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神经发育过程中结构性大脑不对称的大规模分析：4265名儿童和青少年的年龄和性别的关联
图1半球不对称。 具有明显不对称性的皮质区域以绿色表示。 使用CAT12工具箱（Gaser等，2022）将Desikan - Killiany Atlas（Desikan等，2006）定义的区域投射到FSAGERAGE模板的中央表面上。 向右不对称，在右半球，左半球向左不对称。 使用0.05的阈值对所有有意义的不对称性进行了FDR校正（Benjamini＆Yekutieli，2001； Hochberg＆Benjamini，1990）。图1半球不对称。具有明显不对称性的皮质区域以绿色表示。使用CAT12工具箱（Gaser等，2022）将Desikan - Killiany Atlas（Desikan等，2006）定义的区域投射到FSAGERAGE模板的中央表面上。向右不对称，在右半球，左半球向左不对称。使用0.05的阈值对所有有意义的不对称性进行了FDR校正（Benjamini＆Yekutieli，2001； Hochberg＆Benjamini，1990）。
1学生，2教授1-2计算机科学工程，1 Sharnbasva University，Kalaburagi，Karnataka，印度摘要：心脏病是领先的 使用机器的糖尿病预测... 增强糖尿病治疗的胰岛素功效：关键... 与自然语言处理和机器学习算法的呼叫机器人的调查 有心脏血管疾病对角线 AI驱动的无人机应用 酒店的环保实践：促进可持续性... 使用arduino-uno 的地板清洁机器人 印度农业的多元化种植模式 印度Patna博物馆的案例研究 自主送货机器人小印度人... 智能耕种机器人用于检测工厂... 使用MediaPipe和... 的手势识别 中的重新分配的异质数据存储管理 统计和数学在人工智能，机器学习，数据中的重要性 智能学科监控机器人 环境挑战，生物多样性和性别... 使用混合密码学的安全文件存储 稀土激活磷酸盐的简短合成方法和发光发展
1学生，2教授1-2计算机科学工程，1个Sharnbasva University，Kalaburagi，Karnataka，India摘要：心脏病是全球死亡率的主要原因，需要有效及时诊断。这项研究提出了一种使用先进的机器学习技术和数据驱动的见解来预测心脏病的新方法。该系统设计用于识别心脏病，利用各种机器学习分类器在选定功能上的性能。采用了预测模型，包括决策树（DT），天真贝叶斯（NB），随机森林（RF）和支持向量机（SVM）来识别心脏病。评估这些分类器的有效性，以确定最准确的心脏病检测方法。此外，该系统还为患者提供有关最近医生的信息，从而促进快速获得医疗诊断和治疗。这种综合方法旨在增强对心脏病的早期检测和干预，最终改善患者的结果并减轻医疗保健系统的负担。索引术语 - 心脏病，机器学习，预测，识别，决策树，天真的贝叶斯，随机森林，支持向量机，数据驱动的见解，早期检测，医学诊断，医疗保健系统。
1025 – 骚扰、歧视和性侵犯政策...
歧视和/或骚扰是指将某人的年龄、肤色、残疾、性别（包括怀孕）、性别、性别认同、性别表达、基因信息、族裔或国籍、政治派别、种族、宗教、性取向或军人身份作为影响其就业、入学、获得学生经济援助或参加大学活动的任何因素的行为，除非适用法律允许或要求。弗吉尼亚理工大学不会以其他方式歧视询问、讨论或披露其薪酬或其他员工或申请人薪酬的员工或申请人，也不会以任何其他受法律保护的基础进行歧视。根据 1972 年《教育修正案》第 IX 条的规定，在接受联邦财政资助的教育项目和活动中基于性别的歧视包含在禁止歧视的定义中；
有进必有出：生成人工智能在住院医师专业领域不存在跨种族和性别的算法偏见
这一发现引发了重要的伦理考量。尽管人工智能擅长模式识别，但它继承并反映了其训练数据中存在的偏见。为了对抗人工智能偏见，解决现实世界的差异势在必行。促进医学领域包容性和多样性的举措值得称赞，有助于重塑医学教育。这项研究强调了需要不断努力消除障碍，促进历史上以男性为主的医学领域的包容性，特别是对于代表性不足的人群。最终，我们的研究结果强调了现实世界数据质量在减轻人工智能偏见方面的关键作用。随着人工智能继续影响医疗保健和教育，追求公平、公正的人工智能应用应该继续走在这些变革性努力的最前沿。
o r i g i n a l r e s a r c h关键的学习和新实施的基于性别和性别的药物模块化课程集成到
