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2024 年更新的 PGDM 最终安置报告
大数据分析课程 (PGDM-BDA) 是这方面的先驱，也是一门独特的管理课程，为学生提供分析和商业技能。该课程以数据分析为核心，并结合商业、营销、金融、运营、供应链等实用知识，为学生跨行业从事各种职业做好准备。
PGDM（AGRI业务管理）
学术会议，来自UGC在任何农业或盟友科学的任何大学或机构中，即。农业，农业企业管理/商业农业，农业营销与合作，农业工程，农业生物技术，乳业科学/技术，渔业，渔业，渔业，食品技术/食品工艺工程，林业，林业，园艺，培养，森林，森社，兽医/科学科学科学，家庭科学科学和农业科学技术。c）CAT 2023 / CMAT 2024分数。选择过程：在2024年，将在离线模式下进行整个入学过程。因此，将根据不同标准获得的分数来完成学生参加PGDM-ABM计划。给出不同标准的权重如下：
kgdm：一个扩散模型，用于捕获知识图嵌入的多个关系语义
知识图嵌入（KGE）是用于知识图完成的有效且可扩展的方法。但是，大多数现有的KGE方法都遭受了多种关系语义的挑战，这常常会降低其性能。这是因为大多数KGE方法都学习实体（关系）的固定连续向量，并做出确定性实体预测以完成知识图，这几乎无法捕获多个关系语义。为了解决这个问题，预先的作品试图学习复杂的概率嵌入，而不是固定的嵌入，但遭受了严重的计算复杂性。相比之下，本文提出了一个简单而有效的框架，即知识图扩散模型（KGDM）以捕获预测中的多个关系语义。它的关键思想是将实体问题的问题投入到条件实体生成中。具体而言，KGDM通过降级扩散概率模型（DDPM）来估计目标实体在预测中的概率分布。为了弥合连续扩散模型和离散kg之间的间隙，将两个可学习的嵌入功能定义为映射实体和与连续向量的关系。为了考虑KGS的连通性模式，引入了条件实体Denoiser模型，以生成针对给定实体和关系的目标实体。广泛的实验表明，KGDM在三个基准数据集中的现有最新方法明显优于现有的最新方法。
基于机器学习的结直肠癌患者的影响
人工智能（AI）在教育中的影响可以看作是一个多属性的小组决策（MAGDM）问题，其中一些利益相关者根据不同的偏好和标准评估AI应用程序在教育环境中的优势和缺点。MAGDM框架可以通过有条不紊地分析包括道德，社会，教学和技术问题在内的许多组成部分中的交易和冲突来帮助提供透明且合乎逻辑的建议来实施教育中的AI。模糊集理论中的一种新颖的发展是2-元组语言Q -Rung Orthopair模糊集（2TL Q -ROFS），它不仅是一种广义形式，而且还可以整合决策者的定量评估思想和定性评估信息。2TL Q -ROF Schweizer -Sklar加权平均功率平均操作员（2TL Q -ROFSSWPA）和2TL Q -ROF Schweizer -Sklar加权几何（2TL Q -ROFSSWPG）操作员是我们在本文中创建的两个聚合操作员。我们还研究了拟议运营商的一些独特实例和特征。接下来，基于2TL Q -ROF构建了一个新的熵模型，该模型可能利用决策者的偏好以获得属性的理想客观权重。接下来，我们将Visekriterijumska Optimizacija I Kompromisno Resenje（Vikor）技术扩展到2TL Q -ROF版本，该版本为决策者提供了更大的空间来代表他们的决策，同时还考虑了人类认知中固有的不确定性。进行了比较研究以检查开发方法的好处和改善。最后，一个案例研究，讲述了人工智能如何影响教育以显示既定方法的适用性和价值。
PGDM（AGRI业务管理）
学术会议，来自UGC在任何农业或盟友科学的任何大学或机构中，即。农业，农业企业管理/商业农业，农业营销与合作，农业工程，农业生物技术，乳业科学/技术，渔业，渔业，渔业，食品技术/食品工艺工程，林业，林业，园艺，培养，森林，森社，兽医/科学科学科学，家庭科学科学和农业科学技术。c）CAT 2023 / CMAT 2024分数。选择过程：在2024年，将在离线模式下进行整个入学过程。因此，将根据不同标准获得的分数来完成学生参加PGDM-ABM计划。给出不同标准的权重如下：
妊娠期糖尿病（GDM）的管理
