XiaoMi-AI文件搜索系统
World File Search SystemABSTRACT
应用和属性”（IEEE NAP-2022）摘要
Taras Lyutyy Sumy State University (Ukraine), Publication Chair Joanna Michalska Silesian University of Technology (Poland), Publication Co-Chair Yurii Shabelnyk Sumy State University (Ukraine), Secretary Artur Maciej Silesian University of Technology (Poland), Finance & Exhibits Chair Oleksii Drozdenko Sumy State University (Ukraine), Finance Co-Chair Olena Tkach Sumy州立大学（乌克兰），明智的主席Anna Marchenko Sumy州立大学（乌克兰），奖和授予授予的联合主席Alicja Kazek-kazek-kęsik-kęSiksilesian silesian silesian silesian silesian silesian silesian silesian silesian silesian silesian silesian silesian silesian silesian silesian silesian siles＆助学（乌克兰），学生和YP活动联席主席Marta Wala Silesian技术大学（波兰），学生和YP活动联席主席Matteo Bruno Lodi Cagliari大学（意大利），学生和YP活动联合主席
摘要
*介绍作者：prashantn2001@nitte.edu.edu.in简介：鞘糖体具有更好的药物保留特性，并且对酸水解的弹性更大。siRNA大多用于癌症治疗中的转录后基因表达沉默。肺癌的阿霉素。 目标与目标：用于治疗肺癌的siRNA和阿霉素的鞘糖体的配方和评估。 方法：研究表明了如何使用3 2完整的阶乘设计来优化Bcl2 Si RNA-阿霉素的Sphiongosomes来治疗肺癌。 纳米形式的鞘糖体是使用薄膜水合过程制备的，并使用3 2完整的阶乘设计与可取性函数进行了优化。 评估了夹层有效性和囊泡尺寸数据。 TEM预测配方的大小，DSC和FTIR将检查进行热稳定性，血清稳定性和进行不育。 结果：发现该配方是球形的，平均直径为263.4 nm，PDI为0.198，夹层效率为69.2和-33.4 MV Zeta电位。 TEM的结果证明了200 nm粒径。 dsc和FTIR的物理混合物和配方的结果根据血清稳定性在范围内，该配方对核酸酶消化具有抗性12小时。 一项不育测试证明了该配方是无菌的摘要和结论：结果证实，鞘体体发育中的QBD方法可以改善配方过程。 该方法导致下降肺癌的阿霉素。目标与目标：用于治疗肺癌的siRNA和阿霉素的鞘糖体的配方和评估。方法：研究表明了如何使用3 2完整的阶乘设计来优化Bcl2 Si RNA-阿霉素的Sphiongosomes来治疗肺癌。纳米形式的鞘糖体是使用薄膜水合过程制备的，并使用3 2完整的阶乘设计与可取性函数进行了优化。夹层有效性和囊泡尺寸数据。TEM预测配方的大小，DSC和FTIR将检查进行热稳定性，血清稳定性和进行不育。结果：发现该配方是球形的，平均直径为263.4 nm，PDI为0.198，夹层效率为69.2和-33.4 MV Zeta电位。TEM的结果证明了200 nm粒径。dsc和FTIR的物理混合物和配方的结果根据血清稳定性在范围内，该配方对核酸酶消化具有抗性12小时。一项不育测试证明了该配方是无菌的摘要和结论：结果证实，鞘体体发育中的QBD方法可以改善配方过程。该方法导致下降
摘要书
iCame'24代表了我们为促进和促进国际合作而持续努力的重要里程碑。在这一范围内，我们特别要感谢：全体演讲者阿卜顿·阿塔加纳（Abdon Atangana）（南非自由州立大学），恩德·奥兹卡（Ender Ozcan）（诺丁汉大学，英国诺丁汉大学），艾伯特·C·J·卢（Albert C. J. Luo） Mukund N. Janardhanan (University of Warwick, United Kingdom), Eray Cakici (IBM Data Science & AI Elite, Germany), Zakia Hammouch (ENS Moulay Ismail University Morocco), Hossein Jafari (University of South Africa, South Africa) and Praveen Agarwal (Anand International College of Engineering, Jaipur, India) as well as the organisers of special会议，以及国际科学委员会成员的贡献和支持。
摘要简介：开发糖尿病问卷的风险感知调查确定妊娠糖尿病的妇女如何（GDM
GDM的全球患病率在5.8％至11.7％之间。6流行率的广泛差异可能是由GDM诊断标准的差异来解释的。6尽管90％的GDM病例将在分娩后正常化，但有些案件将持续存在，而妇女将发展糖尿病前期或DM。据报道，分娩后五年后约有50％的GDM患者被诊断为2型DM。7在斯里兰卡（Sri Lanka），一项纵向研究发现，与没有GDM相比，GDM女性在10年持续时间内患糖尿病的几率是10.6倍。8然而，生活方式干预措施有机会减慢这些女性中2型糖尿病的进展。9重要的是向具有GDM的女性提供准确，及时的信息，以了解其未来患糖尿病的风险。他们还应该接受根据需求量身定制的干预措施。确保有关积极生活方式修正案的行为的持续改变，应考虑几个要素，包括风险感知，信念和心理社会障碍。10除其他外，风险感知被确定为各种理论健康模型中健康行为的重要决定因素。11对患有未来糖尿病的高风险感知的女性更有动力进行筛查和生活方式改变。12关于发育糖尿病（RPS-DD）问卷的风险感知调查评估了一个人感知的患有这种疾病的风险的各个方面。13此工具由乐观偏见，个人控制，糖尿病风险因素知识，福利和障碍以及风险感知组成。最初用于预防糖尿病计划密歇根州糖尿病研究中心，14它在GDM母亲之间进行了随后的验证过程。13使用Cronbach的α的内部一致性非常出色（0.65至0.72）。RPS-DD问卷开发过程是彻底且多阶段的。但是，可以组织其他研究以评估验证性因素分析和评估其外部有效性。此外，马来语中没有发表的工具来衡量该人群中糖尿病的风险感知。这项研究旨在适应，翻译和
4 ramasamy.s@hit.edu.in , 5 md.devendran@gmail.com 摘要：农业在许多国家的经济稳定中发挥着至关重要的作用，并且优化
4 ramasamy.s@hit.edu.in , 5 md.devendran@gmail.com 摘要：农业在许多国家的经济稳定中发挥着至关重要的作用，优化作物选择对于提高农业生产力和可持续性至关重要。“使用机器学习方法的作物推荐系统”旨在利用机器学习技术根据各种环境和土壤条件提供精确的作物推荐。通过结合土壤成分、pH 值、温度、湿度、降雨量和地理位置等因素，该系统为特定区域推荐最合适的作物。该系统利用机器学习模型，特别是随机森林和决策树，来分析历史农业数据，预测最佳作物，并改善农民的决策过程。通过在大型数据集上训练模型，它可以确保与现实世界的农业实践相一致的准确预测。该系统的应用可以提高作物产量、可持续的农业实践，并降低与不良作物选择相关的风险。通过使用标准分类指标进行严格评估，该模型的性能证明了其通过帮助农民做出明智的决策来彻底改变农业实践的潜力。该系统有可能成为农业顾问、农民和政策制定者的宝贵工具，确保长期可持续性和生产力的提高。