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基于人工智能的预测模型...
书籍章节 基于人工智能的影响移动银行应用程序可持续增长的参数预测模型 Nadire Cavus 1,2、Yakubu Bala Mohammed 2,3* 和 Mohammed Nasiru Yakubu 4 1 塞浦路斯近东大学计算机信息系统研究与技术中心 2 土耳其近东大学计算机信息系统系 3 尼日利亚阿布巴卡尔塔塔里阿里理工学院计算机科学系 4 尼日利亚美国大学，尼日利亚 *通讯作者：Yakubu Bala Mohammed，近东大学计算机信息系统系，61300 土耳其梅尔辛 2021 年 10 月 11 日出版 本书章节是 Yakubu Bala Mohammed 等人发表的文章的再版。2021 年 5 月可持续发展大会上。(Cavus, N.; Mohammed, Y.B.; Yakubu, M.N.一种基于人工智能的模型，用于预测影响移动银行应用程序可持续增长的参数。可持续发展 2021，13，6206。https://doi.org/10.3390/su13116206) 如何引用本书章节：Nadire Cavus、Yakubu Bala Mohammed、Mohammed Nasiru Yakubu。一种基于人工智能的模型，用于预测影响移动银行应用程序可持续增长的参数。在：Anastasia Nikologianni，编辑。可持续发展的主要档案：第二版。印度海得拉巴：Vide Leaf。2021.
使用漫游者的主动悬架系统作为2轴太阳能跟踪器
在犹他州（2016）和摩洛哥（2018）成功完成了两个为期4周的野外部署后，Sherpatt Rover正在为在类似于火星环境的地形上进行进一步的自动长途横路。但是，它具有燃料的发电机，该发电机无法在超地面场景中使用。漫游者旨在提高更高的技术准备水平，因此提出了光电功率子系统来指导未来的设计迭代。本文介绍了两个火星任务地点考虑的太阳阵列尺寸，设计和集成过程：在2°S处的IANI混乱和34°N的Ismenius Cavus。提出了一个用于主动悬架系统的替代用例，以便所提出的太阳阵列可以倾向于和将其定向到比用被动悬架漫游者获得的功率生成配置中更有利的。在拟议的情况下，在IANI混乱和伊斯梅尼乌斯洞穴中，有效的太阳能电池取向分别导致越来越明显的遍历高达34％和25％。
X连接的charcot-marie-tooth疾病模仿了中风样发作：病例报告
案件摘要一名39岁的男子因情节性失语和吞咽困难而被录取2 d。他在入院前39天接受了SARS-COV-2疫苗接种。体格检查显示PES洞穴和肌腱反射减少。脑MRI显示在脑半球中与T2高强度的对称，对称，受限的扩散。神经传导研究揭示了周围神经损伤。他被诊断出患有charcot-marie-tooth疾病，并鉴定出X染色体上的GJB1基因中的半合理突变，已知对CMTX1的致病性。最初，我们怀疑短暂的缺血性发作或脱髓鞘性白细胞病。我们通过抗血栓疗法和免疫疗法开始治疗。排出后的1.5 mo，脑MRI显示出完全分辨出病变，没有复发。
巨型轴突神经病：隐藏在多发性神经病中的一种罕见疾病
背景与目标：巨型轴突神经病（GAN）是一种严重的进行性神经退行性疾病。这项研究的目的是评估GAN患者的频率和表型生成特征，这些特征与许多罕见疾病一样，以多神经病的名义掩饰，并呈现我们的经验。方法：在这项回顾性观察性研究中，筛查了105例儿科患者。人口特征和临床诊断进行了审查。患者的平均年龄为10.9岁（2-18），59岁为男孩（56％），46岁为女孩（44％）。通过临床评估了通过单基因分析遗传诊断的 GAN患者。 结果：关于多神经病的病因，有43％的患者获得了遗传原因。 在遗传病例中，有29％的诊断未知，有5％被诊断为GAN，首先出现步态障碍。 这些患者表现出轴突感觉多发性神经病和多种头发类型（直达20％，20％扭结，40％卷发，20％略微卷发）。 发现包括狂热的牙齿（40％），超晶（20％）和呼吸暂停（20％）。 疾病的进展包括脊柱侧弯和肢体畸形的恶化（PES Cavus），并带有病理颅MRI发现。 文献鉴定出5名GAN基因2-5纯合缺失的GAN患者，分类为病原体（4类）。 结论：这项研究突出了儿童期未诊断的多发性神经病的GAN频率。GAN患者。结果：关于多神经病的病因，有43％的患者获得了遗传原因。在遗传病例中，有29％的诊断未知，有5％被诊断为GAN，首先出现步态障碍。这些患者表现出轴突感觉多发性神经病和多种头发类型（直达20％，20％扭结，40％卷发，20％略微卷发）。发现包括狂热的牙齿（40％），超晶（20％）和呼吸暂停（20％）。疾病的进展包括脊柱侧弯和肢体畸形的恶化（PES Cavus），并带有病理颅MRI发现。文献鉴定出5名GAN基因2-5纯合缺失的GAN患者，分类为病原体（4类）。结论：这项研究突出了儿童期未诊断的多发性神经病的GAN频率。尽管尚未确定巨型轴突神经病的表型基因型相关性，但我们希望在分子生物学领域的进一步研究将增加更好的生活质量的机会。
与ATP1A3相关的遗传改变的动物模型...
