XiaoMi-AI文件搜索系统
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引用H.R Hanif，人工智能对医学诊断准确性的影响，EJCMPR。 2025; 4（1）：153-175。
a b s t r a c t早期诊断疾病是改善治疗结果的关键措施。人工智能通过使用临床数据，医疗图像和病史来帮助医生更快地识别疾病。例如，深度学习算法用于分析MRI和CT扫描等医学图像，并可以早日识别肿瘤。在2020年的一项研究中，人工智能模型比放射科医生更准确地诊断乳腺癌。AI系统可以通过处理来自医疗记录，测试结果和成像等各种来源的信息来提供更准确的诊断。例如，在诊断传染病时，AI可以同时回顾临床测试结果和临床症状，从而使医生能够更快，更自信地做出决定。这种高精度会导致医疗错误和改善治疗结果的减少，最终提高了患者满意度。不是科学家依靠传统和耗时的方法来测试和检查分子，而是通过数据分析和高级建模来鉴定具有很高潜力的分子。这些方法不仅减少了发现新药所需的时间，而且还大大降低了与之相关的成本。在优化药物生产过程时，可以看到AI的另一种应用。传统上，由于其多重复杂性和生产条件的变化变化，药物生产面临许多挑战。但是，使用AI系统，可以更精确地监视和控制生产过程。这些系统可以分析生产数据，并在达到最终产品之前识别和解决问题和缺陷。此外，AI能够通过使用预测模型来优化各种生产阶段并提高效率。因此，不仅提高了制造药物的质量，而且生产速度也提高了，这有助于降低成本并增加获得新药的机会。
引用Claire R，Elvidge J，Hanif S，Goovaerts H，Rijnbeek PR，JónssonP，Facey K和Dawoud D（2024），推进了H
卫生技术评估（HTA）是一个多学科的过程，它评估了健康技术为决策提供信息的价值，旨在提高医疗保健系统中的公平，效率和质量（O'Rourke等，2020）。它在整个欧洲被广泛用于决定包括新药物在内的医疗技术的报销和定价。估计相对有效性，医疗保健使用和成本是评估有效性，成本效益和预算影响的关键意见，这是多个国家 /地区的HTA建议所需的。公司和HTA组织在获取和生成支持其产品的证据方面面临多个挑战。传统的HTA方法主要依赖于随机对照试验（RCT）来生成临床证据。但是，人们对整合从现实世界数据（RWD）来源中的现实世界证据（RWE）的重要性越来越多。rwe可能会对临床环境中干预措施的有效性和安全性有更全面的了解，并解决公司和HTA组织所面临的一些证据差距。但是，与监管决策相比，RWE对HTA的吸收速度很慢。欧洲药品局（EMA）建立了数据分析与现实世界审讯网络协调中心（DarwinEU®）（darwin-eu.org）（EMA，2021年）。它旨在为来自欧洲的有效和值得信赖的RWE提供疾病，人群以及药物的使用和性能的访问。这将越来越多地支持监管决策，此后通常是HTA支持报销决策（EMA，2023年）。探索在HTA中纳入RWE的当前景观和前景，这是一项题为“卫生技术评估中的实际证据”的多方利益相关者研讨会，由创新的药品计划（IMI）资助的欧洲健康数据和证据网络（Ehden）项目（Ehden）项目（Ehden.eu）（Ehden.eu）（Ehden.eu）（IMI）（2018）协作，getReac consecoration，get got got got got getreac，Ehden的目标是通过建立大型联合数据网络的标准数据网络来对欧洲的健康数据进行大规模分析（Ehden，2018年）。该项目的一部分涉及通过采用联合数据网络方法来支持欧洲对结果驱动的医疗保健系统的过渡。GetReal Institute是一个独立的，由会员领导的非培养组织，从两个IMI项目中出现，其使命是促进欧洲在监管和HTA决策中采用和实施RWE。目的是促进协作，分享经验并确定促进RWE在HTA中使用的关键策略。本文概述了研讨会讨论，突出了未来发展的关键发现，建议和领域。
可再生和不可再生能源消耗...
