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母乳喂养对婴儿的好处
本文档中包含的信息仅作为一般信息的指南。请根据您自己的健康评估咨询您的医疗保健提供者以获取具体建议。本小册子是在生产时使用最新信息制作的，由妇女卫生部，卫生部，特立尼达和多巴哥制作。其他资源可通过卫生部的网站提供：www.health.gov.tt
Salman等人，巴比伦机器学习杂志卷。 ...
随机森林是一种用于分类和预测的机器学习模型。要训练机器学习算法和人工智能模型，对于有效的数据收集，拥有大量的高质量数据至关重要。系统性能数据对于完善算法，提高软件和硬件的效率，评估用户行为，实现模式识别，决策，预测建模和解决问题至关重要，最终导致有效性和准确性提高。各种数据收集和处理方法的集成增强了问题解决中的精度和创新。利用跨学科研究中的多种方法简化了研究过程，促进创新，并使数据分析发现将发现结果应用于模式识别，决策，预测性建模和解决问题。这种方法还鼓励跨学科研究的创新。该技术利用决策树的概念，构建决策树的集合并汇总其结果以产生最终的预测。使用随机的数据子集构建一个随机森林中的每个决策树，并且每个单独的树都经过整个数据集的一部分训练。随后，所有决策树的结果都被合并以得出最终的预测。随机森林的好处之一是它们处理具有缺失值的不平衡数据和变量的能力。此外，它减轻了某些替代模型看到的任意变量选择的问题。此外，随机森林通过对数据的随机子集进行培训几个决策树来减轻过度拟合的问题，从而增强了它们将其推广到新数据的能力。随机森林被高度视为机器学习领域中最有效，最有效的技术之一。他们在各种应用程序中发现了广泛使用，例如自动分类，数据预测和监督学习。
作者，《巴比伦机器学习杂志》卷......
计算机视觉通过采用图像和模式分析方法来解决复杂挑战，将图像视为复杂的像素阵列，发挥着关键作用。人工智能 (AI) 中的这一领域可自动执行监控和检查任务，展示其从各种视觉输入（包括数字图像和视频）中提取有意义信息的能力。本质上，计算机视觉已成为一个不可或缺的组成部分，有助于系统在人工智能的背景下获得有价值的见解 [1]。计算机视觉的目标是让计算机和机器理解视觉信息，类似于人类，这意味着开发算法和技术来分析、处理和提取视觉数据中的含义 [2]。监督式 ML 和 DL 是计算机视觉中的两种主要技术，它们开发了分析和解释视觉数据的方法 [3]。监督式 ML 用于训练模型，开发标记示例，利用支持向量机 (SVM)、决策树 (DT)、随机森林 (RF) 和朴素贝叶斯 (NB) 分类器等算法 [4]。DL 旨在通过人脑的结构和操作学习人工神经网络。这些网络与多层连接节点相结合，从原始输入数据中提取表示 [5]。图 1 显示了常见 ML 和 DL 技术的分类。在这篇关于计算机视觉中的监督 ML 和 DL 技术的综述中，研究了它们所需的模型、架构、优势和局限性。
Turyasingura等人，巴比伦机器学习杂志卷2024，177–182
人工智能（AI）越来越关键地通过将技术进步融入环境保护和社会发展来应对全球挑战。本文探讨了AI角色的双重性质，即促进可持续性和社会改善的能力，以及它引入的挑战。该研究强调了环境管理中的AI应用，例如优化资源使用，监视生态系统并提高可再生能源效率。在社会背景下，AI的变革潜力扩展到医疗保健，教育和城市规划，促进了公平获得基本服务的机会。然而，重大障碍，包括数据稀缺，技术基础设施有限，监管差距和社会经济不平等，阻碍了广泛采用的AI。通过分析来自最近文献的二级数据，本研究确定了关键挑战，并提出了可行的政策建议，以确保包容性，道德和影响力的AI整合。调查结果强调了政府，行业和学术界之间合作努力的紧迫性，以利用AI实现联合国可持续发展目标（SDG）并解决紧迫的全球问题。
Mijwel 等人，《巴比伦机器学习杂志》卷......
