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<口头稳定访问配方的进展和开发羽衣甘蓝Megha K，Waghsnehal A，Waluujnkita A，Dhabshubhang S，Awari Monika S，DR
服用药物的最明智，最安全，最自然的方法是通过嘴。将在本文中介绍用于解决患者合规性，药物释放，吸收和整体功效问题的最新材料和技术。由于其出色的患者合规性，可移植性，稳定性和处理的便利性，因此片剂是最常用的固体口服剂量。随着时间的流逝，片剂技术已取得了长足的进步。这项工作旨在阐明平板电脑赋形剂，生产程序，分析方法以及设计质量的进步。术语“剂型”描述了药物的物理形状，例如固体，液体或气体，可以适当地给予某些身体部门。制造也受益于较短的处理期，尤其是对于平板电脑剂型的共同处理的多功能现成的赋形剂。为增强产品和过程的性能，已经创建了砂油技术的新进步，例如反向湿，热粘附，蒸汽，蒸汽，融化，冻结，泡沫，潮湿和气动干燥肉芽。此外，已经使用了多种粒子工程方法，例如共沉淀，热融化，挤出量化，用于创建强大的片剂配方。
三井不动产
三井不动产集团自创立以来，一直将时代变迁视为机遇，不断迎接挑战。在日本经济高速增长时期，通过填海造地，推动了日本的工业化进程。从日本第一座摩天大楼霞关大厦开始，通过改善办公环境，支持企业活动。在物流设施业务方面，随着电子商务的发展，集团通过提高物流效率，支持了行业发展。我们还推动了住宅、零售设施、酒店和度假村以及东京巨蛋等体育和娱乐等业务，以提供更丰富的生活方式并提高人们的生活质量。该集团目前在全球范围内经营着广泛的业务，实现了人员多元化和企业大幅增长。1991年，我们引入了“&”标志，1999年，我们制定了“为城市生活带来富裕和舒适”的宣言以及我们的愿景和使命。在这些原则下，我们通过不仅重视有形建筑，还重视服务等无形方面的社区建设来推动价值创造。现在，我们这个时代正在发生重大的范式转变。我们还需要进一步发展成为一个企业集团，以应对经营环境的各种变化和客户需求的多样化，不断创造新的附加价值。
机器学习模型预测胰岛素剂量
1计算机科学与系统工程系，1安得拉大学工程学院妇女工程学院，印度维萨卡帕特南摘要：一种慢性代谢障碍糖尿病梅利图斯，需要仔细管理血糖水平（BGLS），以减轻严重的长期复杂性风险。尽管采取了传统的预防措施，例如维持健康的饮食和定期运动，但许多糖尿病患者仍在努力有效控制其BGL。适当的胰岛素剂量在管理这种情况中起着至关重要的作用。我们的项目旨在利用机器学习技术来帮助糖尿病预测和胰岛素剂量估计。我们利用PIMA糖尿病数据集和UCI胰岛素剂量数据集来培训我们的模型。使用梯度提升分类器用于预测糖尿病的存在，而线性回归算法用于估计诊断为糖尿病患者的胰岛素剂量。培训后，我们将在缺乏类标签的测试数据集上评估模型的性能。梯度提升分类器将识别糖尿病病例，对于被诊断的人，线性回归模型将预测适当的胰岛素剂量。通过整合这些预测模型，我们旨在为改善糖尿病管理策略做出贡献。
doi.org/10.51891/rease.v9i8.10916老年人和糖尿病妇女的生殖器脱垂
朱莉安娜·奥利维拉·科斯塔（Juliana Oliveira Costa）11摘要：生殖器的脱垂（通常称为生殖器脱垂）是一种症状，其特征是骨盆器官的下降，例如子宫，膀胱，膀胱或直到阴道。这种情况主要影响妇女，在老年人和具有某些合并症的人（例如糖尿病）中观察到的患病率更高。生殖器脱垂可以显着影响受影响人的生活质量，从而导致不舒服的症状，例如骨盆压力，尿失禁和性功能障碍。尽管研究对一般生殖器脱垂的病理生理学，危险因素和治疗方案的影响都表现出来，但有必要特别探索其与老年妇女中糖尿病的关联。目的：全面研究老年妇女生殖器脱垂与糖尿病之间关系的现有证据。方法论：这项系统评价遵循了系统评价和荟萃分析（PRISM）指南的首选报告项目。在以下电子数据库中进行了全面研究：PubMed，Scielo和Web of Science。搜索策略涉及以下关键词的组合：“生殖器脱垂”，“骨盆器官”，“骨盆器官的脱垂”，“老年妇女”，“糖尿病”和“糖尿病”。它被认为是在过去10年中出版的包容性文章，研究和科学书籍。结果：选择了16篇文章。主要发现包括女性生殖器脱垂的较高患病率审查确定了各种研究，这些研究涉及老年妇女生殖器脱垂与糖尿病之间的关联。
