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评估道路灰尘上的重金属污染
已转介（2020-2023）致为Oujda穆罕默德VI大学医院的医学遗传学实验室，以涉嫌可疑性疾病，并使用PCR-多重技术对DMD基因的遗传研究证实。总共招募了15名患者。他们的诊断平均年龄为7.3岁，平均症状发作年龄为3.37岁。血缘关系估计为46.66％，其中13.33％的家族形式。所有患者均具有DMD表型；小牛肥大存在于86.66％的病例中，阳性符号符号，所有患者的CK水平升高。使用PCR多路复用技术对DMD基因进行分析表明，80％的缺失位于基因的中心区域，外显子50是最常被删除的。80％的患者有缺失破坏了阅读框，并且在这些情况下，摩纳哥规则解释了基因型/表型相关性。DMD基因的分子分析对于准确诊断，适当的遗传咨询和改善患者护理至关重要。PCR-Multiplex技术在公共卫生系统中仍然是一个很好的一线策略，其成本/收益率良好，可以通过分析最常见的删除外显子来检测大型删除。肌营养不良是在我们的实践中要求遗传分析的经常原因。多重PCR是一种简单，快速，无创和成本效益的工具，使我们能够在摩洛哥东部对这种病理的分子描述。
分子注射器为新闻打开了道路...
基因出现的出现编辑CRISPR方法的出现，并获得了诺贝尔奖的奖励，因为它引入了针对Covid-19的mRNA疫苗，对生物分子的控制是科学和医学的最新进展之一。这些新的生物技术需要精确了解分子机制，以便以受控的方式重现它们。包括日内瓦大学（UNIGE），马克斯·普朗克分子生理研究所，多特蒙德分子生理研究所以及杜塞尔多夫海因里希海恩大学的一支国际团队，已经获得了有关某些致病细菌在其宿主中注入致命的致命酶的机制的重要知识。对该过程的不同阶段的详细分子理解表明，TC毒素在生物技术，生物医学设备或生物农药中的潜在应用。该研究发表在科学进步中。
分子注射器为新型治疗铺平了道路......
从获得诺贝尔奖的 CRISPR 基因编辑方法的突破到 COVID-19 mRNA 疫苗的开发，操纵生物分子的能力已成为过去十年中科学和医学领域最重大的进步之一。这些新生物技术需要精确了解现有的分子机制，才能以可控的方式模拟这些过程。日内瓦大学 (UNIGE)、多特蒙德马克斯普朗克分子生理研究所和杜塞尔多夫海因里希海涅大学的国际团队合作发现了某些致病细菌将致命酶注入宿主的机制的关键细节。对这一过程背后不同步骤的详细分子理解表明 Tc 毒素在生物技术中具有潜在的应用，例如生物医学设备和生物农药。这些研究结果发表在《科学进展》上。
DRDO的第67届基金会日 1740739211.pdf DBS脑植入癫痫治疗手术 1739054349.pdf 工作未来报告2025 1740740158.pdf 划界和南部国家的关注 泥炭地保护 关于健康挑战和健康生活方式的研讨会 印度的人口普查 Humboldt的Enigma 火山喷发和电离层干扰 世界上最强大的氢训练发动机 GDP以外的经济见解：ICOR 储蓄的悖论 Sambhav-2024 废水管理 1738300604.pdf iPef选举印度为供应链委员会副主席 30米望远镜（TMT） 印度的健康领导道路
防空系统：防空战术控制雷达（ADTCR），防空消防雷达（ADFCR）。导弹系统：远程陆地攻击导弹（LR-LACM），对空气导弹的快速反应表面（QRSAM）和中型反舰队导弹（MRASHM）。高级平台：多帝国海事飞机（MMMA），SCA（信号智能和COMJAM飞机）和反坦克影响矿山的Prachand。AI工具：DRDO开发了“ Divya Drishti”，该工具将面部识别与不变的生理特征相结合，例如步态（步行模式）和骨骼。旗舰计划：两项旗舰计划的全面工程开发（FSED）是高级中型战斗机（AMCA）和安得拉邦的新导弹测试范围，并被内阁安全委员会（CCS）批准。导弹系统：
增强了导航和道路安全的智能头盔
