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使用机器学习的多种疾病预测，深
使用机器学习，深度学习和简化的多种疾病预测是一个综合项目，旨在预测包括糖尿病，心脏病，肾脏疾病，帕金森氏病和乳腺癌在内的各种疾病。该项目利用机器学习算法，例如带有Keras的Tensorflow，支持向量机（SVM）和逻辑回归。模型是使用简易云和简化库来部署的，为疾病预测提供了用户友好的界面。应用界面包括五种疾病选择：心脏病，肾脏疾病，糖尿病，帕金森氏病和乳腺癌。选择特定疾病后，提示用户输入预测模型所需的相关参数。输入参数后，该应用会立即产生疾病预测结果，表明该人是否受疾病影响。该项目解决了使用机器学习技术准确疾病预测的需求，从而可以尽早检测和干预。简化云和简化库提供的用户友好界面增强了可访问性和可用性，使个人可以轻松评估其各种疾病的风险。不同模型获得的高精度证明了使用的机器学习算法在疾病预测中的有效性。
肠道微生物组及其在神经系统疾病发展（精神分裂症）中的作用Ayesha Ameen 1，Muhammad Nadeem Akram 2，Sana Farooq 3，Me
摘要目的：肠道微生物组定义为居住在消化道中的微生物群落，被认为在包括精神分裂症在内的神经系统疾病的发展中起着至关重要的作用。设计：最近的研究表明，精神分裂症的个体改变了肠道微生物组，其特征是有益细菌的水平降低，例如双歧杆菌和乳酸杆菌，以及可能有害的细菌（例如蛋白质细菌）的水平增加。的发现：此外，研究表明，肠道与大脑之间的通信（称为肠脑轴）在精神分裂症患者中被破坏。尽管尚未完全了解肠道微生物组和精神分裂症之间关联的确切机制，但研究人员表明，肠道微生物组的变化可能会影响免疫系统和神经递质，而神经递质的变化反过来又有助于通过疾病的个体来促进肠道疾病，以促进肠道疾病的态度，并促进肠道疾病的疗法，并促进肠道疾病的促进性，这些疗法促进了干预措施，这些疗法是概率的，这些疗法是促进疾病的促进性。 精神分裂症。结论：但是，需要更多的研究来充分理解肠道微生物组和精神分裂症之间的复杂相互作用，包括肠道微生物组有助于疾病发展的特定机制。关键字：肠道微生物组。微生物群，免疫细胞，精神分裂症引入人体有多种代谢反应，有助于免疫系统发育，排毒和消化。除了遗传基因组外，身体还从环境中获得了微生物组1。虽然遗传基因组在整个人的生活中保持恒定，但微生物组高度可变，并受到年龄，饮食，运动，荷尔蒙周期和疗法等因素的影响。肠道微生物组由各种门组成，包括富公司，细菌，肌动杆菌和蛋白质细菌。高水平的细菌可以在肠腔和粪便样品中找到。可以通过食物，益生菌，益生元和抗生素来改变肠道微生物组，这些变化与胃肠道和慢性疾病有关。最近的研究表明，肠道微生物多样性与精神疾病（例如重度抑郁症，精神分裂症，躁郁症和自闭症谱系障碍2，3）之间有联系。抑郁症患者表现出微生物组多样性的变化，而双相情感障碍患者与高水平的甲状酸院科和低水平的粪便核酸菌有关。精神分裂症也与肠道轴的干扰有关，精神分裂症患者的肠道微生物组与健康个体的肠道微生物组不同。微生物群的多样性因人而异，受环境因素4、5的影响。微生物组调节剂，例如益生元和益生菌，以纠正营养不良和恢复肠道功能，这可能为精神疾病的诊断和预后提供宝贵的见解。进一步的研究对于更好地了解不同人群中肠道微生物组和精神疾病之间的关系是必要的，而无需诉诸pla窃6。肠道微生物组的成熟和发展：肠道微生物组健康发展的一系列关键窗口是从受孕到儿童第二个生日开始的。这一时期对于人体为长期健康发展重要的基础很重要。人类生物学中的相互作用和交流过程是由非生物和生物环境驱动的7。近距离存在一个多元化的微生物群落，共享肠道的栖息地称为
使用深度学习进行脑肿瘤分类的移动边缘云计算任务卸载性能分析
R. Yamuna 1*、Rajani Rajalingam 2、M. Usha Rani 3 印度蒂鲁帕蒂 Sri Padmavati Mahila Visvavidyalayam 计算机科学系 13 印度内洛尔 Geethanjali 科学技术学院计算机科学与工程系 2 ryamunaspmvv@gmail.com 1、rajani@gist.edu.in 2、musha_rohan@yahoo.com 3 收到日期：2023 年 3 月 22 日，修订日期：2023 年 6 月 7 日，接受日期：2023 年 6 月 20 日 * 通讯作者 摘要 脑肿瘤的发病率不断上升，需要准确有效的方法来识别和分类它们。