自从证实并验证人类神经系统由单个细胞（后来被称为神经元）组成，并且发现这些细胞相互连接形成广泛的通信网络以来，在知识领域的多个学科中应用的大量可能性就已出现。神经网络被创建来执行诸如模式识别、分类、回归等许多服务于人类的功能，并且是机器学习和人工智能领域的重要组成部分。在计算机科学方面，已经取得了进展，计算机应该学会如何解决类似人脑的问题。通过预先设定的示例，计算机必须能够为类似于训练期间出现的问题提供解决方案。本文概述了神经网络及其在开发计算机系统中的应用。
Babu 等人，IJPSR，2025；卷。 16（1）：01-15。
摘要：人类微生物群是寄居在各种身体微环境中的复杂微生物组合，在健康和疾病中发挥着关键作用。从历史上看，传统医学通过使用发酵食品和草药隐性地认识到微生物群的重要性，我们现在了解到，这些食品和草药可以影响肠道微生物组成，有助于增强免疫系统和改善代谢过程。在当代，现代科学大大扩展了微生物群的作用。基因组学和生物信息学工具的进步揭示了人类健康与微生物群之间复杂的相互作用，特别是在理解现代药剂的影响方面。最近的研究强调了广谱抗生素的双重作用，它在对抗病原体的同时，也会破坏共生微生物群落，可能导致菌群失调和相关的健康状况。此外，对肠脑轴的新兴研究表明微生物群管理对神经系统疾病具有深远影响，标志着向以微生物群为中心的治疗策略的转变。本综述追溯了微生物组研究的历程，从其历史根源到当前的创新和未来的潜在应用，强调了其在传统和现代医学实践中的重要性。展望未来，微生物组研究有望带来革命性的应用，包括开发基于微生物组的诊断、个性化益生菌治疗以及能够进行精确治疗干预的工程细菌群落。
Dileep J Babu Bikkina，国际。 J. 科学R. Tech., 2024 1(12), 277-
生理变量。通过恒定或可变的释放速率，它还可以对药物输送进行空间控制[2]。此外，它还可以降低药物毒性，提高患者接受度、依从性、药理活性、疗效、靶位积累和溶解度[3]。人们已经付出了大量的努力来探索药物输送系统，每种系统都有自己的优点和局限性，然而，所有系统的重要目标都是通过提高生物利用度、降低药物毒性、靶向特定器官和提高药物稳定性来提高安全性和有效性。过去十年，固体脂质纳米颗粒 (SLN) 已成为与脂质体、乳剂和聚合物纳米颗粒相媲美的药物输送系统，这归功于它们在药物输送方面的潜力。
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每一位母亲、每一位婴儿、每一位时间提供者......
特别说明：北卡罗来纳州的先天性梅毒发病率正在上升，但根据北卡罗来纳州法律规定，可以通过怀孕期间的早期筛查来预防。有了您的帮助，我们可以大幅减少先天性梅毒病例，改善本州妇女和婴儿的健康状况。如需了解您作为北卡罗来纳州一位值得尊敬的妇产科医生可以做什么的更多信息，请访问：https://www.cdc.gov/std/treatment-guidelines/syphilis-pregnancy.htm
Alsajri等人，巴比伦人工智能杂志卷。 2024，134–145
人工智能的迅速和指数进步，尤其是在自然语言处理中，已大大提高了其在教育和工业领域的复杂性和实际适用性。响应这些领域的需求不断增长，生成模型已成为自然语言处理方法的关键和基本要素。我们的研究试图对两个著名的生成模型进行详细的比较分析[1]。利用这些生成模型已导致自然语言处理系统的对话能力显着提高。通过对广泛和多样化数据集的全面培训，这些模型表现出了与人类互动相当的对话能力的出色能力。的确，在某些情况下，这些生成模型相对于人类的同行证明了较高的技能[2]。这些发现的后果是显着且广泛的，因为生成模型的增强能力可以改变依赖自然语言处理的众多扇区。教育机构可以利用这些模型来创建智能的辅导系统，以个性化和适应性的方式吸引和支持学生。在工业领域，生成模型可以通过提供极其响应和高效的聊天机器人系统来显着改善客户服务[3]。生成模型的广泛利用可能会导致虚拟助手，语音识别和自动翻译系统等领域的进展。这项全面研究的主要目的是随着这些模型的发展和改进，获得具有显着有益社会的人类对话能力的可能性[4]。生成模型是建立在培训人工智能原则的基础上，以产生类似于人类写作的材料。目前，有关此问题的大量研究和学术文章已经发表，它正在迅速成为人工智能中令人信服和重要的子领域。