可回收或清洁能源基础是水力，生物质，风和太阳能。上述能源不仅降低了对常规能量储备的过度依赖性，而且还减少了不同类型的污染（Ullah等，2020）。以后从常规能源过渡到可回收能源是新业务的窗户机会，这些新企业刺激了欠发达国家人民的就业水平和生活水平（Zhang等，2018； Murshed等，2021）。在巴基斯坦等发展中国家，人力资本是经济活动的主要组成部分，并被通知传统能源消耗严重影响人力资本，从而导致经济活动缓慢并减少经济增长（Asgar等，2020年）。使用固体和化石的使用燃料为家庭用途，即烹饪食物会导致各种人类疾病，例如结核病（Hanif，2018； Hanif等，2019）。
国际综合生理学与分子医学会议摘要
Div> Pattern of Bacteria and Fungi in the Oral Cavity and Antimicrobial Sensitivity Testing in Geriatric Patients (Research on Geriatric Patients in the Icu at Dr. Ramelan Naval Medical Center Hospital, Surabaya, Indonesia) Dwi Setianingtyas, Nur Tsuraya, Aulia Dwi Maharani, Felicia Eda Haryanto, CANE Pukisari, Nafiah，Kurnia Hayati Rahman，Paulus Budi Teguh，Hilmy Irsyadi Hanif
2024 ICPC ASIA TOPI区域recap
由国家和国际专家组成的九名法官的杰出小组监督了比赛。Usman Habib博士（Fast-Nuces Islamabad）领导小组，由Sauban Bin Usman先生（Bolt，Estonia，Estonia）和Raja Hashim Ali博士（德国应用科学）远程加入。 其他受人尊敬的法官包括Syed Fawad Hussain博士（伯明翰大学），Muhammad Hanif博士（GIK研究所），Arshad Islam博士（Fast-Nuces Islamabad），Syed Atif Mehdi博士（教育性），Adeel Adeel Ashraf Cheema先生（Fast-Nuces faisalabad）和Mutlib先生和Mutlib先生，和Ayub a。Usman Habib博士（Fast-Nuces Islamabad）领导小组，由Sauban Bin Usman先生（Bolt，Estonia，Estonia）和Raja Hashim Ali博士（德国应用科学）远程加入。其他受人尊敬的法官包括Syed Fawad Hussain博士（伯明翰大学），Muhammad Hanif博士（GIK研究所），Arshad Islam博士（Fast-Nuces Islamabad），Syed Atif Mehdi博士（教育性），Adeel Adeel Ashraf Cheema先生（Fast-Nuces faisalabad）和Mutlib先生和Mutlib先生，和Ayub a。
人工智能（AI）和机器学习（ML）的作用
人工智能和机器学习正在逐步重塑所有运营层的企业景观，而石油和天然气部门并不能免于这种转变。人工智能和机器学习被描述为数据驱动的决策方法，任务自动化需要大量资源利用。这些技术在大量投资于大量资本支出和大量数据处理的行业中是有利的，而精确度至关重要。在石油和天然气行业，特别是在勘探和生产方面，AI的利用扩展到地下管理和上游操作的各个方面；与传统方法相比，它通过实时监控来快速检测潜在的故障并利用现有数据进行预测分析（Hanif，2024）来增强设备性能。
办公室命令
01 Mr. Md. Hanif Uddin 执行工程师，NOCS，Kakrail，DPDC Ltd. 02 Mr. Md. Mozaffar 执行工程师，NOCS，Jigatola，DPDC Hossain Ltd. 03 Mr. Md. Muhibullah 执行工程师，NOCS，Matuail，DPDC Ltd. 04 Mr. Md. Helal Uddin 执行工程师，NOCS，Adabor，DPDC Ltd. 05 Mr. Mezba Uddin 分区工程师，NOCS，Siddhirgonj，Sikder DPDC Ltd. 06 Mr. Shamsuzzaman 分区工程师，电网 (南) -1，Muktadhir DPDC Ltd. 07 Mr. Md. Hasan 分区工程师，电网 (南) -2，Sheikh DPDC Ltd. 08 Mr. Mahady Hasan 分区工程师，NOCS，Sher-e- BhuiyaLn bangla Nagar，DPDC Ltd. 09 Md. Salim Siraj 先生 分部工程师，NOCS，Paribag，DPDC Ltd. 10 Md. Khairul 先生 助理工程师，Noes，Postogola，DPDC Basher Ltd.
增加发展中国家清洁能源投资的路线图
特别感谢 Wale Shonibare（非洲开发银行）、Pradeep Tharakan（亚洲开发银行）、Clarissa Lins（Catavento）、Brianna Lazerwitz、Henri Paillere 和 Hal Turton（国际原子能机构）、Ricardo Gorini 和 Erick Ruiz Araya（国际可再生能源机构）、Adil Hanif 和 Gianpiero Nacci（欧洲复兴开发银行）、Ben Weisman（GFANZ）、Amar Bhattacharya 和 Eleonore Soubeyran（气候融资高级专家组）、Sabine Cornie 和 Claire Nicolas（世界银行）以及 G20 代表就关键问题分享了详细观点，帮助确保路线图反映了在不同发展中国家投资不同清洁能源领域的复杂性，同时又以可行的解决方案为基础。你们的贡献增强了这项工作的清晰度、相关性和影响力。我们感谢你们的承诺和合作，这对推动这一倡议发挥了至关重要的作用。
Rapido 的商业模式和客户满意度研究
Horsu 和 Yeboah (2015) 在他们的研究中表明，司机行为与加纳的客户满意度呈负相关。根据各种来源的指示，持续服务、舒适度、可靠性和可负担性等其他因素也会影响客户对小型出租车服务的满意度。Latika Ajitkumar Ajbani 博士 (2019) 进行了一项名为“客户对 Ola Cabs 服务的看法研究”的研究。许多出租车服务提供商，包括 Ola、Meru 和 Uber，都充当聚合器，通过移动应用程序等技术平台将客户与司机联系起来。技术进步极大地影响了生活方式的选择。便利性、安全性、舒适性和及时服务等因素对于确定服务质量至关重要，而服务质量又会影响客户满意度。在这项研究中，数据来自居住在印度纳西克市的 50 名受访者（25 名男性和 25 名女性）。研究结果表明，纳西克的客户更喜欢 Ola Cabs，安全和便利是他们选择的主要原因。 Hanif 和 Sagar (2016) 的研究强调了孟买出租车服务的巨大增长潜力，尤其是针对中产阶级和富裕阶层。消费者不仅使用出租车服务上下班，还使用出租车服务去购物中心，