在过去20年中，特别是随着外显子组测序技术的出现，常染色体显性和从头突变，编码Na +，K + -ATPase（NKAα3）泵的Na +，K + -ATPase（NKAα3）泵的神经元特异性α3亚基，ATP1A3，ATP1A3，ATP1A3，已被确定为photirogical conterypic nequim nequarum os of neuromy os of -nequim os of nequim of nequim os ne nequim，ATP1A3的这些等位基因疾病包括（在严重性/残疾和儿童发育中发作的近似顺序）：Polymicrogyria;童年的交替偏瘫；小脑共济失调，蛋白酶，PES洞穴，视神经萎缩和感觉神经性听力损失综合征；用小脑共济失调复发脑病；和快速发作的肌张力障碍 - 帕金森主义。一些患者呈现中间，非典型或组合表型。由于这些疾病目前很难治疗，因此对更有效的疗法的需求未满足。分子机制通过ATP1A3中突变导致广泛的神经系统症状的分子机制知之甚少。然而，使用遗传改变模型生物的体内比较研究可以洞悉NKAα3中引起疾病突变的生物学后果。在此，我们回顾了用于研究ATP1A3相关疾病的现有小鼠，斑马鱼，果蝇和Caenorhabditis模型，并讨论了他们对了解疾病机制和新型治疗学发展的潜在贡献。
文章人工智能（AI）和学习管理系统（LMS）：书目分析
摘要：人工智能（AI）的出现已经改变了学习管理系统（LMSS），实现了个性化的适应和促进的远程教育。本研究采用基于Prisma-2020的文献计量分析来从教育的角度检查LMS中AI的整合。尽管在这一领域取得了迅速的进步，但文献揭示了在教育环境下虚拟助手的有效性和接受的差距。因此，这项研究的目的是检查有关在LMS中使用AI的研究趋势。结果表明二次多项式增长为99.42％，2021年和2015年代表最显着的增长。主题参考文献包括李J和Cavus N等作者，计算机科学中的杂志讲座以及中国和印度等国家。可以从回归分析到LMS和电子学习等主题中观察到主题演化。主题簇中强调了术语的电子学习，本体论和蚂蚁菌落优化。时间分析表明，诸如笛卡尔平面和联赛桌之类的建议提供了对关键术语演变的详细看法。此分析表明，诸如学习风格和学习管理系统之类的新兴和成长的单词值得进一步研究。未来研究议程的发展是解决差距的关键需求。
糖尿病患者的足部护理：西澳大利亚标准
定义 定义来源于国际糖尿病足工作组：糖尿病足病的定义和标准 9 和 Foot Forward 澳大利亚糖尿病相关足病途径。 10 胼胝：因过度机械负荷引起的角化过度。 夏科足（神经骨关节病）：与神经病变相关的非感染性骨骼和关节破坏，在急性期伴有炎症迹象。 合并症：与原发病同时发生一种或多种其他疾病。虽然许多患有糖尿病和足部感染的人可能不需要住院治疗，但患有肾衰竭或免疫功能低下等合并症的人可能需要入院治疗。糖尿病相关足部疾病：目前或以前诊断为糖尿病的人的足部疾病，包括以下一种或多种症状：周围神经病变、周围动脉疾病、感染、溃疡、神经骨关节病、坏疽或截肢 糖尿病相关足部溃疡：目前或以前诊断为糖尿病的人的足部溃疡，通常伴有下肢神经病变和/或周围动脉疾病 (PAD)。 足部畸形：足部正常形状或大小的改变或偏差，例如锤状趾、槌状趾、爪状趾、拇外翻、跖骨头突出、高弓足、足
ADM 踝足矫形器和外旋杆的优点
1934 年，伦敦大奥蒙德街医院的丹尼斯·布朗爵士首次描述了传统的靴子和杆式足外展支架，这种支架被国际公认为预防马蹄足复发的标准矫形器。尽管多年来，丹尼斯·布朗支架的概念并没有发生太大的变化，但 C-Pro Direct 最先进的 ADM AFO 和外旋杆代表了重大进步，同时忠实于 Ponseti 博士提出的要求。ADM AFO 和外旋杆的每一个细节都经过精心设计，以最大限度地提高临床表现和患者依从性。该支架更轻、更坚固，外观时尚，同时融入了许多创新设计特点，以促进最佳临床效果。本文档解释了与所有当前替代方案相比，C-Pro Direct 的马蹄足 ADM AFO 和外旋杆马蹄足支架为何以及如何：• 更好地促进伸直外侧边缘的发展并减少高弓足畸形• 更好地促进足部活动性和活动范围的增加• 更好地固定足部，更贴身舒适，比最流行的替代系统轻 32% 且更坚固• 降低皮肤破损、水泡和溃疡的风险• 如果需要更换支架类型，可降低成本• 鼓励更好地遵守支撑协议并获得护理人员/父母的认可• 减少患者在诊所的时间并确保正确应用规定的杆配置• 使马蹄足患者能够从彻底改变现代主流鞋类制造业的先进制造技术中受益最终，这些巨大的优势转化为更好的患者治疗效果和更低的治疗成本。这就是为什么所有马蹄足临床医生现在都应该考虑使用 ADM 模块化支撑系统的原因。
