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阿扎德·库马尔博士 - Darshan 出版社
Azad Kumar 博士目前担任 M.L.K (P.G.) 化学系助理教授学院，巴尔拉姆普尔。Kumar 博士获得理学学士学位。荣誉学位 (2007)、理学硕士学位。学位 (2009)、哲学硕士学位。化学学位 (2010)，Dayalbagh 教育学院，Dayalbagh Agra，博士学位。化学学位 (2018)，Babasaheb Bhimrao Ambedkar 大学（中央大学），勒克瑙。Kumar 博士也是多个科学协会的成员。他的研究和教学兴趣包括纳米材料合成的理论和应用及其应用、混合复合材料、光催化剂和聚合物。Kumar 博士在同行评审期刊以及国际和国家期刊上发表了 20 篇研究论文。Kumar 博士是一些国际期刊的编辑成员。Kumar 博士也是
SUMOylation 抑制剂 TAK-981（subasumstat）与 5-阿扎胞苷在急性髓系白血病临床前模型中发挥协同作用
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阿扎胞苷作为化疗的表观遗传启动对于新诊断的 KMT2A 重排急性淋巴细胞白血病婴儿来说是安全且耐受性良好的：儿童肿瘤组试验 AALL15P1
被诊断患有 KMT2A 重排 ( KMT2A -r) 急性淋巴细胞白血病 (ALL) 的 1 岁以下婴儿，尽管接受了强化治疗，但仍面临无法缓解、复发和因白血病死亡的高风险。婴儿 KMT2A -r ALL 母细胞的特征是 DNA 高甲基化。临床前研究表明，DNA 甲基转移酶抑制剂的表观遗传启动会增加化疗的细胞毒性。儿童肿瘤学组试验 AALL15P1 测试了在第 6 天开始化疗之前立即进行 5 天阿扎胞苷治疗的安全性和耐受性，在四个诱导后化疗疗程中，适用于新诊断为 KMT2A -r ALL 的婴儿。治疗耐受性良好，31 名可评估患者中只有 2 名 (6.5%) 出现剂量限制性毒性。外周血单核细胞全基因组亚硫酸盐测序表明，在接受阿扎胞苷治疗 5 天后，87% 的样本的 DNA 甲基化降低。无事件生存率与之前对新诊断婴儿 ALL 的研究结果相似。阿扎胞苷是安全的，可降低 KMT2A -r ALL 婴儿外周血单核细胞的 DNA 甲基化，但加入阿扎胞苷以增强细胞毒性不会影响生存率。Clinicaltrials.gov 标识符：NCT02828358。
BC癌症协议摘要用于使用阿扎西丁氨酸和索拉非尼治疗急性髓样白血病
4。药物相互作用：索拉非尼主要代谢并通过细胞色素P4503A4在肝脏中排出。必须考虑与细胞色素P4503A4相互作用剂的潜在药物相互作用。另请参见：http：//medicine.iupui.edu/flockhart/table.htm 5。高血压：高血压患者在索拉非尼时应谨慎行事。需要严格的血压治疗，因为索拉非尼可能会引起高血压的快速发作。建议使用严重的高血压（大于200 mmHg收缩期或大于110 mmHg舒张压）的暂时悬浮。一旦控制高血压，就可以恢复治疗（另请参见http://www.hypertension.ca）。至少在前两个治疗周期中，患者应每天监测血压（家庭测量，GP办公室等）并保留可以在下次任命时提交给医师的血压期刊。6。乙型肝炎重新激活：有关更多详细信息，请参见SCHBV方案。
伊斯兰阿扎德大学阿利亚·卡图尔分公司电气工程系，伊朗阿利亚亚·卡托尔（Aliabad Katoul）（1,2,3）OrcID：1。0000-0001-7004-3311; 2。技术科学学院，普里斯蒂纳大学的科索夫斯卡大学米特罗维卡，knjazaMiloša7，38220 Kosovska Mitrovica，塞尔维亚（1），MB University，DEP
