XiaoMi-AI文件搜索系统
World File Search System摘要
产品特征摘要
- 防止犬脱鼻病毒引起的死亡率和临床体征，以防止犬腺病毒1型引起的死亡率和临床体征，以防止临床体征并减少2型腺病毒2型引起的病毒性排泄，以防止临床症状和临床症状，癌症和病毒骨质的孔子（牛vovirus），吞噬量 - 吞噬量 - discharge) and reduce viral excretion caused by canine parainfluenza virus, - to prevent clinical signs, infection and urinary excretion caused by L. interrogans serogroup Australis serovar Bratislava, - to prevent clinical signs and urinary excretion and reduce infection caused by L. interrogans serogroup Canicola serovar Canicola and L. interrogans serogroup红骨hagiae血清骨膜ha症，以防止临床体征并减少由吉尔斯基纳里血清群杆状杆菌血清肉刺肉芽杆菌引起的感染和尿液排泄，以防止由兔子病毒引起的死亡率，临床迹象和感染。
![人工智能工作组 - 执行摘要 [内部]_分享](/simg/4/42939aa5d1c64623279c3b854629ec864ed46a70.png)
人工智能工作组 - 执行摘要 [内部]_分享
随着人工智能在企业内部逐渐成型，大公司员工对此持谨慎乐观态度。然而，不同级别员工的态度和行为存在差异，高级管理人员希望/知道他们需要实施人工智能，而更多初级员工不确定人工智能整合的期望和效果。
2025 年摘要指南
摘要指南：1. OHBM 计划委员会希望海报的水平能够为与会者提供积极的观看体验。在提交 2025 年 OHBM 年会摘要时，请考虑是否真正需要多份摘要，或者您所展示的数据是否可以通过提交一份摘要来传达。2. 将您的摘要输入在线摘要提交系统，以便它出现在 OHBM 年会日程表和其他出版物上。除非绝对必要（例如，MRI、PET 或 PRESTO 等首字母缩略词），否则请不要使用全部大写。3. 摘要的格式应包括以下内容：● 标题 - 100 个字符。请不要使用全部大写。● 作者和附属机构 - 最多 40 个● 简介、方法、结果、结论 - 总字符数限制为 4000 个（包括空格）● 图表（可选/最多 2 个）- 请参阅以下指南● 参考文献
摘要书
欢迎代表西班牙药理学学会，我很高兴欢迎您参加2024年10月3日至5日在Caixaforum举行的西班牙药理学会XLI全国会议。作为先前的版本，会议有望从其他学科，例如化学家，药剂师和医生等其他学科的科学家那里收集大量的药理学家和科学家。我们正在组织一个令人惊叹的科学计划，涵盖了药理学和治疗学的前线领域。自从我们社会的未来传达了年轻一代，在本次会议上，我们指导我们的主要重点通过简短的科学成果来促进早期职业科学家的参与，并通过支付他们通过赠款参加会议的费用。除了科学部分外，帕尔马是一个度假胜地，拥有超过40万居民和西班牙马略卡岛（马略卡岛）的首都，位于西地中海。大型的圣玛丽亚大教堂（SantaMaríaCathedral）始于13世纪，俯瞰着帕尔马湾（Bay of Palma），并且是会议横幅的灵感。相邻的Almudaina是摩尔风格的阿拉伯堡垒，转变为皇家住所。在城市西部，希尔托普·贝尔弗城堡（Hilltop Bellver Castle）是一个具有独特圆形形状的中世纪堡垒。更不用说该岛必须要的原始沙子和绿松石的水！由于所有这些原因，我们期待在西班牙药理学学会XLI全国会议上与您会面。
WCN'25 摘要主列表
肾衰竭患者的生物伦理学、支持性/姑息治疗和生活质量 WCN25AB880 情绪对老年患者面对死亡、在终末期肾病（ESRD）治疗方案决策中的影响 一项定性研究。 VENKATARAMAN VINOD 澳大利亚 肾衰竭患者的生物伦理学、支持性/姑息治疗和生活质量 1 WCN'25 展览厅 2025 年 2 月 7 日，星期五 17
![[ABCF]摘要最终](/simg/6/67d5466c652c48f6daa7795fc704d2a0544ed181.webp)
[ABCF]摘要最终
