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使用CNN
癌症是不良细胞的进展，可增加头骨内颅内压。在大多数情况下，使用不同的图像技术，例如，CT扫描，MRI和超声检查图像用于评估头脑中的肿瘤，肺，怀抱，肝脏，前列腺等。通常通过磁共振成像（MRI）来完成心灵肿瘤的识别。主要缺点是找到确切的位置/位置。因此，找到基于图像检测，识别和分类疾病的手段和方法变得重要。可靠和自动分类系统对于避免人类死亡率很重要。在周围脑肿瘤区域的广泛空间和结构异质性中，脑肿瘤的自动分类非常困难。自动脑肿瘤发现，我们的主要目标是建立一个深度学习模型，该模型可以成功地识别并将图像分类为脑肿瘤（肿瘤）或不是脑肿瘤（非肿瘤）。在本文中，我们提出了一种基于CNN的转移学习方法，该方法使用VGG16（预训练模型）将大脑MRI扫描分为两类。实验结果表明，CNN归类为96.5％的训练精度和90％的测试精度，其复杂性低的训练精度与最新方法的所有其他方法都有区别。
未来的挑战：实现美国可持续航空燃料增长目标的关键视角
1903 年，人类首次乘飞机飞行，开启了旅行的新纪元。近 120 年后，每年约有 45 亿人乘坐 3900 万次航班出行 [1]。随着航空旅行的兴起，经济增长和全球化也随之而来，商品、人员和服务可以跨越国界，以前所未有的便捷到达全球各个角落。然而，航空旅行的增多也是有代价的。最近的数据显示，全球航空业每年要消耗超过 1000 亿加仑以化石燃料为主的航空燃料，约占所有与交通相关的二氧化碳 (CO 2 ) 排放量的 11% 和人为 CO 2 总排放量的 3% [2, 3]。此外，除了二氧化碳之外，化石燃料的燃烧还会促进高层大气中硫氧化物、氮氧化物、颗粒物和尾迹的形成，这些都被认为会进一步加剧地球的温室效应 [4]。预计到 2050 年，航空燃料需求将增加一倍以上 [5]，到 2070 年将增加三倍 [6]，因此，需要继续加快努力，实现全球航空业脱碳，以减少不断上升的排放，避免气候变化带来的最坏后果 [7]。
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PMNCH 性与生殖健康和权利战略，2021-2025 1. 背景 改善性与生殖健康和权利 (SRHR) 是 PMNCH 2021-2025 战略的三大主要目标之一，其他三个目标包括降低可预防的孕产妇、新生儿和儿童 (MNC) 死亡率和发病率（包括死产）以及改善青少年福祉。这三个目标密不可分，共同解决了世界各地妇女、儿童和青少年 (WCA) 进步的重要障碍，支持实现 2030 年可持续发展目标 (SDG)。古特马赫-柳叶刀委员会在 2017 年发现，解决发展中地区 2.14 亿女性未满足的避孕需求，每年可避免 6700 万例意外怀孕。这还将使每年减少约 76,000 人死亡。在性别平等和教育机会更好的国家，女性更有可能获得现代避孕措施。古特马赫-柳叶刀委员会提出的 SRHR i 的全面定义涵盖了性健康、性权利、生殖健康和生殖权利，反映了人们对满足所有个人性和生殖健康需求所需的服务和干预措施的共识。然而，尽管有这样的证据，但很少有国家全民健康覆盖 (UHC) 计划包括全面的 SRHR 干预措施 i ，包括：
1 型糖尿病管理中胰岛素注射的建模与优化