虽然深度学习 (DL) 模型在该领域显示出良好的前景，但在资源受限的移动设备上部署它们时，它们的计算需求带来了挑战。本文探讨了移动边缘计算 (MEC) 和任务卸载在提高 DL 模型对脑肿瘤分类性能方面的潜力。我们开发了一个综合框架，考虑到移动设备和边缘服务器的计算能力以及与任务卸载相关的通信成本。我们分析了影响任务卸载决策的各种因素，包括模型大小、可用资源和网络条件。结果表明，任务卸载有效地减少了处理脑肿瘤分类 DL 模型所需的时间和精力，同时保持了准确性。该研究强调在决定任务卸载时需要平衡计算和通信成本。这些发现对于开发用于医疗应用的高效移动边缘计算系统具有重要意义。利用 MEC 和任务卸载使医疗保健专业人员能够在资源受限的移动设备上使用 DL 模型进行脑肿瘤分类，确保准确及时的诊断。这些技术进步为未来更易于访问和高效的医疗解决方案铺平了道路。关键词：脑肿瘤分类、深度学习模型、移动边缘计算、任务卸载、资源受限的移动设备。1. 简介
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2025佛罗里达大学本科研究会议
2019 - 现任南佛罗里达大学，帕特尔全球可持续发展学院，佛罗里达州坦帕。可持续业务主任，兼职教授教授和指导学生有关可持续业务，能源政策，研究方法，可持续经济学和金融的学生。执行社区宣传；战略市场评估；开发创新的技术，生成实践知识，以促进全球和本地的社会，经济和环境可持续性。与区域市政当局，公用事业和当地县或城市合作，以进行成本效益分析，为太阳能PV，能源存储和温室气体排放创建案例研究和工具包，以进行弹性。项目包括ESG报告评估，温室气体清单，物质评估，基于SBTI的净零计划，生命周期分析等。审查案例研究以分析GRI，SASB和TCFD报告。作为富布赖特学者的一部分，为印度的PSG研究所提供了可持续的创新和创业专业知识。•与企业（Publix，Tampa International Airport，TD Synnex，Jabil，Ygrene）合作就其可持续性和ESG计划进行了合作。对范围1、2和3的审查，基准测试和建议的方法，以衡量碳足迹和偏移，评估物质和风险，管理环境调节，实施基于科学的净纳入净 - 零，并执行成本/收益和生命周期分析，以评估重要性和风险。2019 - 目前的Halovation LLC，佛罗里达州陆地O湖。总统•对区域城市/县（Hillsborough，Pinellas，Manatee，Largo）进行了详细的财务和环境影响研究，对涉及可再生能源（太阳能和存储）的项目，能源效率和运输机队的电气化。•与坦帕湾地区规划委员会，美国能源和国家可再生能源实验室（NREL）协调，以计划和发展一个行业集群，用于弹性微电网技术，从而使坦帕湾地区的太阳能，能源存储和EV充电基础设施在零发货中进行清洁能源发电。
使用深度学习的电池容量预测
气候变化的紧迫性日益增长导致电气化技术领域的增长，在该领域中，电池已经成为可再生能源过渡中的重要作用，支持了智能电网，储能系统和电动汽车等环保技术的实施。电池电池降解是表明电池使用情况的常见情况。在操作过程中优化锂离子电池降解有益于预测未来降解的预测，从而最大程度地减少了导致功率褪色和容量褪色的降解机制。该学位项目旨在根据使用深度学习方法基于容量来调查电池降解预测。通过使用非破坏性技术分析锂离子细胞的电池降解和健康预测。使用多通道数据，例如获得ECM的电化学阻抗光谱和三种不同的深度学习模型。此外，AI模型是使用多通道数据设计和开发的，并在MATLAB中评估了性能。结果表明，EIS测量的阻力增加，是持续的电池老化过程（例如损耗O活动材料，固体电解质相间相间增厚和锂电池）的持续抗性。AI模型表明了准确的容量估计，LSTM模型基于使用RMSE的模型评估揭示了出色的性能。这些发现突出了仔细管理电池充电过程的重要性，并考虑了导致退化的因素。理解降解机制可以开发策略来减轻衰老过程并延长电池寿命，最终导致性能改善。
视同出口问卷
