционный процесс полностью контролируется интеллектуальными алгоритмами машинного обучения.

Наша история

И
Наш подход

Наша история начинается в 2018 году, когда два основателя и владельца Z22 Technologies, Филипп Бауманн и Армин Хербстхофер, спонтанно встретились за обедом в Цюрихе по рекомендации общего друга. Несмотря на то, что они не знали друг друга ранее, они обнаружили множество общих черт и пересекающихся интересов с первой встречи.

Оба разделяют ненасытную жажду знаний, амбициозные цели и большие ожидания от самих себя, особенно в их общей страсти к финансовым рынкам и технологиям. Во время того самого обеда они начали строить конкретные планы на будущее. Прежде чем их тарелки опустели, они импульсивно решили произвести революцию в мире управления активами с идеей и твердым намерением стать значительным европейским аналогом влиятельных американских фирм по управлению активами. Таким образом, из двух незнакомых людей за одним единственным обедом они стали не только предпринимателями и деловыми партнерами, но и лучшими друзьями.

Это беспристрастное и безусловное доверие, наряду с сочетанием наших сильных сторон, составляет основу нашей компании и в значительной степени формирует нашу внутреннюю культуру. Существенным преимуществом алгоритмической реализации инвестиционной стратегии является то, что наши инвестиционные решения полностью не связаны с нашими личными эмоциональными убеждениями (особенно в кризисных ситуациях).

Мы просто не знаем, куда двинется рынок.

Вот почему мы следуем процессу исследования, основанному исключительно на данных. Он начинается с формулирования идеи или научной гипотезы для изучения новой стратегии или улучшения существующей системы. Второй этап включает в себя научную проверку сформулированной гипотезы и сбор данных, основанных на данных, подтверждающих эту идею. После этого алгоритм программируется и тщательно проверяется всей командой в процессе экспертной оценки, чтобы подтвердить или опровергнуть гипотезу.

Если гипотеза подтверждается, алгоритм сначала запускается в теневом режиме (например, на бумажном торговом счете) и только после успешного этапа тестирования постепенно интегрируется в существующую систему. Такой подход помогает нам избежать чрезмерных и резких изменений в нашей системе.

Получение доходов выше среднего в современном мире больше зависит не от опыта и «седых волос», а от точной науки, новых технологий и инновационного предпринимательства. Так же, как учили нас ETH Zürich и Университет Санкт-Галлена (HSG).

Мы — группа увлеченных математиков, физиков, компьютерщиков и предпринимателей, разрабатывающих и исследующих управляемые фьючерсы на основе машинного обучения. Строго применяя научный метод и используя передовые технологии, мы находим неиспользованный потенциал на различных рынках. Мы торгуем на самых ликвидных мировых рынках, в разных классах активов, от традиционных рынков до криптовалют.

Группа управления

Армин Хербстхофер (основатель)
Филипп Бауманн (основатель)
Аксель Поль (Партнер)

Совет директоров

Томас Хохштрассер (юрист Niederer, Kraft & Frey)
Проф. д-р Йозеф Тейхманн (профессор финансовой математики Швейцарской высшей технической школы Цюриха)
Питер Кун (партнер MME)
Томас Хирсигер (предприниматель и владелец Finiens Wealth Management)
Филипп Бауманн (основатель)

Наша команда

Почему мы используем

Машинное обучение

Независимая от мнений

Машинное обучение зарекомендовало себя как превосходный подход к инвестированию, превосходящий традиционные методы в нескольких ключевых аспектах. Одно заметное преимущество заключается в его способности быть агностиком мнения. В отличие от инвесторов-людей, на алгоритмы машинного обучения не влияют эмоции, предубеждения или субъективные мнения. Эта беспристрастность гарантирует, что инвестиционные решения принимаются исключительно на основе данных и статистических закономерностей.

Систематический

Еще одним неоспоримым преимуществом машинного обучения в инвестировании является его систематический характер. Эти алгоритмы могут обрабатывать огромные объемы исторических данных и данных в реальном времени, позволяя им выявлять сложные закономерности и корреляции, которые могут остаться незамеченными аналитиками. Используя этот обширный анализ данных, алгоритмы машинного обучения могут генерировать более точные прогнозы и идеи, что приводит к обоснованным инвестиционным решениям.

Превосходное управление рисками

Кроме того, алгоритмы машинного обучения отлично справляются с управлением рисками и минимизацией потерь. Они могут быстро адаптироваться к изменяющимся рыночным условиям и соответствующим образом корректировать инвестиционные стратегии. Постоянно изучая новые данные, эти алгоритмы могут выявлять ранние признаки потенциальных спадов или аномалий на рынке, обеспечивая упреждающее управление рисками.

