XiaoMi-AI文件搜索系统
World File Search SystemFlask
AI驱动的申诉住宿和跟踪系统
摘要。申诉管理系统是一个基于Web的平台，旨在提高处理公共不满的效率和透明度。通过为用户，主持人和政府官员介绍基于角色的访问，该系统确保对申诉进行系统地审查，优先级和解决。用户可以提交申诉，跟踪其状态并接收有关更新的通知。主持人的任务是验证每种申诉的有效性，并在将其传递给政府官员采取行动之前将其分配给优先级。政府官员反过来有能力按优先和提交日期过滤不满，帮助他们更有效地管理和解决问题。该系统集成了用于后端逻辑的瓶，数据库管理的MySQL和自然语言处理（NLP），以将申诉分类为相关部门。它还阻止了被拒绝的申诉被重新提交并向用户提供实时通知，从而确保了有效且透明的申诉处理过程。该项目旨在提高政府部门在解决公众投诉时的问责制和响应能力。
PAN卡完整性使用计算机视觉
个人身份证明文件的数字化日益增加使得确保此类记录的真实性至关重要。PAN（永久帐号）卡是印度最重要的标识文件之一，通常以伪造和篡改为目标。“ TamperGuard”是一种创新的解决方案，它使用计算机和机器学习技术来检测PAN卡中的篡改。通过使用Python进行图像处理，用于创建交互式Web界面的瓶装以及Machinelealing模型来对文档的真实性进行分类，Tamperguard提供了一种无缝且自动化的方式来验证PAN卡。系统从上载图像中提取关键信息，例如，使用PAN编号，名称，使用Optical Charecrestrestrecrecrecrecrecrecrectrection，cartenterrestrestress from from pan。它分析了各种特征，例如文本放置，对齐和字体一致性，以检测篡改的任何不规则性或迹象。在真实和篡改的PAN卡数据集中训练的机器学习模型将上传的图像归类为真实或伪造的。
使用机器学习的作物推荐系统-IJRPR
我们的项目着重于开发一种作物推荐系统，该系统利用机器学习来提供数据驱动的作物建议。该系统旨在通过分析土壤养分，天气状况和其他环境因素来帮助农民和农业规划师做出有关作物选择的明智决定。通过使用机器学习算法，该系统可以分析大型数据集并确定在不同条件下预测最合适作物的模式。该建议系统为农民提供了个性化的指导，优化了其生产力并为可持续的农业实践做出贡献。我们的系统使用烧瓶框架实现为Web应用程序，使其对于具有有限技术专业知识的个人而言，可访问且用户友好。用户输入相关数据，包括土壤特征，温度，湿度和降雨，该系统建议基于经过历史农业数据训练的模型，建议合适的农作物。通过整合机器学习技术，例如决策树，随机森林和支持向量机，该系统可以提供可靠的作物建议，以考虑实时环境输入，增强决策并减少对传统方法的依赖。
甲基Flash™全局DNA羟基甲基化（5-HMC）ELISA Easy Kit（LOLYIMETRIC）
用途：甲基氟克拉斯™全球DNA羟基甲基化（5-HMC）ELISA易于试剂盒（LOLLIMETRIC）适用于使用从哺乳动物，植物，真菌，细菌和不受限制地培养的，包括哺乳动物，植物，真菌，细胞和弗里兹（包括）的植物，包括植物，养育和弗里兹的病毒的任何物种中分离出的DNA全球DNA羟基甲基化水平组织，血浆/血清样品和体液样品。具有200 bps至200 bps的单链DNA和双链DNA都适合使用。输入DNA：每种测定的DNA量可以为20至200 ng。为了进行最佳定量，输入DNA量应为100 ng，因为羟基甲基化DNA（HMDNA）在组织之间变化，并且在大多数物种中的总DNA占总DNA的0.6％。起始材料：起始材料可以包括各种组织或细胞样品，例如来自烧瓶或微型培养细胞的细胞，新鲜和冷冻的组织，石蜡包含的组织，血浆/血清样品，体液样品等。
内部成就标准化学的示例...
