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Ekiti州立大学，Ado EkitiEkiti州立大学，Ado Ekiti
eng，他的/gov 3来自yor/lit/lit/lit/fre/igb/hau/crs/irs/ced/ced/eco/acc/com/geo/geo/geo/bk e/bk e/tou/hos/bst•科学教育•科学教育a）生物学教育4年Eng，bio，bio（ + 2 = Che，phy，phy，phy，phy，phy，phy，phy，phy，phy，phy，mat，bio bio 1 che from cheast in cheast in cheast a at phy + che + + 1 GEO/ECO/CED/GOV/HIS/HOS/HEC/LIT/YOR/TOU/ACC/COM/B ST/CRS b) Mathematics Education 4 YEARS ENG, MAT (+ 2 = PHY, CHE, BIO) ENG, MAT 1 (atleast) from CHE/BIO/PHY + 2 from ECO/AGR/CED/GEO/AHU/ACC/BST/COM/CRS/CST c) Chemistry Education 4 YEARS ENG, CHE （+ 2 = Phy，Mat，Bio）Eng，Mat，Che 2来自Bio/Agr/Phy D）基本/汇聚SCI。教育4年ENG（+ 3 = AGR，BIO，MAT/PHY）ENG，MAT，BIO，CHE 1来自Phy/Geo/geo/eco/eco/agr/agr/hec/ahu/ahu/ced/tou/tou/hec/hos/hos/cst e）计算机科学教育4年ENG，MAT，MAT，PHY，PHY，PHY（+ 1 = BIO，CHO，CHO，GEO）ENG，MAT，MAT，MAT，MAT，PHY 2 rat from phy 2 rater， BIO/AGR/CHE/GEO/ECO/AGR/CED/HEC/AHU F）物理教育4年ENG，MAT/CHE，PHY（+ 1 R.S.）Eng，Mat，Phy，Che/bio
Flai 和 Cgil 向已收到预防性扣押令的维泰博农业公司的工人表示慰问
多年来，FLAI 和 CGIL 地区工会一直在关注农业部门工人的工作条件，开展个人和集体保护行动，收集有关不正常工作条件和严重劳动剥削的证词，特别是对非欧盟国家工人的损害。这一最新事件表明，如果还有必要的话，在这片领土上仍然存在难以打击的非法行为，特别是在农业领域，尽管近年来进行了多次报告和查获，但并没有减少的迹象。 Flai 和整个 CGIL 将一如既往地成为反对劳动剥削、反对工头统治和反对劳动世界中所有不公正行为的不可逾越的堡垒”。 CGIL 秘书长 奇维塔韦基亚 罗马 北维泰博 Stefania Pomante FLAI 秘书长 CGIL 奇维塔韦基亚 罗马 北维泰博 Marco Nati
个人简历 黄强
CHE 492 微加工 F 2018、F 2020 CHE 306 传热 S 2018、S 2020 CHE 325 光伏和电池的电化学工程 S 2017 CHE 354 化学反应工程 S&F 2016、S&F 2017、S&F 2019 CHE 492 电化学工程 F 2016、F 2021 聚合物科学和厨房化学教师，面向 4 至 5 年级学生，IBM 家庭科学周六，2011、2013、2014、2015 年春季每年两节课。 路易斯安那州立大学化学工程系助教，1999 年至 2003 年 中国苏州第三中学 7 年级和 8 年级生物教师，1997 年 7 月至 1998 年 6 月。
B.S.的要求生物学（2024-2025或...
MSU丹佛 - 生物学非生物科学系选举人类学ANT 1010：生物人类学概论Ant 3100：人类Evoluti Ant 3170：灵长类动物适应与进化论ANT 3790：人类态学ANT 3860：古病理学3860：古病理学ANT 4100 ANT 4100：生物人类学研究（Biological Socory Sociess Intriping（Se）BREW 4220：酿造科学和技术土木工程技术CET 3320：环境影响声明化学CHE 3100：有机化学I CHE 3110：有机化学：有机化学II CHE 3120：有机化学I LAB CHE 3130：有机化学II LAB CHE 4310：生物化学I 4350 I CHE 4350 I CHE 4350：BIOCHEMISTRISP Computer Vision Environmental Science ENV 1200: Introduction to Environmental Science ENV 2100: Environmental Sampling & Analysis ENV 3400: Water Resources ENV 3700: Mountain Environments ENV 3740: Environmental Health ENV 4400: Landscape Ecology ENV 4420: Wetlands ENV 4440: Limnology ENV 4450: Stream Ecology ENV 4460: Advanced Water Quality Analysis ENV 4970: Environmental Field Studies (SE)
00 引用本文：Anamika Raj、Noor Maizura Mohamad Noor、Rosmayati Mohemad、Noor Azliza Che Mat、Shahid Hussain，（2025）《智能糖尿病患者》