技术科学学院，普里斯蒂纳大学的科索夫斯卡米特罗维卡大学，KnjazaMiloša7，38220 Kosovska Mitrovica，塞尔维亚，塞尔维亚（1），MB大学，信息技术系，Prote Mateje Br。21，11111 Beograd，塞尔维亚（2）OrcID：1.0000-0002-6557-4553; 2.0000-0002-1492-7638; 3.0000-0002-6867-7259; 4.0000-0002-2240-3420 DOI：10.15199/48.2024.09.55使用机器学习和数字图像处理摘要对电子废物类型进行分类。本文探讨了深度学习和计算机视觉技术在自动分类和检测电子废物（电子废物）中的应用。开发了基于卷积神经网络（CNN）和更快的R-CNN的系统，用于分析电子废物图像并提取有关设备类型和尺寸的信息。该实验是在三个关键电子废物类别的500个现实世界图像的数据集上进行的 - 冰箱，厨房炉灶和电视。结果证明，使用CNN使用R-CNN的92％的分类精度为92％。所获得的数据可以更精确的废物收集计划。主要结论是，深度学习具有改善电子废物管理系统的巨大潜力。Streszczenie。artykuł十BADA ZASTOSOWANIETECHNIKGłęBokiegoUczenia i widzenia komputerowego do automatycznej klasyfikacji i detekcji elektronicznychnychnychnychnychnychnychnychnychodpadów（e-dodpadów）。opracowany zostaje系统oparty na spotowych siecioch sieciach neuronowych（CNN）i szybszym r-cnn做a andaleizyobrazówe-odpadówe-odpadóworaz wydobycia wydobycia wydobycia wydobycia norlakacji norlage o typie typie o typie typie o typie typie t typie imiarachsprzętu。uzyskane daneumoêliwiająbardziejprecyzyjne planowanie zbieraniaodpadów。该实验是在三个关键类别的E Trantpts-Ryfragerators，厨房炉灶和电视的三个关键类别的数据集上进行的。结果显示，使用CNN使用R-CNN的检测精度为92％，结果表现出92％的高分类精度。主要的结论是，深层教学具有改善电子废物管理系统的巨大潜力。（使用机器学习和数字图像处理的电子废物类型的分类）关键词：电子废物，卷积神经网络，计算机视觉，废物分类。关键字：电子废物，编织神经网络，计算机视觉，废物分类。引言电子废物（电子废物）的财产管理正在随着全球干燥废物量增长而变得越来越多。尽管电子垃圾容器高度有价值用于回收利用，但它也可以包含汞，铅和镉等物质。因此，收集，分类和处理电子废物的开发有效系统至关重要。本文研究了使用图像识别技术提高电子快速管理效率的概念。所考虑的系统是基于通过拍摄废物对象获得的视觉数据的分析。目的是通过简单的用户界面来促进电子废物的识别和分类，从而巩固了智能战斗的无处不在和更轻松的互联网访问。这种方法的核心组成部分是深层神经网络，特别是深层卷积神经网络（CNN）的应用，用于图像分析。这种创新的方法使个人可以通过应用程序或服务器将废物对象的照片发送给收集公司，在这种情况下，将使用图像识别技术自动识别废物类型。第一阶段涉及废物类型分类，为此使用深层卷积神经网络。CNN是一种旨在从图像中提取复杂特征的体系结构，并根据某些标准学会区分它们。该技术可以具有很高的准确性对不同的电子废物类别进行可靠的分类。第二个关键组件是更快的区域卷积神经网络（R-CNN），这是图像中的高级对象检测技术。该网络可从电子废物照片中识别设备类别和尺寸估计。将R-CNN集成到系统中，可以对图像中的废物组件进行更详细的了解，这对于成功的废物管理至关重要。研究结果表明，识别和分类所选的电子废物类别的准确性很高，精度为90-97％。这种准确性确认了所提出的方法的效率，并表明其在现实世界中的潜力。管理电子废物正在成为现代社会和经济的组成部分
ANN的SOC估计锂离子电池 orcID：2。0000-0001-7601-7851 3。0000-0003-2784-5022 4.0000-0002-1442-2365 doi：10.15199/48.2024.02.35 iot基于IoT的水表面清洁机器人 politechnikaśląska（1），politechnika lubelska（2）orcid：1。0000-0002-4279-0472; 2。0000-0003-0850-7108doi：10.15199/48.2024.05.43 Perspektywy Roz 伊斯兰阿扎德大学阿利亚·卡图尔分公司电气工程系，伊朗阿利亚亚·卡托尔（Aliabad Katoul）（1,2,3）OrcID：1。0000-0001-7004-3311; 2。 技术科学学院，普里斯蒂纳大学的科索夫斯卡大学米特罗维卡，knjazaMiloša7，38220 Kosovska Mitrovica，塞尔维亚（1），MB University，DEP