在促进技术创新方面的药物科学，以确保医疗保健访问Florianópolis / SC -2024年11月14日至14日文化与活动中心 - 圣卡塔里纳群岛联邦大学Florianópolis -Santa Cattarina国家国家导演委员会教授Guilherme Martins Gelfuso（UNB / DF）教授 - ABCF PROFA总统。博士Silvana Nair Leite（UFSC/SC） - 国会主席，ABCF教授。dra。LetíciaCruz（UFSM/RS） - ABCF董事会。博士Sandra Elisa Haas（Unipampa/rs） - ABCF教授。博士Luciana B Lopes（USP/SP）-ABCF董事会。 Moacyr Jesus Barreto deMeloRêgo博士（UFPE/PE） - ABCF董事会。博士Sandra Helena Poliselli Farsky（USP/SP） - ABCF董事会毕业。博士Mareni Rocha Farias（UFSC/SC） - 教授科学委员会主席。博士ThaísCristineMarques真诚（UFSC/SC） - 地方委员会科学委员会主席。博士Mareni Rocha Farias -UFSC-科学委员会主席Alexandre Macedo博士 - UFRGS/RSAndréDeOliveira Baldoni博士-UFSJ/MG Profa。博士Andrea Diniz -UEM/PR Profa。 博士 Clarice Madalena Bueno Rolim -UFSM/RS教授DaniloBedó-UFPE/PE Profa。 博士 Denise Brentan da Silva -UFMS/女士FáveroReisdorferPaula -Unipampa/RS Henrique Rodrige Marcelino博士 - UFBA/BA PROFA。 博士 凯利·伊希达（Kelly Ishida）-USP/sp profa。 博士 Leticia Scherer Koester -UFRGS/RS Profa。 博士 博士 博士Andrea Diniz -UEM/PR Profa。博士Clarice Madalena Bueno Rolim -UFSM/RS教授DaniloBedó-UFPE/PE Profa。博士Denise Brentan da Silva -UFMS/女士FáveroReisdorferPaula -Unipampa/RS Henrique Rodrige Marcelino博士 - UFBA/BA PROFA。博士凯利·伊希达（Kelly Ishida）-USP/sp profa。博士Leticia Scherer Koester -UFRGS/RS Profa。博士博士博士Lilian Bernardes -UFSC/SC教授Marcelo Campese博士 - UFAM/AM教授Marcos Luciano Bruschi博士 - UEM/PR PROFA。Pearl de OliveiraMagalhães-UNB/DF教授Ramon Pessoa博士-UFC/CE Profa。Tiana Tasca - UFRGS/RS Local Organization Committee Prof. Thaís Cristine Marques Sincere (PGFAR) - Chairman of the Local Student Commission Izadora Frizzo (PGFAR) Student Kharol Neves (PGFAR) Student Marina Araújo da Silva (PGFAR) SUELLEN DOS REIS (PGFAR) PACHECO GOULART MARTINAZZO （PGFAR）Giovanna Peressoni（PGFAR）ACL/UFSC）Tiana Tasca - UFRGS/RS Local Organization Committee Prof. Thaís Cristine Marques Sincere (PGFAR) - Chairman of the Local Student Commission Izadora Frizzo (PGFAR) Student Kharol Neves (PGFAR) Student Marina Araújo da Silva (PGFAR) SUELLEN DOS REIS (PGFAR) PACHECO GOULART MARTINAZZO （PGFAR）Giovanna Peressoni（PGFAR）ACL/UFSC）
摘要
muhtarom ahkam maulana脑肿瘤是脑细胞在脑组织中生长和发育时的疾病。可以通过身体检查和手动诊断来对医生检测脑肿瘤。手动诊断有局限性，即误诊的可能性。对计算机视觉的发展已应用于脑肿瘤图像的分类。这项研究使用深度学习对脑肿瘤图像进行了分类，正是基于卷积神经网络（CNN）的转移学习方法。用于传输学习的预训练模型为Densenet121，InceptionResnetv2，MobilenetV2，NasnetMobile和Resnet50v2。数据集包含7020个图像，其中包含四个类别：神经胶质瘤，脑膜瘤，垂体和从Kaggle获得的无肿瘤。使用预训练模型的几种情况进行了测试，该模型用于超参数辍学率和已经调整的密集单元。使用平均精度，平均精度，平均灵敏度和平均特异性构建的模型评估。评估结果表明，表现最佳的模型的准确性为97.70％，损失为0.066。这些结果在混乱矩阵中说明了，该矩阵表明该模型可以很好地对脑肿瘤图像进行分类。关键字：分类，转移学习，脑肿瘤，卷积神经网络。