摘要 - 流量是在这个快节奏的环境中每天出现的主要问题。控制该流量以准时到达目的地确实具有挑战性。更具挑战性的是由于实时和车辆移动而导致的变化。The number of accidents is rising despite the presence of traffic signals, optimal traffic distribution, and emergency police nearby.对于稀有潜水员来说，这可能是一个一次性问题。对于经营送货卡车并承担出租车责任的常规驾驶员，此问题非常重要。这项工作对用户进行实时导航援助，而没有分散注意力的注意力，同时促进事故避免事故和检测。上面的目标是通过三个API，即Google TTS，Gemini API和Deepgram API以及MQ3，ACCELEREMOMER和陀螺仪等传感器。本文有助于在开车时处理驾驶员和公众的安全。索引术语 - 人工智能（AI），物联网（IoT），机器学习（ML），道路安全。
为确保农作物的未来发展铺平道路
目标。如此规模的增长将提供粮食和营养安全，以及足够的原料，以实现繁荣的生物经济。在认识到整个粮食生产系统的重要性的同时，H2020 CropBooster-P 项目正在起草一份路线图，以开发对欧洲农业未来至关重要的新作物和改良作物，同时考虑到不断变化的地缘政治格局、气候变化和农业优先事项（Baekelandt 等人，2022 年；Harbinson 等人，2021 年）。 CropBooster-P 专家组确定了需要优化以提高作物生产力的关键广泛性状（Baekelandt 等人，2022 年），重点关注提高产量潜力（Burgess、Masclaux-Daubresse 等人，2022 年）、产量稳定性（Gojon 等人，2022 年）和营养质量（Scharff 等人，2021 年）。因此，CropBooster-P 涵盖了所有可识别的性状
使用机器学习的道路事故严重性预测 传导易燃电缆的方法...- IJRPR 雀巢的供应链管理-IJRPR 制造可持续的低成本反应堆来治疗家庭废水 用于诊断印度农村疾病的医疗人工智能工具 药物发现与开发中的人工智能-IJRPR 使用ML -IJRPR 预测电动电动机的电池rul
k-nearest邻居（KNN）是一种简单而功能强大的机器学习算法，用于分类和回归任务。在道路事故严重性预测的背景下，KNN可根据各种特征（例如天气条件，一天中的时间，道路类型，车辆类型，交通量等）来对事故的严重程度（例如，次要，中等，严重）进行分类。KNN算法可以通过比较给定数据点（即事故记录）中的范围（即，事故记录）的范围（即，事故记录）的范围（即，事故记录）的范围（即，事故记录）的范围（即，事故记录）的范围（即，事故记录）（即，事故记录）的范围（即，均为事故的范围）， 预言。k-nearest邻居（KNN）是一种简单而有效的算法，可预测道路事故严重性，尤其是当特征和结果之间的关系并不过于复杂时。尽管KNN提供了简单性和可解释性，但它确实具有诸如高计算成本和功能缩放敏感性之类的局限性。因此，KNN最适合较小的数据集或其简单性和易于理解的情况。
确保在澳大利亚/新西兰的安全集装箱运输和道路运输：
安全的容器加载和运输指南“澳大利亚和新西兰的安全法指南”和“澳大利亚和新西兰安全法的前线工人伴侣指南”是为澳大利亚和新西兰公司设计的，以向其海外合作伙伴分发，以便在澳大利亚和新Zealand限制澳大利亚的运输集装料时向其提供一般概况，以考虑一般的概述。伴侣指南可提供简化的中文，对于那些与海外供应商一起工作的人，这是他们的主要书面语言。
有效道路安全活动的消息传递建议：饮料驾驶活动的形成性研究的教训
通常，专业研究机构会签约进行消息测试研究。在大多数情况下，这些研究纳入了定量（使用单个评级问卷）和定性（进行小组讨论）方法中的定量性方法。组和参与者的数量由地理范围和研究形式确定。每项研究通常由10至12个焦点小组组成，每个人组中约有10名参与者，每个在线组中有4至6名参与者。一项研究中的焦点小组参与者按年龄，性别，社会经济水平和道路使用者类型分为小组，以最大程度地提高小组讨论的相关性。