摘要 — 糖尿病是一种全球性的健康危机，其特征是血糖调节不良，影响着全球数百万人并导致严重的并发症和死亡。虽然与其他形式的糖尿病相比，1 型糖尿病 (T1DM) 的病例数较少，但通常在年轻时就被诊断出来，并且需要终生注射外源性胰岛素。在本文中，我们重点了解皮下层胰岛素和葡萄糖分子的相互作用，这对于 1 型糖尿病患者的血糖控制至关重要。具体而言，我们提出了一个综合模型来表征皮下层内的胰岛素-葡萄糖系统，并结合多细胞分子通讯系统。然后，我们将 1 型糖尿病系统分为胰岛素和葡萄糖子系统，并推导出皮下层胰岛素-葡萄糖相互作用的端到端表达。我们进一步使用基于代理的模拟器验证了胰岛素-葡萄糖相互作用分析。由于有效管理餐后血糖水平对于 1 型糖尿病患者来说至关重要，可以保障他们的整体健康并避免短期和长期并发症，我们还通过拉格朗日乘数和梯度下降上升法，根据推导出的血糖反应推导出最佳胰岛素给药时间。这使我们能够探索不同类型的胰岛素和饮食管理对血糖水平的影响。模拟结果证实了我们提出的模型的正确性以及我们优化的 1 型糖尿病患者胰岛素注射有效时间窗口的有效性。
在新冠疫情肆虐的世界中，更公平地资助疫苗
COVID-19 疫情凸显了传染病是一项全球性挑战。对于许多传染病而言，疫苗是控制和消除它们的最佳工具。疫苗帮助消灭了天花，并将每年麻疹死亡人数从大规模接种前的 260 万减少到 2018 年的 14 万。1 疫苗每年可避免 200 万至 300 万人死亡，它们经常被吹捧为最具成本效益的卫生干预措施之一。1 由于传染病不分国界，疫苗部署需要全球合作才能取得最佳效果。目前，许多国家已经停止了包括麻疹和脊髓灰质炎在内的疫苗接种计划和活动，而疫苗接种对减轻疾病负担产生了变革性影响。Gavi 估计，至少有 1350 万人没有接种疫苗，而且随着疫情的持续，这一数字还会上升。 2 因此，由于 COVID-19，疫苗可预防疾病的负担将增加：这在低收入和中等收入国家 (LMIC) 尤其如此，这些国家已经承受着比高收入国家更重的传染病负担，而且像其他地方一样，疫情可能会压垮能力较低的卫生系统。例如，据估计，在非洲维持常规疫苗接种计划，每导致一例 COVID-19 死亡病例，就可防止 140 例因常规疫苗接种期间感染严重急性呼吸综合征冠状病毒 2 (SARS-CoV-2) 而导致的额外死亡。3
美元化经济中通货膨胀的决定因素：案例......
在 2009 年 1 月采用的美元化体制下，不利的通胀压力一直是津巴布韦经济的一个持续特征。自 2012 年初以来，该国的年度通货膨胀率一直呈下降趋势，最初表现出通货紧缩的特征。本文试图阐明美元化下津巴布韦通货膨胀的决定因素。本研究应用单一误差修正模型 (ECM) 来调查 2010 年 1 月至 2015 年 12 月期间津巴布韦总体、食品和非贸易品消费者价格指数 (CPI) 的可能短期和长期决定因素。主要发现是，鉴于两国之间的高度贸易联系，该国的长期价格水平受到南非兰特/美元汇率变化和南非通货膨胀的影响，主要以从南非进口原材料、中间产品和消费品为主。另一方面，国内燃料价格变动对该国的价格水平有影响，因为该国所有燃料都依赖进口。为了避免通货紧缩螺旋，当局需要动员大量国内公共、私营部门和国际资金，以增加资本存量，翻新现有基础设施并投资新的基础设施项目，以增加该国的潜在产出。这些措施将支撑经济增长，
使用卷积神经网络技术的驱动器嗜睡检测模型
摘要 - 一名昏昏欲睡的驾驶员在路上比那个超速驾驶的驾驶员要危险得多，因为他是微骨的受害者。汽车研究人员和制造商试图通过几种避免这种危机的技术解决方案来解决这个问题。本文侧重于使用基于神经网络的方法来检测这种微睡眠和嗜睡。我们以前在此领域的工作涉及使用机器学习与多层感知器来检测相同的工作。在本文中，通过利用摄像机检测到的面部标志来提高准确性，并传递给卷积神经网络（CNN）以对嗜睡进行分类。这项工作的成就是为无眼镜的类别提供了重量超过88％的重量分类模型的轻量级替代品，对于没有眼镜的类别之夜的85％以上。平均在所有类别中都达到了超过83％的准确性。此外，对于模型大小，复杂性和存储，与最大大小为75 kb的基准模型相比，新提出的模型有明显减少。拟议的基于CNN的模型可用于构建嵌入式系统和Android设备的实时驱动器嗜睡检测系统，具有高度准确性和易用性。索引术语 - 驾驶员行为监控系统，淹没检测，实时深度学习，卷积神经网络，面部地标，Android。
