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事件：KAPS/ Inter-University Hackathon-2024 div>
安全性。5。健康中的AI9。 AI可持续性。 重要日期：1。 注册和提交摘要的截止日期是2024年9月11日，星期三。 2。 接受通知：在2024年9月18日星期三或之前。健康中的AI9。AI可持续性。 重要日期：1。 注册和提交摘要的截止日期是2024年9月11日，星期三。 2。 接受通知：在2024年9月18日星期三或之前。AI可持续性。重要日期：1。注册和提交摘要的截止日期是2024年9月11日，星期三。2。接受通知：在2024年9月18日星期三或之前。
Cahon的2024年获奖者Cahon的2024年获奖者
Lillian Siu博士自1998年以来一直是玛格丽特癌症中心的高级医学肿瘤学家，自2009年以来一直是多伦多大学的医学教授。她是玛格丽特癌症中心的I阶段计划的主任，也是BRA和家庭药物开发计划的联合导演，并担任Precision Genomics（2016-2026）的BMO主席。她还是玛格丽特癌症中心公主肿瘤免疫疗法计划的临床负责人。SIU博士曾在美国临床肿瘤学会（ASCO）董事会任期四年（2012-2016），并于2019年担任ASCO Conquer Cancer Cancer Foundation Grants Selection委员会主席；她曾在美国癌症研究协会（AACR）董事会任期三年（2017-2020）任职。 SIU博士是ASCO和AACR的家伙。 SIU博士是AACR的2024-2025当选总统。 SIU博士的主要研究重点是新的抗癌药物开发领域，尤其是在I期试验以及头颈恶性肿瘤方面。 她是美国国家癌症研究所赞助的I UM1赠款的共同接触PI。 除了在早期临床试验中进行积极研究外，她还一直在玛格丽特癌症中心领导基因组学计划和免疫肿瘤学试验。 一起，药物开发，癌症基因组学和肿瘤免疫疗法的三个计划构成了协同作用的三合一，支持该机构提供精确癌症医学的核心愿景。 在国际上，SIU博士于2010年获得了美国NCI Michaele C.基督教奖。。SIU博士曾在美国临床肿瘤学会（ASCO）董事会任期四年（2012-2016），并于2019年担任ASCO Conquer Cancer Cancer Foundation Grants Selection委员会主席；她曾在美国癌症研究协会（AACR）董事会任期三年（2017-2020）任职。SIU博士是ASCO和AACR的家伙。 SIU博士是AACR的2024-2025当选总统。 SIU博士的主要研究重点是新的抗癌药物开发领域，尤其是在I期试验以及头颈恶性肿瘤方面。 她是美国国家癌症研究所赞助的I UM1赠款的共同接触PI。 除了在早期临床试验中进行积极研究外，她还一直在玛格丽特癌症中心领导基因组学计划和免疫肿瘤学试验。 一起，药物开发，癌症基因组学和肿瘤免疫疗法的三个计划构成了协同作用的三合一，支持该机构提供精确癌症医学的核心愿景。 在国际上，SIU博士于2010年获得了美国NCI Michaele C.基督教奖。。SIU博士是ASCO和AACR的家伙。SIU博士是AACR的2024-2025当选总统。 SIU博士的主要研究重点是新的抗癌药物开发领域，尤其是在I期试验以及头颈恶性肿瘤方面。 她是美国国家癌症研究所赞助的I UM1赠款的共同接触PI。 除了在早期临床试验中进行积极研究外，她还一直在玛格丽特癌症中心领导基因组学计划和免疫肿瘤学试验。 一起，药物开发，癌症基因组学和肿瘤免疫疗法的三个计划构成了协同作用的三合一，支持该机构提供精确癌症医学的核心愿景。 在国际上，SIU博士于2010年获得了美国NCI Michaele C.基督教奖。。SIU博士是AACR的2024-2025当选总统。SIU博士的主要研究重点是新的抗癌药物开发领域，尤其是在I期试验以及头颈恶性肿瘤方面。她是美国国家癌症研究所赞助的I UM1赠款的共同接触PI。除了在早期临床试验中进行积极研究外，她还一直在玛格丽特癌症中心领导基因组学计划和免疫肿瘤学试验。一起，药物开发，癌症基因组学和肿瘤免疫疗法的三个计划构成了协同作用的三合一，支持该机构提供精确癌症医学的核心愿景。在国际上，SIU博士于2010年获得了美国NCI Michaele C.基督教奖。她因在抗癌药物的开发中获得了2020年荣誉奖而获得了荣誉奖。2020年，SIU博士因其教育工作而受到征服癌症指导奖的教育工作的认可。SIU博士是2024 David A. Karnofsky纪念奖获得者，是ASCO最负盛名的奖项之一。
大卫·沃克曼议员和玛格丽特·墨菲议员任期结束