术语表 视同出口：向外国公民发布任何受《出口管理条例》（EAR）约束的“技术”或源代码。此类发布被视为向外国公民的祖国或国家出口。此视同出口规则不适用于合法获准在美国永久居留的人员，也不适用于受《移民和归化法》（8 USC 1324b (a)(3)）保护的人员。EAR 第 736.2(b)(10) 条禁止在明知违规行为即将发生的情况下向任何一方发布任何物品。 开发：“开发”与批量生产之前的所有阶段有关，例如：设计、设计研究、设计分析、设计概念、原型的组装和测试、试生产方案、设计数据、将设计数据转化为产品的过程、配置设计、集成设计、布局。 出口管制：联邦政府使用法规和许可要求来管理向美国以外国家出口商品和信息；管理与居住在美国的外国人的商品和信息共享；并规范前往受制裁或禁运国家的旅行或涉及这些国家的活动。 生产：指所有生产阶段，例如：产品工程、制造、集成、组装（安装）、检查、测试和质量保证。 技术数据：除软件之外的信息，这些信息是国防物品的设计、开发、生产、制造、组装、操作、维修、测试、维护或修改所必需的。这包括蓝图、图纸、照片、计划、文档、说明、模型、公式、表格、工程设计和规范、手册和说明等形式的信息，这些形式以磁盘、磁带或只读存储器等其他媒体或设备为单位书写或记录。 技术：EAR 管辖商品的“开发”、“生产”或“使用”所必需的特定信息。信息采用“技术数据”或“技术援助”的形式。 使用：操作、安装（包括现场安装）、维护（检查）、维修、大修和翻新。受出口法规约束的物品：
使用机器学习和深度学习的心脏病预测
美国科罗拉多州科罗拉多州科罗拉多大学计算机科学系A BSTRACT心脏病是当前在美国的最常见疾病，根据性别，根据官方统计，约有50％的美国人口患有某种形式的心血管疾病。本文根据胸痛和头晕等症状进行卡方测试和线性回归分析，以预测心脏病。本文将帮助医疗部门通过在疾病的开始阶段预测患有心脏病的患者为患有心脏病的患者提供更好的帮助。CHI Square测试是为了确定通过分析IEEE数据端口的心脏病数据集的胸痛与心脏病病例之间是否存在关系。测试结果和分析表明，美国最有可能患有胸痛，头晕，呼吸急促，疲劳和恶心等症状。该测试还表明，确定了一个星期的0.5，表明包括青少年在内的所有年龄段的人都可以面临心脏病，并且随着年龄的增长而患病率增加。此外，测试表明，面对严重胸痛的参与者中有90％患有心脏病，其中大多数成功的心脏病都在男性中，只有10％的参与者被认为是健康的。评估的p值远大于0.05的统计阈值，得出结论，诸如性，运动心绞痛，胆固醇，旧峰，ST_SLOPE，肥胖和血糖等因素在心血管疾病的发作中起着重要作用。我们已经使用基于逻辑回归的预测模型测试了数据集，并且观察到85.12％的准确性。k eywords卡方测试，r;数据挖掘；大数据；线性回归分析；心脏病;风险因素；机器学习；心血管疾病； Python;逻辑回归； Sklearn;熊猫，numpy，nltk。1。tratoduction心血管疾病描述了可能影响人心脏的各种疾病。心脏病是全球最致命，最复杂的人类疾病之一[1]。对世界卫生组织（WHO）报告的报告，心血管疾病每年在全球每年造成1,790万人。[9]声称，在心脏病中，心脏将血液不足泵入影响其功能的其他身体器官。根据[2]，增加心脏病可能性的某些活动是肥胖，高水平的胆固醇，高血压等。此外，年龄，遗传和过去事件也会影响发展心脏病的可能性[5]。如美国心脏协会所描述的那样，患有心脏病的人表现出各种体征和症状。这些人在睡眠中遇到挑战，心跳不规则（心率降低或增加），快速减肥和腿肿胀。但是，这些体征和症状对于不同的疾病特别是在老年人中很常见。因此，很难获得实际诊断，这可能会导致不久的将来死亡率增加。
邓迪战略住房投资计划2023
对纽约市经济适用房供应（AHS）计划的主要交付风险是建筑材料成本的通货膨胀和在Covid-19之后供应链条的中断，从欧盟退出，乌克兰战争和全球衰退的前景。这些因素也导致劳动力和现场经理的困难。进一步的逆风是适合开发新住房的土地的可用性和所有权。进行谈判正在进行注册的社会房东（RSL）和私有所有权的土地所有者之间，但最终必须有能力得到可用于提供苏格兰政府开发发展基准基准基准成本的可负担得起的新建住房的资金。
使用深度学习预测脑卒中及其阶段
大脑是人体最复杂的器官。中风是一种全球范围内发生的慢性中风，是导致死亡的主要原因之一。当流向大脑的血液被切断并停止工作时，就会发生中风。中风有两个主要原因：动脉阻塞（缺血性中风）或动脉破裂或破裂（出血性中风）。早期中风预测更有效，在发病时很有用。中风通常是由于人们的生活方式决定而发生的，特别是在当前情况下改变糖尿病、心脏病、肥胖、糖尿病和高血压等因素。本研究使用各种深度学习（ML）算法，例如 CNN、Densen 等和 VGG16。本研究设计使用以下算法之一，可以预测节拍并以准确性提供新的见解。