Таким образом, машинное обучение предлагает неоспоримые преимущества в инвестировании. Его бесчувственный и независимый от мнений характер устраняет предубеждения и ошибки, связанные с принятием решений человеком. Машинное обучение — это мощный инструмент, с которым нужно обращаться осторожно и с опытом, чтобы воспользоваться преимуществами и избежать известных ловушек, таких как переобучение и интеллектуальный анализ данных. Будучи систематическим и основанным на данных, он обеспечивает более точное и информированное представление об инвестиционных возможностях. Более того, его способность управлять рисками и адаптироваться к изменяющимся рыночным условиям добавляет еще один уровень сложности. По мере того, как технологии продолжают развиваться, машинное обучение может изменить и революционизировать инвестиционный ландшафт.

Z22 — КАК ИНВЕСТИРОВАТЬ

Все наши продукты можно купить через ваш банк. Пожалуйста, перейдите по ссылкам ниже или свяжитесь с нами, если у вас есть какие-либо вопросы.

Z22 Smart Mirror AMC

Защитная стратегия, состоящая из акций США (S&P 500) в сочетании со статистическим хвостовым хеджированием.

Стратегия Z22 Smart Mirror — это инвестиционная стратегия, основанная на машинном обучении, которая сочетает в себе акции США (S&P 500) со статистическим хвостовым хеджированием (Z22 VolaBoost). Стратегия предназначена для инвесторов, которые хотят участвовать в потенциальном росте фондового рынка США, имея в стратегии бесстрастный и систематически реализуемый компонент хеджирования хвоста. Статистическое хвостовое хеджирование (Z22 VolaBoost) реализуется с помощью ETF с длинной волатильностью, отслеживающих фьючерсы на VIX.

Z22 Smart Mirror предлагает инновационную инвестиционную стратегию для инвесторов, ищущих защитную позицию на фондовом рынке США.

Ссылки:

USD-транш: Ссылка UBS KeyInvest
CHF-транш: ссылка UBS KeyInvest
EUR-Tranche: ссылка UBS KeyInvest

Запросить информацию

Z22 Smart Equity Fund

CTA на основе машинного обучения поверх S&P 500.

Z22 Smart Equity Fund инвестиционная стратегия, разработанная для инвесторов в акционерный капитал, ищущих знакомство со стратегией CTA, основанной на машинном обучении, на традиционных рынках. Программа реализует длинные, нейтральные и короткие позиции по нескольким классам активов, включая акции, товары, фиксированный доход и валюты. Программа использует S&P 500 (SPY US) в качестве залога для повышения эффективности использования капитала. Таким образом, это оптимальный продукт для инвесторов, которые хотят получить доступ к стратегии CTA, не отказываясь от своего капитала.

Z22 Smart Equity Fund предлагает инновационную инвестиционную стратегию, направленную на создание альфы с использованием подхода CTA на основе машинного обучения на традиционных рынках.

Ссылки:

I-Транш: Ссылка LAFV
R-Tranche: Link LAFV

Запросить информацию

Z22 Titan Fund

СТА на основе машинного обучения

на традиционные рынки, стремясь к некоррелированной абсолютной доходности. Программа реализует длинные, нейтральные и короткие позиции по нескольким классам активов, включая акции, товары, фиксированный доход и валюты. Z22 Titan Fund стремится предложить низкую корреляцию с традиционными активами и, следовательно, является интересной альтернативой для диверсификации любого портфеля.

Z22 Titan Fund предлагает инновационную инвестиционную стратегию, направленную на получение некоррелированной абсолютной прибыли с использованием подхода CTA на основе машинного обучения на традиционных рынках.

Ссылки:

I-транш: Ссылка LAFV
R-Tranche: Link LAFV

Запрос информации

Стратегия C22 (запуск в июне 2023 г.)

Crypto CTA на основе машинного обучения.

Стратегия C22 — это CTA на основе машинного обучения, в котором используется систематический подход к торговле длинными и короткими фьючерсами (бессрочными) в криптопространстве. Программа предназначена для инвесторов, которые ищут возможность воздействия нового фактора риска в криптопространстве, который не связан с долгосрочным риском криптовалюты. Стратегия C22 способна обеспечить низкую корреляцию с традиционными активами и рынком криптовалют с корреляцией 0,09.к BTC и -0,04 к S&P 500.

Стратегия C22 предлагает интересную возможность для инвесторов, которые ищут доступ к криптопространству, с акцентом на низкую корреляцию с традиционными активами и рынком криптовалют.

Запросить информацию

Z22 Dynamic Resilience (запуск в июле 2023 г.)

Всепогодный портфель на основе машинного обучения.

Z22 Dynamic Resilience предназначен для инвесторов, которые ищут стабильное размещение ETF только на длинные позиции с интеллектуальным тактическим наложением на основе машинного обучения. Программа реализуется через экономически эффективные ETF по нескольким классам активов, включая акции, товары, фиксированный доход и валюты, чтобы обеспечить доступ к традиционному классу активов.

Подход программы включает определение стратегического базового распределения, которое хорошо работает во всех рыночных циклах, в сочетании с тактическим наложением на основе машинного обучения, которое направлено на создание дополнительной доходности сверх статического базового портфеля. Эта динамичная стратегия ETF направлена на то, чтобы воспользоваться неэффективностью и тенденциями рынка, корректируя распределение портфеля на основе количественных сигналов, генерируемых алгоритмами машинного обучения.