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胎儿畸形中的致化发生
有机食品供应连锁店需要鲁棒的机制，以保持透明度和真实性，以保持消费者的信心并符合监管标准。传统系统通常无法解决诸如可追溯性，数据不一致和利益相关者之间合作差的问题。这些局限性损害了产品质量并增加了欺诈的脆弱性。区块链技术提供了分散的解决方案，确保数据完整性，并为利益相关者提供可靠的，防篡改的分类帐。本研究介绍了一个由区块链驱动的平台“ Ethosagrix”，该平台将智能合约集成到自动化流程，从而确保有机食品供应链的效率和透明度。
使用机器学习的ECG图分析 胎儿畸形中的致化发生 Ethos-Agrix 钠离子电池和BMS 抗癌药物capmatinib的合成和开发 雨技术 fraudnet：使用机器的UPI交易欺诈检测 自动太阳跟踪以进行最大太阳能收获 外部环境因素在编队中的作用 研究海洋杂交纤维增强复合材料 AI对学生生活的影响 基于计算机视觉的机器人手势 使用Yolo 对行驶车辆的速度检测 技术在减少食物废物中的作用 科威特采用金融科技的概念框架： 生物复合材料的汽车应用 导航过渡 使用隐肌和增强数据隐私 使用轻量级安全有效的物联网通信 零信任安全体系结构中的AI集成：a 传统药用植物作为新抗菌剂的来源 ... 的技术基础和含义 了解机器学习中的生成AI 增强采购智能 使用机器学习的二氧化碳排放预测 结肠癌：... 之间的比较研究 使用柠檬抑制碳钢的腐蚀 停车管理系统 了解BGP失败的风险 电动载移器
心电图（ECG）是通过分析心脏的电活动来评估心脏健康的重要诊断工具。本研究探讨了机器学习（ML）技术在ECG图形分析中的应用，旨在提高诊断心血管疾病的准确性和效率。通过临床咨询收集了一种多种心电图信号数据集，包括正常情况和异常病例。采用预处理技术来消除噪声，然后进行特征提取以识别临界模式。机器学习模型，包括支持向量机（SVM），随机森林和卷积神经网络（CNN），用于对诸如正常窦性心律，心房颤动和心室心动过速等节律进行分类。所提出的方法为协助临床医生在早期发现和诊断心脏条件下提供了一种可靠，有效的方法，其准确性，敏感性和特异性方面有希望的结果。
致化因素和先天性心脏病的发展：研究
-SP，邮政编码：15090-305电子邮件：tamaraveigafaria@gmail.com摘要先天性心脏病是儿童时期最多的。环境和遗传因素可能有助于先天性心脏病的发展。确定和理解与畸形相关的致致造因素对于重大后果是越来越必要的，包括发病率和死亡率的结果以及对卫生系统和受影响家庭的社会经济的影响。分析文献中有关与先天性心脏病发展有关的原因最常见的致病因素的证据。综合综述研究，在三个在线访问数据库中发表了5年的研究：PubMed/Medline，Cochrane和Virtual Health Library（BVS）。本研究提出的搜索策略中使用了术语“心脏缺陷”，“先天性”，“早产”。根据电子搜索，在PubMed/Medline中总共发现了85个参考文献，BVS为71个，Cochrane的3个）。最后选择了本评论中的11项研究。在研究中鉴定出的环境致致致造因素中，并显着相关的是，在修订研究的63.64％（n = 7）的研究中出现了药物，随后是63.64％（n = 7），随后是烟草，含量为18.18％（n = 2）（n = 2），化学物质（9.1％; n = 1; n = 1），尤其是溶剂和Virus，尤其是Virus，and virus（9.11％）。关键词：先天性异常，先天性心脏病，危险因素，致变质剂。药物，病毒，烟草和化学物质是与先天性心脏缺陷相关的致毒素，因此强调了怀孕期间对处方药进行严格监测的需求，并强调了抗疾病的重要性和对孕妇的咨询的重要性，以防止孕妇的心脏复杂性。工作场所中的预防措施和法规能够保护孕妇免受有害的化学物质暴露，以及对预防预防妊娠病毒感染的免疫接触和公众意识最大程度地减少病毒性致病因素。抽象伤害心脏缺陷是杀死大多数孩子的畸形。环境和遗传因素可能有助于先天性心脏病的发展。识别和理解与畸形相关的致致造因素越来越需要产生重大后果，包括发病率和死亡率结果以及对卫生系统以及受影响者的家庭的社会经济影响。分析文献中有关最常见的致畸
皮肤病学中的致化药物
在怀孕中使用氟卡唑，除非有严重或潜在的威胁生命的真菌感染患者，如果预期的福利超过对胎儿的可能风险，则可以使用氟康唑。四环素动物研究揭示了胚胎毒性和致畸性的证据，包括对骨骼形成的毒性作用。但是，人类怀孕没有受控的数据，但是，先天性缺陷和母体肝毒性。在发育过程中使用（妊娠的后半部分）四环素可能会导致牙齿和牙釉质发育不全的永久性黄色 - 棕色变色。通常不建议在怀孕期间使用四环素，尤其是在怀孕的后期。米诺环素动物研究揭示了胚胎和胎儿毒性的证据。人类怀孕没有受控数据。但是，有报道称与四环素类抗生素相关的先天性缺陷。米诺环素局部局部仅在怀孕期间给予福利大于风险。