电气工程系Tahri Mohamed University，Bechar，Algeria doi：10.15199/48.2024.08.41 ANN ANN方法的SOC估算锂离子电池摘要。充电器或SOC是电动汽车的电池组对汽油量表的类似物。在包括电动汽车（EV）在内的所有电池应用中确定电荷状态至关重要。本文的目标是使用人工神经网络（ANN）估算高容量锂离子电池（LIB）的充电状态（SOC）。这是必要的，因为无法直接测量SOC；取而代之的是，必须使用可测量的电池指标（例如温度，电压和电流）来计算它。可以获得可以在不久的将来预测SOC的准确预测模型。模拟数据集和ANN模型表示同意，表明该模型的强劲性能。Streszczenie。StanNaładowania，Czyli Soc，odpowiednik wskaitnika benzyny w Zestawie akeStawieakumulatoromatorówpojazdu elektrycznego。ustalenie stanunaładowaniaakumulatoromatorówstajesięniezwykle istotne我们wszystkich zastosowaniach，w tym w tym w samochodach elektrycznych（ev）。celem tegoartykułujest wykorzystanie sztucznej sieci sieci neuronowej（ann）do oszacowania stanu stanunaładowania（soc）akumulatora litowo litowo-jonowo o jonowogo om jonowogo opojemności（lib）。开玩笑，poniewaêSocnieMioMnaZmierzyćBezpośrednio； ZamiasttegoNależygoobliczyćNapodstawiemierzalnychparametrówakumulatora，takich jak tempatura，napięcieiprąd。moêliwejest uzyskaniedokładnego模型predykcyjnego，którybędziew stanieprzewidziećsoc wnajbliêszejprzyszłości。SymulowanyZbiórDanychI Model SsnbyłyZgodne，Co wskazuje nawysokąWydajność模型。( Podejście ANN do szacowania SOC baterii litowo-jonowej ) Keywords: Electric Vehicle, State of Charge, Open Circuit Voltage, ANN Słowa kluczowe: Pojazd elektryczny, stan naładowania, napięcie obwodu otwartego, SSN I.简介运输部门正在迅速朝着电动汽车（EV）迈进，这被认为更可靠和高效，并且已经开始在市场上竞争。根据电气化程度，电动汽车包括所有AEV，更多的MEV，PHEVS（插电式混合动力汽车）和HEVS（混合电动汽车）。为电动汽车研发，生产和商业化提供的大量资金来自政府机构，学术机构，商业和公众，以满足对电动汽车的不断增长的需求。电动汽车的规格范围非常广泛。许多技术都是适合的，因为每个应用程序对电动机都有不同的需求[1]。术语“储能系统”（ESS）是指使用机械，化学，电化学和电气方法来存储由各种来源产生的盈余电能的一组设备。尽管每种技术都有自己的优点和缺点，但环境，独立系统运营商，设备制造商，最终用户，监管机构和能源服务提供商都从这些技术中受益。为了尽可能有效地计划存储系统，需要了解两条信息。随着ANN方法的应用，我们的贡献寻求：首先，准确地预测ESS将运行的时间范围内的负载配置文件。第二，使用付费（SOC）估计在计划时间
儿科抗逆转录病毒药物信息 – 阿扎那韦