摘要 糖尿病视网膜病变 (DR) 是糖尿病的一种严重并发症，如果不及早发现和治疗，会导致视力障碍和失明。在这项研究中，我们提出了一种先进的预测系统，利用改进的深度神经网络 (DNN) 来提高 DR 诊断的准确性和效率。所提出的系统集成了一个深度学习框架，并针对受糖尿病影响的视网膜图像的独特特征进行了量身定制的修改。我们引入了专门的特征提取技术并优化了网络架构以适应糖尿病视网膜病变的复杂性。使用包含各种视网膜图像的综合数据集来训练和验证改进的 DNN 模型。实验结果证明，与现有方法相比，该方法具有更高的预测准确性，突出了所提出的方法在糖尿病视网膜病变的早期检测和预后方面的有效性。这种智能预测系统通过促进及时干预和降低不可逆视力障碍的风险，为改善糖尿病患者的临床管理带来了巨大的希望。
最初发表于：塔克，伊丽莎白·R；艾琳（Jiménez），艾琳（Irene）；陈，琳迪；贝里尼，安吉拉； Gorrini，Chiara；伊丽莎白的卡尔顿； Gao，Qiong; Che，Harve
摘要◥目的：在大约10％的新诊断的神经母细胞瘤和ALK Ampli-fim-1％ - 2％的病例中鉴定出碱性激活突变。洛拉替尼是第三代播种淋巴瘤激酶（ALK）抑制剂，很快将与诱导性化学疗法同时给予藻类常见神经母细胞瘤的儿童。但是，已经报道了对单药治疗的耐药性，并且迫切需要改善反应持续时间的疗法。我们研究了Lorla-tinib与化学疗法或MDM2抑制剂Idasanutlin的临床前组合，因为最近的数据表明，可以通过激活p53-MDM2途径来克服ALK抑制剂的耐药性。实验设计：我们在评估劳拉替尼与化学疗法或Idasanutlin之前比较了临床前模型中的不同ALK抑制剂。我们在体内开发了三重化疗（CAV：环磷酰胺，阿霉素和长春新碱）
引用发布版本（APA）：Zheng，Y.，Che，Y.，Hu，X.，Sui，X。，＆Teodorescu，R。（2024）。锂离子B
摘要 - 锂离子电池在电动汽车中的大规模应用需要细致的电池管理，以确保车辆的安全性和性能。温度在锂离子电池的安全性，性能和寿命中起着重要作用。因此，电池管理系统应及时监控电池的温度（SOT）。由于电动汽车的机载温度传感器有限，大多数电池的SOT必须通过其他测量的信号（例如电流和电压）估算。为此，本文通过用机器学习将基于物理的热模型梳理，开发了一种准确的方法来估计电池的表面温度。使用集团的质量热模型来提供机器学习的电池温度的先验知识。与温度相关的特征（例如内部电阻）实时提取，并将其作为补充输入中馈入机器学习框架，以提高估计的准确性。将卷积神经网络与长期短期记忆神经网络相结合的机器学习模型已与热模型依次集成，以了解模型输出与实际温度值之间的不匹配。已针对实验结果进行了验证，与常规的基于纯热模型和纯数据驱动的方法相比，准确性提高了79.37％和86.24％。
脱氧核糖核酸或脱氧核糖核酸 (DNA) 是一种核酸，含有 RNA 生物合成所必需的遗传信息，
DNA 可以通过多种物质的作用而改变，这些物质通常被定义为诱变剂；然而，必须注意的是，突变（即改变含氮碱基序列的罕见随机变化）并不一定是有害事件，而是进化的基础：然而，上述突变必须进入非常密集的细胞控制论网络以及所讨论的生物体生活和运作的环境；如果超出这些限制点（鉴于其内在的复杂性，高度选择性，绝大多数突变实际上都是无利可图的甚至是中性的），生物体将因突变而变得丰富。腐败剂包括例如氧化剂、烷化剂以及高能辐射，例如X射线和紫外线。对 DNA 造成损害的类型取决于药剂的类型。
引用发布版本（APA）：Che，Y.，Zheng，Y.，Sui，X。，＆Teodorescu，R。（2023）。基于自我
健康状态（SOH）估计在智能电池健康预后和管理中起关键作用。然而，泛化，缺乏标记的数据以及老化期间未使用的测量仍然是准确的SOH估计的主要挑战。为此，本文提出了一个自制的学习框架，以提高电池SOH估计的性能。与传统数据驱动的方法不同，这些方法依赖于从众多电池单元中获得的相当大的训练数据集，使用有限的标记数据可以实现准确且可靠的估计。首先应用了基于过滤器的数据预处理技术，该技术能够在动态充电专用条件下提取部分容量 - 电压曲线。无监督的学习用于通过自动编码器解码器从未标记的数据中学习老化特征。学习的网络参数被转移到下游SOH估计任务，并以很少的稀疏标记数据进行了调整，从而提高了估计框架的性能。所提出的方法已在不同的电池化学，格式，操作条件和环境中进行了验证。只能通过最初20％的生命周期中的三个标记数据来保证估计精度，总体错误小于1.14％，并且所有测试场景的误差分布保持少于4％，并且随着老化的增长而鲁棒性增加。与其他纯监督的机器学习方法进行比较证明了该方法的优越性。2023作者。在各种情况下，这个简单且数据效果的估计框架在现实世界应用中有承诺。科学出版社和达利安化学物理研究所，中国科学院。由Elsevier B.V.和Science Press发布，这是CC下的开放访问文章（http：//creativecommons.org/licenses/by/4.0/）。
请引用本文为：Cuomo, S., Biagini, G., Ranieri, M. (2022) 。人工智能素养：它是什么以及如何推广它。从文献分析到提出的框架。刚刚接受。 DOI: 10.36253/me-13374
这项工作提出了对与人工智能（AI）相关的问题以及与促进人工智能素养（AI Literacy）相关的素养过程的批判性反思。该研究首先对人工智能的性质、使用和知识进行历史理论概述，随后重点关注与人工智能素养相关的文献，或与有效、批判性和有意识地使用人工智能有关的技能问题，以及旨在提高对人工智能潜在机制及其含义的概念意识的相关培训课程。这项工作基于对 35 篇与该主题相关的文章的审查，这些文章是根据明确的纳入和排除标准选出的，重点关注如何定义人工智能素养的概念以及如何在教育实践中表达它。这些作品的综合导致了框架的第一个假设的形成，为对这种能力的发展进行具有教育意义的反思奠定了基础。