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关于将微塑料转化为增值
抽象的微型塑料已成为紧迫的环境问题，对生态系统，水体，陆地景观和人类食品来源产生深远的影响。鉴于全球塑料废物危机，正在探索创新的策略来管理和回收塑料废物，重点是微塑料。研究旨在将废物微塑料转变为有价值的资源，与循环经济原则无缝融合。微塑料。微塑料可以在化学和物理上进行组成选择，然后使用生物，化学和机械方法进行转化。生物转化涉及微生物活性和酶利用，化学转化涉及化学转化率将聚合物分解为较小的分子，这些分子可用作有价值材料的原料，而机械转换则适用于物理力来减少聚合物的大小。常规和可生物降解的塑料都可以在一定程度上进行生物学，化学和机械回收，以保持其价值并防止浪费不可再生的资源。然而，在微塑料的转化中存在挑战，包括成本效益，可扩展性，环境友好性和监管考虑因素。适当的宏观管理和生命周期评估分析对于过渡到可持续和循环经济仍然至关重要。关键字：微塑料，转换技术，增值产品
用户和体现的对话代理之间性别和外表的相似性对可信度，同理心和服务评估的影响
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将区块链和机器学习融合用于医疗保健
机器学习 (ML) 和区块链技术的融合为医疗保健提供了变革潜力。ML 的预测分析与区块链的去中心化和安全框架相结合，通过保护敏感的患者数据和简化管理任务来解决关键挑战。区块链的不可变账本和加密技术可确保数据完整性和隐私性，而智能合约可自动化同意管理和法规遵从等流程。这种协同作用使医疗保健利益相关者能够利用数据驱动的洞察力，同时维护安全标准。区块链平台上 ML 算法的集成增强了医疗保健的交付、研究和数据管理实践，彻底改变了决策过程并优化了临床工作流程。在这方面，将 ML 和区块链技术结合到医疗保健中，促进安全数据共享，推动患者护理和医学研究创新，产生了变革性影响。
CONV. FU-181/2024 1. 职位提供 1.1. 工作是...
FRCB-IDIBAPS 肝细胞可塑性和组织修复研究小组正在寻找癌症研究人员。该项目旨在了解驱动肝母细胞瘤 (HB) 的分子机制。HB 是最常见的儿科肝癌，目前对于患有侵袭性肿瘤的儿童，治疗选择有限。在这方面，不成熟和细胞干性特征与不良结果和对治疗无反应有关。为了确定获得癌症干细胞表型的主要参与者，我们旨在使用患者来源的类器官作为 HB 的体外模型。研究人员将领导患者来源的肝脏 HB 类器官的表征和基因编辑以及类器官来源的异种移植的生成。此外，他/她将负责评估 HB 类器官的致瘤潜力和药物反应。申请人将在 FRCB-IDIBAPS 的 Pau Sancho-Bru 的指导下工作。她/他将开展以下研究活动：
眼控制鼠标光标
瑜伽近年来已成为世界各地许多人生活的常规部分。这对必要的瑜伽姿势进行了科学研究。瑜伽姿势估计是一种计算机视觉技术，可以预测人体的位置或姿势。姿势检测算法已被证明可用于姿势识别和提高瑜伽姿势的准确性。在当今的现代时代，ML和DL技术已被证明对于对象发现任务很重要。我们可以有效地使用该模型来识别不同重要的身体部位并实时估算用户姿势。为实现这一目标，我们用不同的瑜伽姿势图像训练模型。当图像被送入姿势估计模型时，它通过执行特征提取来分析图像并识别身体部位，表明其在屏幕上的位置。此外，该模型为每个检测提供了一个置信值，表明给定图像正确识别为输入的可能性。我们使用了不同的瑜伽姿势，例如骆驼姿势，下dog姿势，女神姿势，木板姿势，树姿势，Warrior2姿势来训练该模型，这使其在识别各种姿势方面非常准确。这项研究的主要目标是使用此检测技术来帮助人们确定他们正在执行的瑜伽姿势。此外，我们还解决了当前系统的缺点，例如它们的准确性差，高处理成本以及对各种身体形状和瑜伽样式的适用性限制。在本文中，我们提出了一种基于卷积神经网络（CNN）的方法来创建瑜伽立场检测系统。建议的技术旨在通过提供更精确，有效和广泛适用的解决方案来识别瑜伽姿势和产生反馈的方法，以改善当前系统的缺点。总体而言，基于技术的工具在我们的研究中的应用可能有助于设计更多定制和成功的瑜伽实践。我们的发现可以帮助构建虚拟助手和智能瑜伽垫等应用程序，从而改善瑜伽实践的可访问性和个性化。
使用卷积神经网络方法基于图像识别贝塔鱼类类型
在印度尼西亚，成为观赏鱼的粉丝已经成为自然的事物。betta鱼是在印度尼西亚很容易找到的观赏鱼类之一。贝塔鱼类的多种类型使贝塔鱼业余爱好者的外行发现很难知道市场上的贝塔鱼的类型。类型的贝塔鱼对贝塔养鱼者的影响非常有影响力。同样，Betta鱼类的类型对Betta Fish竞赛参与者的影响很大，可以确定要遵循的类型的类别。因此，在此问题中，制造一种识别贝塔鱼类的系统是非常必要的。该系统使用卷积神经网络方法，该方法是一种深度学习算法，具有连续的硬体系结构，其参数最多为1,424,403个参数，并且此方法通常用于分类图像。所使用的数据收集总计330个数据，其中包括300个培训数据和30个测试数据。经过设计和实施的系统成功地识别了三种类型的Betta鱼，在10个时期的试验中获得了97％的精度，在15个时期的试验中获得了93％的速度，而在20个时期的试验中，100％的精度最高。关键字：模式简介，图像分类，卷积神经网络，深度学习，贝塔鱼1.引言是生活在淡水和海洋中的鱼类的类型，具有吸引人的身体形状和颜色。观赏鱼具有每种物种的独特性。）。[1]所讨论的独特性是每种观赏鱼所具有的能力。一种具有其独特性的观赏鱼是贝塔·菲斯（Bettasp。这种斗鱼的独特性是它与同性作战的爱好，但不排除另一种类型的可能性，但仍在一个部落中。因此，这条鱼也经常被称为战鱼。
从转移性癌症幸存者到马拉松运动员
教育创新奖旨在表彰一个人，或者在极少数情况下是两人团队，因为它开发了一种直接改善医学或生物医学教育的资源。该奖项旨在鼓励教师创造性地运用自己的才能，以提高学习者的学术需求