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人工智能在医疗保健中的应用
摘要：本研究彻底回顾了人工智能（AI）在医疗保健中的应用状态，有关不同疾病类型的AI使用趋势，这些疾病类型和问题妨碍了他们的进一步进展。该研究通过通过PubMed数据库找到有关医疗保健中AI的相关当前文章，使用了文献综述和数据分析。这项工作分析了AI在癌症，心血管疾病和神经系统疾病以及医疗保健现实部署中的瓶颈中的使用。研究结果表明，尽管AI证明了提高诊断精度的潜力，但与数据隐私，道德考虑和模型解释性有关的几个障碍仍然存在。总而言之，本综述对医疗保健中AI应用的当前状态进行了评估，并确定了需要进一步调查的关键领域。通过解决这些挑战，可以更有效地开发和广泛地实施未来的创新，最终有助于AI驱动的医疗保健解决方案的进步和优化。
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植物化学研究及其跨学科应用的当前发展
MMK和SDM Mahila Mahavidyalaya是SDM教育协会下56个机构中唯一的妇女学院，在体现了赋予妇女权能的主要目标时，拥有一个特殊的位置。I am happy to observe that the institution is working hard and smart to fulfill the vision statement “Empowerment of Women to Face the Global Challenges” through building networks with high profile and premier institutions of our country.的确，我感到满意的是，MMK和SDM MMV和IBAB，班加罗尔的谅解备忘录已成功交换，并且该谅解备忘录通过全国会议而活跃起来是其活动之一。我祝贺组织团队和IBAB联合在一起，通过关注一个与自然心脏（即植物科学）接近的主题，以丰富我们的学生和学者。我敢肯定，在暴露于植物化学的证据驱动结果的情况下，观众将以更广泛的视角欣赏这个主题。
印度知识系统和心理健康应用
●UGC-JRF/NET/GATE入口测试候选者有资格在带有奖学金类别的常规MTECH（R）下。●在著名的研发组织中拥有2年或以上工作经验的候选人，可靠的研究记录以及申请兼职MTECH（R）在兼职MTECH（无奖学金）类别中都有资格。●没有参加考试资格（例如UGC-JRF/Net/Gate）的候选人在常规MTECH（R）下符合自我赞助（无奖学金）类别的条件。●在IIT-Mandi办公室的一个项目中担任常规项目助理/项目助理的候选人六个月以上，并且在项目工作人员类别（由项目的奖学金中）符合MTECH（R）的支持。
转录组状态在癌症中的定义和应用
摘要癌症的分类已经在数千年中演变而成，几个世纪的工作为现代癌症分类奠定了基础，随着我们对癌症生物学的理解，随着技术，工具和框架的改进，这种分类的发展继续发展。本文通过整合单细胞转录组方法来探索癌症的分子复杂性和肿瘤内异质性（ITH），建立在癌症分类的历史遗产上。通过定义和分析三种侵袭性癌症类型的多种转录态（GB），三个阴性乳腺癌（TNBC）（TNBC）和弥漫性中线胶质瘤（DMG） - 这项工作可提供更精良和精确的透镜，从而使象征性的策略更加精确。使用高分辨率的单细胞RNA测序（SCRNA-SEQ），空间分辨的转录组学（SRT）和患者衍生的类器官模型，我们确定了塑造肿瘤进展，耐药性和患者结果的不同元图。从DMG开始，我们使用空间转录组学来映射肿瘤特异性表型，发现与肿瘤微环境相互作用的新型神经干细胞样种群。由关键祖细胞标记定义的这种表型表现出可塑性，可能导致DMG对治疗的抗性。通过研究DMG微环境中的非恶性细胞，我们提出特定的细胞类型支持肿瘤生长和进化，强调潜在的治疗干预措施。然后，我们将SCRNA-SEQ应用于GB，揭示了多个元图的存在，包括与茎状特性，侵袭和免疫逃避相关的元图。这些元图提供了有关GB细胞如何根据其微环境适应和进化的见解，从而发现了这种高度抗性癌症的潜在治疗靶标。在TNBC中，我们通过整合来自患者活检的单细胞数据库来开发全面的TNBC-MAP，从而确定了九个核心恶性元图。这些元图涵盖了生物学过程，例如免疫调节，上皮到间质转变（EMT）和血管生成模仿。通过将这些元图与患者存活相关联，我们确定了分子活性的不同模式，可以指导TNBC的更个性化和有效的治疗方法的发展。在这些研究中，我们评估了元数据分析剖析癌症异质性的能力，从而更深入地了解驱动肿瘤进展的功能状态。此知识可以识别患者特定的分子特征，为精确医学方法铺平了道路。本论文为基于元图的癌症诊断奠定了基础，并为未来的多摩尼克精度医学策略整合奠定了基础，该策略以特定的癌细胞状态为目标，最终改善了患者的结果。
人工智能和机器学习的应用...
摘要：在人工智能（AI）和机器学习（ML）技术的迅速发展之后，面部识别技术已成为生物识别领域内的重要研究重点。本文研究了AI和ML算法的最新进步，以提高面部识别的准确性和速度。首先，对面部识别技术的发展进行了全面审查。它可以追溯从传统方法到深度学习技术的应用，同时还总结了现有技术的优点和局限性。随后，本文中使用的关键技术在细致的情况下详细阐述了这些卷积神经网络（CNN），深度学习功能提取，转移学习，以及面部识别中的注意机制。在处理复杂的场景，不同的照明条件和遮挡情况时，这些显着增强了模型的处理能力。此外，本文对隐私保护和道德问题进行了探索，它提出了旨在在不损害身份绩效的情况下增强数据保护和隐私安全的策略。最后，这项研究的主要发现被封装，并概述了未来的研究方向。这项研究不仅为开发面部识别技术提供了理论的基础和实践指导，而且为促进AI技术在社会生活中的广泛应用铺平了道路。这些包括进一步优化算法以减少计算资源的消耗，开发更有效的数据增强技术以增强模型概括，并探索更广泛的应用程序场景，例如智能安全，个性化服务和可访问性辅助系统。
无线应用特定协议架构...
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C.C.S.大学，Meerut。计算机应用学士学位C.C.S.大学，Meerut。计算机应用学士学位
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