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引用：Mahmood Dashti等。使用人工智能和机器学习预测下颌骨的生长：系统评价。进步I
在现代医学领域，人工智能（AI）和机器学习（ML）是革命性的诊断和预测能力[1]。这些高级技术已经超越了传统方法，在分析复杂数据集时提供了前所未有的准确性和效率[2]。AI和ML算法可以处理大量的医学数据，识别模式并制定以前无法实现的预测。其应用范围从预测疾病暴发到个性化治疗计划，展示了它们改变医疗保健的潜力[1]。这项系统的审查会深入研究这样的创新应用：使用AI和ML对下颌骨生长的预测。
练习学校手册 - 硅技术学院
[4] L. Das, J. K. Das, and S. Nanda, “Detection of Exon Location in Eukaryotic DNA using a Fuzzy Adaptive Gabor Wavelet Transform”- Genomics (Elsevier)- (SCI) Volume 112, Year 2020, Pages 4406-4416 DOI:10.1016/j.ygeno.2020.07.020 [5] L. Das, J. K. DAS，S。Mohapatra和S. Nanda，“外显子预测的DNA数值编码方案：近期历史” - 核苷，核苷酸和核酸 - （Taylor和Francis） - （SCI） - （SCI）2021 2021体积40（10），第2021年，第2021页，第2021页，第2021页，页面985-1017doi.org/10.1080/15257770.2021.1966797 [6] Das，L.，Das，J.K.，Nanda，S。等。“用于预测映射核苷酸序列中乳腺癌疾病的自适应神经网络模型。”伊朗科学技术杂志，电气工程交易，施普林格（SCI）2023年，卷（47），第1569-1569-1582页，doi.org/10.1007/s40998-098-023-23-3-23-3-19-44-4
IHE 波兰肺癌仪表板
肺癌仍然是波兰面临的重大健康挑战，仍然是该国癌症相关死亡的主要原因。虽然肺癌的总体发病率有所下降，但女性肺癌发病率的稳步上升尤其令人担忧。解决这个问题需要采取多方面的方法。通过促进健康的行为进行一级预防至关重要，早期发现（尤其是通过筛查计划）的重要性怎么强调也不为过。肺癌的诊断过程必须尽可能高效，利用下一代测序来确保精确的治疗选择。基于明确实践指南的结构良好的患者路径将进一步简化诊断并改善结果。初级保健医生在快速将有症状的患者转诊给专家方面也发挥着至关重要的作用。手术治疗仍然是肺癌管理中最有效的治疗方式，使用围手术期全身疗法（分子靶向药物或免疫检查点抑制剂）会使手术治疗变得更加有效。对于局部晚期和无法手术的非小细胞肺癌患者，应加强同时使用放化疗。晚期肺癌患者应按顺序接受治疗选择——合理使用现有药物可能显著延长患者的生命，即使是在肺癌转移期。最后，在患者整个治疗过程中保持有效的支持治疗对于提高生活质量至关重要。
U.C.投资：ESG集成仪表板 fcst100：预测计划 Janssen Covid-19 fort Blats for接受者和护理人员
多元化的回报：团队气候变化：以“可持续投资框架”为指导的风险降低，我们将环境可持续性，社会责任和审慎治理因素的风险评估系统整合到我们的投资过程中。
dasatinib-teva，20 mg平板电脑
对于患有pH+的小儿患者，在血液学1至4级毒性的情况下建议不建议进行剂量改性。如果中性粒细胞减少症和/或血小板减少症会导致下一个治疗块延迟超过14天，则一旦下一个治疗开始，应中断dasatinib-Teva并在相同的剂量水平上恢复。如果中性粒细胞减少症和/或血小板减少症持续存在，下一个治疗块延迟了7天，则应进行骨髓评估以评估爆炸的细胞性和百分比。如果骨髓细胞性<10％，则应中断dasatinibteva治疗，直到ANC> 500 /μL（0.5 x 10 9 /L），此时可以在全剂量下恢复治疗。如果骨髓细胞性> 10％，则可以考虑使用dasatinib-teva恢复治疗。
https://jbasic.org/index.php/basedu方法基于大脑的学习作为小学的学习模型
基于大脑的学习（BBL）是一种教育模型，在学习时与自然的大脑系统同步，并且需要在小学学习以进行学习，因为基于大脑的学习具有多种好处。本研究旨在使用基于大脑的学习模型来解释学习过程。使用的方法是通过收集参考文献，根据研究的主题收集参考文献进行的图书馆研究（文献研究），然后对其进行了仔细的了解，以便从先前的研究中获得发现。这项研究的结果是基于大脑的学习模型对小学生产生积极影响，例如提高学生的性格，提高学术成就，加深对课程的理解，有效增强大脑的发展，使儿童有效地对写作论证的提高能力产生积极影响。通过使用基于大脑的学习系统来学习促进学生以有利的氛围学习，促进学生表达自己的意见或想法。通过基于大脑的学习系统学习还提高了批判性思考的能力，将卓越的数学推理与使用一般学习的学生进行了比较，对已经完成的基于大脑的学习模型的学习回顾的期望可以帮助教师或老师使用基于脑的学习模型，尤其是在小学生中，以优化基于大脑的学习。关键字：基于大脑的学习，学习模型，小学生。摘要
Hritom Das 助理教授
研究兴趣：• 研究基于不同材料（例如 HfO2、NbO2）的新兴设备。• 神经形态电路和系统设计和分析。• 针对动态环境的低功耗学习电路（例如 STDP、稳态可塑性）设计。• 电路和系统（例如突触、神经元、STDP）建模以预测其在复杂动态中的行为。• 框架开发和使用不同应用程序进行测试以评估我们设计的性能。• 用于边缘计算（智能相机）的智能微型处理器（例如 DPE）设计。• 边缘设备的差异隐私。• 混合存储器（例如传统 + 新兴、易失性 + 非易失性）设计以满足性能
与dasatinib相关的乳糜。以卧床形式治疗的临床病例的报告
一名29岁的男性被诊断出患有Dasatinib 100毫克/天治疗的男性7年，在急诊室中，有两个月的干，间歇性咳嗽和呼吸困难的历史。入院时，他是afebril，呼吸困难，ortopnea，血动动脉饱和度为85％。双侧胸膜积液综合征（每个站点中的50％）在临床上被诊断出，并通过胸部X射线和胸腔断层扫描确认。没有记录淋巴结肿大，纵隔肿瘤或肺部浸润。双侧诊断胸腔化记录了双侧乳胸的存在（分别从左右侧的853 mg/dL和842 mg/dL的甘油三酸酯）。，设置了24型FR型卡迪尔螺旋的双侧内胸膜探针，获得了500毫升的右排水量，左排水量为400毫升。后来，在他住院期间，从右侧获得了3000毫升的排水，从左侧获得2600毫升。给出了肠胃外营养。
Mihir Hota博士 - 博士 - 硅技术研究所
预测甲状腺功能减退疾病风险的分类模型”，2016年国际发明计算技术会议（ICICT），2016年，pp。1-4，doi：10.1109/inventive.2016.7824794。14。s.dash。Mamatarani Das，Kartik Chandra Jena，“基于地区的数据隐藏
博士斯沃鲁普·库马尔·达斯
2020年2月15日至16日，在印度奥里萨邦贝尔汉普尔国家科学技术学院（自治）主办的“数学分析与计算全国研讨会暨奥里萨邦数学学会第47届年会”上，发表了题为“关于一类Toeplitz算子和小Hankel算子”的研究论文。