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当代世界英语 (AMC) - RH-Terre
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当代世界中遗传学研究的重要性
简介：生物科学涵盖了一个研究生命和生物，它们的相互作用和过程的广泛研究领域。遗传学是生物科学中的主要领域之一，研究遗传，基因以及如何世代传播的特征。该领域对于理解各个领域，包括生物技术，医学，生态学和进化是基础。目标：这项研究的目的是探索遗传学的基本原理及其在生物科学中的影响。了解遗传物质（DNA/RNA）的结构和功能。分析遗传遗传及其定律的原理。回顾遗传研究中使用的现代工具和技术。方法论：采用的方法包括一种定性方法，对遗传学领域的科学文章，书籍和最新出版物进行了书目审查。经典作品已经进行了分析，例如Gregor Mendel的实验，以及使用DNA测序和基因组版等技术（CRISPR）的当代研究（CRISPR）。此外，文献在测序技术方面显示出很大的进步，这些技术允许基因组的完整映射和遗传版本，这为遗传疾病疗法打开了新的可能性。最近的研究还讨论了与这些技术使用有关的道德问题。结果：结果表明，了解遗传学对于医学上实际应用的发展至关重要，例如遗传性疾病的基因疗法和农业中的基因疗法，并创造了基因修饰的作物。遗传编辑技术（例如CRISPR）已被证明是精确的DNA操纵的强大工具。结论：生物科学中遗传学的研究为生命及其复杂性提供了宝贵的见解。随着这一领域的持续发展，道德和社会含义是要考虑的重要主题。遗传知识不仅增强了我们对生物学的理解，而且还提供了面对健康和可持续性挑战的工具。
远程信息处理运输系统
这种新型航空，即“无人航空”，即所谓的无人机系统（UAS），对世界各地的许多航空专家来说是一种特殊的启发。除其他事项外，这还体现在各个国家和机构努力开发一系列概念和项目，旨在将 UAS 应用于社会生活的各个方面。几十年来，无人航空是当代世界发展最快的技术之一。除了军事用途之外，UAS 用于其他用途的主要论据 �� ... �������������������������������������������������������������������������� ������������������������������������������������������������������������������
口臭的病因，诊断和管理
社会企业除了经济目标外，已经明确定义了社会目标。当代世界中全球化过程的负面影响提供了有关为什么创造社会企业的答案。这些过程，尤其是在21世纪，导致了非常高度集中的促销和消费以及它们的标准化。由于这种工业进步，非人性化工作和疏远的过程也在进步。世界上给定的任何经济干扰都会触发连锁反应，并通过国际交易传播。2008年以上危机的经验表明，与全球公司相比，包括CO经营企业在内的社会企业遇到的负面影响较小。因此，进行业务的各种组织形式是全球社会经济过程稳定的必不可少的条件。
人力资源发展：与牙买加相关...
信息技术与信息的收集，处理和传输有关。这是计算机技术和相关人工智能系统开发的产物。在不否认人类思想对发展的重要性的情况下，我们必须承认计算机几乎是人类生存必不可少的。在当代世界中，计算机可以启用运输保留和住宿系统，链接大陆库存系统，加速金融交易，管理复杂的系统，运行交通信号灯和公共汽车系统，控制电力生产和传输，保持政府记录，控制自动化工厂，机器人中的大脑以及对远程感应和通信卫星的运作。它不仅会影响传统的资本和技术密集型商品的生产，例如各种工厂和设备，而且还影响了
转型还是革命？人工智能在
摘要：本文探讨了人工智能（AI）在21世纪教育中的重要意义。随着技术和数据资源的不断进步，人工智能在重塑我们的学习和教学方式方面发挥着越来越重要的作用。本文讨论了影响当代世界和教育的深刻变革和危机。它强调，新的人工智能工具无疑将给教育带来前所未有的变化。这些变化虽然还很新，但有可能重新定义传统教育。世界本身正在经历许多危机。高等教育也不能幸免于这些挑战；各种危机影响着它的意识形态、智力、管理和道德层面。本文介绍了教育中的“转向人工智能”概念，强调了人工智能（AI）在重塑教育范式中的作用。
现代经济的全球化 - CEJSH
全球化是一个众所周知的概念，它影响着生活的各个领域。全球化进程自然而然地发生。它们正在改变我们周围世界的条件。这些进程的影响是渗透到经济、政治、文化和社会生活领域。这是由技术进步和计算机化的发展决定的。势头强劲的全球化对经济产生了重大影响。从经济角度来看，全球化被认为是经济活动国际化程度最高的形式。在全球市场上运营的实体从全球而不是本地的角度做出决策。全球化是一个多线程术语，描述了当前经济中发生的复杂过程。这项工作的目的是展示全球化对当代世界经济的重要性，以及全球化进程如何影响国际贸易的结构和方向。这项研究基于文献分析。
通过对机器学习模型的比较分析改善心血管疾病预测：
摘要：心血管疾病仍然是当代世界中死亡率的主要原因。它与吸烟，血压升高和胆固醇水平的关联强调了这些危险因素的重要性。本研究解决了预测心肌疾病的挑战，这是医学研究中的一项艰巨任务。准确的预测是精炼医疗策略的关键。这项调查对六个不同的机器学习模型进行了比较分析：逻辑回归，支持向量机，决策树，包装，XGBoost和LightGBM。所达到的结果表现出希望，准确率如下：逻辑回归（81.00％），支持向量机（75.01％），XGBoost（92.72％），LightGBM（90.60％）（90.60％），决策树（82.30％）和装袋（83.01％）。值得注意的是，XGBoost作为表现最佳模型出现。这些发现强调了其增强冠状动脉梗塞预测精度的潜力。随着心血管危险因素的普遍性持续存在，结合了先进的机器学习技术，具有优化积极主动的医疗干预措施的潜力。