• 为有妊娠期糖尿病母婴并发症风险的妇女及其新生儿提供一致且适当的服务 1,2,3,4 • 为患有妊娠期糖尿病的妇女提供结构化的教育途径，包括饮食、运动、药物治疗、自我护理和血糖水平 (BGL) 监测 • 优化患有妊娠期糖尿病的妇女的血糖控制 • 适当检测和处理妊娠期间出现的任何妊娠期糖尿病母婴并发症 • 通过适当的服务提供稳定病情，防止或缩短妇女及其新生儿的住院时间 • 与产科医生、内分泌团队/产科医学团队、助产士、糖尿病教育者、营养师、哺乳顾问、新生儿科医生、辅助医疗和全科医生联络，帮助他们为患有妊娠期糖尿病的妇女提供适当的护理 • 识别妊娠后患有持续性糖尿病或碳水化合物不耐症的妇女，并确保适当的后续行动 • 确保所有女性都能在 SESLHD 中享有平等和适当的机会。
人类粪便转移后，饮食诱导的微生物组修饰对GDM的积极影响
我们最近在《肠道》中报道说，微生物对早期妊娠糖尿病（GDM）的诊断学涉及，从第一学期开始（T1），其他小组持续表明，在第二三中（T2）和第三三年（T2）（T3）（T3）（T3）中，女性患有Microtobiota dismbibiobios。2在继续进行T1研究时，我们现在有数据表明，饮食干预措施（GDM的首选和主要治疗方法）部分通过改变肠道菌群而有效。To elucidate the causal role of the microbiome on GDM, we performed faecal micro- biota transplant (FMT) of samples from age/body mass index-matched women with and without GDM (n=5 each, table 1 and online supplemental table 1) in T2 and in T3, following dietary inter- vention, to germ-free mice to elucidate microbiome-mediated effects of diet on GDM（图1A）。对供体样品的回顾性分析表明，无论三个月如何，各组之间的不同微生物组成（图1B，C）；没有发现差异丰富的分类单元。为了检查FMT对GDM表型的影响，进行了腹膜内葡萄糖耐受性测试。在每个三体中的组之间观察到葡萄糖代谢的变化（图1d，e）。在饮食干预之前，在T2女性的FMT的小鼠中，我们发现
口服葡萄糖耐受性测试（OGTT）的葡萄糖水平可以预测妊娠糖尿病女性（GDM）
摘要：目标和背景：妊娠糖尿病（GDM）是一种常见的妊娠并发症，定义为怀孕期间葡萄糖不耐症的诊断。GDM与不良胎儿和母体结局密切相关。在德国，为了筛选和诊断GDM，我们使用1 H 50 g OGCT（口服葡萄糖挑战测试），然后使用2 H 75 G OGTT，如果第一个是病理学的话。此分析研究了75 G ogtt葡萄糖水平和胎儿婚姻的相关性。方法：从2015年至2022年进行了回顾性分析了来自德国柏林市Charité大学医院妊娠糖尿病咨询诊所的1664例患者的数据。75 g ogtt血糖水平分为孤立的空腹高血糖（GDM-IFH），孤立的载后载后高血糖（GDM-IPH）和混合性高血糖（GDM-CH），使用禁食，1 h和2 h值，后1 h和2 h值。这些亚型根据其基线特征以及胎儿和孕妇结局进行比较。结果：GDM-IFH和GDM-CH妇女表现出更高的孕前BMI，所需的胰岛素治疗更频繁（P <0.001）。GDM-IFH组患有原发性剖宫产（P = 0.047）的风险更高，而GDM-IPH妇女的可能性更大的可能性更大，可能会有一个新兴的剖宫产（P = 0.013）。GDM-IFH和GDM-CH妇女的后代天生的平均出生体重（p <0.001）和出生体重百分位数（p <0.001）的出生显着较高，并且在Gesta-tional年龄（LGA）较大的风险增加（p = 0.004）。来自GDM-IPH组的妇女提供了更多的新生儿，这些新生儿的胎龄小（p = 0.027）或低胎儿体重<30％（p = 0.003）。结论：该分析显示了75 g ogtt中的葡萄糖反应模式与不良围产期胎儿婚姻结果之间的密切关联。亚组之间的差异，特定于胰岛素治疗，分娩方式和胎儿生长，建议在GDM诊断后采用个性化的产前护理方法。