一种基于自然的方法来减轻气候变化影响
抽象渔业对全球粮食安全至关重要，除了向数百万人提供重要的蛋白质，并在促进国民经济的同时维持沿海社区的生计。但是，该行业面临着诸如资源耗竭，环境问题以及效率低下的分配和处理之类的挑战。为了解决这些问题，AI技术正在逐渐用于鱼类加工行业，修改工作流并减少损失。AI使用复杂的算法，自动化和机器学习来优化不同的处理阶段。最重要的用途是鱼类分类，分级和圆角的自动化 - 以前是手工完成的任务，但现在由AI驱动的机器人更快，更精确地完成。使用计算机视觉的AI系统可以根据物种，大小和质量识别和分类鱼类，从而减少人体错误并保证统一的产品标准。EAI还显着增强了质量控制。人工智能（AI）启用的相机和传感器在处理和存储时检测缺陷，污渍或破坏标志，以确保只有高质量的产品到达市场，减少浪费并改善客户幸福感。功率的预测分析监测环境并预见了潜在的危害，从而实现了积极的措施，以避免污染或变质。人工智能（AI）增强了供应链管理中的需求预测，可追溯性和后勤优化。人工智能（AI）预测消费者
使用健康信念模型分析埃塞俄比亚东部公立医院医护人员对 COVID-19 疫苗的接受程度及其相关因素
冠状病毒 (COVID-19) 大流行是一个公共卫生问题，目前尚无针对 COVID-19 的特定抗病毒药物 (1-3)。COVID-19 大流行预计将继续对全球社会和经济造成严重破坏，造成大量发病率和死亡率 (4)。医护人员 (HCW) 是控制 COVID-19 的主要责任人，感染病毒的风险较高 (5)。医护人员 (HCW) 易患 COVID-19 等疾病会带来多种后果，尤其是在低收入国家，因为限制了 HCW 的数量，可能会导致医疗保健系统出现危机。此外，医护人员始终处于病例最前线并频繁接触客户，他们有可能感染他人 (6)。为了实现最佳疫苗覆盖率并避免持续的公众传播，COVID-19 的控制很可能依赖于成功的疫苗研发和向很大一部分人口分发。为了抗击疫情，人们做出了前所未有的努力来研发 COVID-19 疫苗 ( 7 )。早在 2020 年底，加拿大和欧盟就已批准使用多种疫苗 ( 8 , 9 )。所有国家都在通过隔离和封锁、保持社交距离、在公共场合佩戴口罩和限制旅行等措施来抗击 COVID-19 的蔓延，直至疫苗或有效治疗方法问世 ( 10 , 11 )。有效的疫苗接种与保护措施相结合将是减轻 COVD-19 蔓延和促进积极的临床和社会经济影响的最有效策略 ( 12 )。
昆虫的DNA条形码及其直接应用植物保护
在国家边界中引入侵入性害虫已成为作物生产的主要关注点。因此，国家植物保护组织是加强其监测策略的挑战，这些策略受到检查设备的重量和规模以及中断物种的税收 - 原子扩展的阻碍。此外，由于缺乏适当的植物保护措施，研究人员很难按时解决一些阻碍农民生产力和盈利能力的害虫。Farmers对合成农药和生物防治剂的依赖导致了重大的经济和环境影响。DNA条形码是一项新型技术，具有改善综合害虫管理制造的潜力，该技术取决于正确识别害虫和有益生物的能力。这是由于某些自然特征（例如物候学或农药易感性）通过IPM策略来避免有害生物的植物。具体而言，有效地应用了脱氧核糖核酸（DNA）序列信息，以鉴定某些微生物。这项技术，即DNA条形码，允许使用简短的标准化基因序列鉴定昆虫物种。DNA条形码基本上是基于可重复且可访问的技术，该技术允许物种歧视的机械化或自动化。这项技术桥接了分类生物安全差距，并符合国际植物保护公约的诊断标准，以进行昆虫识别。因此，本综述将DNA条形码作为虫害鉴定的技术及其潜在的作物保护应用。