该研究使用了横截面设计,并在2022年4月24日至6月23日之间从加纳阿散蒂地区的曼蓬市政府收集了一次性数据。该研究认为,不同干部(表1)的医护人员对Covid-19疫苗的吸收是一种综合因变量。然后,我们确定了列出共同感知因素的关联因素,例如感知的COVID-19感染的严重性,感知的疫苗安全,感知到的原籍国,Covid-19感染的风险以及WHO或GHANA MINIS MINIS HEALTH(MOH)对专家建议(MOH)对专家建议的信任。使用在线Google表格从参与者那里收集了参与者以前的病史和社会人口统计学特征,例如年龄,性别,宗教,宗教,婚姻状况,教育地位和居住区,并在多个逻辑回归模型中进行了调整(图1)。
根据该计划的“模范太阳能村”部分,重点是印度每个地区建立一个模范太阳能村。该计划旨在促进太阳能的采用,并帮助村庄社区实现能源自给自足。该计划已拨款 800 亿卢比,每个选定的模范太阳能村将获得 1 千万卢比。要成为候选村,该村必须是一个收入村,人口超过 5,000 人(或在特殊类别州为 2,000 人)。村庄通过竞争程序选出,在由区级委员会 (DLC) 确定后六个月,根据其总体分布式可再生能源 (RE) 容量进行评估。每个区中可再生能源容量最高的村庄将获得 1 千万卢比的中央财政援助补助金。在 DLC 的监督下,州/UT 可再生能源发展机构将监督实施情况,确保这些模范村庄成功过渡到太阳能,并为全国其他村庄树立标杆。
在本文中,提出了一个新的入侵检测系统(IDS)来处理分布式拒绝服务(DDOS)攻击。提出了一种基于Harris Hawks优化(HHO)和蜻蜓算法(DA)的组合算法,以选择相关功能,并消除NSL-KDD数据集中的无关和冗余特征。提取的特征呈现给多层感知器(MLP)神经网络。该网络(作为分类器)将网络流量分为两个类别,即正常和攻击类别。在入侵检测领域中使用两个标准和广泛使用的数据集评估所提出的模型的性能:NSL-KDD和UNSW-NB15。模拟的结果清楚地表明了在关键评估标准(例如准确性,精度,回忆和F量)方面,与以前的方法相比,所提出的方法的优越性。具体而言,所提出的方法在这些指标中分别显示出96.9%,97.6%,96%和96.8%的改善(与基线方法相比)。这些改进的主要原因是合并算法智能选择最佳特征并降低数据尺寸的能力。这种仔细的功能选择使MLP神经网络可以专注于关键信息,提高分类准确性并最终提高入侵检测系统的性能。这项研究表明,将优化算法和机器学习结合起来效果很好。因此,它有效地应对DDOS攻击。它可以导致更好的入侵检测系统。这些系统将更有效,准确。
从进展看,特斯拉居首,且从芯片、数据训练、大模型到本体制造、运控模型均自研自产,25年已制定千台量 产目标。其次为英伟达,其具备强大的算力能力+数据训练平台优势,利用微软芯片、数据、大模型、开发平 台,为人形机器人公司打造底层开发生态,已与14家人形公司合作。其次为Google,从放弃本体聚焦机器人 大模型,到再次牵手机器人公司合作下一代人形机器人,具备大模型能力。 OpenAI目前通过投资和自己小规模 研发机器人本体,尚未All in。苹果和Meta目前专注机器人细分感知领域,平台推出机器人感知系统ARMOR 可用于机械臂,Meta此前收购Digit触觉传感器团队。
01.18 - 09.23新加坡国立大学计算机科学博士学位,新加坡。 顾问:Kuldeep S. Meel博士论文:机器学习中的可解释性和公平性:正式方法方法02.13 - 09.17计算机科学与工程学中的BSC,孟加拉国工程技术大学(BUET),孟加拉国,CGPA,CGPA:3.83:3.83(以4为4(荣誉))。 顾问:穆罕默德·尤纳斯·阿里(Mohammed Eunus Ali)博士论文:灵活的社会空间群体查询01.18 - 09.23新加坡国立大学计算机科学博士学位,新加坡。顾问:Kuldeep S. Meel博士论文:机器学习中的可解释性和公平性:正式方法方法02.13 - 09.17计算机科学与工程学中的BSC,孟加拉国工程技术大学(BUET),孟加拉国,CGPA,CGPA:3.83:3.83(以4为4(荣誉))。顾问:穆罕默德·尤纳斯·阿里(Mohammed Eunus Ali)博士论文:灵活的社会空间群体查询