检查学生在人工智能使用方面的成功
这项混合方法研究的目的是研究学生在使用人工智能方面的成功。研究样本包括50名一年级小学生，239名父母和25名在哈萨克斯坦阿拉马学业的小学教师。一种描述性分析技术用于分析定性数据。主题中解释了发现。由于研究的结果，已经观察到父母对孩子使用技术使用的态度很高。参加研究的大多数小学教师都说，学生对人工智能感兴趣，他们在某种程度上支持人工智能技术的使用，他们发现学生在这方面部分成功。参与研究的学生将人工智能定义为技术，像人类，智能机器，娱乐和教育的计算机内容一样思考的计算机，遵守命令的机器人以及使生活更轻松的技术设备。大多数学生都说他们喜欢使用人工智能，并且发现自己在使用人工智能方面有些成功。关键字：人工智能；父母意见；小学生；教师意见引言人工智能是指系统能够准确解释外部数据，从中学习并应用这些知识来完成特定目标和任务的能力，该方法是通过适应性的方法来完成特定的目标和任务，这些方法是由机器（utepbayeva，utepbayeva，utepbayeva，wiyenenbayeva，assylbayeva，assylbekova＆tapalova，2022）所展示的。人工智能每天都越来越强调，是人工系统，他们有望执行人类独有的认知功能或自主行为。是软件算法和技术，使计算机和机器能够最佳地模拟人类的看法和决策过程。人工智能参与了健康，安全与教育服务等各个领域（Chai，Lin，Jong，Dai，Chiu＆Qin，2021年）。在教学中使用技术的理论和概念框架特别重要（Al-Momani＆Alrabadi，2022； Uzunboylu，Bicen＆Cavus，2011）。近年来，有许多科学研究专注于技术，尤其是对大脑和学习的研究（Abdi，2022年）。科学技术的迅速发展影响了个人和公共存在（Rosli＆Siregar，2022）。现代教育体系的目的是培养那些具有适应性，创新和精通知识的个人（Devedzic＆Devedzic，2019年）。
痉挛性截瘫7型
痉挛性截瘫7型痉挛性截瘫7型痉挛性截瘫7型（SPG7）是一组遗传性疾病的一部分，称为遗传性痉挛性截瘫。这些疾病的特征是进行性肌肉刚度（痉挛）和下肢瘫痪（截瘫）的发展。遗传痉挛性截瘫分为两种类型：纯和复杂。纯类型涉及下肢。复杂的类型涉及下肢，也可以在较小程度上影响上肢；大脑的结构或功能；以及将大脑和脊髓连接到肌肉和感觉细胞的神经，这些肌肉和感觉细胞检测触摸，疼痛，热和声音（外周神经系统）等感觉。7型痉挛性截瘫可以以纯形式或复杂形式出现[痉挛性截瘫7，NIH遗传学家居参考，2018年]。SPG7中的突变是导致隐性遗传痉挛性截瘫的基因，已成为隐性小脑共济失调的相对常见原因[UK UK Medical GuideLines，2016年]。有什么症状？SPG7的特征是进行性肌肉刚度（痉挛）和下肢瘫痪（截瘫）的发展。像所有遗传性痉挛性截瘫一样，7型痉挛性截瘫涉及腿部肌肉的痉挛和增加肌肉无力。是什么原因导致SPG7？SPG7基因中的突变引起痉挛性截瘫7.SPG7基因提供了产生一种称为paraplegin的蛋白质的说明。当paraplegin中存在突变时，M-AAA蛋白酶无法正常运行。患有这种痉挛性截瘫的人还可以在手臂上体验夸张的反射（超反射症）；言语困难（构想障碍）；吞咽困难（吞咽困难）；眼睛的非自愿运动（nystagmus）；轻度听力损失；脊柱异常曲率（脊柱侧弯）；高级脚（PES Cavus）；胳膊和腿的麻木，刺痛或疼痛（感觉神经病）；用于肌肉运动的神经（运动神经病）的障碍；和肌肉浪费（肌萎缩症）[痉挛性截瘫7，NIH遗传学家居参考，2018年]。位于细胞产生能量产生中心（线粒体）的内膜内，paraplegin是形成一种称为M-AAA蛋白酶的复合物的蛋白质之一。M-AAA蛋白酶负责组装核糖体（处理细胞的遗传指令以创建蛋白质的细胞结构）并在线粒体中除去非功能性蛋白质。无功能的M-AAA蛋白酶在神经细胞的线粒体中导致无法蛋白的蛋白质积聚，这会导致细胞肿胀，细胞信号降低和细胞运动受损，从而导致痉挛性副瘫痪的主要体征和症状7型7型7型7型7型7，NIH Genet type 7，Nih Genet kenet homeists tempressions，2018]。