剂量和存储指南
comirnaty®原始和Omicron Ba.4/ba.5（covid-19 mRNA疫苗，双重疫苗，二价[原始和Omicron ba.4/ba.5]）用于针对Coronavirus病2019（COVID-19）的主动免疫免疫，由严重急性急症症状综合症corondrome syndrome controme colondrome coronavirus and emeronavirus 2（sars-sars-cov）（sars-cov）（sars-cov）sars-cov（sarsars-cov）insars-cov-2（sars-cov）。comirnatiy原始和Omicron Ba.4/ba.5的主要疫苗接种疗程的安全性和ba.5年龄较大6个月，以及comirnaty Original＆Omicron ba.4/ba.5的助推器剂量，用于5岁及以上的个体的个人，从研究中推断出对主要系列和Boosternation and Boosternation和Boosternation and Byate and Apecantion和Boosternation and a的研究，并通过研究和Boosternation的研究来确定。 Omicron Ba.4/ba.5在6个月及以上的个人中。 1comirnatiy原始和Omicron Ba.4/ba.5的主要疫苗接种疗程的安全性和ba.5年龄较大6个月，以及comirnaty Original＆Omicron ba.4/ba.5的助推器剂量，用于5岁及以上的个体的个人，从研究中推断出对主要系列和Boosternation and Boosternation和Boosternation and Byate and Apecantion和Boosternation and a的研究，并通过研究和Boosternation的研究来确定。 Omicron Ba.4/ba.5在6个月及以上的个人中。1
使用
糖尿病是一种慢性代谢疾病，其特征是血液中高水平的葡萄糖（血糖）。人体通常通过胰腺产生的激素胰岛素调节血糖水平。但是，在糖尿病中，胰岛素的产生不足，或者人体细胞对胰岛素的反应不足，导致血糖水平升高。管理糖尿病涉及通过药物，饮食，定期体育锻炼和监测血糖水平的组合将血糖水平保持在目标范围内。不受控制的糖尿病会导致各种并发症，包括心血管疾病，肾脏损伤，神经损伤和眼睛问题。用于预测糖尿病的梯度增强分类器和用于预测糖尿病患者胰岛素剂量的线性回归算法。您计划使用PIMA糖尿病数据集训练模型和UCI胰岛素剂量数据集来预测胰岛素剂量。您选择了PIMA糖尿病数据集来训练梯度提升分类器和UCI胰岛素剂量数据集用于预测胰岛素剂量。确保您可以访问这些数据集，并为您的机器学习算法正确格式化。在训练模型之前，您可能需要预处理数据集。这可能涉及处理缺失值，标准化或标准化功能，并将数据分配为训练和测试集。使用PIMA糖尿病数据集训练梯度提升分类器。训练分类器后，您将上传一个没有类标签的测试数据集。该算法将学习数据中的模式和关系，以预测糖尿病的存在。使用训练有素的模型预测测试数据集中每个样本的糖尿病的存在。对于预测的样品，可以通过梯度提升分类器患有糖尿病，您可以使用UCI胰岛素剂量数据集预测胰岛素剂量。必要的预处理数据集，并提取胰岛素剂量预测的相关功能。预处理的UCI胰岛素剂量数据集以训练线性回归模型。该模型将学习输入特征和胰岛素剂量之间的关系。一旦训练了线性回归模型，就将其应用于预计由GBC患有糖尿病的样品。该模型将预测每个样品的胰岛素剂量。评估梯度提升分类器和线性回归模型的性能。您可以使用诸如准确性，精度，召回，MSE等指标来评估模型的性能。