1。为了获得卓越，学生需要使用定量分析对消费产品中存在的物质进行全面的实际研究。这涉及准确确定该物质在消费产品中的浓度（包括正确使用重要的数字和单位），证明修改消费者产品样本和/或滴定程序是合理的，改善了调查的有效性和准确性，并评估了与消费者相关的研究结果。该学生修改了消费者样本，并收集，记录和处理的质量数据。准确确定物质的浓度（1）。学习者证明了为什么根据试验（2）对消费者进行修改的原因，并且有一些理由证明使用该过程如何提高了准确性和有效性（3）。学习者评估了调查的结果（4）。为了获得更安全的卓越，学生应清楚地表明修改如何导致有效性和准确性的提高。例如，玻璃器皿冲洗的正当性应解释如何仅用蒸馏水冲洗烧瓶，但是瓶装和移液器用蒸馏水冲洗，然后在其中使用的溶液。然后可以使用这来证明提高调查的有效性/准确性（5）。
使用 YOLO（V8）进行脑肿瘤检测和诊断……
摘要：先进医疗软件系统的出现为彻底改变脑肿瘤的早期检测和管理提供了一条有希望的途径，而脑肿瘤是现代医疗保健的一个关键方面。该项目深入研究了这种系统的开发，利用尖端技术提高脑肿瘤诊断和患者护理的效率和效果。该系统的核心是利用 YOLO (V8) 算法的强大功能，从 MRI 扫描中精确检测肿瘤，为临床医生提供有关患者健康状况的宝贵见解。此外，该软件促进了患者和医疗机构之间的无缝沟通，简化了预约和实时确认等流程。该系统基于一个强大的软件架构构建，包括前端的 React 和后端功能的 Python (Flask) 和 .Net (6.0)，提供了一个直观的用户界面，使用户能够轻松上传 MRI 扫描、安排预约和可视化肿瘤检测结果。与 Firebase 的集成可确保安全的用户身份验证，增强患者数据的隐私和安全性。通过融合这些技术，该项目致力于打造一个用户友好、高效且集成的医疗保健解决方案，该解决方案优先考虑及时诊断和改善患者护理。总体目标是满足早期发现和管理脑肿瘤的迫切需求，最终为全球患者带来更好的健康结果。关键词：脑肿瘤检测、MRI 扫描、DL、患者参与、预约安排、用户身份验证。
使用机器L的女性糖尿病预测。
糖尿病具有严重的长期影响，并且是全球健康方面的关注。及时识别对于改善患者预后至关重要。这项工作使用临床数据使用监督的机器学习算法诊断糖尿病。各种数据集用于训练诸如决策树，天真的贝叶斯，k-nearest邻居，随机森林，梯度提升，逻辑回归和支持向量机等训练模型。通过有效的预处理技术（如标签编码和归一化），可以提高模型的精度。各种特征选择方法用于优先考虑风险指标。该模型在两个不同的数据集上进行了广泛的测试，以评估其性能。的准确性提高（取决于数据集和机器学习技术）的范围从2％到12％。选择最佳的算法是为了额外开发的。Python的烧瓶用于将模型纳入使用Docker部署的在线程序。研究表明，将基于机器学习的分类与适当的数据制备管道的整合可以有效，一致地预测糖尿病，从而促进及时诊断并改善健康后果。
基于厌氧微生物的热导率的在线监测
图2 Anaramos测量原理的示意图，具有示例性压力，氢和二氧化碳数据。（a）基于反复阶段的气体传递速率测量原理。虚线和罗马数字（I - III）代表相变。（I阶段）带有闭合阀的测量阶段，导致天空的气体积累和浓度增加。（II阶段）高流动相，特异性培养气体通过顶空气体的增加，以快速平衡气相。（第三阶段）低流相，并用特定的培养气体积极清除烧瓶顶空。黑匣子中的方程式简化了总气体转移速率（TGTR），氢转移速率（HTR）和二氧化碳转移速率（CTR）的计算。用于转移速率计算的部分压力DP的斜率在（a）中表示为绿色三角形。（b）压力，（c）氢和（d）二氧化碳传感器的生物重复材料的示例性传感器原始数据。Anaramos，厌氧呼吸活动监测系统。
甲基Flash™全局DNA羟基甲基化（5-HMC）ELISA Easy Kit（LOLYIMETRIC）
用途：甲基氟克拉斯™全球DNA羟基甲基化（5-HMC）ELISA易于试剂盒（LOLLIMETRIC）适用于使用从哺乳动物，植物，真菌，细菌和不受限制地培养的，包括哺乳动物，植物，真菌，细胞和弗里兹（包括）的植物，包括植物，养育和弗里兹的病毒的任何物种中分离出的DNA全球DNA羟基甲基化水平组织，血浆/血清样品和体液样品。具有200 bps至200 bps的单链DNA和双链DNA都适合使用。输入DNA：每种测定的DNA量可以为20至200 ng。为了进行最佳定量，输入DNA量应为100 ng，因为羟基甲基化DNA（HMDNA）在组织之间变化，并且在大多数物种中的总DNA占总DNA的0.6％。起始材料：起始材料可以包括各种组织或细胞样品，例如来自烧瓶或微型培养细胞的细胞，新鲜和冷冻的组织，石蜡包含的组织，血浆/血清样品，体液样品等。
AI驱动的土壤监测和作物建议...
摘要 - 农民，尤其是在印度，面临着诸如由于疾病而导致的作物选择和农作物失败的专业知识不足的挑战。深度学习在农业中的未开发潜力，受数据质量和处理限制的限制，为增强提供了机会。目的是使用烧瓶开发开源在线申请，以帮助农民做出明智的决策。利用精确的农业原理根据土壤类型，特征和数据驱动的见解来推荐作物，以提高生产力。采用基于机器学习的集合模型的各种方法，用于根据土壤数据提出合适的作物，重点关注准确性和效率。开发系统的结果在提高投入输出效率，提高决策和减少不合适的农作物选择方面显示出希望，从而提高了农业生产力并对印度的经济产生了积极影响。这种方法通过利用机器学习的作物建议，可能革新印度及其他地区的农业来解决农业挑战方面的实际潜力。索引术语 - 农业，作物建议，深度学习，精确农业，土壤数据。