• 同时服用考比司他 (COBI)（一种 CYP3A4 抑制剂）和由 CYP3A4 代谢的药物可能会增加这些药物的血浆浓度。这可能会增加与同时服用药物相关的临床显著不良反应（包括危及生命或致命的反应）的风险。同时服用 COBI、ATV 和 CYP3A4 诱导剂可能会导致 COBI 和 ATV 暴露量降低、ATV 疗效丧失，并可能产生耐药性。1 COBI 和 ATV 与某些抗逆转录病毒 (ARV) 药物（例如，与 ETR、与接受过 ART 治疗的患者的 EFV，或与需要药代动力学 [PK] 增强的另一种 ARV 药物，例如另一种蛋白酶抑制剂 [PI] 或埃替拉韦）共同给药可能会导致该药物的血浆浓度降低，从而导致治疗效果丧失和产生耐药性。
https://orcid.org/0000-0002-6500-6708管理部阿扎德大学迪拜，阿拉伯联合酋长国
https://orcid.org/0000-0002-6500-6708管理系阿拉伯大学迪拜，阿拉伯联合酋长国h.nozari h.nozari@iau.ac.ae绿色供应链管理，基于编辑Ewa Ziemba接受的所有事物的人工智能管理收到：2024年3月25日|修订：2024年5月23日； 2024年6月4日； 2024年6月7日|接受：2024年6月9日|发布：2024年6月20日。©2024作者。This article is licensed under the Creative Commons Attribution-NonCommercial 4.0 license (https://creativecommons.org/licenses/by-nc/4.0/) Abstract Aim/purpose – This research aims to design an analytical framework to investigate the dimensions, factors, and key indicators affecting the green supply chain based on the innovative technology of Artificial Intelligence of Everything (AIoE).了解这个智能和可持续体系中所有参与者的因果关系也是这项研究的关键目标之一。此外，研究AIOE技术作为一种新的混合技术的关键特征是这项研究最重要的特征之一。设计/方法论/方法 - 这项研究试图通过审查文献并研究研究领域的活跃专家的意见来提取和完善基于技术影响绿色供应链的最关键参数。然后，通过使用焦点组，它已尝试提供一个分析框架，以通过检查AIOE的基本特征来表达该系统中所有参与者的因果关系。最后，使用专家的意见和焦点小组对该框架进行了验证和批准，强调诚信，全面性和有效性。发现 - 这项研究确定了基于人工智能（AI）的智能，绿色和可持续供应链的维度，组成部分和指标。它还提出了一个分析框架，该框架显示了该系统中所有活性参与者的因果关系。研究含义/局限性 - 该研究同时为实施智能和可持续的流程系统提供了重要的见解。但是，重要的是要注意限制。提出该框架的最重要挑战之一是找到具有足够认识，知识和经验和参与者的专家来分析因果关系。
ANC 非洲人国民大会 AZAPO 阿扎尼亚人民组织 CSP 首席特别检察官 EC 埃塞俄比亚日历 EHRCO 埃塞俄比亚人权委员会
ANC 非洲人国民大会 AZAPO 阿赞尼亚人民组织 CSP 首席特别检察官 EC 埃塞俄比亚日历 EHRCO 埃塞俄比亚人权理事会 EPLF 厄立特里亚人民解放阵线 EPRA 埃塞俄比亚人民革命军 EPRDF 埃塞俄比亚人民革命民主阵线 EPRP 埃塞俄比亚人民革命党 EWLA 埃塞俄比亚女律师协会 FDRE 埃塞俄比亚联邦民主共和国 ICCPR 公民权利和政治权利国际公约 ICESCR 国际经济、社会和文化权利盟约 Ma'ison/ 阿姆哈拉语“全埃塞俄比亚社会主义运动”的缩写 Meison党 OLF 奥罗莫解放阵线 PDO 公设辩护人办公室 PGE 埃塞俄比亚临时政府（1991 年 6 月） PM 总理 PMAC 临时军事管理委员会（Derg） POMOA 群众组织事务临时办公室 PPG 临时人民政府 PSC 和平与稳定委员会 SPO 特别检察官办公室TGE 埃塞俄比亚过渡政府（1991 年 6 月 - 1995 年 5 月） TPLF 提格雷人民解放阵线 TRC 真相与和解委员会（南非） WPE 埃塞俄比亚工人党（由 Derg 成员建立的政党） UDHR 世界人权宣言
