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引用了原始发表的论文（记录的版本）：Barman，M.，Gio-Batta，M.，Andrieux，L。等（2024）。
在四个月时等血浆中的敏感性，特应性湿疹或食物过敏的婴儿的五，三和两个SCFA的浓度分别较低。logistic回归模型显示，每SD：0.41（0.19 - 0.91），形成，琥珀酸和葡萄糖和敏化之间的显着负面社会[或adj（95％CI）； 0.19（0.05 - 0.75）;调整了母体过敏后，0.25（0.09 - 0.66）和乙酸和特应性湿疹之间[0.42（0.18 - 0.95）]。婴儿和母体血浆SCFA浓度密切相关，而牛奶SCFA浓度与两者无关。丁酸和映酸的浓度富含100倍左右，在母亲的牛奶中，ISO丁酸和瓣膜酸在3-5倍左右，而其他SCFA在牛奶中的流行程度少于血浆。
新闻稿成功调试Oerlikon Barmag Wings FDY技术，用于印度花园丝绸厂的可持续聚酯纱线生产
News Release Successful commissioning Oerlikon Barmag WINGS FDY Technology for a sustainable polyester yarn production at Garden Silk Mills in India Remscheid (Germany) / Surat (India), February 12, 2024 – With the successful commissioning of the new polyester yarn production facility at Garden Silk Mills in Surat, India, Oerlikon Barmag once again proves that the company of the Swiss Oerlikon Industrial Group is正确的是世界领先的人造纤维植物供应商之一。聚酯纺纱厂的转换和新建筑现在总共拥有216个机翼FDY旋转装置，并伴随着广泛的工程工作，该工程与来自德国的专家密切合作进行，最重要的是来自印度。“我们特别高兴的是为另一个成功的客户配备了我们的机翼FDY技术的花园丝绸厂，” Oerlikon Polymer Processing Solutions首席执行官Georg Stausberg解释说。“我们有信心，新的，最先进的旋转厂将能够以经济上有吸引力的方式生产出最高需求的聚酯纱线，以便可以将它们提供给印度市场以及全球市场。我们祝贺花园丝绸厂的成功调试，并祝愿他们一切顺利。Garden Silk Mills Private Limited（GSMPL）的FDY纱扩展项目标志着Chatterjee Group（TCG）在其有远见的主席Purnendu Chatterjee博士的领导下，在纺织领域的快速发展。Oerlikon Barmag Wings Fdy的聚酯纱生产是什么？这些机器在日夜，年，一年中使用。及其在乔尔瓦（Jolwa）的最先进的制造工厂，生产高质量的聚酯芯片，POY，FDY和其他专业纱线，以及具有现代纱丽和着装材料的标志性花园Vareli品牌，Chatterjee Group（Chatterjee Group）的投资是80亿美元的全球投资，真正创造了明天的花园。“我们在MCPI和GSMPL致力于实现TCG董事长Purnendu Chatterjee博士的强烈纺织愿景。”产生纱线的原理始终是相同的：旋转泵在极高的压力下通过微型喷嘴按下塑料熔体，将产生的细丝捆成螺纹，延伸到godets上，并用绕线头缠绕。为了可靠地掌握这一原则，需要高精度和极其稳定的技术。以后无法纠正旋转过程中的丝毫误差。纺织品和技术纱的精确过程Oerlikon Barmag Systems几乎所有过程都用于生产纺织品和技术纱，并旋转共同聚合物聚酯聚合物聚酯聚合物，聚酰胺6和6.6或6.6或聚丙烯。花园丝绸厂专注于所谓的完全绘制的纱线（FDY）。它们被处理成纺织表面，而无需进一步完成。在需要光滑或滑行的任何地方都使用完全绘制的纱线。FDY生产的可持续解决方案Oerlikon Barmag是该领域的技术领导者。机翼概念突破了常规FDY旋转系统的极限。高纱线质量是必须的。机翼代表优化的生产过程，低废率和能源消耗降低了30％左右。该开创性技术可用于聚酯和聚酰胺的FDY过程中。