质量或其适合患者使用的性是一个潜在的问题。这个广泛的研究领域解决了可能影响产品完整性的各种退化途径。它受到许多因素的影响,包括活性药物成分的稳定性,制造过程,剂型和容器/闭合系统。此外,在运输,存储和处理过程中遇到的环境条件以及生产和使用之间的持续时间都起着重要作用。环境因素(例如温度,光和湿度)以及包括氧化,还原,水解和种族化在内的化学过程都可以导致药物降解。在这些环境变量中,温度是影响药物稳定性的最关键因素,因为它不容易通过单独包装来控制。[1]
事实上,有不同的生物标志物可用于评估血糖控制。糖化血红蛋白 (HbA1c) 已成为一种关键的生物标志物,因为它能够反映长期(三个月)内的平均血糖水平。HbA1c 是由红细胞中的血红蛋白非酶糖基化形成的,其水平受血液中现行葡萄糖浓度的影响。它可以在一天中的任何时间进行,不需要任何特殊准备,例如空腹测量空腹血糖水平或进行口服葡萄糖耐量测试 (OGTT) 和每日血糖变化 [4] 。国际委员会和美国残疾人法案 (ADA) 现已推荐使用 HbA1c 来诊断糖尿病。它还被用作糖尿病高危人群的筛查测试 [5] 。因此,HbA1c 为长期血糖控制提供了宝贵的见解,并广泛用于临床实践中以指导糖尿病管理 [6] 。
肠道沙门氏菌和大肠杆菌是与人类和动物中食源性疾病有关的众所周知的细菌。为它们的进化,毒力因素和抗药性确定提供了宝贵的见解。这项研究旨在表征先前分离的沙门氏菌(n = 14)和e。大肠杆菌(n = 19),使用全基因组测序中的牛奶,肉及其相关的餐具。在加纳,大多数沙门氏菌血清射手(弗雷斯诺,普利茅斯,iftantis,fivantis,give和orle-ans)在加纳尚待报道。大多数沙门氏菌分离株都是泛敏感的,但是赋予fosfomycin的抗性的基因(Fosa7。2)和四环素(TET(a))分别在一个和三个分离株中检测到。七个沙门氏菌分离株带有INCI1-I(Gamma)质粒复制子。尽管在沙门氏菌菌株中抗菌抗性并不常见,但大多数(11/19)E。大肠杆菌菌株至少具有一个分辨率基因,近一半(8/19)具有多药耐药性和携带质粒。19 e中的三个。大肠杆菌菌株属于通常与肠道e e相关的血清。大肠杆菌(EAEC)病原体。虽然属于毒力相关谱系的菌株缺乏关键质粒编码的毒力质粒,但在大多数E中都检测到了几种质粒复制子。大肠杆菌(14/19)菌株。被这些病原体污染的食物可以作为疾病传播的工具,带来严重的公共卫生风险,并需要严格的食品安全和卫生习惯,以防止爆发。因此,需要进行持续的监视和预防措施,以阻止食源性病原体的传播并降低加纳相关疾病的风险。
b。根据《农药控制与管理法》,出版官方公告,环境公告(“公告”)以及登记登记的农药,农药产品和工业化学品,这些公告,农药产品和工业化学品被使用,出售,进口或出口到该国; 2 c。根据《巴黎协定》第6条,监督加纳的承诺实施。这涉及促进缓解温室气体排放,并激励公共部门和私营部门参与缓解温室排放3; d。确保在获得总检察长批准后,遵守(a)启动和进行与环境相关罪行的起诉的权力,或(b)关闭最长三个星期的环境污染活动的任何场所。
教育博士意大利都灵都灵大学分子医学(2020- 2024年) - 论文:“抑制增强了乳腺癌中的蛋白酶体抑制剂(PIS)反应性” - 主管:Roberto Piva教授,Elisabetta Mereu博士 - 访问Phd候选人,加拿大蒙特利尔大学(Prafisor:Prifisor:Prafie.sylvie McScie McScie Made)。in Biomedical Science (2017–2019) University of Bergen, Norway - Thesis: "Characterizing the Effect of Pyruvate Dehydrogenase Activity Manipulation on Cellular Proliferation" - Supervisors: Prof. Karl Johan Tronstad, Lena Hansen - One-Year Project at Karolinska Institute, Sweden: "In Vitro Differentiation of hESCs Towards Pancreatic Progenitors" (主管:Fredrik Lanner教授)BSC。在细胞和分子生物学(2012-2016)德黑兰大学,德黑兰,伊朗 - 论文:“从高盐盐环境中对水解酶活性的天然微生物分类群的比较研究” - 主管:Mohamammad Ali Amoozegar博士 - GPA- GPA- GPA -GPA:3.4/4(32岁)