2015 年 10 月 20 日，玛格丽特·T·墨菲法官被州长汤姆·沃尔夫任命为少年法庭法官委员会 (JCJC) 成员，并被连任两届，任期为三年。她拥有栗山学院的学士学位、维拉诺瓦大学法学院的硕士学位以及威德纳大学法学院的法学博士学位。在 2000 年被任命为法官之前，墨菲法官曾担任离婚和抚养事务的硕士以及家庭关系副法院管理员。后来，她担任家庭关系监督法官。2012 年，她因领导和推动全州儿童抚养费执行计划而获得宾夕法尼亚州家庭关系协会主席奖。（简历续第 2 页。）
2025 年度荣誉信息手册
RNA 测序技术的最新进展使我们能够发现一种新的 RNA 物种，即环状 RNA（circRNA；图 1）。环状 RNA 已被确定为自然存在的广泛且多样的内源性非编码 RNA 家族，它们可能调节哺乳动物的基因表达（Huang 等人，2017 年），并因神经退行性疾病和癌症而受到干扰（Chen 等人，2016 年）。它们是异常稳定的 RNA 分子，具有细胞类型或发育阶段特异性的表达模式。已鉴定出数千种环状 RNA，其中大多数研究测序了大脑和疾病组织样本。然而，迫切需要了解环状 RNA 的表达模式及其在外周、非大脑、健康组织中的特性，不仅在人类中，而且在用作复杂疾病研究实验模型的其他哺乳动物物种中也是如此。为了应对这一挑战，该项目旨在研究来自三种哺乳动物物种（包括人类、猕猴和小鼠）的十种不同外周组织类型的环状转录组景观。
使用Python进行多种疾病预测
在全球范围内，糖尿病，心脏病和乳腺癌是死亡的主要原因。糖尿病会影响血糖水平，乳腺癌涉及乳房组织中的肿瘤，心脏病包括心脏节律异常和冠状动脉疾病等问题。在印度，糖尿病每年杀死一百万以上的人，心脏病占死亡率的很大一部分。AI模型今天通常专注于一次诊断一次疾病。 我们建议的方法将糖尿病，乳腺癌和心脏病预后整合到一个用户友好的界面中。 该系统试图通过使用机器学习方法（包括K-Nearest Neighbors（KNN），支持向量机（SVM）和Logistic回归）的机器学习方法立即为多种疾病提供准确的预测。 这将提高医疗保健效率和诊断能力。AI模型今天通常专注于一次诊断一次疾病。我们建议的方法将糖尿病，乳腺癌和心脏病预后整合到一个用户友好的界面中。该系统试图通过使用机器学习方法（包括K-Nearest Neighbors（KNN），支持向量机（SVM）和Logistic回归）的机器学习方法立即为多种疾病提供准确的预测。这将提高医疗保健效率和诊断能力。
荣誉勋章：Pvt. Philip G. Shadrach
大火车追逐计划由詹姆斯·J·安德鲁斯策划。他是一位出生于肯塔基州的平民间谍和侦察员，他提议让一队志愿者潜入南部邦联，目的是破坏支持叛军据点田纳西州查塔努加的铁路和通讯线路。安德鲁斯和其他 23 名后来被称为安德鲁斯突击队的男子分成小队潜入南部，在亚特兰大以北的佐治亚州玛丽埃塔会合。1862 年 4 月 12 日，其中 22 人征用了一辆名为“将军”的火车头，向北前进，一路上破坏了铁轨并剪断了电报线。
19.06.2024 Coram：Hon'ble MR。大法官...
每个成核细胞中存在的二十三对染色体，一个人分别从母亲那里遗传了23个染色体，分别通过OVA和精子传播的父亲23对染色体。在每个细胞分裂时，染色体复制，一组送给每个子细胞。关于身体的内部组织，身体特征和生理功能的所有信息均以四个核苷酸或碱基的语言（序列）的语言（序列）编码：腺嘌呤（A），鸟嘌呤（G），胸腺氨酸（T），胸腺氨酸（T）和胞嘧啶（C）以及糖磷酸磷酸盐back骨。人类单倍体细胞包含30亿个基础。人体的所有细胞都具有完全相同的DNA，但在核苷酸序列中，它因单个到个体而异。线粒体DNA（mtDNA）在线粒体中大量副本中发现的是圆形的，双链，16,569个碱基对，并显示出母亲的遗传。这在通过母体线路相关的人的研究中特别有用。也比核DNA大量副本，可用于分析降解样品。同样，Y染色体显示出父亲的遗传，并被用来追踪男性谱系并从性侵犯混合物中解析雄性DNA。
使用机器学习和实施的设计道路交通管制系统的研究将在Python
道路交通的复杂性和数量增加需要开发高级交通管制系统，以确保有效的交通流量并减少拥塞。本研究提出了一种新型的道路交通管制系统利用机器学习技术，并在Python进行了实施。该系统旨在优化流量信号时间，预测流量模式并实时管理动态的交通状况。机器学习模型，包括神经网络和加强学习算法，用于分析历史和实时的流量数据。这些模型可以预测交通量并优化信号控制策略，以最大程度地减少等待时间并提高整体交通效率。python及其可靠的库，例如Tensorflow，Keras和Scikit-Learn，用于模型开发，培训和部署。使用来自城市地区的现实世界流量数据来验证所提出的系统。关键的性能指标，例如平均等待时间，吞吐量和拥塞水平，以评估系统的有效性。初始结果表明，与传统的交通控制方法相比，交通流量和拥堵减少的减少显着改善。这项研究证明了将机器学习整合到交通管理系统中的潜力，为现代城市交通挑战提供了可扩展和自适应解决方案。Python中的实现展示了使用开源工具来开发智能交通控制系统的实用性和灵活性。未来的工作将集中于增强模型准确性，将系统扩展到较大的网络，并结合其他流量参数，以进行更全面的流量管理。