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开发科学，技术和创新空间
摘要。这项研究基于有关该主题的应用研究任务：«开发节能和储蓄设备的复杂性以及为喂养乌克兰AIC的农场动物的有前途的技术»，州注册编号0121U108589。作者的研究旨在解决乌克兰农业工业综合体的技术更新和发展的当前问题。在Vinnitsa国家农业大学一般技术学科和劳动保护部的机制和机器理论实验室中，振动磁盘破碎机的设计旨在提高对牲畜行业的技术支持水平。与锤子磨机的锤子磨机相比，破碎机使用了一种更有效的方法来研磨饲料谷物 - 撞击和切割的结合，该锤磨是锤子的自由冲击。本文提出了将大豆谷物磨碎成振动磁盘破碎机将其磨碎成饲料的研究结果。开发机器的实验原型被用作研究对象。要注册磨削的输入和输出参数，我们使用了处理和食品行业的技术流程和设备部的材料和技术基础。
数学经济学在解释经济体经济增长中，内源性和外源技术变革
经济增长是经济经济政策中不同生产力因素之间相互作用的函数，尤其是它可以用劳动力，生产资源（土地，资本）和技术等方面表达。 div>这项工作旨在采用一个模型来解释发展中经济体的经济增长，该模型是根据上述因素提出了这种增长的模型。然后根据资本和工作提出生产，并调整了两个模型，一种具有外在技术变化，另一种暗示了内源性的技术变化。 div>该模型是通过具有恒定替代弹性的生产函数开发的，因此它适用于发达和发展经济体，因为预计在经济体中会发展出替代经济增长的弹性。 div>研究使我们能够开发
机器学习在生物学...
在生物科学中，机器学习（ML）已成为一项基本技术，它正在彻底改变研究方法并加快各种领域的发现。在本文中讨论了ML在生物科学中的各种用途的详细概述，包括药物开发，蛋白质科学，疫苗，生物系统和计算生物学。ML模型促进了副作用降低和疗效提高的创新药物候选物的快速发现，因此通过使用大规模的生物学数据来加快药物开发管道。mL技术正在改善蛋白质科学领域蛋白质相互作用，结构和功能的预测。ML技术极大地帮助了疫苗，表位预测和抗原选择的设计。ML模型基于个体免疫反应评估遗传和蛋白质组学数据，促进了对免疫原性和疫苗功效最佳的个性化免疫发电的产生。此外，通过复制细胞过程，建模复杂的生物网络和预测基因调节机制，ML技术正在彻底改变生物系统的研究。在计算生物学中，ML用于表型预测，基因表达分析和序列分析。ML模型促进了精确医学技术的发展，药物反应模式的表征以及通过组合多摩学数据来鉴定疾病生物标志物。充分探索ML在解决医疗保健，计算机科学家，生物学家和生物信息学家中的重大问题的潜力
Jawaharlal Nehru技术大学...
UNIVERSAL HUMAN VALUES-2 UNDERSTANDING HARMONY F No Change 14 20991A0404 R204102M FUNDAMENTAL OF ELECTRIC VEHICLES F No Change 15 20991A0504 R204105I BLOCK CHAIN TECHNOLOGIES F No Change 16 20991A0507 R204105I BLOCK CHAIN TECHNOLOGIES F No Change 17 20991A0517 R204105I BLOCK CHAIN TECHNOLOGIES F No Change 18 20991A0524 R204105I块链技术f没有变化19 20991A0535 R204105A云计算D更改20 20991A0535 R204105I块链技术F无更改21 20991a4202 No Change 23 20991A4206 R204142J OBJECT ORIENTED ANALYSIS AND DESIGN F No Change 24 20991A4208 R204102P CONCEPTS OF SMART GRID TECHNOLOGIES F No Change 25 20991A4208 R204142J OBJECT ORIENTED ANALYSIS AND DESIGN F No Change 26 20B61A0106 R204101C STRUCTURAL DYNAMICS E Change 27 20B61A0106 R204101K URBAN HYDROLOGY F No Change 28 20B61A0126 R204101C STRUCTURAL DYNAMICS E Change 29 20B61A0126 R204101K URBAN HYDROLOGY F No Change 30 20B61A0206 R204105Y CRYPTOGRAPHY AND NETWORK SECURITY F No Change 31 20B61A0226 R204105Y CRYPTOGRAPHY AND NETWORK SECURITY F No Change 32 20B61A0234 R204105S网络安全f没有更改33 20B61A0236 R204105S网络安全D 34 20B61A0303 R204103 R204103H电源工程工程E变更35 20B61A0313 R20B61A0313 R204103H电厂工厂工厂工厂工厂工程d 36 20B611A0315 R20315 R20315 R204103 3710 37 20 B.电源工厂工程D变化38 20B61A0447 R204104F数字设计使用CMOS F无变化39 20B61A0447 R204105O图像处理F无更改40 20B61A0447 R204105Y加密和网络安全性D CAMERAT和网络安全D更改41 20B61A1A0448 R20448 R20 r2041104f IC Dive
基于人工智能的外科手术预测模型...
腹腔镜胆囊切除术 (LC) 是切除胆囊的标准手术。虽然该手术已发展成为一种相对安全且可耐受的日间手术，但有时可能会很困难，并且可能会出现并发症。复杂的胆结石疾病，如胆囊炎或胆结石性胰腺炎，是增加 LC 技术难度的危险因素。虽然可以对手术难度进行术前预测，但围手术期发现可能会令人惊讶。使用基于 AI 的模型了解手术场景的难度对于对手术性能进行基准测试和改进手术室规划非常重要。本研究旨在开发一种深度学习 (DL) 来预测腹腔镜胆囊切除术在特定手术发现上的难度。基于 Nassar 评分使用了难度分级量表。为了训练 DL 网络，从录制的视频中提取了帧。所有帧均标记为“胆囊”难度 1-3 级和“粘连”难度 1-3 级。排除由体外图像组成或胆囊不可见的帧。总共有 26.483 帧。ResNet 用作模型的主干。调整超参数以改善模型结果。多类和二元分类网络都经过了训练。训练用于分类胆囊难度（3 级）的网络比训练用于分类粘连难度的网络表现更好（准确率 74%）。可以对胆囊炎进行分类，准确率为 91%，对简单病例进行分类，准确率为 87%。本研究结果可作为进一步研究 LC 难度分类的起点。这是提高对手术场景理解并为 LC 外科医生提供基准的第一步。