1人类营养单位（HNU），意大利帕尔马帕尔马食品与药物大学； 2加拿大多伦多市约克大学数学与统计系工业和应用数学实验室（LIAM）； 3意大利热那亚大学热那亚大学卫生科学系（DISSAL）公共卫生研究生学院； 4联合国教育，科学和文化组织（联合国教科文组织）主席，卫生人类学生物圈和康复系统，意大利热那亚大学热那亚大学； 5联合国教科文组织主席“终身学习天文台”（联合国教科文组织/UMSBA），摩洛哥FEZ； 6摩洛哥Fez的Sidi Mohamed Ben Abdellah大学心理学系，艺术与人类科学系Fès-Saïss。 7以色列Rehovot的Kaplan医学中心内科学系； 8以色列加利利纳哈里亚（Nahariya）的加利利医学中心（Galilee Medical Center）妇产科； 9个Clalit Health Services，以色列Akko； 10 Azrieli医学院，巴尔 - 伊兰大学，以色列萨菲德； 11 Interne Medicine B，ZIV医疗中心，SAFED，以色列
使用 Face ID 进行年龄和性别检测
摘要 — 由于面部图像在各种面部分析中的广泛适用性，人们对从面部图像自动预测年龄和性别的兴趣日益浓厚，引起了广泛的研究关注。本文探讨了使用支持向量机 (SVM) 算法及其相关方法，从摄像机、图像或视频捕捉到的单个画面中进行性别分类和年龄检测。它旨在阐明这些技术的整合及其在改善日常生活中的重要性。主要目标是使用 SVM 模型开发一个性别和年龄检测系统，该系统能够为图像中描绘的个人提供近似预测。在本文中，我们拍摄了真实世界的图像并将其应用于 SVM 算法。此外，本文还探讨了这种技术的潜在应用，涵盖情报机构、CCTV 等监控系统、警务和婚介平台。索引词 — SVM、深度学习、年龄分类、性别分类
SECP256R1对STM32微处理器上的椭圆曲线加密的实施和性能评估
摘要 - 在层面系统中使用物联网（IoT）设备的使用已越来越流行。这些设备随着人们的流行而容易受到网络攻击的影响。为了保护网络攻击而进行的加密操作对于在开放网络中产生快速结果而不是减慢网络流量至关重要。因此，为了提高通信安全性，在文献中进行了有关在物联网设备中使用不对称加密和对称加密一起进行的研究，以进行关键共享，加密，解密，数据签名以及验证签名数据等活动。在这项研究中，我们首先提出了从服务器操作的物联网设备的加密系统。然后，我们对提案进行绩效分析。尤其是，我们在SECP256R1椭圆曲线上评估了椭圆曲线Diffie-Hellman键交换和椭圆曲线数字签名算法，并通过32位STM32F410RB核开发板上的32位STM32F410RBIT STM32F410RBIT STM32F410RBIT STMICC库进行了Micro UECC库AES对称加密。索引条款 - 键交换，数字签名，椭圆曲线，secp256r1，iot
IQM 20 量子比特量子计算机的技术和性能基准
在本文中，我们将探讨 IQM 量子计算机的技术进步，重点介绍 QPU 和完整的全栈量子计算机。我们的重点是一台 20 量子比特量子计算机，它采用 IQM Garnet QPU，我们将把它扩展到 150 个量子比特。此外，我们还分享了 QPU 和系统级别的基准，重点介绍了一些成就，例如 2 量子比特门保真度中值为 99.5%，以及所有 20 个量子比特在 Greenberger-Horne-Zeilinger (GHZ) 状态下的真正纠缠。
大猩猩水稻供应链的机制和性能：SCOR模型方法
摘要。长链是导致水稻价格高的因素之一。这项研究旨在检查大猩猩省的水稻供应链的性能和机制。这项研究是在2023年4月至2023年7月之间进行的，它涉及对供应链中的150名演员进行调查，包括稻米经营者，稻田农民和其他利益相关者。该研究使用描述性和SCOR分析方法来分析数据。调查结果表明，大猩猩的现代水稻供应链机制涉及水平信息，产品和财务流量。供应链在Gorontalo地区内外有十个分配通道。该研究还表明，大猩猩省的水稻供应链的性能通常非常出色，可靠性，责任，灵活性，成本和资产管理属于上等类别。但是，每日供应和成本属于优势和平等类别。必须专注于减少输入值并最大化输出值，以提高水稻供应链的性能和效率。有效的管理和监督对于优化水稻供应链机制中的三个流程也是必要的。
Hector V3.2.0：功能和性能的简化......
摘要：Hector 是一个开源的低复杂度气候碳循环模型，可对全球和年度关键地球系统过程进行建模。本文，我们介绍了该模型的更新版本 Hector V3.2.0（以下简称 Hector V3），并记录了其新特性、新科学的实施和性能。重要的新特性包括多年冻土融化、重新设计的能量平衡子模型以及全面更新的参数化。Hector V3 的结果与大气 CO2 浓度和全球平均地表温度的历史观测结果总体上吻合良好，Hector V3 的未来温度预测与耦合模型比对计划第六阶段更复杂的地球系统模型输出数据一致。我们表明，Hector V3 是一个灵活、高性能、稳健且完全开源的全球气候变化模拟器。我们还注意到它的局限性，并讨论了该模型在科学、利益相关者和教育优先事项方面未来需要改进和研究的领域。