个人资料（Arindam Barman博士）名称
13。Barman Arindam，Nillo Yedi和Neha M. Sangma。（2023）。表型和基因型表征从传统发酵的甘蓝叶（Gundruk）中分离出来的主要乳酸细菌。in。R. V. S. Uppaluri和L. Rangan（编辑），印度东北州的生物多样性保护。新加坡施普林格自然新加坡PTE Ltd.。ISBN 978-981-99-0944-5，ISBN 978-981-99-0945-2（EBOOK），https://doi.org/10.1007/978-978-981-99-99-0945-2_8，p。 133-154。ISBN 978-981-99-0944-5，ISBN 978-981-99-0945-2（EBOOK），https://doi.org/10.1007/978-978-981-99-99-0945-2_8，p。 133-154。
使用基于集成域知识的深度学习Oleksii Kovalchuk A，Pavlo Radiuk A，Olexander Barmak A，Iurii K
摘要心电图（ECG）是一种通过记录其电活动来评估心脏功能的关键临床技术。然而，对心电图信号的准确处理和分析，尤其是对R峰的检测，仍然具有挑战性。R-peak检测中的任何不准确性都会显着影响随后的分析阶段，可能导致诊断和治疗决策不正确。因此，在这项研究中，我们旨在通过将参考ECG信号的知识整合到输入信号中来完善识别ECG信号中R峰的方法，从而解决了在诊断各种心脏病理中准确的R-PEAK检测的关键需求。作者提出了一种新方法，涉及将知识集成到ECG信号中，使用卷积神经网络处理此信息，并在后处理CNN模型的结果以识别R峰。使用各种众所周知的ECG数据库评估该方法。误差率为 +-25 ms的比较结果表明，所提出的方法是几乎所有指标和数据库中的最佳表现者，经常达到0.9999的准确度得分，并证明了高精度，召回和F 1尺寸。基于调查结果，所提出的方法是稳健且可靠的，在QT数据库测试集中取得了最佳性能，为ECG信号中的R-PEAK检测提供了平衡且可靠的解决方案。关键字1医疗保健诊断，心电图，心电图监测，R-peak检测，域知识，深度学习
使用深度学习Oleksii Kovalchuk A，Pavlo Radiuk A，Oleksander Barmak A，Sergis Petrovskyi A a
摘要在过去的十年中，深度学习技术已在医疗保健行业广泛使用，以检测心跳和诊断心脏病。但是，这些工具因“黑匣子”和缺乏透明度而受到批评。因此，在本文中，我们提出了一种新方法，使通过深度学习更可理解的分类结果。我们建议基于与特定心脏条件相对应的ECG信号形成特征向量。该矢量包括心脏周期的可测量特征，例如波浪持续时间和振幅，这些特征对于医疗保健专业人员来说是典型且可以理解的。此功能向量是充当功能编码器和分类器的深神经网络的输入数据。我们使用手工特征矢量的计算实验达到了98.69％的平均准确性，与基于完整的心脏周期的其他深度学习工具相当。这项研究的结果表明，未来的研究应着重于开发可解释的深度学习工具，这些工具对医疗保健专业人员来说是透明且可理解的。关键字1心电图信号，MIT-BIH心律失常数据库，特征提取，深度学习，可解释的人工智能
基于标准化的可信人工智能形式化模型 Eduard Manziuk a、Olexander Barmak a、Iurii Krak b,c、Olexander Mazurets a 和 Tetiana Skrypnyk a
摘要 人工智能 (AI) 系统的广泛和快速分布和应用需要开发形式化方法并构建 AI 使用领域运作的基本原则。这种需求体现在制定建议和标准，以从使用 AI 中获得最大利益并最大限度地降低可能的风险。监管框架建立在以人为本的基础上。因此，制定的标准应成为旨在使用 AI 的进一步活动的基础，并适用于创建实际解决方案的所有阶段。因此，一个重要的阶段是以实际应用的实用模板方法的形式形式化法律和道德规范的要求、原则和规定。通过这种方法，在研究中开发了标准化 AI 可信度概念的模型和本体。这使得能够识别允许形成信任立场、是可信赖 AI 概念的有意义组成部分、确定其存在必要性并对其构成威胁的主要概念。在领域本体的基础上，开发了模型并进一步分解了结构实质性概念。未来将对信任形成概念的特征进行定义。关键词1 以人为本的人工智能，伦理人工智能，本体，模型，信任，标准化人工智能。